AWS Athena の代替案：詳細

データが世界を動かす中、企業が直面する最大の課題の 1 つは、急速に増加する構造化データと非構造化データから貴重な情報をどのように抽出するかです。サーバーレスですぐに使える透明な課金多くの企業が初期段階でデータ分析を検討する際に好んで利用するツールとなっています。

しかし、事業規模が拡大し、分析の複雑さが増すにつれ、多くの企業はAthenaが特定のシナリオにおいて限界があることに徐々に気づき、自社のニーズにより適した代替手段を探し始めています。この記事では、企業に共通する問題点に焦点を当て、詳細な分析を提供します。 AWS Athenaの代替エージェントのクラウド内での実用的な配信機能と組み合わせることで、企業の意思決定の参考になります。

 

プロジェクトの背景: ユーザーはなぜ Athena の代替品を探し始めたのでしょうか?

Athena の使いやすさは、中小規模のチームやスタートアップにとってデータ分析への第一歩となります。ユーザーは Amazon S3 にデータを保存し、標準 SQL を使用してクエリ分析を実行するだけで済みます。データウェアハウスの構築やインフラストラクチャの管理は不要で、技術的なハードルと初期コストを大幅に削減できます。

しかし、実際の使用においては、ビジネスデータの量が増加し、使用シナリオが多様化するにつれて、企業はいくつかの重要な側面で Athena の欠点を徐々に発見するようになります。

1. コスト管理が難しい
2. Athenaはスキャンしたデータの量に基づいて課金されます。データが適切に分割または圧縮されていない場合、クエリコストが急上昇する可能性が非常に高くなります。このコスト変動は、データ量がGBからTB、PBへと増加した場合に特に顕著になります。
3. パフォーマンスのボトルネックが徐々に出現
4. Athena は基本的に Presto をベースとしたステートレスなクエリサービスです。複雑な複数テーブル結合、ウィンドウ関数、大規模な集計処理などを実行する場合、Redshift や Druid などの専用分析エンジンに比べて実行速度が大幅に低下します。
5. 状態とキャッシュのメカニズムの欠如
6. Athena は、マテリアライズドビューや一時テーブルといった中間状態の永続化手法をサポートしていません。各クエリはデータの再スキャンを必要とするため、クエリ時間とリソース消費量が増加します。
7. データガバナンスとETL作業は重い
8. Athenaはクエリレイヤーに重点を置いており、データ品質管理、データ変換（ETL）、統合モデリングといった上流リンクのサポートが弱いです。企業は処理を完了するためにGlue、EMR、Lambdaなどの追加サービスを使用する必要があり、アーキテクチャは比較的緩やかです。

そのため、企業は長期的なコスト、クエリの効率、運用の複雑さを比較検討した後、より強力な機能とより安定したパフォーマンスを備えた代替手段を模索し、自社のビジネス ロジックにより適した分析プラットフォームを構築し始めました。

 

Amazon Athena のご紹介: サーバーレス SQL クエリへの答え

代替案を検討する前に、Amazon Athena のコア機能を簡単に確認してみましょう。

Athena は、AWS が提供するサーバーレス SQL クエリサービスです。ユーザーは、インフラストラクチャの設定や管理をすることなく、Amazon S3 に保存されている構造化データまたは半構造化データ（Parquet、ORC、CSV、JSON など）に対して、SQL を直接使用してクエリを実行できます。

主な利点は次のとおりです。

• 前払いやアイドル状態のリソースの無駄を避けるために、課金はクエリデータの量に基づいて行われます。
• サーバー管理は不要で、簡単に始めることができます。
• 標準 SQL と Glue データ カタログの統合をサポートします。
• データ レイクの探索、運用データ分析、ログ分析などの軽量シナリオに適しています。

しかし、アテナは万能薬ではありません。応答速度、データセキュリティ、同時実行性、リアルタイムパフォーマンス、コスト予測より高い要件が発生した場合、適切な代替手段によって、より制御可能なパフォーマンスと価値のリターンが得られます。

 

