## AWSのワークフローサービス（SWF）とは

AWS SWF（Amazon Simple Workflow Service）は、*分散アプリケーションにおけるワークフローの管理とオーケストレーション（システムやサービスの構築、運用管理の自動化）を容易にするサーバーレスワークフローサービスです。*

複数のサービス間で複雑なワークフローを定義、実行、監視できます。

この記事では、AWS SWFの概要や、料金、メリットなどについてわかりやすく解説します。

【参考】：[Amazon Simple Workflow Service（クラウドワークフロー管理）｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/swf/)

ここで、ワークフローの概念について確認しておきましょう。**ワークフローとは、人などが仕事を行う際の開始から終了までの仕事の進め方を説明したり、管理したりするためのドキュメントです。**ワークフローは仕事のプロセスにおける各ステップと、その状態によって構成されています。

またワークフローは、チェックリストの各ステップや、そのステップを視覚化したものとして、図表などで表現されます。

【参考】：[ワークフローとは? ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/workflow/)

ここでは、AWS SWFの機能や導入メリット、料金などの概要について紹介します。

AWS SWFを利用することで、以下のような6つの機能を利用できます。1つずつ見ていきましょう。

*■ ワークフローの定義*
エンジニアはドラッグ&ドロップ型のワークフローデザイナーを使用して、ワークフローを視覚的に定義できます。ワークフローは、一連のタスクと、それらのタスク間の依存関係で構成されます。

*■ タスクの実行*
AWS SWFは、タスクの実行をさまざまなワーカーに分散させることができます。ワーカーは、Amazon EC2インスタンス、AWS Lambda関数、またはコンテナ化されたアプリケーションなどになる可能性があります。

*■ ワークフローの実行ステータスの追跡*
AWS SWFは、ワークフローの実行ステータスを可視化し、ワークフローの実行中に発生したイベントに関する詳細な情報を提供します。

*■ ワークフローの自動スケーリング*
AWS SWFは、ワークフローの実行量に応じて自動的にスケールできます。これにより、ワークロードの増加に対応し、コストを最適化できます。

*■ ワークフローの信頼性*
SWFは、ワークフローの実行を永続化し、障害が発生した場合には自動的に再実行することで、ワークフローの信頼性を高めます。

【参考】：[Amazon SWF API を使用する - Amazon Simple Workflow Service｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazonswf/latest/developerguide/swf-dg-using-swf-api.html)

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AWS SWFはどのような使い方をするのでしょうか？以下のようなユースケースが適していますので、それぞれを紹介します。**人間系の処理からコンピューティング処理まで多岐に渡っていることが分かります。**

*■ メディア処理ワークフロー *
ビデオのエンコード、トランスコーディング、配信などのタスクを自動化します。

*■ Web アプリケーションのバックエンド *
受注処理、顧客管理、コンテンツ管理などのタスクをオーケストレーションします。

*■ ビジネスプロセスワークフロー *
承認ワークフロー、オンボーディングワークフロー、経費報告ワークフローなどの業務ワークフローシステムのタスクを自動化します。

*■ 分析パイプライン*
データの収集や処理、分析などのタスクをオーケストレーションします。

AWS SWFは以下3つの主要なコンポーネントで構成されており、**複数のサービス間で複雑なワークフローを定義、実行、監視する上で重要な役割を担っています。**コンポーネントについて1つずつ見ていきましょう。

*1.ディサイダー*
ワークフローの実行を制御するロジックを記述するプログラムです。ステートマシン、条件分岐、ループなどを用いて、ワークフローの進行を定義します。また独自のプログラミング言語で記述したり、Amazon SWF Flow Frameworkを使用したりしてワークフローを構築することができます。

【参考】：[Amazon SWF でのディサイダーの開発 - Amazon Simple Workflow Service ｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazonswf/latest/developerguide/swf-dg-dev-deciders.html)

*2.アクティビティワーカー*
ディサイダーから割り当てられたタスクを実行するワーカープロセスで、Amazon EC2インスタンス、AWS Lambda関数、コンテナ化されたアプリケーションなど、さまざまな環境で実行できます。タスクの実行中に発生したイベントやステータスを、ディサイダーに報告します。

【参考】：[Amazon SWF でのアクティビティワーカーの開発 - Amazon Simple Workflow Service ｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazonswf/latest/developerguide/swf-dg-develop-activity.html)

