データマイニング用主要クラウドサービスとして、「AWS:データレイク分析ソリューション」「Azure:Azure Databricks」「Google Cloud:Cloud Datalab」について紹介。

データマイニング用主要クラウドサービス

データマイニング用主要クラウドサービスとして、「AWS:データレイク分析ソリューション」「Azure:Azure Databricks」「Google Cloud:Cloud Datalab」について紹介。

データマイニング用主要クラウドサービスを紹介。

AWS「データレイク分析ソリューション」

■概要

AWSでは、分析用データレイクを構築して分析するための統合されたサービス一式を提供している。

データレイクを使用することで、従来のデータサイロとデータウェアハウスが実現できない方法を利用可能となり、異なるタイプのデータを組み合わせることで、より深い洞察を得られる。

→AWS →AWS でのデータレイクと分析

■包括的一連サービス

AWSではデータの「移動」「保存」「分析」のための包括的な一連のサービスを提供している。

データ移動サービス

データレイクを構築する場合、オンプレミスからAWSクラウドにデータを移動することが必要となるケースがある。

AWSではクラウドにデータを転送するための幅広いオプションを提供しており、簡単かつ柔軟なデータ転送を実現できる。

データレイクサービス

データレイクはエクサバイト規模まで対応でき、あらゆるタイプのデータを安全に保存できる。

分析サービス

データレイクでの分析の方法として、幅広い分析サービスが提供されている。

各分析サービスは、さまざまな分析ユースケース専用に構築されている。

・インタラクティブ分析
・リアルタイム分析
・運用分析
・ダッシュボード構築
・ビッグデータ分析---HadoopおよびSpark
・データウェアハウジング など

機械学習サービス

AWSでは、予測分析ユースケースのために「機械学習の広範なサービスセット」と「AWSデータレイクで使用できる各種ツール」を提供している。

Azure「Azure Databricks」

■概要

「Azure Databricks」は、コラボレーション対応のApache Sparkベースの分析サービス。

あらゆるデータから分析情報を引き出してAIソリューションを構築し、セットアップされたApache Spark環境のインタラクティブワークスペースで共有プロジェクトの共同作業を実施できる。

→Azure →Azure Databricks

■主な特徴

フルマネージドApache Spark環境

Azure Databricksでは最新バージョンのApache Sparkが提供されており、豊富なオープンソースライブラリとのシームレス統合を可能としている。

ノートブック共有

共有プロジェクトにおいて、ワークスペースおよびノートブックを利用して、効率的な共同作業を実施できる。

機械学習機能

統合された「Azure Machine Learning service」を使用することで、高度で自動化された機械学習機能を利用できる。

Google Cloud「Cloud Datalab」

■概要

Cloud Datalabは、Google Cloudが提供するデータ分析サービス。

データに対する「探索機能」「分析機能」「変換機能」「可視化機能」を利用でき、機械学習モデルも構築できる。

→Google Cloud →Cloud Datalab

■主な特徴

データ分析機能

Cloud Datalabは、「BigQuery」「Cloud Storage」「Python」などを利用して、インタラクティブにデータを処理し分析情報を引き出せる。

「Google Chart」や「matplotlib」を利用してデータをわかりやすく可視化できる。

スケーラブル

Cloud Datalabは、データの大小に左右されずにテラバイト規模までのデータを処理できるため、大規模データに対する「クエリ」「ローカル分析」「トレーニングジョブ」などを実施できる。

機械学習機能

「TensorFlow」や「Cloud Machine Learning Engine」を使用することで、機械学習モデルの「構築」「評価」「最適化」を実施でき、データから機械学習モデルを構築できる。

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