data-analytics

データ分析図ジェネレーター

クイックスタート： データソースを定義 → 取り込み／ETL アイコンを宣言 → ストレージ／ウェアハウスに接続 → BI／可視化を追加 → ```plantuml フェンスで囲みます。

⚠️ IMPORTANT: 必ず ```plantuml または ```puml のコードフェンスを使用してください。```text は絶対に使用しないでください。図としてレンダリングされません。

重要なルール

• すべての図は @startuml で始まり、@enduml で終わります
• データパイプラインでは left to right direction を使用します（Source → Ingest → Transform → Store → Visualize）
• 分析、データベース、ストレージのアイコンには mxgraph.aws4.* ステンシル構文を使用します
• デフォルトの色は自動的に適用されるため、fillColor や strokeColor を指定する必要はありません
• パイプラインのステージをグループ化するには、rectangle "Zone" { ... } または package "Layer" { ... } を使用します
• 有向フローには -->、非同期／ストリーミングフローには ..>（破線）を使用します

ステンシルの完全なリファレンス： 利用可能な 9500 以上のアイコンについては、stencils/README.md を参照してください。

Mxgraph ステンシル構文

mxgraph.aws4.<icon> "Label" as <alias>

分析と ETL のステンシル

カテゴリ	ステンシル	用途
クエリエンジン	athena, athena_data_source_connectors	S3 データに対するサーバーレス SQL
ETL	glue, glue_crawlers, glue_data_catalog, aws_glue_data_quality, aws_glue_for_ray	データ統合とカタログ化
ストリーミング	kinesis, kinesis_data_streams, kinesis_data_firehose, kinesis_data_analytics, kinesis_video_streams	リアルタイムのデータストリーミング
MapReduce	emr, emr_engine, emr_engine_mapr_m3, emr_engine_mapr_m5	ビッグデータ処理（Spark、Hive）
データウェアハウス	redshift, redshift_ra3, redshift_streaming_ingestion, redshift_ml	列指向の分析用ウェアハウス
検索	opensearch_service_data_node, opensearch_ingestion, cloudsearch	全文検索とログ分析
BI	quicksight	ダッシュボードと可視化
データレイク	lake_formation, s3, glacier, glacier_deep_archive	ガバナンスされたデータレイクストレージ
カタログ	datazone_custom_asset_type, data_exchange	データガバナンスと共有
Kafka ストリーミング	msk, msk_connect	マネージド Kafka ストリーミング

データベースのステンシル

カテゴリ	ステンシル	用途
リレーショナル	aurora, aurora_instance, rds, rds_instance, rds_mysql_instance, rds_postgresql_instance	トランザクションデータベース
NoSQL	dynamodb, dynamodb_table, dynamodb_global_secondary_index, dynamodb_stream	キー値ストアとドキュメントストア
グラフ	neptune	グラフデータベース
インメモリ	elasticache, elasticache_for_redis, elasticache_for_memcached	キャッシュとセッションストア
ドキュメント	documentdb, documentdb_with_mongodb_compatibility	ドキュメントデータベース
台帳	quantum_ledger_database	不変のトランザクションログ
ワイドカラム	keyspaces	Cassandra 互換

接続タイプ

構文	意味	用途
A --> B	実線の矢印	バッチデータフロー／API 呼び出し
A ..> B	破線の矢印	ストリーミング／非同期／CDC
A -- B	実線	双方向同期
A --> B : "label"	ラベル付き接続	データ形式や量を説明

簡単な例

@startuml
left to right direction
mxgraph.aws4.s3 "Data Lake\n(S3)" as s3
mxgraph.aws4.glue "Glue\nETL" as glue
mxgraph.aws4.redshift "Redshift" as rs
mxgraph.aws4.quicksight "QuickSight" as qs

s3 --> glue
glue --> rs
rs --> qs
@enduml

データ分析アーキテクチャの種類

種類	用途	主要ステンシル	例
データレイク	中央集約型の生データストア	s3, lake_formation, glue, athena	data-lake.md
リアルタイムストリーミング	イベントストリーム処理	kinesis, msk, lambda_function, opensearch_service	real-time-streaming.md
データウェアハウス	スタースキーマ分析	redshift, glue, quicksight	data-warehouse.md
ETL パイプライン	抽出・変換・ロード	glue, glue_crawlers, glue_data_catalog, s3	etl-pipeline.md
ログ分析	中央集約型ログ管理	kinesis_data_firehose, opensearch_service, lambda_function	log-analytics.md
ML 特徴量ストア	特徴量エンジニアリングパイプライン	glue, s3, athena, emr	ml-feature-pipeline.md
CDC パイプライン	データベース変更キャプチャ	dynamodb_streams, kinesis, lambda_function, redshift	cdc-pipeline.md
マルチソース BI	データベース横断レポーティング	aurora, dynamodb, redshift, quicksight	multi-source-bi.md