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【AWS】LakeFormationのBlueprintを使ってデータ分析基盤を構築してみた

2022/03/10に公開約14,500字

概要

先日、データ分析基盤を構築することになり、手探りで這いつくばりながら、どうにか構築することができました。長いですが、このとおり進めれば構築できると思います。少しでも参考になれば嬉しいです。

AWSLakeFormationは、データ分析基盤を構築する際の権限管理やデータカタログ作成をサポートしてくれるすごいやつです。

今回は、AWSLakeFormationを利用して、下記を実現します。

  • RDSからデータを取得し、Glueがデータカタログを作成。それをもとにAthena実行ユーザーがAthenaでSQLを叩けるようにする。
  • 「RDSからデータを取得し、Glueがデータカタログを作成」の部分は、Blueprintを使って定期実行するようにし、最新(1日1回のデータ取得)のRDSのデータカタログを作成するように設定。

今回の完成版構成図です。

登場人物

  • 管理者ユーザー(AdministratorAccess権限をもつ)
  • DataLake管理者ユーザー
  • Athena実行ユーザー(AthenaではSELECT文のみ許容)

手順

データレイクとなるS3バケットを作成

AdministratorAccess権限を持つユーザーでログイン後、バケットを作成




上記のように入力後、バケットを作成をクリック

IAMでDataLake用ユーザー作成

DataLake管理者ユーザー(datalake_admin_user)を設定

ユーザーを作成

IAM > ユーザーからユーザーを追加


グループの作成をクリック

グループ名「dl_admins」とし、グループの作成をクリック

タグは未設定
ユーザーの確認後、ユーザーの作成

dl_adminsグループに権限を付与

以下ポリシーをアタッチ

AmazonAthenaFullAccess
CloudWatchLogsReadOnlyAccess
AWSGlueConsoleFullAccess
AWSLakeFormationCrossAccountManager
AWSLakeFormationDataAdmin
LakeFormationServiceRolePolicy(インラインポリシー)

LakeFormationServiceRolePolicy(インラインポリシー)

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
{
    "Effect": "Allow",
    "Action": "iam:CreateServiceLinkedRole",
    "Resource": "*",
    "Condition": {
"StringEquals": {
    "iam:AWSServiceName": "lakeformation.amazonaws.com"
}
    }
},
{
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
"iam:PutRolePolicy"
    ],
    "Resource": "arn:aws:iam::<account-id>:role/aws-service-role/lakeformation.amazonaws.com/AWSServiceRoleForLakeFormationDataAccess"
}
    ]
}

※<account-id>に自身のアカウントIDをいれること

設定後

Athena実行ユーザー(datalake_user)を設定

ユーザーを作成

iAM > ユーザーからユーザーを追加


グループの作成をクリック

グループ名「dl_users」とし、グループの作成をクリック

タグは未設定
ユーザーの確認後、ユーザーの作成

dl_usersグループに権限を付与

以下ポリシーをアタッチ

AmazonS3FullAccess
AmazonAthenaFullAccess
LakeFormationGlueGetPolicy(インラインポリシー)	

LakeFormationGlueGetPolicy(インラインポリシー)

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
    "lakeformation:GetDataAccess",
    "glue:GetTable",
    "glue:GetTables",
    "glue:SearchTables",
    "glue:GetDatabase",
    "glue:GetDatabases",
    "glue:GetPartitions",
    "lakeformation:GetResourceLFTags",
    "lakeformation:ListLFTags",
    "lakeformation:GetLFTag",
    "lakeformation:SearchTablesByLFTags",
    "lakeformation:SearchDatabasesByLFTags"
  ],
  "Resource": "*"
  }]}

設定後

Crawlerで利用するRoleを作成

テーブル作成をGlueのCrawler経由で行うため、Crawlerで利用するRoleを作成
(AWSGlueServiceRoleDefaultDataLakeDataAccess)


以下ポリシーをアタッチ

- Managed Policy
    - AWSGlueServiceRole
    - AmazonS3ReadOnlyAccess


ロールの作成をクリック

インラインポリシーの追加
(LakeFormationGetPolicy)

以下を設定

InlinePolicy:Lakeformationの利用権限を追加
lakeformation:GetDataAccess
lakeformation:GetResourceLFTags
lakeformation:ListLFTags
lakeformation:GetLFTag

下記画像のようにサービスはLakeFormationを選択して、アクションを選んでいく

更にインラインポリシーの追加

以下を設定

IAM:PassRole


設定後

LakeFormationの権限設定

Lake Formationの管理者追加

Lake Formation管理者用ユーザ(datalake_admin_user)を管理者に追加する。
AWS Lake Formation > Administrative roles and tasks

Lake Formationで不要な権限解除

Lake Formationでアクセス制御を一元管理するために不要な権限設定を解除します。

IAM access controlのみを利用したDatabase/Tableへのアクセス制御を無効化

AWS Lake Formation > Data catalog settings

下記のチェックを外した状態でsave

  • Use only IAM access control for new databases
  • Use only IAM access control for new tables in new databases

エラーが出ているが解除できている

IAM権限のみで、Lake FormationのDatabase作成ができる状態を無効化

「Administrative roles and tasks」の「Database creators」から「IAMAllowedPrincipals」を選択してRevoke

Revoke

アクセス制御用のタグ作成

Lake Formation管理者ユーザ(datalake_admin_user)でログイン

LF-Tagsからアクセス制御に利用するタグを追加

DatabaseをCrawlingするためのLF-Tag
Tag Key: maintenance
Tag Values: cralwer,manual

LakeFormation > LF-Tags

Add LF-tag

もう一つLF-tagを設定

ユーザ制御のためにTableに付与するLF-Tag
Tag Key: source
Tag Values: product

アクセス制御用のタグ設定

作成したタグが付与されたリソースをGlue Crawler用のRole「AWSGlueServiceRoleDefaultDataLakeDataAccess」に設定します。「data lake permission」から、LF-tag(maintenance/cralwer)が付与されたDatabase/Tableに対するSuper権限を付与します。
要はAWSGlueServiceRoleDefaultDataLakeDataAccessロールにDBとテーブルのSuper権限を付与する。

