# Redshift Serverlessとは？従来型との違いと使い所

## 目次

1. イントロダクション
2. Redshift Serverlessの特徴 
    - 2-1. 自動スケーリングとコスト効率
    - 2-2. 簡易な設定と管理
    - 2-3. 迅速なクエリ実行 
3. 従来型Redshiftとの違い
    - 3-1. インフラ管理の違い
    - 3-2. コスト構造
    - 3-3. スケーラビリティと処理能力
4. Redshift Serverlessの使い所
    - 4-1. アドホッククエリの利用
    - 4-2. 不規則なデータワークロードの処理
    - 4-3. 小規模から中規模企業に適した分析環境
5. Redshift Serverlessの導入プロセス
    - 5-1. 初期設定
    - 5-2. データロード方法
    - 5-3. クエリ実行と分析
6. まとめ

## 1. イントロダクション

データ分析は企業の意志決定に不可欠であり、迅速な分析は競争優位を確保するための鍵となります。Amazon Redshiftは大規模なデータセットを迅速に処理し、ビジネスインテリジェンスを強化する目的で設計されたデータウェアハウスサービスです。2021年にAmazonはRedshiftのServerlessオプションを発表し、さらに使いやすく、柔軟性が高いプラットフォームを提供しました。

## 2. Redshift Serverlessの特徴

### 2-1. 自動スケーリングとコスト効率

Redshift Serverlessは、クエリ負荷に応じて自動でリソースをスケーリングします。これにより、利用者はピーク時にはスケールアップし、需要が低下するとスケールダウンする形で、必要な分だけリソースを使用することができます。従来型のRedshiftと異なり、固定容量に対する料金は不要で、従量課金制が採用されており、経済的な利用が可能です。

### 2-2. 簡易な設定と管理

Redshift Serverlessは、サーバ管理の煩わしさを取り除く設計がされています。実行の際に自動でクラスタがプロビジョニングされ、管理者はインフラストラクチャの設定を気にすることなく、迅速に分析を開始できます。

### 2-3. 迅速なクエリ実行

Redshift Serverlessは高い処理パフォーマンスを提供し、リッチなBI工具との統合もスムーズです。データのローディングからクエリの実行に至るまで、ラグを最小にし、迅速なフィードバックを可能にします。

## 3. 従来型Redshiftとの違い

### 3-1. インフラ管理の違い

従来のRedshiftはクラスタ型で初期設定が必要です。利用者はワーカーの数とタイプを選択し、スケーラビリティも事前の計画が必要です。一方、Redshift Serverlessではインフラ管理が不要です。これはデータのスパイクが不定期に発生する環境における運用効率を大きく向上させます。

### 3-2. コスト構造

クラスタ型のRedshiftはリソースの予約によってコストが決定されますが、Redshift Serverlessは秒単位の消費リソース従量課金制です。利用した分だけ支払い、未使用時の無駄がありません。

### 3-3. スケーラビリティと処理能力

従来型はノード数によりスケーラビリティが決まり、事前の拡張計画が必要です。Serverlessは需給に応じて容量が拡大縮小し、突発的なワークロードにも柔軟に対応します。

## 4. Redshift Serverlessの使い所

### 4-1. アドホッククエリの利用

不定期に発生するデータ解析のニーズに対して、Redshift Serverlessは素早い対応を可能にします。固定コストが発生しないため、低頻度のアナリティクス案件に向いています。

### 4-2. 不規則なデータワークロードの処理

予測が難しいデータ負荷がかかる場合には、Serverlessの動的なスケーリングが有利です。意図的なピークを想定しなくてよいため、安心して運用可能です。

### 4-3. 小規模から中規模企業に適した分析環境

リソース管理を最小限にし、必要十分な分析環境を維持できるため、技術者リソースが限られる企業やスモールビジネスに適しています。

## 5. Redshift Serverlessの導入プロセス

### 5-1. 初期設定

まず、AWSのRedshiftコンソールでServerless設定を開始します。設定はシンプルで、分析クライアントを設定するだけで準備完了です。

### 5-2. データロード方法

データはAmazon S3からロードするのが一般的です。COPYコマンドを用いて、迅速にデータがロードされ、処理準備が整います。

### 5-3. クエリ実行と分析

コンソールまたはBIツールからSQLクエリを実行し、分析結果を得ます。Serverlessのスムーズなスケーリングにより、分析に専念できます。

## 6. まとめ

Redshift Serverlessは、インフラ管理の負担を大幅に軽減し、費用対効果の高いデータ分析の選択肢を提供します。自動スケーリングによる柔軟性の高さは、多様な業種のニーズに応えることができます。アドホックなクエリの処理、予測が難しいデータ負荷に対する対応、小規模・中規模データ分析環境といった用途においてその真価を発揮します。Redshift Serverlessの導入により、企業のデータドリブンな戦略実現が一層加速することでしょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Redshift Serverlessとは？従来型との違いと使い所

