概要

silpa-das-analytics は、Data & Analyticsエンジニアリングに特化した個人リポジトリで、AWSのマネージドサービスを利用したスケーラブルなデータ取り込み〜キュレーション（Curated）までのパイプライン設計に重点を置いています。READMEからは、増分取り込み（incremental ingestion）やスキーマ正規化、Glue + PySparkを用いたETL、Parquet形式での最適化、データ品質チェック、自動化ワークフローの構築に強みがあることが読み取れます。実運用で求められる信頼性（再試行、冪等性）やコスト最適化にも配慮した設計思想がうかがえます。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 1
メインの言語: 未指定

主な特徴

AWS Glue、Athena、Lambda、S3 を中心としたフルマネージドなデータパイプライン設計
PySpark / Python を用いたETLとParquet形式での最適化（列指向・圧縮）
増分取り込み・スキーマ正規化・再試行ロジックなど、実運用を意識した信頼性設計
データ品質と自動化ワークフロー（ジョブオーケストレーション）への言及

技術的なポイント

READMEの記載に基づくと、本リポジトリは「スケーラブルで堅牢な分析用データ基盤」をAWS上で実現するための経験と設計方針を示しています。以下はその技術的な注目点と実践的な示唆です。

Glue + PySparkアプローチ:
- AWS Glue（サーバーレスETL）とPySparkの組合せは、大量データの変換・集約に適しており、動的フレームやDataFrame APIを使い分けることで柔軟性を確保できます。Glueジョブはジョブブックマークやスケール設定で増分処理とコスト管理が可能です。
増分取り込みとスキーマ正規化:
- 増分取り込みパターン（ファイルベースの差分、タイムスタンプ/ウォーターマーク、CDCの利用）は、データ量を抑えつつ低レイテンシで更新を取り込むのに必須。スキーマ変化に対してはスキーマ検出→正規化（列追加・型変換・nullableハンドリング）→Parquet出力という流れが実用的です。
フォーマット最適化（Parquet等）:
- 列指向フォーマット（Parquet）と適切な圧縮（Snappyなど）、パーティショニング戦略により、Athenaによる分析クエリの高速化とコスト削減が図れます。パーティションは日付やイベント種別などで設計し、パーティションプルーニングを意識します。
再試行性・冪等性、データ品質:
- 再試行ロジックやジョブを何度実行しても結果が同じになる設計（upsert/merge戦略、ステージング領域の明確化、チェックポイント）を組み込むことで運用安定性が向上します。またデータ品質チェック（null率、ユニーク制約、期待スキーマ検証）をパイプラインに組み込むことで早期検出が可能です。
オーケストレーションと監視:
- ジョブのオーケストレーション（Step Functions、Managed Workflows for Apache Airflow、Glue Workflows等）や、CloudWatch/ログ集約、アラート設計は運用の要。メトリクス（処理時間、処理件数、失敗率）を可視化して、コストとパフォーマンスのトレードオフを管理します。
セキュリティとコスト最適化:
- S3バケット設計（ライフサイクル、アクセス制御）、Glueジョブのメモリ/DPUチューニング、Athenaのクエリ最適化（必要カラムの選択、パーティション利用）などがコスト削減に直結します。IAMロール最小権限の付与やエンドツーエンドの暗号化も実運用で重要です。

これらはREADMEのキーワード（Glue、Athena、PySpark、Parquet、増分取り込み、データ品質、自動化）から導かれる実践的な指針であり、個人の知見を体系化したナレッジベースとして有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file

まとめ

実運用を念頭に置いたAWSベースのデータエンジニアリング知見を集約したリポジトリです。

リポジトリ情報：

名前: silpa-das-analytics
説明: Data & Analytics Engineer | AWS Glue • Athena • PySpark | Building scalable ingestion & curated analytics pipelines
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/silpa-das-analytics/silpa-das-analytics
オーナー: silpa-das-analytics
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/72536361?v=4

READMEの抜粋：

Hi, I’m Silpa 👋

Data & Analytics Engineer building scalable, reliable analytics platforms on AWS.

🔹 Focused on data ingestion, transformation, curated datasets, and automation
🔹 Strong AWS stack: Glue, Athena, Lambda, S3
🔹 Python | PySpark | SQL | Parquet | Data Quality

💼 What I Build

Incremental ingestion frameworks with robust retry & schema normalization
End-to-end Glue + PySpark pipelines for curated analytics outputs
Automated workflows that reduce manual eff…

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