AWSのEMRの特徴8選｜AWS EMRを活用するメリット6選

AWSのEMRとは

AWSのEMRとは、Amazonから提供されている、大量のデータを扱うことの出来るサービスを指します。正式名称は、Amazon Elastic MapReduceです。

Amazon EMRを使うことで、労力や時間をかけることなく、多大な量のデータを処理する作業を行うことが出来るようになるため、企業や開発者、研究者などに活用されています。必要に応じて調整することが出来るので、分析や高速処理に長けています。

分散アプリケーション

AWSのEMRの特徴は、膨大な量のデータの分散処理を効率的に行うHadoopクラスター上で、分散アプリケーションが出来る点にあります。

分散アプリケーション機能によって、対話としての使用や、登録した手順の通りに連続で実行するバッチジョブを使うことが可能で、実行中クラスターを再設定することも可能となります。再起動をすることなく、適切な処理が自動でされるという利点もあります。

分散処理基盤

AWSのEMRの特徴に、1つのデータ処理を分散して行うことで、処理速度を速くする分散処理基盤というものがあります。

ベースになるサーバーや通信に必要となる回線の運用や、クラスターの設定や調整、構成などのタスクをAWS EMRに一任することが可能なので、膨大な量のデータ処理も素早くすることが出来るようになるのです。

AWSのEMRの特徴8選

AWSのEMRを活用する上で、知っておきたい特徴が8つあります。

使いやすいこと、様々なデータ処理を行えること、コストを抑えられること、柔軟性があること、暗号化を行えること、データの保護をすること、管理がしやすいこと、他のAWSサービスと統合されていることです。

正しい知識を身につけて、理解を深めることが大切です。それでは1つ1つ説明していきます。

AWSのEMRの特徴1：使いやすさ

AWSのEMR は、Notebooks を使うことで、チームで共同作業を行いながら、データの処理、探索、そして可視化などを進めることが可能となります。

使用するコンピューティングとEMRアプリケーションを選択するだけで良いのです。クラスターの設定や調整、プロビジョニングはAWSのEMRがしてくれるので、分析の実行へと集中することが出来ます。

AWSのEMRの特徴2：様々なデータ処理を行う

AWSのEMRには、様々なデータ処理に対応しているという特徴があります。

EMR では、コンピューティングのインスタンスを、1でも数千でもプロビジョニング出来るので、どのような規模のデータ処理にも対応が出来ます。

インスタンスの数は、Auto Scalingを使うことにより自動で増減が可能です。支払わなければいけない料金は実際に使った分のみとなります。

AWSのEMRの特徴3：コストを抑える

AWSのEMRには、膨大な量のデータ処理にかかるコストを抑えられるという特徴があります。

EMR の料金体系は、シンプルで予想がしやすくなっています。1秒ごとの課金で、最小の課金時間は1分です。10ノードの EMR クラスターを、1時間当たりわずか 0.15USDで始められます。

また、長時間のワークロードには、リザーブドインスタンスを使用し、短時間のワークロードには、Amazon EC2スポットを使用する事によって、インスタンスにかかるコストを 50％から80%削減することが出来ます。

AWSのEMRの特徴4：柔軟性がある

AWSのEMRには、柔軟性に富んでいるという特徴があります。全てのインスタンスに対し、ルートアクセスを使うことで、包括的にクラスターを制御することが出来ます。

カスタムAmazon Linux AMIを使い、EMRクラスターを起動して、その他のアプリケーションをブートストラップアクションで簡単にインストールすることが可能です。

そしてEMRでは、クラスターの再起動がいらず、稼働中のクラスターでアプリケーションを再構成することが出来ます。

AWSのEMRの特徴5：暗号化を行う

AWSのEMRには、セキュリティ面で信用できるという特徴があります。ユーザーの管理するキーもしくは、AWS Key Management Serviceの管理するキーを使用することで、クライアント側の暗号化、サーバー側の暗号化の実行が出来るのです。

EMRの提供するファイルシステムを使うことで、保管時の暗号化や伝送中の暗号化、そしてKerberosを使用した認証など、様々な暗号化オプションの利用が可能となります。

AWSのEMRの特徴6：データの保護をする

AWSを利用する上で最優先とされるのは、クラウドのセキュリティでしょう。セキュリティは、ユーザーとAWSの共有責任となっています。大切なデータやクラスターを保護することが重要です。

AWSのEMRでは、データの暗号化を実装することによって、Amazon S3に保管する際のデータ、クラスターのインスタンスストレージに保管する際のデータ、伝送中データを保護することが出来ます。