*3.ワークフローストア*
ワークフローの実行に関するデータを永続的に保存するストアで、ワークフローの定義、実行履歴、ステータス、イベントログなどが保存されます。ワークフローの実行を監査したり、障害が発生した場合にワークフローを復元したりするために使用されます。

### AWS SWFとAWS Step Functionsとの違い

**AWS SWFの類似のサービスとしては、AWSのStep Functionsが挙げられます。**Step Functionsは、AWS SWFの後継サービスとして推奨されており、より現代的なワークフロー管理機能を提供しています。主な違いを見てみましょう。

他、データ統合サービスのAWS Glueにもワークフロー作成機能が備わっていますが、あくまでもAWS Glue専用機能であるため、ここでは比較しません。

*■ AWS Step Functions*
SWFと比べて、より直感的なワークフローの設計と管理が可能になっています。またステートマシンとしての機能を持っており、容易に状態の可視化が行えます。さらに、AWS Lambdaなど他のAWSサービスとの統合が強化されています。

*■ AWS SWF*
タスク指向で、ワーカーとディサイダーを使用してワークフローを管理します。利用する場面としては、長時間実行されるワークフローや人的介入が必要なワークフローに適しています。複雑なワークフローの管理には強みがありますが、後発のStep Functionsと比較すると設定が複雑で難易度が上がります。

【参考】：[AWS Step Functions（分散アプリケーションの調整）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/step-functions/)
【参考】：[AWS Glue のワークフローの概要 - AWS Glue| AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/workflows_overview.html)

**Amazon SWFは、従量課金制のサービスです。**つまり、実際に利用したサービスに対してのみ料金が発生します。具体的には、以下の3つの要素に基づいて料金が課金されます。

▪ワークフロー実行数：ワークフローの実行回数に対して課金されます。
▪ワークフローステップ実行数：ワークフロー内で実行されたステップ数に対して課金されます。
▪ワークフローストア保存容量：ワークフローストアに保存されているデータ量に対して課金されます。

具体的には、次の単価で計算されます。（執筆時点：2024年4月）現在

▪ワークフロー実行：1回あたり $0.0000175
▪ワークフローステップ実行：1回あたり $0.0000002
▪ワークフローストア保存容量：1GB あたり $0.005216

ただし、無料利用枠があり、1か月あたり 100,000ワークフロー実行、300,000ワークフローステップ実行、10GBのワークフローストア保存容量まで無料で利用ができます。

【参考】：[料金 - AWS SWF｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/swf/pricing/)

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## AWS SWFのメリットとデメリット

AWS SWFの特徴を理解したところで、利用するメリットとデメリットについて見てみましょう。

AWSの主なメリットについて、4項目にまとめてみました。**利用シーンや追及するメリットを明確にしてから利用することをおすすめします。**

*1.ワークフローの開発と管理を容易になる* 
ドラッグ&ドロップ型のワークフローデザイナーを使用して、ワークフローを視覚的に定義することができます。

また、ワークフローの実行を可視化し、ワークフローの実行中に発生したイベントに関する詳細な情報を確認できます。さらに、ワークフローの実行履歴を監査したり、問題が発生したワークフローをデバッグしたりすることができます。

*2.分散アプリケーションのスケーラビリティと信頼性向上* 
ワークフローの実行量に応じて自動的にスケーリングします。またワークフローの実行を永続化し、障害が発生した場合に自動的に再実行することで、ワークフローの信頼性が高まります。またワークフローの実行を補償付きトランザクションで実行することで、データの一貫性を保証できます。

*3.ワークフローの実行コスト削減* 
ワークフローの実行数、ワークフローステップ実行数、ワークフローストア保存容量に基づいて従量課金されるため、無駄なコストが発生しません。また無料利用枠も設けられており、基本的なワークフローであれば無料での利用が可能です。

*4.その他のメリット* 
セキュリティ面では、ワークフローの実行を認証方式にすることで、不正アクセスから保護することができ、ワークフローデータを暗号化することで、機密情報の保護も行えます。また、ワークフローの実行ステータスを可視化し、実行中に発生したイベントに関する詳細な情報を確認できます。

SWFはさまざまなメリットがある反面、デメリットとなる要素もあるため、**利用にあたってはデメリットを理解しておきましょう。**以下、主なデメリットについて解説します。

