AWS Glue

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

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、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。FitGapの要件チェックでは27項目中26項目に○(対応)で、カテゴリ48製品中5位の対応範囲です。FitGapの連携評価とセキュリティ評価はいずれもカテゴリ61製品中1位で、AWS上にデータ基盤を集約する企業では、接続範囲と統制面を合わせて検討しやすい製品です。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追従できる設計となっています。FitGapの機能性評価はカテゴリ61製品中5位、料金評価もカテゴリ61製品中5位です。処理量の変動が大きいデータ基盤では、機能範囲とコスト管理の両面から候補にしやすい製品です。

AWSデータ湖との連携

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。FitGapの連携評価はカテゴリ61製品中1位です。FitGapの要件チェックでも、データ取得方式、コネクタ網羅性、SaaSデータ抽出、オーケストレーション可視化がいずれも○(対応)で、AWS上のデータ湖を中心に周辺データを取り込みたい企業の比較材料になります。

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。FitGapの要件チェックでは、GUI変換デザイナ、データクレンジング、正規化・高度加工、変換ロジック再利用がいずれも○(対応)です。コード実装と画面操作を併用するチームでは、担当者のスキルに応じて作業範囲を分けやすい製品です。

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。FitGapの操作性評価はカテゴリ61製品中39位、導入しやすさ評価はカテゴリ61製品中31位です。専任のデータエンジニアが少ない企業では、初期設計や運用定着に必要な体制を事前に見積もることが重要です。

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。FitGapの連携評価はカテゴリ61製品中1位ですが、この評価は連携範囲そのものの強さを示すもので、マルチクラウド運用時の設計負荷をなくすものではありません。AWS以外の基盤を併用する企業では、接続先ごとの認証、監視、データ転送経路を個別に確認する必要があります。

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。FitGapの要件チェックでは、CDC（変更データキャプチャ）とデータ取得方式はいずれも○(対応)です。ただし、これらは更新データの取得方式や複数方式への対応を示すため、ミリ秒単位の処理要件がある場合は、別サービスとの役割分担まで含めて設計する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

AWS GlueのETLツールマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

AWS Glueの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows, MacOS

スマホ対応

シングルサインオン

対応言語

提供形態

クラウド

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

ETLツール

業務SaaS連携向けETL

基幹DB・社内データ統合向けETL

リアルタイムETL（ログ・イベント）

データ品質・監査重視ETL

コネクタ網羅性

データ取得方式

SaaSデータ抽出

ストリームデータ抽出

スキーマ変更検知

GUI変換デザイナ

SQL変換編集

データクレンジング

ワークフロー分岐

正規化・高度加工

変換ロジック再利用

自動マッピング

パラメータ管理

ELT変換実行

ロード最適化（Bulk/COPY/Upsert）

増分ロード

CDC（変更データキャプチャ）

並列実行制御

中間データ管理

オーケストレーション可視化

エラーレコード管理

エラーリカバリ

データリネージ

AWS Glueのプラン

AWS Glue

料金モデル: 従量課金

無料枠/トライアル: データカタログの無料枠（メタデータオブジェクト100万件/月、メタデータリクエスト100万件/月）。Schema Registry は追加料金なし。試用期間の明記なし。 代表的な料金例:

ETL ジョブ/インタラクティブセッション（標準）: $0.44 / DPU-時間（秒単位課金・最小1分）
ETL ジョブ（Flex）: $0.29 / DPU-時間（秒単位課金・最小1分）
データカタログメタデータ超過: $1.00 / 10万オブジェクト・月（100万件超過分） 割引/ディスカウント: リージョンにより単価が異なる。見積り依頼あり（公開のボリューム割引・年間契約の記載はなし）。

AWS Glueと比較されるサービス

AWS GlueはAWS上でデータの発見から準備、移動、統合までを扱えるサーバーレスのETLサービスで、ジョブ実行とData Catalogによるメタデータ管理を1つの基盤でまかなえる点が代表的な立ち位置です。DB移行が主目的ならAWS Database Migration Service、Azure基盤ならAzure Data Factory、Google CloudならGoogle Cloud Data Fusion、複数クラウドやSaaSを横断するエンタープライズ統合ならInformaticaが比較候補に挙がります。