AWS S3, Athena, Glue を活用した統合データ分析基盤 - AWS RDS, Kintone, Freee のデータを一元管理 - Qiita
社内で RDS, Kintone, Freee など様々なサービスを使っていて、それらの情報をー箇所で集約し、分析するためのデータ基盤の必要がありました。 そのために以下の手順でデータ基盤を構築してみました。 データのまとめ：AWS Glue を用いてデータを S3 に抽出しカタログ化 データ加工：dbt-athena でデータ変換 クエリ実行：Athena でクエリ データ分析：Metabase でのデータ分析とお可視化 将来的に集めるデータ量が増加見込みなので、コスト効率と拡張性の面で S3 での保存は適切かと考えました。 また、開発チュー自体少人数なので、煩雑な管理作業を避けるためにサーバーレスや自動化に注力し、ETL（Extract, Transform, Load）ワークフローは AWS Glue、Athena、dbt で構築しました。 安全かつスマートにインフラを管理 インフラ
【Glue】約9万件のパーティションを作る時間を計測してみた - Qiita
背景・目的 以前、こちらの記事でAthenaのパーティションインデックスの効果を検証した際に、パーティションをMSCK REPAIR TABLEで作成しました。 MSCK REPAIR TABLEの場合には、6時間9分46秒もの時間を要したので、Glue Crawlerで作った場合にはどれくらいの時間がかかるか検証したいと思います。 まとめ 9万弱のパーティションを作成するのに、MSCK REPAIR TABLEとGlueのCrawlerでおおよそ、5時間44分46秒（93.23%の削減率）もの差がありました。 Glue Crawlerが圧倒的に速かったです。 Glue Crawlerがどのようなアルゴリズムで実行されているのかは不明だが、プロダクション等で利用する場合はCrawlerを選択したほうが良いと思います。 実践 事前準備 前回同様の条件で実施するため、事前に確認します。 S3パ
AWSで2022に打破されたアンチパターン - Qiita
TLDR AWSで2022年の1月から9月までのアップデートが多数ありました。私（と、何人かのサポーター）が考えた、この期間内の打破されたアンチパターンを紹介します。32項目ありました！ アンチパターンって何よ？ 「AWSでこうしたい」という思いからAWSを使っていく方は多いはずです。 そのなかで、数多くのAWS使いこなしの工夫が生まれ、成功例が生まれていきました。AWSのサービスとして提供されていないことを工夫でなんとかした、そんな成功例たち。それが「秘伝のタレ」となり、「さわってはいけないもの」、あるいは「ロストテクノロジー」として、封をしたパターンとなっていないでしょうか？ 動作やプロセス、構造について、当初は妥当であったのに、最終的に悪い結果が繰り返されるパターンであり、リファクタリングするための方法が存在するパターンこそがアンチパターンです。サービスアップデートされれば、いままで
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