*1.カスタマイズの自由度が低い*
ワークフローデザイナーを使用してワークフローを定義しますが、ワークフローデザイナーでは、すべてのワークフローシナリオを表現できないケースもあります。ただし、カスタムコードを使用することで、ワークフローデザイナーで表現できない機能の追加が可能です。

*2.学習が必要*
複雑なワークフローを設計し、管理するためには、AWS SWFの知識と経験が必要です。AWS SWFのドキュメントやトレーニングリソースを活用することで、知識と経験を習得することができますので、利用に当たってはあらかじめ学習しておくことをおすすめします。

*3.他のクラウドへの転用や移行が困難*
AWS SWFは独自のワークフローサービスのため、他のクラウドプラットフォームに移行することは困難で、マルチクラウド環境で共用ができません。

## SWFを利用してストリーミングデータを有効活用しよう

ここまで、AWS SWFの概要や料金、メリット・デメリットについて解説しました。Amazon SWF は、分散アプリケーションにおけるワークフローの管理とオーケストレーションを容易にする強力なサービスです。

**メリットとデメリット、使い方を理解した上で、利用の可否を判断してから採用することをおすすめします。**

AWS SWFは、分散アプリケーションにおけるワークフロー管理とオーケストレーションを容易にするサーバーレスワークフローサービスです。複数のサービス間で複雑なワークフローを定義、実行、監視できます。この記事ではAWS SWFの概要や料金、メリットなどを解説します。

AWS SWFはワークフロー定義、タスク実行、実行状態の追跡や自動スケーリングなどができる

AWS SWFのユースケースはメディア処理タスク、ビジネスワークフローなどさまざまある

AWS SWFはディサイダー、アクティビティワーカー、ワークフローストアの3つからなる

AWS SWFとは？ワークフロー管理サービスの概要やメリットを解説

クラウドサービスで知られるAWSには200近いサービスがありますが、Elastic Beanstalkはその内の1つで、*クラウドでアプリケーションを簡単にデプロイしたり、実行したりできる環境を提供するサービスです。*﻿

AWS Elastic Beanstalkはわかりやすく言えば、開発者がアプリケーションの開発に集中できるようにするためのサービスです。具体的には、典型的なWeb環境や非同期型のワーカー環境を構築したり、リリースから運用までのプロセスを自動化したりできます。

この記事では、AWS Elastic Beanstalkの概要、仕組み、デプロイメントのオプション、メリットとデメリット、活用方法などについて解説します。AWSを初めて利用する方、利用を予定している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[AWS Elastic Beanstalk とは?｜AWS Elastic Beanstalk](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticbeanstalk/latest/dg/Welcome.html)

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デプロイとは？ビルド・リリースとの違いについてもわかりやすく解説

## AWS Elastic Beanstalkの特徴とデプロイオプション

AWS Elastic Beanstalkの読み方は「ビーン・ストーク」です。Elastic Beanstalkは、AWS上でWebアプリケーションを最速で立ち上げられるサービスです。

アプリケーションのコードをアップロードするだけで、リソースのプロビジョニング、ロードバランシング、オートスケーリング、モニタリングなどの細かい作業はサービスが自動的に処理してくれます。

AWSのサービスではEC2がよく知られていますが、*Elastic Beanstalkがアプリケーションのデプロイに特化しているのに対し、EC2は仮想マシン環境（EC2インスタンス）の提供をメインに、自由度が高いサービスである点が大きな違いです。*

ここでは特徴とデプロイオプションについて見ていきましょう。

【参考】：[Amazon EC2｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/ec2/)

AWS Elastic Beanstalkにはさまざまな特徴がありますが、ここでは6つの特徴について1つずつ解説します。

【参考】：[特徴 - AWS Elastic Beanstalk | AWS](https://aws.amazon.com/jp/elasticbeanstalk/details/)

*■ 1.多彩なアプリケーションプラットフォーム*
Elastic Beanstalkは、人気のある多数の言語やフレームワークで作成されたウェブアプリケーションをサポートしています。Java、.NET、Node.js、PHP、Ruby、Python、Go、Dockerなど、開発者が選択したプラットフォームでアプリケーションをデプロイできます。

