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1.Amazon Athenaとは何か?

Amazon Athena(アマゾン アテナ)とは、AWSのデータ分析サービスのひとつです。

Amazon S3に格納されているデータを直接分析でき、簡単に操作できるのが特徴です。記述言語としてはSQLを使用しています。SQLはデータベース言語の中で最も普及しているため、既に知識があるシステムエンジニアが在籍していれば使い勝手も良いでしょう。

またサーバーレスのためセットアップも不要で、複数のクエリを同時に実行でき簡易的な分析に利用できます。

AWSでは、Amazon Athenaと同じような機能を持つサービスが他にもあり、データウェアハウスであるRedshiftもSQLを使用して分析が可能です。

RedshiftとAmazon Athenaの大きな違いは、リソースの割り当てを自動で行えるか手動で行えるかの違いでしょう。Amazon Athenaは自動でリソースを割り当てていきますが、Redshiftは手動でコントロールできます。そのためピーク時にAmazon Athenaは負荷がかかり遅くなる場合がありますが、Redshiftは安定性があります。

そのほかAmazon Athenaは、別リージョンにあるAmazon S3の分析・処理ができますが、Redshiftは同じリージョン内のAmazon S3しか対応していないのも違いです。

1-1.Amazon Athenaを使うメリット

AWS Athenaを使うメリットは、以下の5点です。

• SQLを使用しているため、利用のハードルが低い
• 情報処理ができるデータの種類が豊富
• セキュリティが高い
• Amazon S3のデータを手軽に分析ができる
• サーバーレスで使った分だけ払う従量課金のためコスト削減できる

AWS Athenaはサーバーレスで従量課金のため、コストの削減をしつつSQLを使用できます。結果、手軽に分析がしやすい点がメリットです。

またAmazon Athenaがクエリの実行でサポートしているのは、以下のデータ形式です。

• CSV
• TSV
• JSON
• カスタム区切り
• Apache Avro・Parquet・ORCなどのHadoop関連形式
• AWS CloudTrail・Logstash・Apache WebServerからのログ

上記のように、情報処理ができるデータの種類が豊富なため、さまざまなデータの分析に役立てられます。

情報セキュリティ対策に関しても、データ制御オプションが含まれており扱うデータも暗号化されているため、安心して使用できます。

1-2.Amazon Athenaを使うべきケース

Amazon Athenaは高速なデータツールである一方、クエリエンジンにPrestoを利用しているため使うべきケースが限られています。

スキャンデータに対しての従量課金のため、概念実証やプロトタイピングの段階などで色々なパターンの分析を手早く試したい場合に最適でしょう。

そのほか、データウェアハウスであるRedshiftにデータを保存するかの選定や、障害が起きたときの原因の確認にも使われるケースがあります。

もしもBIツールに急ぎで特定のデータを入れたいといった場合は、Amazon Athenaを検討しましょう。システムアナリストがAmazon S3にデータを保存すると、すぐにクエリを開始します。BIツールとAmazon S3は接続ができるため、そのまま分析後に可視化も可能です。

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2.Amazon Athenaの料金体系

Amazon Athenaの料金体系は、SQLクエリ単位の従量課金です。

※2023年8月現在の価格です。

SQLクエリのデータ量は、Amazon S3上のデータ量に基づいて計算されています。そのためAmazon S3上のデータを圧縮しておけば、その分コスト削減を図れます。

一方、課金対象の最小単位は10MBのため、10MB以下だったとしても10MB分の請求がきますので注意しましょう。クエリが正常に実行できなかった場合は、料金として加算されないため安心してください。

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3.Amazon Athenaの使い方

本章では、実践編としてAmazon Athenaの基本的な使い方を解説します。

Amazon Athenaを使うことによってAmazon S3に格納されたデータに対してSQLクエリを発行できます。実際に使用する際に、ぜひ参考にしてください。

3-1.データベースの作成

Amazon Athenaを利用するには、最初に「データベース」と呼ばれるリソースを作成しなければなりません。

データベースを作成するには、AWSのWebコンソールからAmazon Athenaのページにアクセスしましょう。

Amazon Athenaのページが表示されたら「Get Started」ボタンをクリックして、Query Editorのページにアクセスします。

Query Editorのページが表示されたら「set up a query result location in Amazon S3」と表示されたリンクをクリックしましょう。

Settingsダイアログが表示された後「Query result location」にAmazon S3バケットのURLを入力してから「Save」ボタンをクリックします。

Settingsダイアログが非表示になったら「New query 1」のテキストエリアに下記のSQLクエリを入力してから「Run query」ボタンをクリックしてください。

