March 2025
Beginner to intermediate
612 pages
9h 29m
Japanese
Content preview from AWS上のシステム設計
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
第13章. ビッグデータ、アナリティクス、マシンラーニングサービス
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
情報技術の世界では、膨大な量のデータが生成される。このデータは、オンライン食品注文アプリケーションに登録された全ユーザの情報であったり、アプリケーション上でリアルタイムに取得されたユーザの行動であったりする。大量に生成されるデータはビッグデータと呼ばれる。このデータをストアするユースケースがあれば、要件に応じて第10章で説明したストレージ・ソリューショ ンを利用することができる。この章では、大容量のデータをどのように処理するかに焦点を当てる。ストレージに既に存在するデータやライブ・ストリーミング・データから、データ分析やMLモデルを実行することで、どのように洞察を生み出すことができるだろうか？例えば、場所に基づいて最も注文の多い食品を決定したり、特定の地域で最も評価の高いレストランを決定したいかもしれない。
この章の最初のパートでは、Amazon Elastic MapReduce（EMR）、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon QuickSight、Amazon RedshiftなどのAWSのビッグデータ、ライブストリーミング、分析サービスを紹介する。第2章では、AWSクラウド上でMLワークロードを実行する方法と、それをサポートする様々なサービスについて説明する。
AWSビッグデータとアナリティクス
情報は、ビジネス上の意思決定や顧客により良いサービスを提供するために不可欠なものである。しかし、データ量は急速に増加しており、テラバイトからペタバイト（さらにそれ以上）にも及ぶ。また、データの種類も増えており、データの形態も多様化している。ビッグデータをストアし、処理するためには特定のツールが必要だ。従来のツールは、もはや単一マシンでデータ処理を行うことができないため、ボトルネックになりかねない。もう1つの課題は、データが生成される速度だ。最大限のアウトプットを得るためには、ほぼリアルタイムでデータを消費し、そこから洞察を生み出すツールが必要になる。このセクションでは、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshiftのようなデータ処理ツール、そしてビジネス・インテリジェンス・サービスのAmazon QuickSightについて説明する。
Amazon Elastic MapReduce
第8章では、ビッグデータアーキテクチャ、その基礎となる複数の概念、そしてHadoop、MapReduce、Spark、Presto、HDFSといったビッグデータを扱うためのオープンソースツールについて、 。AWSは、これらのオープンソースソフトウェアアプリケーションの上に直接構築されたマネージドサービスを提供し、オーバーヘッドゼロ（or最小）で簡単に始めることができる。Hadoopオープンソースソフトウェアはビッグデータ処理に人気がある。Amazon EMRは、MapReduce、Apache Spark、Apache Hive、Apache HBase、Prestoなどのデータ処理フレームワークやツールを実行するためのマネージドサービスだ。
大規模なクラスタのセットアップと管理には時間と専門知識が必要だが、EMRは数分でクラスタを立ち上げ、大規模なデータ処理ワークロードを実行できるマネージドサービスを提供することで、それを容易にする。オープンソースのHadoopクラスタは、データストレージとして ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.