*■ 2.アプリケーションデプロイの多様な選択肢*
Elastic Beanstalkでは、AWSマネジメントコンソール、Elastic Beanstalkコマンドラインインターフェース、Visual Studio、Eclipseを介してコードをデプロイできます。

複数のデプロイポリシー（1度にローリング、追加バッチによるローリング、イミュータブル、ブルー/グリーン）が提供され、スピーディかつ安全にデプロイが行えます。

*■ 3.モニタリング*
Elastic Beanstalkには、アプリケーションの状態のモニタリングと管理のための統一されたユーザーインターフェース（UI）が用意されています。アプリケーションの健全性を確認するために40を超える主要メトリクスや属性を収集し、モニタリングダッシュボードで可視化できます。

*■ 4.アップデートと管理*
マネージドプラットフォームアップデートを使用して、Elastic Beanstalk環境の最新プラットフォームバージョンや新しいパッチを自動的に取得でき、イミュータブルデプロイメカニズムによって、これらのアップデートが安全に実装されます。

*■ 5.スケーリング*
Elastic Beanstalkは、Elastic Load BalancingとAuto Scalingを使用してアプリケーションを自動的にスケールできます。さらに複数のアベイラビリティーゾーンを使用することで、アプリケーションの信頼性と可用性を高めることができます。

*■ 6.カスタマイズ*
Elastic Beanstalkでは、スポットインスタンスを含むAmazon EC2インスタンスタイプなど、AWSリソースを自由に選択でき、アプリケーションにとって最適なリソースを確保できます。

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### 5つのデプロイメントオプション

**AWS Elastic Beanstalkには、5つのデプロイメントオプションが用意されています。**利用する前にそれぞれの特徴や選択基準を理解しておくことをおすすめします。

*■ 1.All at once（1度にすべて）*
すべてのEC2インスタンスを1度に更新するデプロイメントオプションです。デプロイの時間は最短ですが、サービスの一時的な停止を許容する必要があります。

*■ 2.Rolling（ローリング）*
Auto Scaling Group内のEC2インスタンスを指定した台数ずつ更新する方法です。一時的な台数減があります。

*■ 3.Rolling with additional batch（追加バッチによるローリング）*
Auto Scaling Group内のEC2インスタンスを指定した台数ずつ更新する方法ですが、一時的な台数減はありません。

*■ 4.Immutable （イミュータブル）*
新しいAuto Scaling Groupを作成してEC2インスタンスを更新する方法です。既存のAuto Scaling Groupにインスタンスを移動して更新します。

*■ 5.Traffic splitting （トラフィック分割）*
Elastic Beanstalkに新たに追加されたデプロイポリシーで、新しいAuto Scaling Groupを作成してトラフィックを切り替えながら更新する方法です。ALBが必要です。

## AWS Elastic Beanstalkのメリットとデメリット

AWS Elastic Beanstalkの特徴は分かりましたが、利用することによって、どのようなメリットがあるのか、デメリットがあるとすれば、何に気を付ければよいのかについて見てみましょう。

AWS Elastic Beanstalkのメリットとしては、以下のように手間いらずで、**早ければ5分から10分程度でデプロイができる点にあります。**ここでは4つの主なメリットについて見ていきましょう。

*■ 1.速く簡単に開始*
AWS Elastic Beanstalkの利用は、AWSにアプリケーションをデプロイする際に最も速くて簡単な方法で、アプリケーションの実行環境を5〜10分ほどで構築できます。

*■ 2.自動スケーリングとロードバランシング*
AWS Elastic Beanstalkは、Elastic Load BalancingとAuto Scalingを使用してアプリケーションを自動的にスケーリングしますので、複数のアベイラビリティーゾーンを使用することで、アプリケーションの信頼性と可用性を高めることができます。

【参考】：[Elastic Load Balancing とは? ｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticloadbalancing/latest/userguide/what-is-load-balancing.html)
【参考】：[AWS Auto Scaling｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/autoscaling/)

*■ 3.モニタリングと管理*
アプリケーションの状態のモニタリングと管理のための統一されたユーザーインターフェース（UI）が提供されています。40を超える主要メトリクスや属性を収集し、モニタリングダッシュボードで可視化ができます。

*■ 4.アプリケーションバージョンの管理*
アプリケーションバージョンはAmazon S3上でバージョン管理され、環境ごとに異なるバージョンをデプロイできます。

