データドリブンなオペレーションがますます一般的になりつつある今日のビジネス環境において、データはもはやバックエンドシステムの単なる「副産物」ではなく、ビジネス上の意思決定、製品の最適化、そして商業的イノベーションに直接関わる中核的な資産となっています。デジタルトランスフォーメーションを推進するプロセスにおいて、企業は…安定した信頼性の高いクラウドインフラストラクチャまだセットが必要です高効率、柔軟性、メンテナンスの手間が少ないデータ分析プラットフォームこれは、ますます拡大するデータと分析のニーズに対応するためです。
この文脈では、AWS + スノーフレーク これらのテクノロジーの組み合わせは、現代のデータ プラットフォームを構築する際に、ますます多くの企業にとって主流の選択肢になりつつあります。
として AWS 公式認定リセラー実際の顧客プロジェクトやクラウド上のコンサルティング プロセスでは、次のことがわかりました。
AWS は堅牢で成熟した、非常に安全なクラウド コンピューティング基盤を提供し、Snowflake はデータ分析、データ共有、データの価値の解放に重点を置いています。これら 2 つは互いの代替となるものではなく、それぞれ独自の機能を持ち、高度に補完し合いながら連携して企業の最新のデータ アーキテクチャをサポートします。
AWS Snowflake とは何ですか?
注目すべきは、AWS スノーフレーク「これは AWS が開始したスタンドアロンのサービスではなく、むしろ業界共通の用語であり、...」
Snowflake データ クラウドは、AWS クラウド インフラストラクチャ上で実行および展開される使用モデルです。
このモデルでは、Snowflake 自体はクラウドネイティブのデータ プラットフォームとして動作しますが、基盤となるインフラストラクチャ機能はすべて AWS によって提供されます。これには以下が含まれますが、これらに限定されません。
- コンピューティングリソースAmazon EC2 をベースにした柔軟なコンピューティング能力を提供します
- データストレージAmazon S3 を活用して、信頼性が高く低コストのデータストレージを実現します。
- ネットワークとセキュリティAWS VPC、IAM、KMS などの成熟したセキュリティとネットワーク機能を活用します。
- 使いやすさと安定性: AWSの世界中の複数のリージョンとアベイラビリティゾーンを活用
企業にとって、この導入方法の価値は次の点にあります。
Snowflakeのデータ分析とデータ管理における製品機能を最大限に活用できると同時に、AWSの安定性、セキュリティ、コンプライアンス、グローバルインフラストラクチャにおける長年の蓄積を継承し、信頼性が高くスケーラブルなクラウドデータプラットフォームを構築できます。
Snowflake はどのようなコアデータの問題を解決できますか?
スノーフレークは本当に意味のあるものです...クラウドネイティブデータプラットフォームその機能は、従来の「データウェアハウス」の概念をはるかに超えています。現在、Snowflakeは以下のような主要なシナリオをカバーしています。
- データウェアハウス高性能な分析クエリとレポート
- データレイク構造化データと半構造化データの統合管理
- データ共有チーム、アカウント、組織間でのデータ共有
- データアプリビジネス指向のデータサービスとデータ製品
- AI/MLデータの基礎機械学習と生成AIのための高品質なデータソースの提供
実際のアプリケーションでは、Snowflake の利点は主に次の側面に反映されます。
1. ストレージと計算は完全に分離されています。
- 企業は、ビジネスニーズに応じてコンピューティングまたはストレージリソースを独自に拡張できるため、従来のデータ ウェアハウスでのリソースのバインドによって発生する無駄を回避できます。
2. 必要に応じて柔軟にスケールアップおよびスケールダウンできるため、コストをより制御しやすくなります。
- コンピューティング リソースはオンデマンドで開始および停止できるため、ボラティリティ分析タスクや複数チームによる同時実行シナリオに適しています。
3. メンテナンス経験はほぼゼロ
- クラスター、ノード、パッチ、アップグレードを自分で管理する必要がないため、データ プラットフォームの運用の複雑さが大幅に軽減されます。
4. SQL に親しみやすく、学習曲線が緩やかです。
- ビジネスアナリストとデータ チームはすぐに作業を開始できるため、データ価値の変換サイクルが短縮されます。
5. 高い同時実行性と高いパフォーマンス
