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キューに“名前シール”を貼って整理する機能。たとえば“注文処理用キュー”や“テスト用キュー”などと付ければ、大量のキューがあっても混乱しないし、コストの計算や削除時のミスを防ぐのにも役立つ。

S3にファイルが入ったら自動でSQSに“通知メッセージ”を送れるんだ。複数のサーバーがSQSを見ていれば、誰かがそのファイルを処理してくれる。イベント駆動の仕組みを作りやすくなるよ。

SNSが一斉送信したメッセージを、SQSで受け止めてあとでじっくり処理できる。多人数への連絡が必要な場合はSNSが得意だけど、順番待ちや再送処理にはSQSが向いている。組み合わせると便利さがぐんと上がるんだ。

使われていないEC2を格安で借りられる“スポット枠”をEMRでも利用して、コスト削減できるよ。ただし途中で“返して！”と奪われることもあるから、再実行が効く処理や一時的な計算にうまく活用する感じなんだ。

データを列ごとに整理して、分析クエリを高速でさばく“倉庫型データベース”だよ。大企業のデータ分析やBIツールと組み合わせるなど、まとめてがっつり調べたいときに向いている。AWSが運用を楽にしてくれるんだ。

Redshiftで動くサーバーの集まりだよ。リーダーノードとコンピュートノードに分かれて、大量のデータを手分けして保存・処理する。必要に応じてノードを増やすと、一気にパワーアップできるんだ。

S3にしまってあるデータを、わざわざRedshiftに全部コピーしなくても“直接SQLで読める”機能だよ。必要な部分だけS3から取り出して分析できるから、膨大なファイルでもコストや時間を節約できるんだ。

同時にアクセスが殺到したら“追加のスピンオフサーバー”を用意して処理を分担してくれる機能。例えば多くの人が同時にクエリを投げても、メインの処理を圧迫せずスムーズに結果を返せるんだ。

“計算する頭(コンピュート)”と“データをしまう場所(ストレージ)”を切り離して効率よく使える新しいノードタイプだよ。必要なときは計算力だけ増やすなど柔軟に拡張でき、データも安めに保管できるメリットがあるんだ。

データを列ごとにまとめて保存するから、大量データを分析するときに速くなるのが強みだよ。必要な列だけ読み込めばいいので無駄が減り、集計やフィルタが得意。これがRedshiftの高速性の大きな要因なんだ。