何を学ぶか
実務では 何がこの仕組みの入口になるか？ を先に確認する。設定値だけでなく、入力と出力の境界を明確にする。
Athenaで監査ログをSQL解析する
S3上のログをCatalog経由でSQL検索し、スキャン量と結果出力を意識して調査する。
TL;DR — この章で学ぶこと
- AthenaはCatalogのテーブルを読む
- WHEREで読むデータを絞る
- 結果出力先とコストを管理する
01AthenaはCatalogのテーブルを読む
何がこの仕組みの入口になるか？ — AthenaはCatalogのテーブルを読むを、構成図の矢印から読み解く。
02WHEREで読むデータを絞る
どのサービスが責任を持つか？ — WHEREで読むデータを絞るを、構成図の矢印から読み解く。
何を学ぶか
実務では どのサービスが責任を持つか？ を先に確認する。設定値だけでなく、入力と出力の境界を明確にする。
03結果出力先とコストを管理する
失敗時にはどこへ戻る／進むか？ — 結果出力先とコストを管理するを、構成図の矢印から読み解く。
何を学ぶか
実務では 失敗時にはどこへ戻る／進むか？ を先に確認する。設定値だけでなく、入力と出力の境界を明確にする。
結論
- AthenaはS3を直接テーブル化するのではなく、Glue Data Catalogのテーブル定義を使ってファイルを読む。
- 対象日時・prefix・パーティションをWHERE句で絞る。SELECT *のまま広い期間を読むと、調査のたびに不要なデータまでスキャンする。
- クエリ結果もS3へ出る。結果出力場所、保持、アクセス権を決め、監査基盤そのものの運用対象にする。