Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Redshiftを中心としたAWSでのデータ基盤
Search
ikeda-masashi
January 30, 2025
Technology
370
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Redshiftを中心としたAWSでのデータ基盤
https://datatech-jp.connpass.com/event/335207/
みん強の発表資料。
ikeda-masashi
January 30, 2025
More Decks by ikeda-masashi
See All by ikeda-masashi
コーディングエージェントに 独自Extension書かせてみた
mashiike
0
100
運用の役立たないダッシュボードの作り方。
mashiike
3
1.3k
Amazon Aurora MySQL と Amazon Redshift の Zero-ETL Integration について使い所を考えてみた!
mashiike
0
1k
Warningアラートを放置しない!アラート駆動でログやメトリックを自動収集する仕組みによる恩恵
mashiike
6
5.5k
Prepalert ~Mackerelアラートにログや集計値を貼り付けてくれるトイル削減ツール~
mashiike
0
2.2k
人狼ゲームで考えるデータ基盤 〜データとはいったい・・・〜
mashiike
0
500
『エンタープライズ』という言葉の重さ 〜Data Vault 2.0をやめた2022年冬〜
mashiike
2
6.3k
Redshift ServerlessとProvisioned Cluster のちょっとした違い
mashiike
0
7.5k
「北欧、暮らしの道具店」のデータ基盤の変遷
mashiike
1
3.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
2026_devsumi_ozono.pdf
o3
3
510
AIによるクリエイティブ生成を行う上での試行錯誤
plaidtech
PRO
0
150
What the customer really needed
kawaguti
PRO
3
190
Railsのように考える: See through the Master
snoozer05
PRO
3
900
Spring BootからQuarkusへの移行
tatsuya1bm
2
120
10Xに技術的負債をもたらした「2つの境界の歪み」その構造と解消への営み
10xinc
0
2k
【技術的負債conf】事業成長に伴う技術的負債の説明責任とAIによるモニタリング、認知的負債について
i35_267
3
1.6k
Azure Serverless 2026:Production-ready な AI エージェント基盤 / Azure Serverless 2026: Production-Ready AI Agent Platform
miyake
1
110
安心して変更できるWebフロントエンドの作り方
pirosikick
5
2.6k
白金鉱業Meetup Vol.25 アウトカムが二値のデータに対するCausal Impact
brainpadpr
0
210
「守り」で活用するオンデバイスLLM 〜写ってはいけないを総力戦で防ぐ〜 / iOSDC Japan 2026
nakamuuu
0
160
GoにおけるFFIのこれまでとこれから
goccy
5
3.6k
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
940
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
990
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
740
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
460
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.7k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
2
2.9k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.8k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
12k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
1.1k
Transcript
Kayac. Inc Redshiftを 中心としたAWSでのデータ基盤 みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ〜2025もやって きましょうSP! 2025/01/30 20:10 - 20:25
面白法人カヤック 池田将士 (@mashiike)
Kayac. Inc @mashiike 面白法人カヤック 管理本部 グループ情報部 所属 自己紹介 Roles: •
データエンジニア • バックエンドエンジニア • データアナリスト • SRE その他: • 2016年12月にカヤックに 新卒入 • ゲーム好き 最近はPoE2をやってます • 利き茶・利き酒もやります (なお正答率は低い) Redshift/BigQuery/Snowflake、全部使える3刀流 業務・趣味含めて主要なDWHはある程度使います
Kayac. Inc 主にWeb技術を得意とする ゲームやサービスなど 多種多様な事業を展開する おもちゃ箱のような会社。 経営理念『つくる人を増やす』 会社紹介
Kayac. Inc • 僕の考える『最強』とは。 • AWSにおけるデータ基盤の話 • で、具体的には? (図のみ) アジェンダ: ※割と個別最適化されてます
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 はじめに、 について語ります ※割と個別最適化されてます
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 https://www.kayac.com/company は 背景1: ですが・・・ 多分、『データエンジニア』を 名乗ってる人は実は少ない(2~3人くらい?)