【参考】：[Amazon S3（拡張性と耐久性を兼ね揃えたクラウドストレージ）｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/s3/)

AWSのサービスであるAmazon S3とは？その特徴と利用方法を解説！

大変優れた機能を有するAWS Elastic Beanstalkですが、**次のような制約がありますので、それらを理解した上で利用しましょう。**

*1.サービス停止の問題*
アプリケーションのデプロイ時にEC2やRDSなどのインスタンスが再生成されるため、一時的にサービスが停止します。アプリケーションの利用者に影響が及ばないよう、告知か回避策を検討しておきましょう。

*2. ミドルウェア設定の管理*
サーバ側のミドルウェア設定についてもYAMLファイルで管理し、デプロイする必要があります。YAMLファイルでデプロイを行うと、ミドルウェアの設定が反映されませんので、YAMLはElastic Beanstalkの利用者としては必須言語と言えます。

## AWS Elastic Beanstalkの実践的な活用法

AWS Elastic Beanstalkは、開発者がインフラストラクチャの設定や運用に気を使うことなくアプリケーションをデプロイできるように設計されています。ではどのような活用法があるのでしょうか？代表的なものをいくつか挙げてみましょう。

### ウェブアプリケーションのデプロイ

**Elastic Beanstalkは、Webアプリケーションのデプロイに最適です。**開発者はアプリケーションのコードに集中できるため、システム構成図の作成や、インフラストラクチャの設定、スケーリングなどの面倒な作業を気にせずにアプリケーションをデプロイできます。

マイクロサービスアーキテクチャとは、複数の小さなサービスを組み合わせてアプリケーションを構築する開発技法ですが、**Elastic Beanstalkはマイクロサービスを簡単にデプロイ・管理できるため、多くのプロジェクトで活用されています。**

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Elastic Beanstalkは、**非同期型のワーカー環境をサポートしています。**そのためバッチ処理や定期的なタスクを実行するためのワーカー環境を容易に構築することができます。

Canaryリリースとは新しいバージョンのアプリケーションを一部のユーザに先行して公開する手法です。Elastic Beanstalkではトラフィック分割機能を使用して、新しいバージョンと旧バージョンの両方にトラフィックを分割して流せますので、**Canaryリリースを実現できます。**

Elastic Beanstalkは、開発者が素早く本番環境を構築できるため、**本番アプリケーションのテストやデバッグを行うのに適しています。**

## AWS Elastic Beanstalkを活用して開発の効率化を

ここまで、AWS Elastic Beanstalkの概要や特徴、活用法などについて解説しました。ElasticBenstalkはAWS上でアプリを動かすのに必要なサーバを立て、ネットワーク設定や、AutoScallingの設定、或いはデータベースの設定など、複雑な初期設定作業を自動で行ってくれる大変便利なサービスです。

実際に使った方からは、想像以上に簡単にデプロイができたという声も聞こえてきます。

Elastic Beanstalkは基本的に無料で気軽に利用できますので、**AWSで手間をかけずにシステムを構築したい場合には、ユースケースを参考にして、ぜひElastic Beanstalkを利用してみましょう。**

AWS Elastic Beanstalkとは、AWSが提供する、クラウドでアプリケーションを簡単にデプロイ、実行できる環境を提供するサービスです。本記事では概要、メリットや活用法などを解説します。AWSでの迅速なデプロイに興味がある方は参考にしてください。

Elastic BeanstalkはAWS上でWebアプリケーションなどを最速で立ち上げられるサービス

Elastic Beanstalkには「All at once」や「Rolling」など優れた5つのデプロイオプションがある

Elastic BeanstalkはWebアプリのデプロイやマイクロサービスの構築などに適している

AWS Elastic Beanstalkとは？ユースケースや活用策をわかりやすく解説

AWS Kinesisは、*AWSが提供するリアルタイムでストリーミングデータを収集、処理、分析できるフルマネージド型のデータ分析サービスです。*動画、音声、アプリケーションログ、IoTデバイスからのセンサーデータなど、さまざまな種類のストリーミングデータを扱うことができます。

この記事では、AWS Kinesisの概要や、料金、メリットなどについてわかりやすく解説します。

【参考】：[AmazonKinesis（ストリーミングデータをリアルタイムで収集、処理、分析）｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/)