横のメニューから「Data Lake Permission」を選ぶ

Grant



ok

Athena実行ユーザ「datalake_user」がTag (source/product)権限によりTable操作ができるように、TABLEに対するSELECT, Describe権限を付与します。

Grant



Grant

設定後

ok

Data Lake Locationの設定

追加

データが保存されているS3 BucketをData Lake locationsに登録します。Data Lake Locationに追加することで、追加されたS3 bucket (path)へのアクセスをLake Formationで管理します。ユーザに登録RoleへのputRolePolicy権限がある場合、登録したS3パスへの接続権限が自動で登録Roleに付与されます。

AWS Lake Formation > Data lake locations


ok

初回登録時は、自動でservice-lined role「AWSServiceRoleForLakeFormationDataAccess」が作成される

Data Locationのアクセス権限追加

Data Lake Locationに設定したS3パス(Data Location)配下のデータをData CatalogのTableに追加するために、Data LocationとRoleを紐づけます。

AWS Lake Formation > Data locations

Grant


Grant

設定後

ok

Databaseの追加

Data Catalog>Databasesの[Create database]ボタンから、データベ ースを作成します。

Create database


Create database

Lake FormationでDatabaseを作成した場合、裏でGlue Databaseが作成されます。そのため、Glueのコンソールから同じ名称のデータベースが確認できます。

DatabaseにLF-Tagsを追加

以下のLF-TagをDatabaseに追加し、対象のTagを持つuser/roleから利用できるようにします。
DatabaseにLF-Tagsを設定することで、このLF-Tagsが付与されたAWSGlueServiceRoleDefaultDataLakeDataAccessから利用できるようにする

DatabaseにLF-Tagを設定した場合、Databaseに紐づくTableにLF-Tagが継承されます

Key : maintenance
Value: crawler


Edit LF-tags


Assign new LF-Tag

設定後

ブループリントで自動化する

GlueからDBに接続するための設定

Glue > 接続

接続の追加


ご自身のDB情報に合わせて入力してください


ご自身のDB情報に合わせて入力してください


完了

接続のテスト



接続のテストをクリック

エラー発生

DBセキュリティグループ修正

AWS Glue コンポーネントで通信を可能にするには、Amazon RDS などのデータストアへのアクセスを設定する必要があります。
AWS Glue とRDSで通信できるようにするには、すべての TCP ポートに対して自己参照のインバウンドルールを持つセキュリティグループを指定します。
自己参照ルールを作成することで、ソースを VPC 内の同じセキュリティグループに制限することができ、ネットワーク全体には公開されません。

手順

RDSへいってRDSにアタッチされているSGを確認する

この場合は、sg-040f846c94bc055f1を変更する

セキュリティグループのインバウンドのルールを編集をクリック

下記に変更
[Type (タイプ)All TCP
[Protocol (プロトコル)] は TCP
[Port Range (ポート範囲)] にはすべてのポートが含まれ、
[Source (ソース)] は [Group ID (グループ ID)] と同じセキュリティグループ名である(自分のsgに変更する)
というルールを追加または確認します。

これで、ソースを VPC 内の同じセキュリティグループに制限することができ、ネットワーク全体には公開されず安全

接続のテストを再実行

別のエラー

「接続」を作成したVPCにS3のVPCエンドポイントを作成する

手順

VPC > エンドポイント

エンドポイントをクリック


エンドポイントを作成



※[サービス名] で com.amazonaws.us-east-1.s3 を選択します。[タイプ] 列にゲートウェイと表示されていることを確認してください。注:us-east-1 は必ず、お好みの AWS リージョンに置き換えてください。
※[VPC]では、エンドポイントを作成する VPC を選択します。
※[ルートテーブルの設定] では、S3 VPC エンドポイントへのルートが自動的に追加されます。
※[ポリシー] では、デフォルトオプション [フルアクセス] のままにできます。

再接続テスト

できた

ブループリントを使用してワークフローを作成する


Use bluepoint


Create
※毎日9時45分(UTC)に実行するように設定

ワークフローの実行


start

ステータスは、[RUNNING] (実行中) から、[Discovering] (検出中)、[Importing] (インポート中)、[COMPLETED] (完了) と推移します。

30分くらいかかった

DataLake(S3)にデータが取り込まれている

作成されたDBにLF-tagsを付与

Athena実行ユーザー(datalake_user)に付与しているsource: productを付与する

Athena実行

Athenaのクエリ結果がオブジェクトとして保存される場所を設定

S3バケットを作成



保存先の設定

Athena実行ユーザー(datalake_user)でログイン後、Athenaへ移動

設定を表示


管理


選択


保存

クエリを実行

テーブル名の右の三点リーダをクリックし、「テーブルをプレビュー」を実行

例)

テーブルのレコード数

SELECT COUNT(*) FROM "kthr01"."workflow_kthr01_products";

テーブルの最新の10レコード

SELECT
    *
FROM
    "kthr01"."workflow_kthr01_products"
ORDER BY
    created_at DESC
limit 10

おわり

手探りながら這いつくばりながら、どうにか構築できました。
もっとよい設定や、よりベターなプラクティスがあればご教示いただけると幸いでございます。

参考記事

たいへん参考になりました。

https://dev.classmethod.jp/articles/20220111-datalake-build/
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lake-formation/latest/dg/getting-started-tutorial.html

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