Amazon Redshift Serverless を使用すると、プロビジョニングされたデータウェアハウスをすべて設定しなくても、データにアクセスして分析することができます。リソースは自動的にプロビジョニングされて、データウェアハウス容量はインテリジェントにスケーリングされ、要求が厳しく、予測不可能なワークロードであっても高速なパフォーマンスを実現します。データウェアハウスがアイドル状態のときには課金されず、使用した分のみ支払います。Amazon Redshift クエリエディタ v2 またはお好みのビジネスインテリジェンス (BI) ツールで、データをロードしてクエリを直ちに開始することができます。使いやすい管理不要の環境で、最高のコストパフォーマンスと使い慣れた SQL 機能をお楽しみください。 Amazon Redshift を初めて使用する方には、以下のセクションを初めに読むこと
カスタマーサポート課の伊藤です。 昨年のre:Inventでストレージゲートウェイに新機能、ファイルゲートウェイが追加されました。 さらに、発表当初はオンプレミス限定でしたが、このファイルゲートウェイがEC2でも利用可能となりましたので、本エントリーで新機能をご紹介いたします。 インスタンスの起動 始めに、インスタンスの作成を行います。 ストレージゲートウェイには専用のインスタンスが必要です。 [サービス]-[ストレージ]から[Storage Gateway]を選択します。 ストレージゲートウェイのファーストページが表示されますので、[今すぐ開始する]をクリックします。 この画面が出ない場合は[ゲートウェイの作成]をクリックします。 ファイルゲートウェイを作成します。 ゲートウェイの種類で[ファイルゲートウェイ]を選択します。 ホストプラットフォームの選択で[Amazon EC2]を選択し
みなさんこんにちは 花粉が飛び交う季節になり花粉症の方はスギよなくなれ!と思っているでしょう。 花粉症ではないのでいつ花粉症になるのかガクブルな、ディーネット谷口です さて今回は、AWSのEC2からS3へのアクセスをIAMロールでアクセス制御を行いたいと思います。 まずはデフォルト状態で、EC2からS3にアクセスしようとした場合、以下のようなエラーが発生します $ aws s3 ls bucket-policy-denet Unable to locate credentials. You can configure credentials by running "aws configure". デフォルトでは、認証なしでアクセスが出来ませんので、"credentials" を設定する必要があります 次のコマンドを使用することで自動で認証情報と設定ファイルが作成されます $ aws con
Amazon Web Services ブログ Amazon Relational Database Service を使用したシャーディング 水平パーティション分割とも呼ばれるシャーディングは、リレーショナルデータベースの一般的なスケールアウトアプローチです。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、クラウドでシャーディングを使いやすくするための優れた機能を提供するマネージド型リレーショナルデータベースサービスです。この記事では、Amazon RDS を使用してデータストレージの高いスケーラビリティ、高可用性、およびフォールトトレランスを実現するために、シャードデータベースアーキテクチャを実装する方法について説明します。Amazon RDS をデータベースシャードとしてデプロイする際のスキーマ設計とモニタリングメトリクスに関する考
AWS IOT の簡単な使い方です。ブラウザーから、ラズベリーパイなどへ、メッセージを送ります。 ブラウザーの画面 (送信側) 「これはテストです。」というメッセージを送信します。 デバイス (ラズベリーパイなど)の画面 (受信側) 「これはテストです。」というメッセージを受信します。 環境の作成は、AWS Console にログインして AWS IoT のサービスから、 「学習」--> AWS IoT に接続する --> デバイスの設定 とすすみます。 そして、Linux/OSX Node.js を選択します。 名前として、例えば iot01 と入れます。 そして、接続キットをダウンロードします。 ここからは、クライアント (ラズベリーパイなど)の設定です。 connect_device_package.zip を解凍します。 Node.js と、npm が必要です。 私が動作を確認した
はじめに AWSチームのすずきです。 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる2015年アドベントカレンダー 『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の16日目のエントリです。 昨日15日目のエントリは、千葉による『Amazon DynamoDB』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日16日目のテーマは『Amazon Kinesis』です。 Amazon Kinesisとは 大量に連続して発生するストリーミングデータをAWS上に格納するための受け口となる、フルマネージドサービスです。 高い信頼性、耐久性と、コストパフォーマンスに優れたバッフ
以下では、概念実証の計画、テーブルの設計、テーブルへのデータのロード、Amazon Redshif のクエリの書き込みのベストプラクティスと、Amazon Redshift Advisor の操作の説明を示します。 Amazon Redshift は、他の SQL データベースシステムとは異なります。Amazon Redshift アーキテクチャを最大限に活用するには、超並列処理、列指向データストレージ、および列指向データ圧縮を使用するようにテーブルを設計し、構築して、ロードする必要があります。データロード時間とクエリ実行時間が予想以上または必要以上に長い場合は、重要な情報を見落としている可能性があります。 経験豊富な SQL データベースデベロッパーには、Amazon Redshift データウェアハウスの開発を開始する前に、このトピックを読むことを強くお勧めします。 SQL データベー
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