みなさん、こんにちは。開発部エンジニア平木です。 少しレポートまで間が空いてしまいましたが、去る 7/2(月)にソラシティカンファレンスセンターで開催された Developers Summit 2019 Summer にメドレーが協賛させていただきました。 また、弊社の開発部長である田中が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルのセッションでお話をさせていただきましたので、レポートを書きたいと思います。 会場の雰囲気 会場入口の立て看板がステキでした 会場ですがやはり今回も来場者が多く、セッション前には列が出来ていました。休憩時間中のブースにも人だかりといった感じで熱気を感じました。 次のセッション待ちで長蛇の列が ブースも人が切れませんでした しかしながら、運営が大変にスムーズだったので大きな混乱もなく次々と快適にセッションが見られるのは、やはり今までの経験によるものだろうなーと感じました。 印象に残ったセッション 色々とセッションを見ましたが、個人的にはやはり、 @t-wada さんのセッションは何度見ても惹き込まれるなと今回も拝見して感じました。 今回の内容を聞くと例え、全くテストを導入していないようなプロジェクトだったとしても「明日からちょっとずつやっていこう」と勇気をもらえるような内容でした。 エンジニアのキャリアパス いよいよ、弊社田中のセッションです。残念ながら、資料は非公開とさせていただいています…。申し訳ありません。 内容としては、少し前まではいわゆる SIer と Web 系という 2 つの領域で結構明確に壁を感じることもあったと思います。しかし、近年 X-Tech などの文脈では、関連省庁の法令やガイドラインなどを遵守しつつ、使いやすい UI への落とし込みやマネージドサービスを使用したインフラの構築などを設計する必要があります。これらの設計の上で、Web サービスとして高速に PDCA を回しサービスを改善していくという能力も他方で必要になります。 こういった背景により、きっちりとした要件定義や設計する能力を求められる SIer 的な要素と手を動かして早くサービスを改善するサイクルを回す能力が必要な Web 的な要素という、それぞれの得意領域をミックスしたエンジニアが求められているのではないかというお話をさせていただきました。 途中田中のキャリア変遷や、弊社の CLINICS を例に取り具体的にどのような能力を求められるのか?ということをお話させていただきました。 終了後のアンケートなど拝見する限り、やはり業界の括りに囚われがちなところも多いなか、キャリアパスの一つの実例として、ご好評をいただいたのは嬉しい限りでした。 まとめ メドレーのエンジニアやデザイナーは、きっちりと法令やガイドラインを守りつつ、その概念をプロダクトの設計に落しこみ、出来るだけ早く PDCA を回し、早く確実に実装することを目指しています。Developers Summit 2019 Summer のような多種多様なキャリアの方々が来場するイベントで、このようなお話をさせていただいたのはとても有意義だったと感じています。 セッションが無事終了し、ほっと一息付きながらメドレーロゴと一緒に ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

みなさん、こんにちは。開発部エンジニア平木です。 少しレポートまで間が空いてしまいましたが、去る 7/2(月)にソラシティカンファレンスセンターで開催された Developers Summit 2019 Summer にメドレーが協賛させていただきました。 また、弊社の開発部長である田中が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルのセッションでお話をさせていただきましたので、レポートを書きたいと思います。 会場の雰囲気 会場入口の立て看板がステキでした 会場ですがやはり今回も来場者が多く、セッション前には列が出来ていました。休憩時間中のブースにも人だかりといった感じで熱気を感じました。 次のセッション待ちで長蛇の列が ブースも人が切れませんでした しかしながら、運営が大変にスムーズだったので大きな混乱もなく次々と快適にセッションが見られるのは、やはり今までの経験によるものだろうなーと感じました。 印象に残ったセッション 色々とセッションを見ましたが、個人的にはやはり、 @t-wada さんのセッションは何度見ても惹き込まれるなと今回も拝見して感じました。 今回の内容を聞くと例え、全くテストを導入していないようなプロジェクトだったとしても「明日からちょっとずつやっていこう」と勇気をもらえるような内容でした。 エンジニアのキャリアパス いよいよ、弊社田中のセッションです。残念ながら、資料は非公開とさせていただいています…。申し訳ありません。 内容としては、少し前まではいわゆる SIer と Web 系という 2 つの領域で結構明確に壁を感じることもあったと思います。しかし、近年 X-Tech などの文脈では、関連省庁の法令やガイドラインなどを遵守しつつ、使いやすい UI への落とし込みやマネージドサービスを使用したインフラの構築などを設計する必要があります。これらの設計の上で、Web サービスとして高速に PDCA を回しサービスを改善していくという能力も他方で必要になります。 