AWS Data PipelineとKinesisの違いとは？

Amazon Web Servicesのようなウェブサービスは、データの保存方法を大きく変革し、ほとんどの組織がクラウドへの移行を選択しています。

AWSの影響力が高まるにつれ、企業はAWSデータパイプラインやAmazon Kinesisといったサービスを利用するようになっています。これらのサービスは、データベースのデータの収集、処理、分析、およびそれに基づいたアクションの実行に使用されます。

AWS データパイプライン:

AWS Data Pipelineは、データ変換とデータ移動を自動化できるオンラインサービスです。

簡単に言うと、これは、前の処理が正常に完了した後に実行される一連のアクティビティを定義するプロセスです。これにより、定義されたプロセスのステータスや概要をひと目で確認できます。

Amazon Kinesisは、複数のソースから大量のデータを収集し、数秒以内に処理・分析するために使用されます。

これにより、ウェブサイトのクリックストリーム、マーケティング情報、その他類似の情報など、リアルタイムのレポートを処理するアプリケーションのコードを簡単に記述できます。

Kinesisは、Data Streams、Data Firehose、Data Analyticsといったプラットフォームにさらに細分化されており、それぞれ相互に連携して動作します。

AWS Data Pipelineはデータを収集し、データ処理のための手順を作成します。一方、Amazon Kinesisでは、異なるソースからのデータをまとめて分析・処理することができます。

つまり、パイプラインモデルでは処理が段階的に行われるのに対し、Kinesisモデルではリアルタイムで処理が行われます。

AWS Data Pipelineはデータを収集、処理し、分析やさらなるアクションのためにAmazon S3などのツールに送信します。一方、Amazon Kinesis自体でも、受信した情報を処理、分析、およびそれに基づいたアクションを実行できます。

AWS Data Pipelineには、低頻度利用（月額約0.6ドル）と高頻度利用（アクティビティごとに月額約1ドル）の2つの料金モデルがあります。

AWSの無料利用枠を利用すれば、無料でサービスを開始することも可能です。

一方、Amazon Kinesisの場合は、シャード時間（1時間あたり約0.015ドル）またはPUTペイロードユニット（100万ユニットあたり約0.0185ドル）のいずれかを選択できます。

KinesisサービスはAWSの無料利用枠の対象外です。

AWS Data Pipelineは、ドラッグ＆ドロップ操作が可能なコンソールを備えているため、理解しやすく操作も簡単です。これらの操作のためにコードを書く必要はありません。

一方、Kinesisプラットフォームの場合は、ソフトウェア開発者の協力を得てコードを作成する必要があります。これらのコード自体は複雑ではありませんが、それでもある程度の技術的なサポートが必要になります。

Amazon Kinesisでは、データパフォーマンスをリアルタイムで分析できるため、結論を導き出しやすく、意思決定プロセスが容易になります。

一方、AWSデータパイプラインの場合は、分析のために他のソースに依存する必要があり、つまり意思決定のために他のプラットフォームに依存することになります。

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