- 複数の部門やビジネス チームが互いに影響を与えることなく同時にデータ分析を実行できるようにサポートできます。
AWSとSnowflakeの緊密な連携
実際のエンタープライズ データ アーキテクチャでは、AWS と Snowflake は「単一の接点」ではなく、完全なデータ フロー チェーンを形成することがよくあります。
1. AWSでのデータの取得と保存
AWS には、データ取得とデータレイクに関する非常に成熟した製品ポートフォリオがあります。たとえば、次のとおりです。
- アマゾンS3エンタープライズ グレードのデータ レイクとして、生データと履歴データを保存します。
- Amazon Kinesis / Amazon MSKリアルタイム ログ、イベント ストリーム、ビジネス データを伝送します。
- AWSグルーデータのクリーニング、変換、ETL 処理を完了します。
これらのサービスは、企業が AWS 上のさまざまなシステムやビジネスオペレーションからデータを効率的に集約するのに役立ちます。
2. Snowflakeにおけるデータ分析と利用
初期処理の後、データは Snowflake にロードされ、次の用途に使用できます。
- 高性能分析クエリ
- BIレポートとデータ可視化
- 部門間およびアカウント間のデータ共有
- ビジネス指向のデータサービス出力
このレイヤーは Snowflake が担当します。データ分析とデータ消費ハブ役割。
3. AIと高度な分析がAWSに戻る
AWS は、AI および高度な分析シナリオにおいて引き続き重要な役割を果たします。
- Amazon SageMakerモデルのトレーニング、チューニング、デプロイメントに使用されます。
- アマゾンの岩盤大規模モデルの機能を活用して生成AIアプリケーションを構築する
Snowflake は、これらの AI シナリオ向けに高品質で構造化されたデータ基盤を提供します。
AWS Snowflake と Amazon Redshift のどちらを選択すればよいでしょうか?
これは、企業がデータ プラットフォームを選択する際に遭遇する最も一般的な問題の 1 つです。
AWS リセラーの実際のプロジェクト経験に基づく:
- アマゾンレッドシフト
- AWSネイティブデータウェアハウスへの傾倒
- AWSエコシステムとの緊密な統合
- AWS アーキテクチャに大きく依存し、強力なエンジニアリング能力を持つチームに適しています。
- Snowflake（AWS 上で実行）
- より製品指向でビジネスフレンドリー
- 習得が早く、メンテナンスも簡単
- 複数のチーム、複数の事業ライン、複雑なデータ消費シナリオを持つ企業に適しています。
実際のプロジェクトでは、どちらか一方を選択する必要は必ずしもありません。多くの企業は、特定のビジネス ニーズに基づいていずれかのアプローチを採用します。混合利用このアプローチにより、より柔軟なデータ システムの構築が可能になります。
AWS Snowflake を導入するのに適した企業はどれでしょうか?
プロジェクト経験に基づくと、一般的に次のタイプの企業が AWS + Snowflake の組み合わせに適しています。
- 目標は、データ分析プラットフォームを迅速に構築し、運用・保守コストを削減することです。
- BIレポート、データ共有、データ消費の頻繁な要求
- データ チームは、複雑なクラスター操作やメンテナンスではなく、主に SQL スキルに重点を置いています。
- 基幹業務システムは AWS 上に導入されています。
- 中長期のデータ ガバナンス、データ プラットフォーム、または AI アプリケーション プランを用意します。
AWS リセラーとして何を提供できるでしょうか?
クラウドで AWS 公式認定リセラー単一製品の使用に重点を置くのではなく、企業全体のクラウド アーキテクチャと長期的な開発の観点から、次のようなより体系的なサポートを提供します。
- AWS + Snowflake の全体的なアーキテクチャ設計と選択の推奨事項
- クラウドと従来のデータウェアハウスへのデータ移行ソリューション
- コスト評価とクラウド リソースの最適化の推奨事項
- AWS アカウント、ネットワーク、セキュリティアーキテクチャの計画
- データ分析とAIシナリオのための包括的なソリューションに関するコンサルティング
私たちの目標は、単に「製品を積み重ねる」ことではなく、適切に設計されたクラウド アーキテクチャを通じてこれを実現することです。データを真にビジネスの成長に役立て、企業に長期的な価値を生み出します。