こういった背景により、きっちりとした要件定義や設計する能力を求められる SIer 的な要素と手を動かして早くサービスを改善するサイクルを回す能力が必要な Web 的な要素という、それぞれの得意領域をミックスしたエンジニアが求められているのではないかというお話をさせていただきました。 途中田中のキャリア変遷や、弊社の CLINICS を例に取り具体的にどのような能力を求められるのか?ということをお話させていただきました。 終了後のアンケートなど拝見する限り、やはり業界の括りに囚われがちなところも多いなか、キャリアパスの一つの実例として、ご好評をいただいたのは嬉しい限りでした。 まとめ メドレーのエンジニアやデザイナーは、きっちりと法令やガイドラインを守りつつ、その概念をプロダクトの設計に落しこみ、出来るだけ早く PDCA を回し、早く確実に実装することを目指しています。Developers Summit 2019 Summer のような多種多様なキャリアの方々が来場するイベントで、このようなお話をさせていただいたのはとても有意義だったと感じています。 セッションが無事終了し、ほっと一息付きながらメドレーロゴと一緒に ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

みなさん、こんにちは。開発部エンジニア平木です。 少しレポートまで間が空いてしまいましたが、去る 7/2(月)にソラシティカンファレンスセンターで開催された Developers Summit 2019 Summer にメドレーが協賛させていただきました。 また、弊社の開発部長である田中が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルのセッションでお話をさせていただきましたので、レポートを書きたいと思います。 会場の雰囲気 会場入口の立て看板がステキでした 会場ですがやはり今回も来場者が多く、セッション前には列が出来ていました。休憩時間中のブースにも人だかりといった感じで熱気を感じました。 次のセッション待ちで長蛇の列が ブースも人が切れませんでした しかしながら、運営が大変にスムーズだったので大きな混乱もなく次々と快適にセッションが見られるのは、やはり今までの経験によるものだろうなーと感じました。 印象に残ったセッション 色々とセッションを見ましたが、個人的にはやはり、 @t-wada さんのセッションは何度見ても惹き込まれるなと今回も拝見して感じました。 今回の内容を聞くと例え、全くテストを導入していないようなプロジェクトだったとしても「明日からちょっとずつやっていこう」と勇気をもらえるような内容でした。 エンジニアのキャリアパス いよいよ、弊社田中のセッションです。残念ながら、資料は非公開とさせていただいています…。申し訳ありません。 内容としては、少し前まではいわゆる SIer と Web 系という 2 つの領域で結構明確に壁を感じることもあったと思います。しかし、近年 X-Tech などの文脈では、関連省庁の法令やガイドラインなどを遵守しつつ、使いやすい UI への落とし込みやマネージドサービスを使用したインフラの構築などを設計する必要があります。これらの設計の上で、Web サービスとして高速に PDCA を回しサービスを改善していくという能力も他方で必要になります。 こういった背景により、きっちりとした要件定義や設計する能力を求められる SIer 的な要素と手を動かして早くサービスを改善するサイクルを回す能力が必要な Web 的な要素という、それぞれの得意領域をミックスしたエンジニアが求められているのではないかというお話をさせていただきました。 途中田中のキャリア変遷や、弊社の CLINICS を例に取り具体的にどのような能力を求められるのか?ということをお話させていただきました。 終了後のアンケートなど拝見する限り、やはり業界の括りに囚われがちなところも多いなか、キャリアパスの一つの実例として、ご好評をいただいたのは嬉しい限りでした。 まとめ メドレーのエンジニアやデザイナーは、きっちりと法令やガイドラインを守りつつ、その概念をプロダクトの設計に落しこみ、出来るだけ早く PDCA を回し、早く確実に実装することを目指しています。Developers Summit 2019 Summer のような多種多様なキャリアの方々が来場するイベントで、このようなお話をさせていただいたのはとても有意義だったと感じています。 セッションが無事終了し、ほっと一息付きながらメドレーロゴと一緒に ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

