Amazon Athena

サービス概要

主な特徴

• 01

  サーバーレスアーキテクチャ

  インフラのセットアップや管理が一切不要です。クエリの実行に必要なリソース分だけ課金されるシンプルな料金体系です。

• 02

  標準SQLによるクエリ

  AWS Management Consoleから数回の操作でAmazon S3のデータに対して標準SQLのアドホッククエリを実行し、数秒で結果を得られます。

• 03

  Apache Sparkのサポート

  Apache Sparkを使ったインタラクティブなデータ分析をリソースの計画・設定・管理なしに実行できます。PythonでSparkアプリケーションを開発し、結果を直接受け取ることができます。

• 04

  自動スケーリングと並列実行

  クエリを並列で自動的にスケールして実行するため、大規模なデータセットや複雑なクエリでも高速な結果を提供します。

• 05

  多様なデータソースへの接続

  Amazon S3のデータレイク、オンプレミス、マルチクラウド環境にあるリレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、カスタムデータソースに対して単一のSQLクエリで分析できます。

• 06

  ML・BIツールとの統合

  SQLクエリやPythonでMLモデルを活用でき、異常検知、顧客コホート分析、売上予測などの複雑なタスクを簡素化します。BI・機械学習ツールとのインテグレーションもサポートしています。

主なユースケース

1. 1

   ログ処理とアドホック分析

   Amazon S3に保存されたログデータに対して標準SQLでアドホッククエリを実行し、迅速にインサイトを得られます。大規模データセットでも並列処理により高速な結果を返します。

2. 2

   機械学習を活用した高度な分析

   SQLクエリ内でMLモデルを使用し、異常検知や顧客コホート分析、売上予測などの複雑な分析タスクを実行できます。

3. 3

   マルチクラウド・オンプレミスデータの統合分析

   S3上のデータだけでなく、オンプレミスやマルチクラウド環境のデータソースに対しても単一のSQLクエリで横断的に分析できます。Azure Synapse Analyticsのデータをクエリし、Amazon QuickSightで結果を可視化することも可能です。

4. 4

   インタラクティブなデータアプリケーション開発

   データレイク、オンプレミス、クラウドストア上のデータを活用したインタラクティブな高度分析アプリケーションを構築できます。Amazon SageMaker Unified Studio上でチームとリアルタイムに共同作業することも可能です。

最近のアップデート

1. 2026/11/10重要度：通常

   Amazon Athena がシステムテーブルを導入——クエリ実行履歴をIcebergテーブルとして自動収集し、可観測性・監査・利用分析に活用可能

   • クエリ完了後、数分以内に利用データが system tables として利用可能になります。
   • 利用データは Amazon S3 Tables 上にサービス管理・読み取り専用の Iceberg テーブルとして保存されます。

   詳細記事

利用可能リージョン

公式ドキュメント

• サービス紹介ページaws.amazon.com/athena/（新しいタブで開く）
• 開発者ガイドdocs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html（新しいタブで開く）

関連サービス

• Amazon Simple Storage Service
• Amazon SageMaker