AWS Kinesisの読み方は「キネシス」で、意味はギリシア語の「動き」です。その名の通り、ストリーミングデータの収集、処理、分析などに利用しますが、ストリーミングデータとは何を指すのか確認しておきましょう。

**ストリーミングデータは、リアルタイムで生成され、連続的に送信されるデータのことです。**従来のデータとは異なり、最初から終わりまでが明確に分かれているわけではなく、データの発生と同時に処理や分析が行われます。

ストリーミングデータは、従来のデータベースシステムでは処理することが困難です。そのため、ストリーミングデータ処理と呼ばれる専用の技術が必要です。ストリーミングデータは、さまざまな分野で活用されており、主な活用例は以下の通りです。

▪金融：リアルタイムの株価分析、不正検知
▪小売：顧客行動分析、在庫管理
▪製造：機械の稼働状況監視、予知保全
▪通信：ネットワークトラフィック分析、音声認識
▪メディア：ライブ配信、コンテンツ分析

【参考】：[ストリーミングデータとは｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/streaming-data/)


ここでは、AWS Kinesisの特徴やコンポーネント、料金などの概要について紹介します。

AWS Kinesisは、リアルタイムでストリーミングデータを収集、処理、分析するためのプラットフォームです。ストリーミングデータは、センサーデータ、ログデータ、トランザクションデータ、アプリケーションのメトリクスなど、継続的に生成されるデータを指します。

**Kinesisは、ストリーミングデータをリアルタイムで取り込み、さまざまな目的で活用できるようにします。**

AWS Kinesisの主な特徴について見ていきましょう。大変優れたサービスであることが分かります。

*1.リアルタイムデータストリーミング*
標準的なSQLクエリでリアルタイムにストリームデータを分析できます。データのスループットに応じて処理能力を伸縮するため、オペレーションの介入は不要です。またデータ収集されるデータを保存前に分析し、リアルタイムでストリーミングデータの分析結果を次のサービスに渡すことができます。

*2.スケーラビリティ*
Kinesisはフルマネージドで、必要なキャパシティを設定してストリームを作成するだけで利用できます。スループットやデータ量の変化に応じて自動的にスケールします。

*3.サーバーレス*
Kinesisはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャのプロビジョニングや管理は不要で、コードの実行に集中できます。またデータストリームの作成やスケーリングは自動的に行われます。

*4.セキュリティ*
Kinesisはデータの転送時にSSL/TLS（HTTPS）を使用して暗号化します。また、保存されているデータはAWS Key Management Service（KMS）キーを使用して暗号化ができますので、セキュリティは確保されています。

*5.多様なデータソースに対応* 
Kinesisは動画、音声、アプリケーションログ、IoTデバイスからのデータなど、さまざまなデータソースに対応しています。

SQLの入門編：初心者から経験者まで役立つSQL情報を掲載！

### Kinesisの4つのコンポーネント

AWS Kinesisは、**以下の4つの主要なコンポーネントで構成されており、それぞれが重要な役割を担っています。**コンポーネントについて1つずつ見ていきましょう。

*▪Kinesis Data Streams*
データの取り込みとバッファリングを行います。ストリームデータを処理するためのアプリケーションを独自に構築できます。

【参考】：[AmazonKinesis Data Streams（リアルタイム分析向け大規模データを収集）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/data-streams/)

*▪Kinesis Data Firehose*
データをKinesis Data Streamsにストリーミング配信します。ストリームデータをAmazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Serviceなどに簡単に配信できます。

【参考】：[Amazon Data Firehose の特徴 - ストリーミングデータパイプライン ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/firehose/features/)

*▪Managed Service for Apache Flink（旧Kinesis Data Analytics）*
ストリーミングデータのリアルタイム分析を行います。標準的なSQLクエリでリアルタイムにストリームデータを分析できます。

【参考】：[ストリーム処理 - Amazon Managed Service for Apache Flink ｜ AWS](https://aws.amazon.com/jp/managed-service-apache-flink/)

*▪Kinesis Video Streams*
ビデオデータをリアルタイムで収集、処理、分析するためのサービスです。

【参考】：[特徴 - AmazonKinesis Video Streams | AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/video-streams/features/)

### Kinesis Data StreamsとData Firehoseの違い

Kinesisのコンポーネントである Data StreamsとData Firehoseはいずれもデータストリーミングサービスですが、何が異なるのでしょうか？その違いについて簡潔に説明します。

