第３回 アマゾンウェブサービス（AWS） AWS Glue⁺Amazon Redshiftを利用したデータウェアハウス構築
AWS Glueは、データエンジニア、抽出、変換、読み込み (ETL) デベロッパー、データアナリスト、データサイエンティストがデータを簡単に抽出、クリーンアップ、強化、正規化、読み込みできるようにするサーバーレスのデータ準備サービスです。このサービスを用いてAmazon Redshiftへのデータインポートを行います。この構築を行う過程で注意するべき点なども解説します。 AWS GlueジョブにはSpark、Pythonシェル、Spark Streamingの3つのタイプが存在します。 このうち、Spark、Pythonシェルはバッチ等の一定周期のETL処理、Spark Streamingは断続的なETL処理に用います。 本項ではSpark及びPythonシェルのタイプについて説明します。 まずSparkタイプは最初にローンチされたタイプで、分散処理フレームワークのSparkを用いたET
Azure Information Protection(AIP)を試してみた
1.はじめに 皆さんこんにちは！ システムソリューション営業本部 古澤と申します。 テレワークが普通の働き方となった昨今、ドキュメントの閲覧や編集も社外で行うのが普通になっており、 機密情報の漏洩リスクに対する考え方を変える必要が出てきているのではないでしょうか。 今回はMicrosoft社のAzure Information Protection(AIP)でドキュメントの保護がどこまで出来るのかを検証するために導入を試してみました。 2.AIPとは AIPとはドキュメントやメールの保護を行うことが出来るMicrosoft 365ソリューションの一部となります。 クライアントアプリをインストールして個別に保護を実施することや、ファイルサーバーを走査して一括で保護対象を決めることも可能です。 今回はクライアントアプリのパターンについて概要を調べてみました。 AIPではクライアントアプリを端末
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