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  AWS Lakeformationを使ってData Lakeを構成してみた | DevelopersIO

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  • テクノロジー
  • 2022/01/10

  データアナリティクス事業本部のnkhrです。今回のブログでは、Data Lakeのアクセス管理やデータ管理を行うLake Formation機能を検証します。 Lake Formationを使うメリット Data Lakeアーキテクチャでデータ格納・加工・クエリを実施するためには、複数のAWSサービスを組み合わせる必要があります。 たとえば、Lake Formationを利用せずに、以下のようなAWSサービスを組み合わせる場合、IAM PolicyとBucket Policyを用いて、どのデータに対して誰がアクセスしてよいかを制御（データガバナンス）する必要があり、ポリシーの管理は複雑になります。 S3（データ格納） Gule Data Catalog (S3データのSchema定義） Glue Data Brew or Glue ETL（データ加工/ジョブ） Step Function

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  AWS LakeFormationの使い所とサービス設計を理解する - Qiita

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  • qiita.com/jnit
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  • 2020/08/20

  なぜこの記事を書くのか AWS re:Invent 2018 で歓声とともに発表されたAWS LakeFormationですが、約1年半経っても有効活用がされているという話をあまり聞きません。私は根本的にはLakeFormationの「サービス設計がよくない」ことが原因だと思いますが、そもそも情報が少なすぎることも要因の１つだと思います。（最近発売された書籍「AWSではじめるデータレイク」もLakeFormationの説明は少ないです。）そのため、使い方・機能を、それぞれマクロ・ミクロの視点から少し整理してみようと思います。結果的にまとまりのよくない記事になってしまいましたが、利用判断の一助になれば幸いです。 なお本記事では以下の機能については触れません。 他社データカタログ機能との比較 Blueprints機能 GlueやIAMの互換性まわり 運用設計 まずはマクロな視点から説明します。

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