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はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けになると思います。 データベースとしての特徴 Redshift の特徴として、列志向型データベースという点があります。 MySQL のようなリレーショナルデータベースはデータを行（レコード）単位で保持している事に対し、Redshift は列単位で保持しています。 列単位でデータを持っているため集計クエリのような特定の列に対して大量の行を精査するのが高速である反面、行を特定してのアクセスは MySQL や PostgreSQL のような行志向のデータベースに比べてのクエリに比べて遅い傾向にあります。 またデータには SQL でアクセスすることができ、構文も PostgreSQL と互換性があります。 最近スキーマレスなデータベースなどが多く出てきていますが、Redshift は事前にテーブルを作成する必要のある従来型の RDBMS の形となっており、テーブル作成時は CREATE TABLE といったデータ定義言語(DDL)を使うことになります。 機能面の特徴 先にも書きましたが、データアクセス時に使う SQL は PostgreSQL の構文と互換性があります。 よって PostgreSQL 用ドライバ(JDBC 含む)さえ使えれば、後は特別に意識することなく Redshift に対して接続やクエリ発行が行えるということになります。 この恩恵はプログラムだけではなく他社が展開しているサービスにも受けることができ、BI ツールの Tableau や Redash などもそのままデータソースとして利用することが出来ます。 次に、一般的な RDBMS との差についてです。 RDBMS にはあり Redshift には無いものとしては UNIQUE 制約 外部キー制約 インデックスが無い などがあります。 インデックスに関しては遠い意味での代用品(Sort Key)があるものの、基本的には使うことが出来ません。 注意点としてクエリ自体は PostgreSQL 互換なのでこれらを作る DDL 構文を受け入れてくれるますが、Redshift では無視されますのでご注意ください。 逆に、Redshift 固有のものとしては Sort Key 分散キー 列圧縮 などがあります。 これらについては以下で少し掘り下げて説明します。 Sort Key テーブルをソートする際に使うインデックスのようなものです。 列単位で指定することができ、 ORDER BY や GROUP BY 句などの精査速度に影響します。 分散キー MySQL でいうパーティショニングキーに近いものとなります。 Redshift のデータ分散方法は 均等に分散 キー値による分散 全コピー Auto（負荷状況による自動選択) の 4 つで、データ量や特性によって使い分けることが出来ます。 分散キーは Redshift を上記の方法でクラスタリングした際に、どのノードにどのデータを保持するかを決定する判断材料となるキーです。 運用面の特徴 AWS コンソール Redshift は AWS コンソール上からも詳細な情報を確認することが出来ます。 Amazon RDS にあるような一般的なメトリクスに加えてクエリ単位での実行状況や実行計画、そしてクエリの強制停止もコンソールから実行することができます。 データ取り込み Redshift はインポート元となるデータ取り込み選択肢が豊富ということも特徴の一つです。 取り込み可能な形式 CSV/JSON/AVRO/PARQUET/ORC + これらの形式を圧縮したもの(BZIP,GZIP など) 読み取り元 Amazon S3 / Amazon EMR / Amazon DynamoDB など 特にデータ配置元として S3 がサポートされているので、各種サービスが出力するログや、 Amazon CloudWatch Logs からの S3 や Amazon Kinesis Data Firehose からの S3 ・・など、組み合わせ次第で可能性がとても広がります。 また S3 に配置しているデータはインポートせずに外部テーブルとして直接クエリを実行する機能 Amazon Redshift Spectrum があります。データ量がとても多い場合などにはこちらを利用するのも有効な手段です。 ワークロード管理 負荷に関する運用については WLM(Work Load Management)という機能があります。 これは Redshift に接続するユーザをグループ単位で負荷制御を行うことが出来る機能です。 制御できる項目としては 並列クエリ実行数 同一グループ内でのクエリ同時実行数。上限に達すると待ち行列に入って詰まる。 クエリ実行時間 クエリ実行時間の上限。 メモリ使用量 クエリ実行時に使うメモリ使用量の上限。 などがあります。 可用性について Redshift はクラスタリングをサポートしており、クラスタにはクエリの待受を行うリーダー(Leader)ノードと実処理を行うコンピューティングノードが作成されます。 AWS も推奨しているように、Redshift はマルチノード運用を基本としています。 これは Redshift の個々のデータノードは RAID5 のような形で各ノードに分散しているため、ノード障害が発生した場合でも生存ノードからノード復旧を自動で行ってくれます。 （同時に障害が発生しても復旧可能なノード数については、クラスタ内のノード数に依存します） 将来性について 過去１年半の間でもこれだけの新機能が追加されており、まだまだ進化しています。 