AWS を活用したデータガバナンスアーキテクチャの構築

著者: HJ Kim

1. コレクション

データは構造に基づいてカテゴリ分けされ、収集されます:

構造化データ

• 例: リレーショナルデータベース

• 明確に定義されたスキーマ; 通常はRDBMSシステムで管理されます

半構造化データ

• 例: CSV, ログ, JSON, XML

• 部分的または柔軟なスキーマがあります

非構造化データ

• 例: 画像, 動画, 音声, PDF

• 事前に定義されたスキーマはありません; 生のメディアとドキュメントフォーマット

2. インジェスト

この段階では、生データが以下のサービスを使用してAWSエコシステムに取り込まれます:

• AWS Transfer Family / AWS Storage Gateway
  オンプレミスシステムまたはサードパーティのソースからデータを安全に転送します

• AWS Glue / Amazon Kinesis Firehose / AWS Lambda
  サーバーレスデータインジェッションおよびリアルタイム/バッチ変換

• Amazon SNS / Amazon SQS
  段階間の非同期メッセージパッシングおよびイベント駆動処理を可能にします

3. ストレージ

取り込まれた後、データは使用に基づいて最適化されたリポジトリに保存されます:

• Amazon S3
  構造化、半構造化、非構造化データのためのスケーラブルなオブジェクトストレージ

• Amazon Redshift / Amazon RDS
  分析およびトランザクション使用ケース向けのコラム型データウェアハウス（Redshift）およびリレーショナルデータベースサービス（RDS）

4. 準備 & 計算

この段階では、データ変換、モデルトレーニング、および高度な分析が含まれます:

• Amazon EMR
  Hadoop/Sparkクラスターを使用したビッグデータ処理

• Amazon SageMaker / Personalize / Forecast
  パーソナライズ、予測、インテリジェントな推奨のためのAI/MLモデルを構築、トレーニング、およびデプロイするためのフルサービスの機械学習プラットフォーム

5. 分析 & プレゼンテーション

このレイヤーは、洞察を引き出し、ユーザーにデータをアクセス可能にすることに焦点を当てています:

• Amazon SageMaker
  モデル実験および推論

• Amazon Athena
  S3に保存されたデータに対するサーバーレスSQLクエリ

• Amazon OpenSearch Service
  ログデータまたは半構造化コンテンツの強力な検索と分析

• Amazon QuickSight
  ビジネスインテリジェンス（BI）ダッシュボードおよび視覚分析

6. インフラストラクチャ & 環境

このレイヤーは、全体のスタックの安全で可観測かつ信頼できる運用を保証します:

• Amazon Managed Grafana / Prometheus
  メトリクスの可視化およびシステム監視

• Amazon CloudWatch
  AWSサービスのためのログ集約、アラート、可観測性

• AWS Identity and Access Management (IAM)
  細かいアクセス制御およびユーザー権限ポリシー

• Amazon Pinpoint
  パーソナライズされたコミュニケーション、通知、およびユーザーエンゲージメントの追跡

要約

このアーキテクチャは、データの保存や分析を超えています。以下を目的としています:

• 統一されたデータレイクを通じて全ての組織データを集中化する

• サーバーレスおよびイベントベースのサービスを介してデータフローを自動化する

• セキュリティ、トレース可能性、およびコンプライアンスを確保する

• SageMakerおよびForecast統合によるML-readyなインフラを提供する

• スケーラブルな分析と企業全体のインサイト生成を可能にする

このフレームワークは、AWSを使用したスケーラブルで安全かつインテリジェントなデータガバナンスシステムを構築するための包括的な設計図を提供します。デジタルトランスフォーメーションの準備をしている場合、このアーキテクチャは長期的な成功のための実践的な基盤として役立つことができます。