推奨される代替案: シナリオに基づいた柔軟な選択

以下は、さまざまなビジネスニーズ、予算、チームの能力に応じて推奨される AWS Athena の代替品です。

1. Amazon Redshift サーバーレス

Redshiftは、AWSが提供するフルマネージドのエンタープライズレベルのデータウェアハウスソリューションです。サーバーレスモードにより、リソース管理がさらに簡素化されます。

適用可能なシナリオ: エンタープライズ レベルのレポート、BI 接続、複雑な複数テーブルの分析。

主な利点:

• パフォーマンスは Athena よりもはるかに優れており、複雑な集計とウィンドウ関数をサポートします。
• マテリアライズド ビュー、自動パーティション分割、同時クエリ制御をサポートします。
• QuickSight、Glue、S3 などのサービスとのシームレスな統合。
• サーバーレス モードでは、「従量課金制 + 自動スケーリング」がサポートされます。

推奨ユーザー: データ分析がますます複雑化し、安定したパフォーマンスとコスト管理を重視する中規模・大規模企業。

2. Amazon EMR + Presto/Trino

Amazon EMR は、Spark、Presto、Hive などの複数の分析エンジンを実行できる、AWS 上の弾力的なビッグデータ処理プラットフォームです。

適用可能なシナリオ: 大規模なデータクリーニング、ETL、ログ処理、データレイク分析。

主な利点:

• コンピューティング リソースとエンジンの柔軟なカスタマイズ。
• コストを削減するためにスポットインスタンスでの実行をサポートします。
• バッチ処理やデータ処理タスクに適しています。

推奨ユーザー: 複数のソースの異種データを処理する必要があるデータ エンジニアリング チームを持つ企業。

3. 自作OLAPエンジン: StarRocks / ClickHouse / Apache Druid

これらの高性能 OLAP エンジンは、ほぼリアルタイムの分析と数秒以内の応答をサポートし、大画面のインジケーターやリアルタイム監視のシナリオに適しています。

適用可能なシナリオ: リアルタイムダッシュボード、多次元クエリ、操作監視。

主な利点:

• 高い同時実行性と高いスループット。
• マテリアライズド ビューと逆インデックスをサポートします。
• EC2 またはコンテナ プラットフォーム経由でデプロイでき、ホスト バージョンでも利用できます。

推奨ユーザー: データ分析のために高頻度の応答を必要とし、技術チームが一定の運用および保守能力を備えている企業。

4. BigQuery（クラウド間の比較）

Google Cloud のサーバーレス クエリ サービスは、マルチクラウド戦略やクロスクラウド分析において検討する価値があります。

適用可能なシナリオ: クラウド間のデータ統合と複雑なクエリ分析。

利点とハイライト:

• より強力なクエリ オプティマイザー。
• 優れた分析エクスペリエンスと視覚化サポート。
• GCP AI/ML ツールチェーンとのより緊密な統合。

知らせ： データ移行コストとコンプライアンスリスクを評価する必要があります。

 

代替選択提案リスト

 

クラウド上の配信機能

「On the Cloud」はAmazon Web Servicesの正式認定代理店として、特にデータ分析、データウェアハウス、データレイクなどの分野において、エンタープライズレベルのクラウドコンサルティングとアーキテクチャ実装に注力しており、成熟したサービス経験を誇ります。

当社はお客様に完全なプロジェクトサポートを提供します。

• ニーズ評価とソリューションの選択: 顧客の現在のデータ アーキテクチャとビジネス目標を分析し、最適な代替案をマッチングします。
• アーキテクチャ設計とリソース計画: パフォーマンスとコスト モデルに基づいてコンピューティング リソースとデータ ガバナンス プロセスをカスタマイズします。
• 導入および移行サービス: スムーズな移行を確実にするために、既存のクエリ ロジックとデータ ソースを新しいプラットフォームに移行できるように支援します。
• パフォーマンスの最適化と運用・保守ホスティング: Redshift Advisor、Athena Query Tuning などの手段を通じて、コストとクエリ効率を継続的に最適化します。

あなたが望むかどうかAthenaのユーザーエクスペリエンスを継続的に最適化、またはより強力なプラットフォームへの移行を計画している場合は、カスタマイズされた技術サポートとプロジェクト実施能力お客様がデータ分析の分野でより確固たる一歩を踏み出すことを支援します。