UNLOAD コマンドの CSV 対応 Concurrency Scaling ALTER 文で VARCHAR の桁数変更 Elastic Resize UNLOAD コマンドのヘッダ行出力対応 コンソールにてクエリ実行環境追加 ネスト化されたデータのサポート 自動バージョンアップ方式の設定／予告確認可能 Parquet、ORC からの IMPORT サポート Amazon Redshift Spectrum 東京サポート 新ノードタイプ DC2 Query Editor の追加 PL/SQL プロシージャのサポート Vacum コマンドの自動化 New!!(2018/12 リリース) WLM ワークロード管理の自動化 New!!(2019/06 リリース) 実際の使い勝手 では、実際のところ Redshift の使い勝手がどういったものなのかを実例を含めて紹介します。 ここでは dc2.large ノード数 2 のサンプル環境を使用します。 データのロード クエリを発行するにも、まずは元になるデータが必要です。 ここでは 日本語 Wikipedia の目次ダンプデータ を 100 セット分用意し、その内容を Redshift にロードしてみます。 まずは目次データをこちらの画像の様に加工し、100 セット分のファイルとして分割し S3 へとアップロードします。 今回のロードするデータ量は 235,732,000 レコードの 11.9GB となりました。 S3 にファイルが配置出来たら、それを格納するテーブルを Redshift に作ります。 この際 PostgreSQL の CREATE TABLE によってテーブルを作成します。 テーブルの作成が完了したら、次はデータのロードです。 これも SQL クエリの COPY コマンドによって取り込みが行われます。 今回このロード処理は 8 分 55 秒 で完了しました。 データ量から考えるとかなり早いと感じますが、これはロード処理において並列処理の恩恵を最大限に受けているということが理由と考えられます。 Redshift のロード処理は分割されたファイルを使って並列処理を実行するため、巨大な単一ファイルを取り込むより短時間で取り込むことができます。 クエリ発行 次に、クエリ発行についてですが、これはそのまま PostgreSQL のクエリを実行することになります。 今回は先のステップで取り込んだ目次ページをタイトルごとに DISTINCT する集計クエリを発行してみます。 すると 49 秒 で結果が帰ってきました。 最低限のスペックで 235,732,000 レコードを精査するクエリの実行時間としては良いスコアではないでしょうか。 不便に感じたこと ここでは私が Redshift を運用していて不便に感じた事をいくつか紹介します。 料金が高い これだけの機能とスペックが含まれているので仕方が無いかもしれませんが、AWS の他のサービスと比較して高価な印象があります。 さらにマルチノードとなると料金が掛け算で増えることになり、スペックの選択肢が他のサービスと比べても少ないため運用の際にはよく見積もりされることをおすすめします。 更新クエリが遅い 列志向型のせいなのかランダムアクセスが苦手で、特定の行を探して更新する UPDATE や DELETE は遅いです。 そもそも Redshift は頻繁に UPDATE / DELETE する用途には向いておらず（後述）、 INSERT のみの積み上げ型や全レコード洗い替えが基本の用途になります。 また、 UPDATE / DELETE を繰り返すとパフォーマンスが低下します。 これは内部的に保持している SortKey の状態が更新するたびに劣化し、連動してパフォーマンスが低下するためです。 解消するためには SortKey の再構築（ VACUM / OPTIMIZE コマンド)により回復しますが、そもそもコマンド実行時間が長く、負荷も大きいので実行タイミングは検討が必要となります。 (追記) 2018/12 の アップデート で自動実行機能が追加されました！ AWS コンソールが機能しないことがある 先に多くの便利な機能を紹介しましたが、なぜかこれらが AWS コンソール上で機能してくれないことが割とあります。 WLM の設定次第なのか不明ですが、実行中のクエリが出なかったりクエリの強制停止が効かないなど、イザという時に限って使えないことがよくありました。 メンテナンスが高頻度 新機能が続々追加されていると紹介していますが、この度にメンテナンスが発生するものとなります。 タイミングは事前に設定したメンテナンスウインドウの週一の曜日/時間帯ですが、経験から 2 週間に 1 度ぐらいの頻度で発生していました。 この時間帯は再起動を伴う場合もあるため、Write どころか Read すら出来ない状態になることもあります。 そのため日中は社内業務。夜間はバッチでといった２４時間ずっと稼働する要件を満たす事は少し厳しいものとなります。 まとめ まとめととなりますが、Redshift は特徴をふまえると下記のような場面で利用すれば良いかなと感じています。 BI ツール等のデータソースとして メンテ頻度や負荷の問題があるので、自分達のアプリから直接は繋げない。 履歴やマスタデータのような大量の積み上げ型データの集計 UPDATE が発生するなら、全件入れ替えが可能なデータ。 １日の利用頻度がそれなりにあること 頻度が高く無いのであれば、Athena の方が安い。 どのサービスにも言えることですが、要件の合ったサービス選びをすることが一番大事です。 Redshift についても特徴がはっきりしているタイプのサービスなので、使い所を間違えないように、上手く使っていければと思います。

