AWS Data Pipeline

1. サービス概要¶

AWS Data Pipeline は、AWS が提供するフルマネージドのデータオーケストレーションサービスである。
このサービスを利用することで、様々なデータソースからのデータを、定期的にまたはイベントトリガーに基づいて移動および変換する複雑なデータパイプラインを構築できる。
Data Pipeline は、データの抽出、変換、ロード（ETL）処理を自動化し、データの信頼性と効率性を向上させる。

主なユースケースとして、

ログデータの集約と分析
データウェアハウスへのデータロード
データベース間のデータ移行
データバックアップ
機械学習モデルのトレーニングデータ準備

などが挙げられる。

2. 主な特徴と機能¶

2.1 データパイプラインのオーケストレーション¶

Data Pipeline は、データソースからターゲットへのデータの移動と変換をオーケストレーションするための機能を提供する。
データパイプラインの各ステップ（アクティビティ）を定義し、実行順序と依存関係を管理できる。

2.2 様々なデータソースとターゲットのサポート¶

Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon EMR など、様々な AWS サービスをデータソースとターゲットとしてサポートしている。
これにより、AWS 環境における多様なデータを取り扱うことができる。

2.3 スケジュール実行とイベントトリガー¶

データパイプラインをスケジュールに基づいて定期的に実行したり、Amazon S3 などのイベントをトリガーとして実行したりできる。
これにより、バッチ処理とリアルタイム処理の両方に対応できる。

2.4 柔軟なデータ変換¶

Data Pipeline は、データのフィルタリング、変換、集計などの様々なデータ変換処理をサポートしている。 AWS Glue と連携して、より高度なデータ変換処理を実行することも可能である。

2.5 可視化とモニタリング¶

AWS Management Console や CloudWatch を利用して、データパイプラインの実行状況、リソース使用量、エラーなどを可視化できる。
これにより、パイプラインの監視と問題解決を容易に行える。

2.6 失敗時の自動リトライ¶

パイプラインの実行中にエラーが発生した場合、自動的にリトライする機能を提供する。
これにより、データの信頼性と可用性を向上させる。

2.7 セキュリティ¶

Data Pipeline は、データの暗号化、アクセス制御、コンプライアンス認証に対応し、安全なデータ処理を保証する。
IAM によるアクセス制御、転送中のデータ暗号化、保存中のデータ暗号化、VPC 内でのプライベート接続をサポートしている。

IAM 連携: AWS IAM を使用してアクセス制御と権限管理。
データ暗号化: 転送中および保存中のデータを暗号化。
VPC サポート: Amazon VPC 内でのプライベート接続。

2.8 統合性¶

Data Pipeline は、AWS の他のサービス（Amazon S3, Amazon EMR, AWS Glue, Amazon SNS など）と統合されており、様々なデータ処理ワークフローを構築できる。
AWS Lambda と連携してカスタム処理を実行できる。

3. アーキテクチャおよび技術要素¶

ユーザーは、Data Pipeline コンソールまたは API でデータパイプラインを定義。定義されたスケジュールまたはイベントトリガーに基づいて、データパイプラインが実行。データソースからデータが抽出され、必要に応じて変換処理が実行。変換されたデータは、ターゲットにロード。パイプラインの実行状況は、CloudWatch で監視。 Data Pipeline は、フルマネージドサービスとして提供され、高い可用性、スケーラビリティ、セキュリティを内包している。データパイプラインの構築と管理を簡素化し、ユーザーはデータ処理に集中できる。

4. セキュリティと認証・認可¶

セキュリティは Data Pipeline の重要な要素である:

IAM によるアクセス制御: AWS IAM を利用して、Data Pipeline リソースへのアクセスを制御し、権限を管理。
データ暗号化: 転送中および保存中のデータを暗号化し、データの機密性を保護。
VPC サポート: Amazon VPC 内で Data Pipeline を使用する場合、プライベート接続を確立。
監査ログ: AWS CloudTrail を利用して、API 呼び出しやリソース変更を記録。