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 背景1:『専任』が居ない。開発チームもデータエンジニアリングする。 補足: カヤックでは、Enabling DRE(Data Reliability Engineering) 的な感じで関わろうとしています。
各プロダクトの開発チームにデータ(信頼性)エンジニアリングを浸透させて、 開発チーム自体で、データ基盤の開発・保守・運用ができるようにという感じ。 そういう意味でも「専任」というのが薄い。 データエンジニアと名乗ってなくてもデータエンジニアリングはする。 https://www.kayac.com/service/closed_and_soldout また、カヤックは事業売却・撤退が非常に多い。 やってるサービスも幅広い。 なので、統一データ基盤を作るより、 各プロダクト毎にデータ基盤を用意するほうが理にかなってる。 そういう意味でも、Enablingで関わるのがいい
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 最近のデータ基盤のパターンってこうですよね? ここより右は実は、安定したら保守がそんなに大変じゃない データ基盤の開発が安定してきて 運用・保守フェーズになると 一番、めんどくさいのは 『Data Ingestion』の周り
Airbyteの保守だったり、 SaaSとのやり取りだったり、 ネットワーク障害対応だったり、 etc…
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 背景1:『専任』が居ない。開発チームもデータエンジニアリングする。 背景2:安定すると『めんどくさい』=『人の欲』が集まるのは Data Ingestion周り。
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 安定してくると生まれてくる『人の欲』 『このレポート(ダッシュボード)の更新 もっと早くならない?』 『リリースしてすぐの初速が見たい!』 『これが止まると困るから、もっと安定化して』 だいたい、一番最初に整備したやつが一番重要で そのうち、『ニアリアルタイム』『安定』という
言葉が出てくる。
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 背景1:『専任』が居ない。開発チームもデータエンジニアリングする。 背景2:安定すると『めんどくさい』=『人の欲』が集まるのは Data Ingestion周り。 一番最初に整備したやつが、大体一番重要で 『ニアリアルタイム』に『安定』=(高可用性)にデータを取得したくなる。 ニアリアルタイムのデータ転送で、高可用性とか
めちゃめんどくさい!!!!
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 一番楽に、(重要なデータが) 可能な限り早く、 転送されてくる方法 =マネージド転送に対応してるやつ どの箱(DWH/Query Engine)がいいとか、 自分は全部大体使えるし、開発チームは0から学習するからどれでもいい。
背景1:『専任』が居ない。開発チームもデータエンジニアリングする。 背景2:安定すると『めんどくさい』=『人の欲』が集まるのは Data Ingestion周り。
Kayac. Inc 僕の考える『最強』とは。 いちばん重要なデータが何なのか?で僕の最強の構成は変わる なら 例えば: が中心 なら 特殊な が中心
一番重要なデータを一番簡単に鮮度良く運べる箱を選ぶのが 僕の考える『最強』
Kayac. Inc AWSにおけるデータ基盤の話 次に、 をします。 重要なデータがAWSにあるなら、データ基盤も僕はAWSで作るのが楽=最強だと思う
Kayac. Inc AWSにおけるデータ基盤の話 https://aws.amazon.com/jp/events/summits/online/japan/sessions/ AWS Summit 2021 AWS-06: 『貯めるだけじゃもったいない!AWS 分析サービスを使ったデータレイクの有効活用』資料より参照
基本的には Amazon S3が中心 AWSのほとんどのサービスはS3と の連携を重視する事が多いので、 S3を中心にするのが無難ではある これが、2023年までの話。
Kayac. Inc AWSにおけるデータ基盤の話 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-redshift-announce ments-at-aws-reinvent-2023-to-enable-analytics-on-all-your-data/ AWS re:Invent 2023から『zero-ETL』 というキーワードが出現するようになりました。 『zero-ETL』を一言でいうと、(ニアリアルタイム)転送をマネージドでAWSがやってくれるという仕組み
2023: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/top-announcements-of-aws -reinvent-2024/ 2024: https://aws.amazon.com/jp/what-is/zero-etl/
Kayac. Inc AWSにおけるデータ基盤の話 2023年までは、S3を中心にしてデータ転送が強かった。 S3を中継して、自前でETL/ELTを実装する感じ 2023年からは、外側の各サービス間のデータ転送を強くしてるようだ。 S3の外側にいる各サービス間でマネージドな転送を活用 2023年まで 2025年1月時点で、 zero-ETLがよく進んでいるのは『Redshift』
2023年から
Kayac. Inc AWSにおけるデータ基盤の話 2025年1月時点で、以下のデータソースが重要な場合、 『Redshift』に送るのが楽なのです。 • WebApplication Log Data (FireLens,
CloudWatch Logs: Amazon Data Firehose) • DynamoDB (zero ETL) • Amazon Aurora (zero ETL) ECS FireLens CloudWatch Logs
Kayac. Inc 具体的にはこうなる。 というわけで、
Kayac. Inc
Kayac. Inc Q: なんで、dbt Core を ECSで動かしてるん? 謎のカヤック文脈: OSS >
SaaS の技術選択になりがち。 「いざというときに、ソースコードを読めるので安心!」(エッ A: アプリケーションエンジニアの管理主体に乗っかってるので、 dbt Cloud という SaaSを使うより、dbt CoreというOSSのほうが何 故か、親和性が高かったから。
Kayac. Inc Q: これの何が嬉しい? 専任データエンジニアが居ないという前提で、 管理主体として、Product Appのアプリケーションエンジニアチームに乗っかる関係で、 こうするのが一番理にかなってた。 A: Redshiftへのデータ取り込みが全部マネージド。
Kayac. Inc Q: Redshiftって取り扱い難しくない? よくパフォーマンスの話とか聞くんですが、 今のRedshiftは結構、雑に使っても強い。 A: 管理主体がアプリケーションのエンジニアなので実は、 PostgreSQL互換とかそういうのも踏まえて、案外そうでもない。