こんにちは。開発本部エンジニアの平木です。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどに、積極的に協賛させていただきたいと考えています。7 月以降のイベントも積極的にスポンサードさせていただきますので、ぜひ皆様にもお越しいただきたく、このエントリではメドレーが協賛するイベントの魅力をご紹介します。 Developers Summit 2019 Summer 公式サイト 2019/07/02(火) @ソラシティカンファレンスセンター ブロンズスポンサー 一番最初にご紹介するのは、ご存知 Developers Summit 2019 Summer(以降デブサミ夏)です。 本家である Developers Summit 2019 冬でも協賛させていただきましたが、今回のデブサミ夏ではブロンズスポンサーとして 執行役員である田中 が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルでお話します。 ここ数年で X-Tech や DX の必要性が一気に叫ばれるようになってきましたが、メドレーでも 医療におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 を目指して日々プロダクトの開発を進めています。X-Tech や DX を推進する上で、いわゆる「Web 系エンジニア」と「SI 系エンジニア」という垣根を越えた、ハイブリッドな新しいエンジニア像が求められるようになってきたと感じます。「課題を解決するために必要とされるようになったハイブリットな能力とは?」「これからのエンジニアはどう成長していくのがよいか?」ということをお話させていただきます。 おかげさまで、現時点でセッションは満員になっていますが、ぜひご覧いただければ幸いです。 CloudNativeDays Tokyo 2019 / OpenStack Days Tokyo 2019 公式サイト 2019/07/22(月) ~ 23(火) @虎ノ門ヒルズフォーラム ノベルティスポンサー(トートバッグ) 今年はイベントの統合もされ、名称も一新された日本最大級のコンテナ技術を始めとしたクラウドネイティブとオープンインフラの祭典である、こちらのイベントにも協賛させていただきます。 当日会場で配られるトートバッグに公式ロゴと共にメドレーのロゴを入れていただきました。実際にどんなデザインになるかは当日にご来場していただくまでのお楽しみとさせていただきますが、とても良いものになっているかと思います。 builderscon tokyo 2019 公式サイト 2019/08/29(木) ~ 31(土) @東京電機大学(東京千住キャンパス)1 号館 バックパネルスポンサー 2016 年から毎年開催されている、色々な分野のエンジニアの様々なセッションが一気に聞けるイベント「builderscon tokyo」ですが(去年は電子名札バッジがインパクトありましたね)、今年は初めてスポンサーとして参加させていただくことになりました。 会場である東京電機大学千住キャンパスの部屋の一つ、100 周年記念ホールでセッションするスピーカーさんの後ろに設置されるバックパネルのなかに、メドレーのロゴが入ることに。 こちらのイベントでは弊社エンジニアもお邪魔する予定ですので、会場でお気軽にお声がけしていただければと思います。 CODE BLUE 2019 公式サイト 2019/10/29(火) ~ 30(水) @ベルサール渋谷ガーデン ブロンズスポンサー 今年で 7 回目の開催となる情報セキュリティの国際会議「CODE BLUE 2019」に初めてスポンサーをさせていただいています。 メドレーでも取り扱っている情報の重要性から、会社としての取り組みで ISMS 認証 / ISMS クラウドセキュリティ認証を取得 していますが、このようなセキュリティに関するイベントにも業界の発展に少しでも寄与できればと今年から協賛させていただくことになりました。 DesginShip 2019 公式サイト 2019/11/23(土 ) ~ 24(日) @東京国際フォーラム B7 ・ B5 シルバースポンサー 去年から開催されているデザインカンファレンス「DesignShip 2019」に、去年から続きスポンサーをさせていただきます。 今年は会場も東京国際フォーラムになるということで、メドレーも去年よりもさらにアクティブな形でイベントに参加させていただくことになりそうです。 まとめ ここまでご紹介させていただいたイベント以外にも現在、スポンサーの打診をさせていただいているイベントがいくつかありますが、こちらも決定次第おしらせできればと考えています。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどにこれからも積極的に協賛させていただくスタンスを取っています。 全てのイベントに協賛できるわけではありませんが、スポンサーを探しているイベント運営者の方がいらっしゃいましたら、一度お気軽にお問い合わせいただければと思いますので、よろしくお願いします。 ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

