AWSサービスとSnowflakeを連携したデータ分析基盤の構築について解説します

2024.06.14
この記事では、クラウドベースのデータウェアハウス「Snowflake」とAWSサービスとの連携について解説します。大量データの処理や分析基盤の構築、運用に課題を感じているエンジニアの方々にとって、Snowflakeは非常に魅力的な選択肢となり得ます。特に、AWS環境を活用している場合は、Snowflakeとのシームレスな連携によって、より効率的かつスケーラブルなデータ分析基盤を構築することが可能です。
Snowflakeとは?
Snowflakeは、2012年に設立されたクラウドネイティブなデータウェアハウスです。従来のデータ分析基盤では実現できなかった、同時実行処理の無制限化を実現しています。
従来のデータウェアハウスでは、1つのクラスタで様々なワークロードを処理する必要があり、同時実行できる処理数に限界がありました。しかし、Snowflakeはワークロードごとにコンピューティングリソースを複数割り当てることができるアーキテクチャを採用しているため、同時実行処理を無制限に行うことができます。
この特徴により、Snowflakeは以下のような利点があります。
- 処理能力の向上: 従来のデータウェアハウスに比べて、大量のデータを高速に処理することができます。
- スケーラビリティの向上: 必要な時に必要なだけコンピューティングリソースを確保することができるので、システムの拡張が容易です。
- コストパフォーマンスの向上: 使いたい時に使いたいだけのコンピューティングリソースを準備できるため、無駄なコストを抑えることができます。
Snowflakeのアーキテクチャ
Snowflakeは、クラウドストレージ、メタデータ管理、ウェアハウスの3つのレイヤーから構成されています。
- データストレージ: クラウドストレージを利用しており、データは複数のファイルに分割して格納されます。これにより、クラウドのスケーラビリティを最大限に活用することができます。
- メタデータ管理: メタデータは、分散KVSであるFoundationDBを用いて管理されています。メタデータスターは分散構成をとることで、高可用性とスケーラビリティを実現しています。
- ウェアハウス: 実際のクエリ処理を行うコンピューティングリソースです。ウェアハウスは、ワークロードの種類や処理量に応じて、スモール、ミディアム、ラージなどのサイズから選択することができます。また、マルチクラスタ構成にすることで、同時実行性能を向上させることができます。
Snowflakeは、AWSの標準的なサービスを利用して構築されており、EC2、S3、VPCなどのサービスと連携して利用することができます。
AWSサービスとの連携
Snowflakeは、AWSの様々なサービスと連携して利用することができます。
データ統合・ETL処理
- Snowpipe: S3に格納されたデータをSnowflakeに自動でロードするサーバーレスETL機能です。
- AWS Glue: AWSのフルマネージドETLサービスであるGlueを使用して、データをSnowflakeにロードすることができます。
- AWS AppFlow: SaaSアプリケーションやデータベースのデータをSnowflakeに統合することができます。
データウェアハウス・データレイク連携
- 外部テーブル: S3に格納されているデータを、あたかもSnowflakeのテーブルのように扱うことができます。これにより、データレイクに格納されたデータをSnowflakeで簡単に分析することができます。
- ストリーム・タスク: データレイクに格納されたデータの変更を検知し、Snowflakeに自動的にロードする機能です。これにより、リアルタイムなデータ分析が可能になります。
- マテリアライズドビュー: クエリの結果を事前に計算し、高速にアクセスできるようにする機能です。これにより、BIツールなどで高速なデータ分析が可能になります。
セキュリティ
- プライベートリンク: お客様のVPCとSnowflakeのVPCをプライベートに接続することができます。これにより、インターネット経由でのデータ通信をせずに、セキュアにSnowflakeにアクセスすることができます。
- KMS: お客様が管理する鍵を使用して、Snowflakeのデータを暗号化することができます。
- 外部関数: Snowflake外部で定義された関数を呼び出すことができます。Lambda関数などを利用して、SnowflakeからAWSサービスにアクセスすることができます。
まとめ
Snowflakeは、クラウドベースのデータウェアハウスであり、AWSの様々なサービスと連携することで、より効率的かつスケーラブルなデータ分析基盤を構築することができます。
- 従来のデータウェアハウスの課題を解決する、革新的なアーキテクチャを採用しています。
- AWSの各種サービスと連携することで、様々なユースケースに対応することができます。
- セキュリティにも配慮されており、安心して利用することができます。
Snowflakeは、無料で試用することができるので、ぜひ一度お試しください。
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