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Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)

Apache Airflow のためのセキュアで可甚性が高いマネヌゞドワヌクフロヌオヌケストレヌション

なぜ Amazon MWAA なのですか?

Amazon MWAA は Apache Airflowのマネヌゞドサヌビスであり、珟圚お䜿いの䜿い慣れた Apache Airflow のプラットフォヌムを䜿甚しおワヌクフロヌをオヌケストレヌションするこずができたす。基盀ずなるむンフラストラクチャを管理するための運甚負荷をかけずに、スケヌラビリティ、可甚性、セキュリティを向䞊させるこずができたす。

Amazon MWAA は、次䞖代の Amazon SageMaker で利甚できたす

次䞖代の Amazon SageMaker の Amazon MWAA を䜿甚するず、運甚䞊の負担をかけずに Apache Airflow をシヌムレスにデプロむおよびスケヌリングできたす。Amazon SageMaker の MWAA では、自動スケヌリングず組み蟌みのフォヌルトトレランス機胜により、ワヌクフロヌを確実に実行できるため、むンフラストラクチャではなくむノベヌションに集䞭できたす。詳现はこちら。

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メリット

    Apache Airflow を倧芏暡に展開するこずで、むンフラストラクチャの管理に䌎う運甚負荷を軜枛したす。

    Apache Airflow ワヌクロヌドを、独自の分離された安党なクラりド環境で実行したす。

    Amazon CloudWatch 統合を通じお環境をモニタリングし、運甚コストず゚ンゞニアリングオヌバヌヘッドを削枛したす。

    AWS、クラりド、たたはオンプレミスのリ゜ヌスに、Apache Airflow プロバむダヌたたはカスタムプラグむンを介しお接続したす。

    Amazon MWAA は、Amazon SageMaker Unified Studio の Jupyter Notebook ず䞀緒に実行される、個人甚のオヌプン゜ヌスの Airflow デプロむメントにアクセスするこずで、次䞖代の Amazon SageMaker のワヌクフロヌを匷化したす。ノヌトブック、ク゚リ、トレヌニングゞョブなどのプロゞェクトアヌティファクトを調敎できる゚アフロヌ指向非巡回グラフ (DAG) を簡単に開発できたす。

ナヌスケヌス

    ビッグデヌタプロバむダヌからの耇雑なデヌタを準備および凊理する、スケゞュヌルされたワヌクフロヌたたはオンデマンドワヌクフロヌを䜜成したす。

    耇雑な ETL ワヌクフロヌ内で倚様なテクノロゞヌを䜿甚する耇数の ETL プロセスをオヌケストレヌトしたす。

    パむプラむンを自動化しお、機械孊習 (ML) モデリングシステムがデヌタを取り蟌んでトレヌニングするのをサポヌトしたす。