こんにちは。開発本部エンジニアの平木です。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどに、積極的に協賛させていただきたいと考えています。7 月以降のイベントも積極的にスポンサードさせていただきますので、ぜひ皆様にもお越しいただきたく、このエントリではメドレーが協賛するイベントの魅力をご紹介します。 Developers Summit 2019 Summer 公式サイト 2019/07/02(火) @ソラシティカンファレンスセンター ブロンズスポンサー 一番最初にご紹介するのは、ご存知 Developers Summit 2019 Summer(以降デブサミ夏)です。 本家である Developers Summit 2019 冬でも協賛させていただきましたが、今回のデブサミ夏ではブロンズスポンサーとして 執行役員である田中 が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルでお話します。 ここ数年で X-Tech や DX の必要性が一気に叫ばれるようになってきましたが、メドレーでも 医療におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 を目指して日々プロダクトの開発を進めています。X-Tech や DX を推進する上で、いわゆる「Web 系エンジニア」と「SI 系エンジニア」という垣根を越えた、ハイブリッドな新しいエンジニア像が求められるようになってきたと感じます。「課題を解決するために必要とされるようになったハイブリットな能力とは?」「これからのエンジニアはどう成長していくのがよいか?」ということをお話させていただきます。 おかげさまで、現時点でセッションは満員になっていますが、ぜひご覧いただければ幸いです。 CloudNativeDays Tokyo 2019 / OpenStack Days Tokyo 2019 公式サイト 2019/07/22(月) ~ 23(火) @虎ノ門ヒルズフォーラム ノベルティスポンサー(トートバッグ) 今年はイベントの統合もされ、名称も一新された日本最大級のコンテナ技術を始めとしたクラウドネイティブとオープンインフラの祭典である、こちらのイベントにも協賛させていただきます。 当日会場で配られるトートバッグに公式ロゴと共にメドレーのロゴを入れていただきました。実際にどんなデザインになるかは当日にご来場していただくまでのお楽しみとさせていただきますが、とても良いものになっているかと思います。 builderscon tokyo 2019 公式サイト 2019/08/29(木) ~ 31(土) @東京電機大学(東京千住キャンパス)1 号館 バックパネルスポンサー 2016 年から毎年開催されている、色々な分野のエンジニアの様々なセッションが一気に聞けるイベント「builderscon tokyo」ですが(去年は電子名札バッジがインパクトありましたね)、今年は初めてスポンサーとして参加させていただくことになりました。 会場である東京電機大学千住キャンパスの部屋の一つ、100 周年記念ホールでセッションするスピーカーさんの後ろに設置されるバックパネルのなかに、メドレーのロゴが入ることに。 こちらのイベントでは弊社エンジニアもお邪魔する予定ですので、会場でお気軽にお声がけしていただければと思います。 CODE BLUE 2019 公式サイト 2019/10/29(火) ~ 30(水) @ベルサール渋谷ガーデン ブロンズスポンサー 今年で 7 回目の開催となる情報セキュリティの国際会議「CODE BLUE 2019」に初めてスポンサーをさせていただいています。 メドレーでも取り扱っている情報の重要性から、会社としての取り組みで ISMS 認証 / ISMS クラウドセキュリティ認証を取得 していますが、このようなセキュリティに関するイベントにも業界の発展に少しでも寄与できればと今年から協賛させていただくことになりました。 DesginShip 2019 公式サイト 2019/11/23(土 ) ~ 24(日) @東京国際フォーラム B7 ・ B5 シルバースポンサー 去年から開催されているデザインカンファレンス「DesignShip 2019」に、去年から続きスポンサーをさせていただきます。 今年は会場も東京国際フォーラムになるということで、メドレーも去年よりもさらにアクティブな形でイベントに参加させていただくことになりそうです。 まとめ ここまでご紹介させていただいたイベント以外にも現在、スポンサーの打診をさせていただいているイベントがいくつかありますが、こちらも決定次第おしらせできればと考えています。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどにこれからも積極的に協賛させていただくスタンスを取っています。 全てのイベントに協賛できるわけではありませんが、スポンサーを探しているイベント運営者の方がいらっしゃいましたら、一度お気軽にお問い合わせいただければと思いますので、よろしくお願いします。 ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら https://www.medley.jp/team/