CREATE DATABASE mydatabase;

SQLクエリの実行が完了した後、Databaseのセレクトボックスをクリックしてから「mydatabase」を選んでクリックしましょう。

3-2.テーブルの作成

データベースの作成が完了したら「テーブル」と呼ばれるリソースを作成します。

テーブルを作成するには、Query Editorのテキストエリアに下記のSQLクエリを入力してから「Run query」ボタンをクリックしましょう。

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS cloudfront_logs (
`Date` DATE,
Time STRING,
Location STRING,
Bytes INT,
RequestIP STRING,
Method STRING,
Host STRING,
Uri STRING,
Status INT,
Referrer STRING,
os STRING,
Browser STRING,
BrowserVersion STRING
) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"input.regex" = "^(?!#)([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+[^\(]+[\(]([^\;]+).*\%20([^\/]+)[\/](.*)$"
) LOCATION 's3://athena-examples-(ここにリージョンが入ります)/cloudfront/plaintext/';

SQLクエリの実行が完了した後「cloudfront_logs」と記載されたテーブルが作成されたことを確認します。

3-3.SELECTクエリの実行

データベースとテーブルの作成が完了した後は、分析のためのSELECTクエリを発行できます。

SELECTクエリを発行するには、Query Editorのテキストエリアに下記のSQLクエリを入力してから「Run query」ボタンをクリックします。

SELECT os, COUNT(*) count
FROM cloudfront_logs
WHERE date BETWEEN date '2014-07-05' AND date '2014-08-05'
GROUP BY os;

SQLクエリの実行が完了した後、実行結果が表示されます。

実行結果に含まれるファイルのアイコンをクリックすると、実行結果をCSVデータとしてダウンロードできます。

また、ヘッダナビゲーションに含まれる「History」をクリックすれば、SQLクエリの実行履歴の確認も可能です。

クエリ結果はQuery result locationとして設定された、Amazon S3バケットにも保存されます。

3-4.CREATE TABLEクエリについて

テーブルを作成する際に発行したCREATE TABLEクエリを確認すると「EXTERNAL」「ROW FORMAT」「WITH SERDEPROPERTIES」「LOCATION」など、通常のSQLで使用されたキーワードが、いくつか含まれていることがわかります。

「EXTERNAL」は作成するテーブルが外部テーブルであることを指定するキーワードであり、データベースシステムの外部にあるデータをテーブルとして扱います。

「ROW FORMAT」は外部テーブルの行の形式を指定するキーワードであり、先のCREATE TABLEクエリでは「SERDE」(serializer/deserializer)として正規表現を用いる「org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe」クラスが指定されています。

「WITH SERDEPROPERTIES」はシリアライザー／デシリアライザーのプロパティを指定するキーワードであり、org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDeクラスの場合には正規表現が指定されます。

「LOCATION」は外部データソースを指定するキーワードであり、分析対象のAmazon S3オブジェクトのURIが指定されます。

3-5.クリーンアップ

作成したテーブルを削除するには、下記のSQLクエリを実行してください。

DROP TABLE cloudfront_logs;

また、作成したデータベースを削除するには、下記のSQLクエリを実行しましょう。

DROP DATABASE mydatabase;

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4.Amazon Athenaの活用なら、NTT東日本にお任せください

Amazon Athenaの利用を検討中だけれど、実際導入してから最大限の活用ができるか不安な方や、自社にとってAmazon AthenaとRedshift、どちらの導入が最適か悩んでいる方もいるでしょう。

Amazon Athenaの導入や活用を検討している方は、NTT東日本クラウド導入・運用サービスをご活用ください。NTT東日本では、AWSの知識が豊富にあるプロが、中立的な立場からお客さまにとって最適なプランの提案・導入をサポートします。また、導入後の運用が不安な場合も、運用はもちろん24時間365日の保守対応が可能です。

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5.Amazon Athenaについてまとめ

Amazon Athenaとは、Amazon S3に格納されているデータを直接分析できるAWSのデータ分析サービスのひとつです。

システムエンジニアに馴染み深いSQLを記述言語として利用しており、さまざまなデータ形式に対応しています。またサーバーレスではクエリを実行した分だけの従量課金のため、より作業コストや運用コストが抑えられます。

さらにGZIPなどの圧縮したデータであってもクエリ処理が可能なため、圧縮したデータを分析対象にすることでよりコスト削減を図れるでしょう。

Amazon S3に格納されたデータを効率良く分析したい場合に、Amazon Athenaを活用できます。Amazon Athenaの活用を検討している方は、ぜひNTT東日本クラウド導入・運用サービスにご相談ください。

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