## 目次

1. イントロダクション
2. Redshift Serverlessの特徴 
    - 2-1. 自動スケーリングとコスト効率
    - 2-2. 簡易な設定と管理
    - 2-3. 迅速なクエリ実行 
3. 従来型Redshiftとの違い
    - 3-1. インフラ管理の違い
    - 3-2. コスト構造
    - 3-3. スケーラビリティと処理能力
4. Redshift Serverlessの使い所
    - 4-1. アドホッククエリの利用
    - 4-2. 不規則なデータワークロードの処理
    - 4-3. 小規模から中規模企業に適した分析環境
5. Redshift Serverlessの導入プロセス
    - 5-1. 初期設定
    - 5-2. データロード方法
    - 5-3. クエリ実行と分析
6. まとめ

## 1. イントロダクション

データ分析は企業の意志決定に不可欠であり、迅速な分析は競争優位を確保するための鍵となります。Amazon Redshiftは大規模なデータセットを迅速に処理し、ビジネスインテリジェンスを強化する目的で設計されたデータウェアハウスサービスです。2021年にAmazonはRedshiftのServerlessオプションを発表し、さらに使いやすく、柔軟性が高いプラットフォームを提供しました。

## 2. Redshift Serverlessの特徴

### 2-1. 自動スケーリングとコスト効率

Redshift Serverlessは、クエリ負荷に応じて自動でリソースをスケーリングします。これにより、利用者はピーク時にはスケールアップし、需要が低下するとスケールダウンする形で、必要な分だけリソースを使用することができます。従来型のRedshiftと異なり、固定容量に対する料金は不要で、従量課金制が採用されており、経済的な利用が可能です。

### 2-2. 簡易な設定と管理

Redshift Serverlessは、サーバ管理の煩わしさを取り除く設計がされています。実行の際に自動でクラスタがプロビジョニングされ、管理者はインフラストラクチャの設定を気にすることなく、迅速に分析を開始できます。

### 2-3. 迅速なクエリ実行

Redshift Serverlessは高い処理パフォーマンスを提供し、リッチなBI工具との統合もスムーズです。データのローディングからクエリの実行に至るまで、ラグを最小にし、迅速なフィードバックを可能にします。

## 3. 従来型Redshiftとの違い

### 3-1. インフラ管理の違い

従来のRedshiftはクラスタ型で初期設定が必要です。利用者はワーカーの数とタイプを選択し、スケーラビリティも事前の計画が必要です。一方、Redshift Serverlessではインフラ管理が不要です。これはデータのスパイクが不定期に発生する環境における運用効率を大きく向上させます。

### 3-2. コスト構造

クラスタ型のRedshiftはリソースの予約によってコストが決定されますが、Redshift Serverlessは秒単位の消費リソース従量課金制です。利用した分だけ支払い、未使用時の無駄がありません。

### 3-3. スケーラビリティと処理能力

従来型はノード数によりスケーラビリティが決まり、事前の拡張計画が必要です。Serverlessは需給に応じて容量が拡大縮小し、突発的なワークロードにも柔軟に対応します。

## 4. Redshift Serverlessの使い所

### 4-1. アドホッククエリの利用

不定期に発生するデータ解析のニーズに対して、Redshift Serverlessは素早い対応を可能にします。固定コストが発生しないため、低頻度のアナリティクス案件に向いています。

### 4-2. 不規則なデータワークロードの処理

予測が難しいデータ負荷がかかる場合には、Serverlessの動的なスケーリングが有利です。意図的なピークを想定しなくてよいため、安心して運用可能です。

### 4-3. 小規模から中規模企業に適した分析環境

リソース管理を最小限にし、必要十分な分析環境を維持できるため、技術者リソースが限られる企業やスモールビジネスに適しています。

## 5. Redshift Serverlessの導入プロセス

### 5-1. 初期設定

まず、AWSのRedshiftコンソールでServerless設定を開始します。設定はシンプルで、分析クライアントを設定するだけで準備完了です。

### 5-2. データロード方法

データはAmazon S3からロードするのが一般的です。COPYコマンドを用いて、迅速にデータがロードされ、処理準備が整います。

### 5-3. クエリ実行と分析

コンソールまたはBIツールからSQLクエリを実行し、分析結果を得ます。Serverlessのスムーズなスケーリングにより、分析に専念できます。

## 6. まとめ

Redshift Serverlessは、インフラ管理の負担を大幅に軽減し、費用対効果の高いデータ分析の選択肢を提供します。自動スケーリングによる柔軟性の高さは、多様な業種のニーズに応えることができます。アドホックなクエリの処理、予測が難しいデータ負荷に対する対応、小規模・中規模データ分析環境といった用途においてその真価を発揮します。Redshift Serverlessの導入により、企業のデータドリブンな戦略実現が一層加速することでしょう。 

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