これにより、データの安全性とコンプライアンスを確保できる。

5. 料金形態¶

AWS Data Pipeline の料金は主に以下に基づく:

パイプライン実行時間: パイプラインがアクティブな時間に応じた課金。
リソース使用量: パイプラインが使用するコンピューティングリソースに応じた課金（EMR クラスタなど）。
アクティビティの実行回数: パイプライン内のアクティビティの実行回数に応じた課金。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン¶

一般的なパターンは以下の通りである:

ログデータの集約と分析: EC2 インスタンスやアプリケーションログを S3 に集約し、Amazon EMR で分析。
データウェアハウスへのデータロード: データベースや S3 からデータを抽出し、Amazon Redshift に定期的にロード。
データベース間のデータ移行: オンプレミスデータベースからクラウドデータベースへのデータ移行を自動化。
データバックアップ: データベースや S3 バケットのデータを定期的にバックアップ。
機械学習モデルのトレーニングデータ準備: 機械学習モデルのトレーニングに必要なデータを準備し、S3 に保存。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）¶

AWS コンソールで Data Pipeline パイプラインを作成。
データソース（例: Amazon S3）とターゲット（例: Amazon Redshift）を設定。
データ変換処理（例: S3 から Redshift へのデータコピー）を設定。
パイプラインのスケジュールまたはイベントトリガーを設定。
パイプラインを実行し、データの移動と変換を確認。

8. 試験で問われやすいポイント¶

8.1 データパイプラインのオーケストレーション¶

データ移動と変換: データソースからターゲットへのデータの移動と変換をオーケストレーションできることを理解。
アクティビティ定義: パイプラインの各ステップを定義し、実行順序と依存関係を管理できることを理解。

8.2 様々なデータソースとターゲット¶

サポート対象サービス: S3, DynamoDB, RDS, Redshift, EMR など、Data Pipeline がサポートする AWS サービスを理解。
データ取り扱い: AWS 環境における多様なデータを取り扱えることを理解。

8.3 スケジュール実行とイベントトリガー¶

スケジュール実行: スケジュールに基づいて定期的にデータパイプラインを実行する方法を理解。
イベントトリガー: イベントをトリガーとしてデータパイプラインを実行する方法を理解。

8.4 料金体系¶

パイプライン実行時間: パイプラインがアクティブな時間による課金を理解。
リソース使用量: パイプラインが使用するコンピューティングリソースによる課金を理解。
アクティビティ実行回数: パイプライン内のアクティビティの実行回数による課金を理解。

8.5 類似・関連サービスとの比較¶

AWS Glue: ETL ジョブに特化。Data Pipeline はデータパイプラインのオーケストレーションに特化。
Amazon Step Functions: ワークフローのオーケストレーションに特化。Data Pipeline はデータ移動と変換に特化。

8.6 試験で頻出となる具体的な問われ方と答え¶

Q: AWS Data Pipeline の主な用途は？
A: データソースからのデータを定期的に移動、変換、オーケストレーションすること。
Q: Data Pipeline がサポートするデータソースの例は？
A: S3, DynamoDB, RDS, Redshift, EMR など。
Q: Data Pipeline のデータパイプラインの実行方法は？
A: スケジュール実行とイベントトリガー。
Q: Data Pipeline の料金体系は？
A: パイプライン実行時間、リソース使用量、アクティビティ実行回数に基づいた課金。
Q: Data Pipeline のセキュリティ対策は？
A: IAM によるアクセス制御、データ暗号化、VPC サポートなど。
Q: Data Pipeline と AWS Glue の違いは？
A: Glue は ETL ジョブ、Data Pipeline はパイプラインオーケストレーションに特化。
Q: Data Pipeline と Step Functions の違いは？
A: Step Functions はワークフロー、Data Pipeline はデータ移動と変換に特化。