Catalogを様々な面で使ってきました。Zoneを実際にテストしてみると、今後のCatalog権限に関する業務を行う際に参考になりそうなので、このセッションを申し込みました。SessionでWorkshopセッションと似た形で行われました。実際にカタログをどのように管理し、DataZoneを通じてアクセスし、Redshiftでどのように活用できるのか、テスト環境が与えられ、1時間の間その内容を進める形で構成されました。1.データベースの生成:まず、Glueでカタログを利用するためにDatabaseを生成します。Crawlerを活用してS3に保存されているデータをカタログに登録することができます。Crawlerを実行すると、S3にあるファイルを読み込んで内部でカラム、データ型、保存パスなどの情報をメタデータとして保存し、Athenaや外部からデータをクエリできるように構成してくれます。intoしてデータを挿入することができます。into対象S3ファイルの構造が同じでなければなりません。Catalogに構成されているテーブルを照会することができます。DataZoneサービスは、データ生産者と消費者間のデータを公開、購読できる環境を作ります。各権限と需要に合わせてDataZoneにアップロードされているデータを購読して活用することができます。1.データをサブスクライブできる環境を作成プロバイダの立場でデータが保存されているRedshiftを活用してDatazoneに環境を生成します。環境が生成された後は、DataZoneで該当データベースのサブにあるテーブルリストを照会することができます。2.データ消費者の立場でサブスクリプションを要求するデータサブスクライバの立場で環境内に上がっているデータを活用するため、登録されているデータに対してサブスクリプションを要請します。3.サプライヤーの立場でサブスクリプション要求を承認しますデータプロバイダーが受信したリクエストを承認した場合、その後、消費者にアラームが送信され、そのデータセットを活用することができます。4.購読したデータを活用して分析しますサブスクリプションが完了すると、Datazoneで下記のようにRedshiftに接続できるウィンドウが表示され、Redshiftに接続された後、サブスクリプションしたデータセットがViewの形で照会できる環境が構成されます。セッションを終えて最近リリースされたDataZoneを実際に実践できる環境を使ってみることができました。Meshアーキテクチャの観点から、データプロバイダーと消費者、データ商品の概念が溶け込んでいるサービスだと思いました。今後、活用する事例が増え、サービスが整理されれば、様々な面でaws内のデータガバナンスを整理するのに活用できそうです。