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【AWS】プライベート接続での BIツール 導入パターン3選

2024/11/17に公開
AWS
Glue
QuickSight
directconnect
tech

データレイクである S3 にあるデータを BIツール で可視化したい という要件を満たす環境を AWS で構築することを検討した際に、調査した内容を備忘録としてまとめました🐱

BIツール で可視化する方法として、下記の３つを紹介しています。

  1. ユーザーが利用したい BIツール を AWS 上のサーバーに導入する
  2. AWS が提供する BIツール 「Amazon QuickSight」 を導入する
  3. 解析したいデータのファイルを静的ウェブサイトから ダウンロード → BIツール へアップロードする

前提

  • AWS への接続は、専用線（Direct Connect 経由） のみで行う
  • S3 に格納されているファイルは、ETL処理後に ユーザーへ提供する。
  • 少人数のユーザーで データの可視化用の BIツール の使用を検討中だが、どの環境で／どのBIツールを使用するかは決まっていない

1. BIツール用 の サーバー on AWS

ユーザーが利用したい BIツールを AWS 上のサーバーに導入する構成です。

構成図

補足

  • BIツール用のサーバー on オンプレミス
    BIツール用のサーバーをオンプレミスで用意し、AWS 環境内に構築しないことも可能です。その場合は、Amazon RedShift へ オンプレミス環境から接続してデータを取得するため、下記のような構成イメージになります。

    引用：Enable private access to Amazon Redshift from your client applications in another VPC

メリット

  • ユーザーがデータを慣れた BIツールですぐに閲覧可能

デメリット

  • BIツール用のサーバーをAWS上で構築する場合
    • サーバーの管理が必要
    • 利用費は高め（3環境内で比較）

2. AWS が提供する BIツール：Amazon QuickSight

AWS が提供するビジネス分析（BI）サービスである Amazon QuickSight を導入する構成です。

構成図

補足

メリット

  • サーバーの管理が不要
  • 利用費は普通（3環境内で比較）
  • ユーザーがデータをすぐに閲覧可能

デメリット

  • 新しく BIツール 「Amazon QuickSight」を使うための学習コストが必要

3. 静的ウェブサイトからファイルダウンロード → BIツール へアップロード

S3 を利用してファイルのダウンロードサイトを構築する構成です。ユーザーは静的ウェブサイトからファイルをダウンロードし、その後手動で いずれかの環境に構築されている BIツール にアップロードすることでデータを可視化できます。

構成図

補足

  • 静的ウェブサイトの公開方法
    awslabsで公開されているツール「AWS JavaScript S3 Explorer」を使用すると、S3バケットの内容をWebブラウザで簡単に閲覧することができます。S3バケット直下にindex.htmlを配置し、S3のポリシー設定と静的ウェブサイトホスティングの設定をするだけで利用できます。

    引用：15分でS3を使ったダウンロードサイトを構築する

  • 静的ウェブサイトへのプライベート接続
    VPC内のプライベート接続と内部ALBを利用して、カスタムS3バケットドメインのTLS証明書をエンドユーザーに提供できます。

    引用：ALB、S3、PrivateLinkによる内部HTTPS静的ウェブサイトのホスティング

メリット

  • サーバーの管理が不要
  • 利用費が安い（3環境内で比較）
  • BI ツールがどの環境にあっても利用しやすく、BIツール の AWS環境との統合を考慮しなくて良い

デメリット

  • ユーザーがデータを閲覧する為にU/Lが必要であり、手間がかかる

今後の可能性

今回のアーキテクチャでは、データ活用の方法として BIツールと連携して使用する前提であったことや、応答速度を考慮し Amazon Redshift を採用しましたが、AWS にはデータ活用方法のパターンが複数あります。


引用：データレイクの構築と蓄積されたデータの活⽤⽅法

S3 にデータを保存しておくことで、分析基盤やリアルタイムデータ連携、AIソリューションの構築など、他のAWSサービスとの連携を通じて多様な要望を実現できます。

今後のデータ活用のためにも、 「データレイクにデータを保存」→「分析可能な形への整形、最適化」しておき、今後の可能性を広げておきましょう..🍀

引用：データレイクはじめの一歩

さいごに

調べれば調べるほどS3すごい！と実感するとともに、拡張性と可能性を広げてくれるAWSサービスに魅力を感じました💮
もし誤りやアドバイス等ございましたら、コメント頂けますと幸いです。
以上、えみり〜でした|ωΦ)ฅ

参考

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