(レポート) BDT319: Amazon QuickSight – 高速で簡単に利用できるビッグデータ用BI #reinvent

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

AWS re:Invent 2015の基調講演(10/07)にて発表されたビッグデータ用BIサービス『Amazon Quicksight』。これまではデータソース提供する側だったAWSがついにこの領域にも来るのか!という感じで個人的には衝撃を受けました。基調講演終了間際に発表されたスケジュールで早速このサービスに関するセッションが急遽開催される運びとなりましたので、当エントリではその内容についてレポートして行きたいと思います。

aws-reinvent-2015-report-quicksight_01

aws-reinvent-quicksight_01

ビッグデータにおける問題・課題

昨今、非常に多くの企業がビッグデータを使い、分析を行っています。我々AWSは顧客と一緒に課題に取り組み、業務革新を推し進めています。そんな中で、ビッグデータにまつわる以下の様な声を聞く事があります。これらの問題に対し、AWSは以下の様な(括弧内太字の)サービスを提供して来ました。

  • データベース管理は大変だし、痛みを伴う。( → Amazon RDS )
  • SQL DBは上手くスケールしてくれない... ( → Amazon DynamoDB )
  • Hadoopはデプロイや管理が大変。( → Amazon EMR )
  • DWHは複雑だし、コストが掛かる。レスポンスが遅い時がある。 ( → Amazon Redshfit )
  • 商用DBは色々制約があり、高価である。 ( → Amazon Aurora )
  • ストリーミングデータは捕捉・分析が困難。 ( → Amazon Kinesis )

AWS上でビッグデータを扱う際のサービス群を目的別に振り分けると以下の様になります。今回のイベント前に発表されたElasticSearch、また2015/10/07の基調講演で発表された諸サービスを踏まえています。これらのサービス群の中に於いて、QuickSightのサービスは『Analyze(分析)』の1つとして分類されます。

aws-reinvent-quicksight_21

これまでの"保守派"(Old Guard)なBIではコスト面で高くついてしまったり、また実装実現までに多くの時間を要してしまっていました。

aws-reinvent-quicksight_04

顧客が直面しているビッグデータに於ける『挑戦』とはどんなものがあるのでしょうか。沢山のデータに対して、顧客は沢山の疑問・質問を持っています。

  • 顧客キャンペーンはどのように行えば良いのか?
  • どのデバイスがメンテナンスを必要としているか?
  • 誰が『優良顧客』で、その顧客は何を買っているなのか?
  • 指定の地域で一番利益をあげている製品は何なのか?

などなど。

従来のBIでは以下の様に問題が蓄積されていく毎にコストが嵩んで行ってしまい、最終的には本来実現したかった事が出来なくなってしまう事もあります。

aws-reinvent-quicksight_05 aws-reinvent-quicksight_06

QuickSight 概要紹介

そこで今回紹介する『Quick Sight』です。ここからはQuick Sightの概要紹介となります。

aws-reinvent-quicksight_18

Quick Sightは『"保守派"なBIソフトウェアの10分の1のコストで、クラウド上で高速に稼働するBIサービス』と謳われています。そして費用は月額9ドル。併せて『With 1 year commitment』とあります。これはケータイの「1年縛り」のようなものでしょうか。月$9で x 12の$108保証。(この時点で参加者からは拍手が沸き起こりました。)

aws-reinvent-quicksight_19

QuickSightと各種サービス等との連携を表した構成図が以下となります。QuickSightのUIがAPIを通じてAWSの各種データソースと連携し、利用者に結果を返します。APIを活用する事でTableauを始めとしたBIツールとの連携を行う事も可能となっているようです。

aws-reinvent-quicksight_08

aws-reinvent-quicksight_09

AWSのデータ探索を容易に)

QuickSightを活用する事で、セキュア且つ迅速にAWSデータに接続し、データを探す事が出来ます。あらゆるテーブルやファイルから容易にデータをインポート出来、データ型の自動検知も行なってくれるようです。

aws-reinvent-quicksight_10

SPICE

『超早い、パラレルな、インメモリで最適化された計算エンジン』の頭文字を取って名付けられた『SPICEエンジン』。内部ではこのエンジンを活用しています。2〜4倍に圧縮されたカラムナ型の構成、コンパイル済みのクエリの利用、豊富な計算式、SQLライクなシンタックス、クエリに対するとても早いレスポンス、そしてフルマネージド。

aws-reinvent-quicksight_11

直感的な可視化

直感的な可視化も特徴の1つです。自動的に対象データソースのデータ型を検知し、データ型から適切なグラフを判断。クエリ生成も最適化されており、グラフのタイプをカスタマイズすることも可能となっているようです。

aws-reinvent-quicksight_12

ネイティブモバイル対応

QuickSightは各種モバイルにも対応する模様です。

aws-reinvent-quicksight_13

データで物語を語る

分析のスナップショットを取ることや、可視化の共有等も出来るようになるそうです。

aws-reinvent-quicksight_14

デモ実演

機能紹介の後は実際にQuickSightのデモ実演が行われました。

aws-reinvent-quicksight_20-1 aws-reinvent-quicksight_20-2

aws-reinvent-quicksight_20-3 aws-reinvent-quicksight_20-4

aws-reinvent-quicksight_20-5 aws-reinvent-quicksight_20-6

aws-reinvent-quicksight_20-7 aws-reinvent-quicksight_20-8

利用料金について(詳細)

最後にEdition毎の利用料金の比較(表)が紹介されました。この辺りについては公式ブログ等でも同様の内容が紹介されていますので併せてご参照ください。

aws-reinvent-quicksight_17

まとめ

公式ブログには以下の様に記載がなされています。

私達は今月末に最初のユーザ向けにQuickSightを利用可能にし、その後少しずつ増やしていく予定です。例によって、最初はUS East (北バージニア)リージョンから開始し、その後すぐにUS West (オレゴン)とEurope(アイルランド)に拡張、その後2016年には他のリージョンへの拡張を含めて正式にサービス開始する予定です。

プレビュー版は既に申込が可能ですが、公式利用が可能となるのは2016年に入ってから。早くてもあと3ヶ月は待たねばいかんと言う事ですね。発表を聴いた時点で私も速攻プレビュー申請を申し込みました。実際にどの程度データのアクセスや管理、加工が出来る(?)のか、またビューやダッシュボードについてもどの程度カスタマイズ出来るのか、大いに気になるところです。以上、ラスベガスからの現地リポートでした。