こんにちは。開発本部エンジニアの平木です。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどに、積極的に協賛させていただきたいと考えています。7 月以降のイベントも積極的にスポンサードさせていただきますので、ぜひ皆様にもお越しいただきたく、このエントリではメドレーが協賛するイベントの魅力をご紹介します。 Developers Summit 2019 Summer 公式サイト 2019/07/02(火) @ソラシティカンファレンスセンター ブロンズスポンサー 一番最初にご紹介するのは、ご存知 Developers Summit 2019 Summer(以降デブサミ夏)です。 本家である Developers Summit 2019 冬でも協賛させていただきましたが、今回のデブサミ夏ではブロンズスポンサーとして 執行役員である田中 が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルでお話します。 ここ数年で X-Tech や DX の必要性が一気に叫ばれるようになってきましたが、メドレーでも 医療におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 を目指して日々プロダクトの開発を進めています。X-Tech や DX を推進する上で、いわゆる「Web 系エンジニア」と「SI 系エンジニア」という垣根を越えた、ハイブリッドな新しいエンジニア像が求められるようになってきたと感じます。「課題を解決するために必要とされるようになったハイブリットな能力とは?」「これからのエンジニアはどう成長していくのがよいか?」ということをお話させていただきます。 おかげさまで、現時点でセッションは満員になっていますが、ぜひご覧いただければ幸いです。 CloudNativeDays Tokyo 2019 / OpenStack Days Tokyo 2019 公式サイト 2019/07/22(月) ~ 23(火) @虎ノ門ヒルズフォーラム ノベルティスポンサー(トートバッグ) 今年はイベントの統合もされ、名称も一新された日本最大級のコンテナ技術を始めとしたクラウドネイティブとオープンインフラの祭典である、こちらのイベントにも協賛させていただきます。 当日会場で配られるトートバッグに公式ロゴと共にメドレーのロゴを入れていただきました。実際にどんなデザインになるかは当日にご来場していただくまでのお楽しみとさせていただきますが、とても良いものになっているかと思います。 builderscon tokyo 2019 公式サイト 2019/08/29(木) ~ 31(土) @東京電機大学(東京千住キャンパス)1 号館 バックパネルスポンサー 2016 年から毎年開催されている、色々な分野のエンジニアの様々なセッションが一気に聞けるイベント「builderscon tokyo」ですが(去年は電子名札バッジがインパクトありましたね)、今年は初めてスポンサーとして参加させていただくことになりました。 会場である東京電機大学千住キャンパスの部屋の一つ、100 周年記念ホールでセッションするスピーカーさんの後ろに設置されるバックパネルのなかに、メドレーのロゴが入ることに。 こちらのイベントでは弊社エンジニアもお邪魔する予定ですので、会場でお気軽にお声がけしていただければと思います。 CODE BLUE 2019 公式サイト 2019/10/29(火) ~ 30(水) @ベルサール渋谷ガーデン ブロンズスポンサー 今年で 7 回目の開催となる情報セキュリティの国際会議「CODE BLUE 2019」に初めてスポンサーをさせていただいています。 メドレーでも取り扱っている情報の重要性から、会社としての取り組みで ISMS 認証 / ISMS クラウドセキュリティ認証を取得 していますが、このようなセキュリティに関するイベントにも業界の発展に少しでも寄与できればと今年から協賛させていただくことになりました。 DesginShip 2019 公式サイト 2019/11/23(土 ) ~ 24(日) @東京国際フォーラム B7 ・ B5 シルバースポンサー 去年から開催されているデザインカンファレンス「DesignShip 2019」に、去年から続きスポンサーをさせていただきます。 今年は会場も東京国際フォーラムになるということで、メドレーも去年よりもさらにアクティブな形でイベントに参加させていただくことになりそうです。 まとめ ここまでご紹介させていただいたイベント以外にも現在、スポンサーの打診をさせていただいているイベントがいくつかありますが、こちらも決定次第おしらせできればと考えています。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどにこれからも積極的に協賛させていただくスタンスを取っています。 全てのイベントに協賛できるわけではありませんが、スポンサーを探しているイベント運営者の方がいらっしゃいましたら、一度お気軽にお問い合わせいただければと思いますので、よろしくお願いします。 ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