AWSのEMRの特徴7：管理がしやすい

AWSのEMRには、クラスターのモニタリングや調整にかかる労力の削減が出来るという特徴があります。

EMRはクラウドに向けて調整されており、継続的にクラスターをモニタリングし、失敗したタスクの再試行をして、パフォーマンスが低いインスタンスを自動で置き換えてくれます。マスターノードを複数使うことで、ノード障害が発生した際に自動でフェイルオーバーされます。

EMR では、最新の高性能なオープンソースソフトウェアのリリースが提供されるので、更新やバグなどの修正が不要で、労力が少なくて済むのです。

AWSのEMRの特徴8：AWS統合

AWSのEMRには、セキュリティやコンプライアンスなどに関連した機能を提供するため、他のAWSサービスと統合されているという特徴があります。

例えば、AWS Identity and Access Management (IAM)を使用することによって、管理者のアクセスを安全に制御することが出来ます。IAMのサービスを使用するのに追加料金は必要ありません。

AWSのEMRを活用するメリット6選

AWSのEMRを活用する上で、知っておきたいメリットが6つあります。

機械学習が可能であること、クリックストリームデータ分析が可能であること、データ変換が容易に出来ること、インタラクティブ分析の実行が出来ること、リアルタイムストリーミングが可能なこと、ゲノミクスデータにアクセス出来ることです。

それでは1つ1つ説明していきます。

AWSのEMRを活用するメリット1：機械学習が可能

AWS EMRは、Apache Sparkを使用して、ビックデータのオープンソースを分散処理します。大規模なデータを高速で分析することが出来るので、リアルタイム分析、バッチ処理、グラフ処理、機械学習など、幾つもの分野でサポートすることが出来ます。

データをクラスターから読み取って操作し、HDFSに結果を書き込みます。メモリの中のキャッシュを使いデータを再利用したり、機械学習アルゴリズムを素早く行ったりすることが出来ます。

AWSのEMRを活用するメリット2：クリックストリームデータ分析が可能

AWS EMRのApache HiveやApache Sparkの機能を使用し、高質な分析が出来るようになります。例えば、利用者の好みや、利用者の区分を読み取る機能を利用して、効果の高い広告配信をすることが出来ます。

大規模な分析が出来る分散型のシステムApache Hiveを使用することで、データの読み取りや書き込み、管理が可能となり、迅速にクリックストリームデータの分析が出来るのです。

AWSのEMRを活用するメリット3：データ変換が容易にできる

AWSのEMRを使うことで、抽出や変換、読み込みなど、大規模にデータ変換ワークロードを行うことが出来るようになります。

効率的かつ迅速に行うことが出来るので、コストも時間も最小限に抑えてタスク処理をすることが可能です。自動化することで、数か月かかっていた作業時間を、数日に短縮することも出来るため、コスト調整が可能です。

AWSのEMRを活用するメリット4：インタラクティブ分析の実行

AWSのEMRには、インタラクティブ分析の実行が可能であるというメリットがあります。大量のデータの中から最適なものを選ぶことが可能なので、ハイレベルな分析と文章化が出来るのです。

また、Notebooksを使うことで、迅速にデータを可視化したり、情報を共有したりすることも可能となります。双方向的で双方向的な機能を使用した分析が可能となるので、共同作業に活用することも出来ます。

AWSのEMRを活用するメリット5：リアルタイムストリーミング

AWSのEMRには、Apache Spark StreamingとApache Flinkを組み合わせることにより、規定のデータソースがストリーミングしたデータを、リアルタイムで分析出来るというメリットがあります。

耐障害性の備えられたストリーミングデータのパイプラインを作成することが可能で、利便性の高さに定評があります。永続的なデータの保存、そして活用が可能となります。

AWSのEMRを活用するメリット6：ゲノミクス

AWSのEMRには、大量のゲノミクスデータや、その他の大量なデータを効率よく処理し、無料でホストされているゲノミクスデータへとアクセスが出来るというメリットがあります。

AWSのEMRが持つデータの処理機能は、アメリカでグローバルな研究が行われる際にも活用されました。精密な医学のデータを使用するため、迅速な分析や調査が必要となります。

AWSのEMRはビックデータ分析が出来るので、ゲノミクス研究においてSpeakの機能が使われるのです。

AWSのEMRを使えるようになろう

ここでは、AWSのEMRに関する基本的な知識を説明してきました。ビックデータを使う業界は、データ処理のスピードや効率化、そしてコストの削減が求められます。

AWSのEMRが導入されることで、業務の効率化と高速化が出来るようになります。膨大な量のデータ処理も可能となります。そして、状況に応じて、自由にデータ処理をすることが出来るのも大きな特徴です。

是非とも、AWSのEMRを実際に活用してみて下さい。