*■ Kinesis Data Streams*
Kinesis Data Streamとは高度なカスタマイズとリアルタイムなデータストリーミングサービスで、レイテンシ（遅延）を1秒未満に抑えることができ、低レイテンシで複数の分析アプリと連携できます。 

シャード（スループット）を意識して設計する必要があります。高度なデータ加工や複数の利用者へのデータ配信に対応が求められる場合に適しています。

*■ Kinesis Data Firehose*
ストリームデータをAWA S3やAWS Redshiftなどに簡単に配信するサービスです。シャード（スループット）の作成や、パーティションキーの指定は不要です。特別な加工を必要とせず、単純な転送や、ある程度の遅延が許容される場合に適しています。

Amazon Kinesis Data Streamsは、フルマネージドでサーバーレスなストリーミングデータサービスです。リアルタイムでログ、イベント、クリックストリームなどのストリーミングデータを取り込み、保存することができます。**Kinesis Data Streamsは、シンプルな従量制料金体系を採用しています。**

Kinesis Data Streamsには、オンデマンドとプロビジョンドの2つの容量モードがあり、いずれも固有の請求オプションがあります。

【参考】：[Kinesis Data Streamsの料金体系 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/data-streams/pricing/)

*■ オンデマンドモード*
データストリームへの書き込みと読み取りごとにGB単位で料金が発生します。アプリケーションのスループットを事前に指定する必要はありません。Kinesis Data Streamsは自動的にワークロードに対応します。

データの取り込みと取り出しのボリュームに基づいて料金が計算されます。また、オプション機能には追加料金があります（拡張データ保持、長期データ保持、エンハンストファンアウト）。

オンデマンドモードは、新しいデータストリームのワークロードが不明確な場合や、予測できないアプリケーショントラフィックがある場合、または容量管理を避けたい場合に適しています。

*■ プロビジョニングモード*
予め指定したスループット容量でデータストリームを作成します。シャードの数とスループット容量に基づいて料金が発生します。予測可能なワークロードやスループットを必要とする場合に適しています。

## AWS Kinesisのメリットとデメリット

AWS Kinesisの特徴を理解したところで、利用するメリットとデメリットについて見てみましょう。

Amazon Kinesisの主なメリットについて、以下にまとめてみました。利用する際は、主にどのメリットを最大化させるのか想定し、**実際に動作させてみて想定通りの結果が得られているのかを検証してみるとよいでしょう。**

*1.リアルタイム分析* 
Kinesisはストリーミングデータをリアルタイムで分析することができるため、ビジネスプロセスにおける迅速な意思決定やアクションを支援できます。

*2.フルマネージドサービス* 
複雑なストリーム処理をフルマネージドで実行し、インフラの管理にかかる手間を大幅に省けます。

*3.スケーラビリティ* 
データ量に応じて自動的にスケーリングをしてくれるため、トラフィックの増加に対しても柔軟に対応できます。インフラを気にする必要がないため、エンジニアは開発やサービスに専念できます。

*4.コスト効率* 
初期コストや定額での料金が不要であり、使った分だけ料金が発生する従量課金制のため、全体コストを抑えられます。

デメリットに関しては、特定のケースにおいては他のAWSサービスと比較してコストが高くなる可能性があります。また、リアルタイム処理のための技術的な知識が必要になることもあります。ここでは3つのデメリットについて解説します。

*1.データの保存期間が短い*
Kinesis Data Streamsで保存できるデータの期間は最大24時間です。長期的なデータ保存には、Kinesis Data Streamsと連携してS3などのストレージサービスを利用する必要があります。

*2.データ処理コストが高くなる可能性がある*
Kinesisは処理するデータ量に応じて課金されますので、大量のデータを処理する場合にはコストが高くなる可能性があります。コスト圧縮のためには、処理するデータ量を絞り込むか、Kinesis Data Firehoseなどの圧縮機能の利用を検討しましょう。

*3.リアルタイム処理に関するスキルが必要*
Kinesisは、他のAWSサービスと比較して技術的にはやや複雑なサービスであるため、活用するにはある程度の知識と経験が必要です。あらかじめ、AWSのセミナーを受講したり、マニュアルを読み込んだりといった予習をしておくとよいでしょう。