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こんにちは。開発本部エンジニアの平木です。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどに、積極的に協賛させていただきたいと考えています。7 月以降のイベントも積極的にスポンサードさせていただきますので、ぜひ皆様にもお越しいただきたく、このエントリではメドレーが協賛するイベントの魅力をご紹介します。 Developers Summit 2019 Summer 公式サイト 2019/07/02(火) @ソラシティカンファレンスセンター ブロンズスポンサー 一番最初にご紹介するのは、ご存知 Developers Summit 2019 Summer(以降デブサミ夏)です。 本家である Developers Summit 2019 冬でも協賛させていただきましたが、今回のデブサミ夏ではブロンズスポンサーとして 執行役員である田中 が SI × Web の総合力で切り拓く新しいエンジニアのキャリアパス というタイトルでお話します。 ここ数年で X-Tech や DX の必要性が一気に叫ばれるようになってきましたが、メドレーでも 医療におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 を目指して日々プロダクトの開発を進めています。X-Tech や DX を推進する上で、いわゆる「Web 系エンジニア」と「SI 系エンジニア」という垣根を越えた、ハイブリッドな新しいエンジニア像が求められるようになってきたと感じます。「課題を解決するために必要とされるようになったハイブリットな能力とは?」「これからのエンジニアはどう成長していくのがよいか?」ということをお話させていただきます。 おかげさまで、現時点でセッションは満員になっていますが、ぜひご覧いただければ幸いです。 CloudNativeDays Tokyo 2019 / OpenStack Days Tokyo 2019 公式サイト 2019/07/22(月) ~ 23(火) @虎ノ門ヒルズフォーラム ノベルティスポンサー(トートバッグ) 今年はイベントの統合もされ、名称も一新された日本最大級のコンテナ技術を始めとしたクラウドネイティブとオープンインフラの祭典である、こちらのイベントにも協賛させていただきます。 当日会場で配られるトートバッグに公式ロゴと共にメドレーのロゴを入れていただきました。実際にどんなデザインになるかは当日にご来場していただくまでのお楽しみとさせていただきますが、とても良いものになっているかと思います。 builderscon tokyo 2019 公式サイト 2019/08/29(木) ~ 31(土) @東京電機大学(東京千住キャンパス)1 号館 バックパネルスポンサー 2016 年から毎年開催されている、色々な分野のエンジニアの様々なセッションが一気に聞けるイベント「builderscon tokyo」ですが(去年は電子名札バッジがインパクトありましたね)、今年は初めてスポンサーとして参加させていただくことになりました。 会場である東京電機大学千住キャンパスの部屋の一つ、100 周年記念ホールでセッションするスピーカーさんの後ろに設置されるバックパネルのなかに、メドレーのロゴが入ることに。 こちらのイベントでは弊社エンジニアもお邪魔する予定ですので、会場でお気軽にお声がけしていただければと思います。 CODE BLUE 2019 公式サイト 2019/10/29(火) ~ 30(水) @ベルサール渋谷ガーデン ブロンズスポンサー 今年で 7 回目の開催となる情報セキュリティの国際会議「CODE BLUE 2019」に初めてスポンサーをさせていただいています。 メドレーでも取り扱っている情報の重要性から、会社としての取り組みで ISMS 認証 / ISMS クラウドセキュリティ認証を取得 していますが、このようなセキュリティに関するイベントにも業界の発展に少しでも寄与できればと今年から協賛させていただくことになりました。 DesginShip 2019 公式サイト 2019/11/23(土 ) ~ 24(日) @東京国際フォーラム B7 ・ B5 シルバースポンサー 去年から開催されているデザインカンファレンス「DesignShip 2019」に、去年から続きスポンサーをさせていただきます。 今年は会場も東京国際フォーラムになるということで、メドレーも去年よりもさらにアクティブな形でイベントに参加させていただくことになりそうです。 まとめ ここまでご紹介させていただいたイベント以外にも現在、スポンサーの打診をさせていただいているイベントがいくつかありますが、こちらも決定次第おしらせできればと考えています。 メドレーでは、技術や業界の発展に少しでも寄与できればという考えから、エンジニア・デザイナーの技術イベントなどにこれからも積極的に協賛させていただくスタンスを取っています。 全てのイベントに協賛できるわけではありませんが、スポンサーを探しているイベント運営者の方がいらっしゃいましたら、一度お気軽にお問い合わせいただければと思いますので、よろしくお願いします。 ▼ メドレーってどんな会社？気になった方はこちら メドレーで働く | 株式会社メドレー メドレーの組織文化や募集要項をご紹介します www.medley.jp

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