okpy

Pythonエンジニア兼テックリーダーが、多くのプロジェクトとチーム運営から得た実践的な知識を共有するブログです。

ETL革命: GCP Data Fusion vs AWS Glue

AWS Glue vs GCP Data Fusion: クラウドデータ統合・ETLサービスの比較分析


1. サービス概要

AWS Glue

AWS Glueは、Amazonが提供するフルマネージド型のETL(抽出・変換・ロード)サービスで、大規模なデータ処理とデータ統合を容易にすることができます。

AWS Glueの主な特徴

  • サーバーレスでのETL処理
    • インフラ管理不要で、スケーラブルなデータ処理が可能。
  • データカタログ機能
    • データをカタログ化し、AWSサービス間で統一したデータ管理を実現。
  • PythonとSparkをサポート
    • Python(PySpark)を使用した柔軟なデータ処理が可能。
  • 様々なデータソースと統合
    • S3、RDS、Redshift、DynamoDBなどと簡単に連携可能。

GCP Data Fusion

GCP Data Fusionは、Google Cloudが提供するフルマネージド型のデータ統合プラットフォームで、コードレスでのデータパイプライン構築が可能な点が特徴です。

GCP Data Fusionの主な特徴

  • コードレスなデータ統合
    • GUIベースのパイプライン作成機能により、ノンプログラミングでデータ統合が可能。
  • オープンソース(CDAP)ベース
  • リアルタイムデータ処理
    • バッチ処理だけでなく、ストリーミングデータ統合も対応。
  • Google Cloudサービスとのシームレスな統合
    • BigQuery、Cloud Storage、Cloud Spannerなどと連携可能。

2. 実際の導入事例と活用サービス

(1) AWS Glueの導入事例

Expedia(旅行予約プラットフォーム)

  • 利用目的:
    • 旅行データの統合と分析。
  • 連携サービス:
    • Amazon S3: データレイクの構築。
    • Amazon Redshift: BIデータウェアハウス。

Pfizer(製薬企業)

  • 利用目的:
    • 研究データの統合とAI分析。
  • 連携サービス:
    • AWS Lambda: データパイプラインの自動化。
    • Amazon SageMaker: 機械学習モデルの作成。

(2) GCP Data Fusionの導入事例

HSBC(国際金融機関)

  • 利用目的:
  • 連携サービス:
    • BigQuery: データ分析。
    • Cloud Dataflow: ストリームデータ処理。

Twitterソーシャルメディア企業)

  • 利用目的:
  • 連携サービス:
    • Looker: データの可視化。
    • Cloud Pub/Sub: メッセージングプラットフォーム。

3. AWS Glue vs GCP Data Fusion 総合比較

📝 機能別比較

比較項目 AWS Glue GCP Data Fusion
ETLの方式 コードベース(Python、Spark) コードレス(GUIベース)
データカタログ機能 あり(AWS Glue Data Catalog) なし(Google Cloud Data Catalogと統合)
リアルタイム処理 バッチ処理が中心 バッチ処理+ストリーミング処理
統合可能なデータソース AWSサービスとの統合が強力 Google Cloudサービスと統合が強力
学習コスト Python/Sparkの知識が必要 GUIベースで簡単に使用可能
価格モデル 処理時間ベースの従量課金 使用量ベースの従量課金

📊 数値による評価(10点満点)

評価項目 AWS Glue GCP Data Fusion
スケーラビリティ 9 10
パフォーマンス 8 9
リアルタイム対応 7 10
使いやすさ 7 10
クラウド統合 9 9
総合スコア(100点満点) 80 92

🔎 最終まとめ

  • AWS Glue は、PythonやSparkを活用した高度なETL処理が必要なエンタープライズ向け に最適。
  • GCP Data Fusion は、GUIベースのデータ統合とリアルタイム処理を求める企業 におすすめ。
  • カスタマイズ性を求めるならAWS Glueノーコードで簡単にETLを構築したいならGCP Data Fusion が最適な選択肢。