## Kinesisを利用してストリーミングデータを有効活用しよう

ここまで、この記事では、AWS Kinesisの概要や、料金、メリットなどについて解説しました。**Kinesisはリアルタイムでストリーミングデータやログデータなどの取得、分析で威力を発揮してくれます。**さらに複雑なストリーミング処理も対応が可能です。

初期費用や月額料金が不要で、利用したデータ量に応じた料金体系のため、コストパフォーマンスが優れています。他にEC2、S3やDynamoDB、Lambdaといったサービスと連携できます。ストリーミングダータのさまざまな活用ができるAWS Kinesis、ぜひ試してみてはいかがでしょうか。

AWSのサーバー提供サービスであるAmazon EC2とは？活用方法や料金体系等を解説！

AWS Kinesisは、リアルタイムでストリーミングデータの収集、処理、分析ができるフルマネージド型のデータ分析サービスです。リアルタイムの株価分析や顧客の購買分析など、活用用途は多数あります。この記事ではAWS Kinesisの概要やメリットなどを解説します。

AWS Kinesisはストリーミングデータの収集、処理、分析などに利用するAWSのサービス

ストリーミングデータとはリアルタイムで生成され、連続的に送信されるデータのこと

Kinesisはリアルタイムでストリーミングデータやログデータなどの分析で威力を発揮する

AWS Kinesisとは？メッセージキューサービスの概要や特徴を解説

AWSには「ENI」という仮想NICとも言えるサービスがあります。正式名称は「Amazon Elastic※ Network Interface」です。*AWS ENIは、VPC「 Virtual Private Cloud」内の仮想ネットワークインターフェースです。*

VPC内に作成したEC2インスタンスにアタッチされ、IPアドレスが付与されます。EC2インスタンスは単体ではIPアドレスを持っておらず、ENIを介してネットワーク情報が付与されます。ENIは、物理的な環境におけるNIC（Network Interface Card）のことです。

物理環境におけるNICと同じネットワークの設定を仮想的環境で行うことができます。﻿

この記事では、AWS ENIの概要や特徴、メリットとデメリット、手順や使い方、料金などについて解説していきます。﻿

※AWSのサービスにはよくElasticという単語がよく使われますが、AWSでは「Elastic」はオートスケールを指しており、リクエストの量に応じてサーバリソースが増減する様子を伸縮という言葉で表現しています。

【参考】：[Elastic Network Interface ｜Amazon Elastic Compute Cloud｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/using-eni.html)

Amazon VPCとは？AWS VPNとの違いもわかりやすく解説

AWS ENIは、Amazon EC2インスタンスにネットワーキング機能を提供する、仮想ネットワークインターフェースであり、以下のような特徴を持っています。1つずつ見ていきましょう。

物理環境では、ネットワークインタフェースの追加にはサーバに対してNICを挿す必要がありましたが、AWS ENIでは、ネットワークインタフェースを作成する場合に仮想インスタンスへのアタッチやデタッチをすべてWebブラウザ上で行えます。

**クラウド環境においては、ENIを必要に応じて自由に作成・アタッチできるため、ネットワーク設定の調整が柔軟に行えます。**具体的には、1つのEC2インスタンスに対して複数のENIをアタッチすることができます。

**AWS ENIでは1つのEC2インスタンスに対して、複数のENIをアタッチできるため、スケーラブルなネットワーク設計が可能です。**

例えば、ユーザからシステムへのアクセスはデフォルトネットワークで受けつけ、メンテナンスや管理のためのアクセスは、ENIで追加したネットワークに管理用のパソコンからアクセスするといった使い分けが可能になります。

AWS ENIはアタッチしたEC2インスタンスからデタッチし、別のインスタンスにアタッチすることができるなど、**移植性の高さが特徴の1つです。**インスタンスを移動したり、置き換えたりする場合には大変簡単で便利です。

AWS ENIではセキュリティグループを関連付けて、トラフィック制御を行ったり、ネットワークアクセス制御リスト（NACLs）を利用して、トラフィック制御のルールを適用したりして、さまざまなベストプラクティスを遵守することで、ENIの安全性を高めることができます。

【参考】：[Elastic Network Interface - Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/using-eni.html)

AWSでセキュリティグループを組むメリットと注意すべきポイント

## AWS ENIのメリットとデメリット

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