AWS Glue

目次

AWS Glueとは

AWS Glueは、Amazon Web Services社が提供するフルマネージドのETLツールで、クラウド上でのビッグデータ処理を支援します。サーバーレス環境で動作するため運用管理の負担が軽減され、低コストでの長時間稼働が可能で、大量データのバッチ処理に適しています。標準でSparkエンジンを使用した分散処理を実行し、高い拡張性を備えているため、データレイク構築や機械学習基盤としても活用できます。AWS Glue Data Catalogを通じたメタデータ管理機能やイベント駆動によるジョブ実行にも対応しており、S3上のデータレイク構築をはじめとするAWSエコシステム内でのデータ活用を促進します。一方で、AWS以外のシステムへの接続については限定的な面があるため、既にAWSを利用している企業や、基盤をAWSに統一することを検討している企業にとって特に適したソリューションと考えられます。

強み

サーバーレスによる自動スケーリング

AWS Glueはフルマネージドのサーバーレス型ETLサービスとして、処理負荷に応じて計算リソースを自動的に拡張・縮小します。ジョブ実行中に必要な分だけワーカーを動的に割り当て、処理の進行に合わせてリソースを追加・解放することで、ピーク時の性能を確保しながら無駄なコストを抑えることが可能です。インフラ管理やチューニング作業を必要とせず、大規模なデータ処理に対応でき、データ量の増加にも柔軟に追従できる設計となっています。

AWSデータ湖とのシームレス連携

AWS Glueはデータカタログを内蔵し、Amazon S3やRedshiftといったAWS上の各種データストアと密接に統合されています。クローラ機能によりスキーマを自動収集・管理でき、Athenaなどから即座にクエリ可能な環境を構築できます。また、Glue Studioではビジュアルなパイプライン設計が可能で、LambdaやCloudWatchイベントと組み合わせたジョブスケジューリングにも対応しており、AWS上で統合的なデータ基盤を構築する際に活用できます。

コード派からノーコード派まで対応

AWS Glueは、コードベースとビジュアルベースの両方の開発スタイルに対応しています。データエンジニアはPythonやSparkのスクリプトを直接編集・実行でき、ノートブック環境で対話的に処理を開発することもできます。一方、プログラミングに不慣れなユーザー向けには、Glue DataBrewというGUIツールが提供されており、250以上の定型変換をクリック操作で適用できます。これにより、コードを書くことなくデータクレンジングや変換といったデータ準備作業を完結することが可能です。

注意点

学習コストが高い

AWS GlueはSparkベースのエンジンを採用しているため、PythonやSparkの知識が不足している場合、使いこなせるようになるまでに一定の時間を要する傾向があります。ノーコード志向の他のデータ統合サービスと比較すると、より専門的な技術知識を持つエンジニア向けの設計となっており、操作に習熟するまでのラーニングカーブがやや大きい点に留意が必要です。

AWSサービスへの依存

AWS Glueは、AWS上で完結するサービスとして設計されているため、AWS以外の外部サービスや他クラウドプラットフォームとの直接連携には適さない場合があります。他のAWSサービスとは緊密に統合されており、AWS環境内での利用には多くのメリットがある一方で、マルチクラウド環境での運用を検討する際には、特定のクラウドベンダーへの依存度が高まるロックインのリスクについても考慮しておく必要があるでしょう。

リアルタイム処理に不向き

AWS Glueはバッチ処理を前提としたETL基盤として設計されているため、ミリ秒単位のリアルタイムデータ連携には適していません。ストリーミングデータを扱う場合は、別途Amazon Kinesisなどのサービスと組み合わせる必要があります。このため、リアルタイム性を重視するデータ処理基盤を構築する際には、アーキテクチャ設計において注意が必要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2025年8月 FitGap調査

AWS GlueのETLツールマーケットシェア

シェア

事業規模

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