Glueと Lambda の違いを徹底解説！初心者でも使い分けが分かる最短ルート

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glueとlambdaの違いを理解するための基本的な考え方

AWS GlueとAWS Lambdaは、名前を見ただけで似ているように思えるかもしれませんが、実際には全く違う目的で作られたサービスです。Glueはデータの取り込み・変換・保存といった大きなデータ処理を前提に設計され、データカタログを通じてメタデータを管理する機能も組み込まれています。Lambdaはイベントを起点に小さな処理をすぐに実行することを得意とする、いわば“すぐ走る”エンジンの役割を果たします。この両者を混同すると、実装が複雑になったり、費用が思わぬ形で膨らんだりすることがあります。したがって、まずはどの問題を解決したいのか、データの規模、処理の頻度、そして時点ごとのリアクション要件を整理することが重要です。
この考え方を頭に入れておくと、現場での設計判断がぐっと楽になります。

Glueはデータパイプラインの構成要素として、ジョブ定義・トリガー・スケジューラ・データカタログなどを提供します。大容量のファイルを夜間に処理して結果をデータ湖に格納する、あるいは更新の検知に応じて何度もステップを再実行する、そんなシナリオに最適化されています。Lambdaはイベントが起きた瞬間に処理を走らせる設計で、APIバックエンドやファイルの小規模な変換、リアルタイムのダッシュボード更新などに強いのが特徴です。ここでは両者の違いを理解するための根本的な設計思想を整理します。

コスト・運用の観点では、Glueはデータ量とジョブの実行時間に応じて課金される前払いと後払いの混成モデルを取り、長時間動かすパイプラインでコストメリットが出やすい一方、短時間の連携処理を大量に回すと割高になることがあります。 Lambdaは実行時間と実行回数に基づいて課金されるため、処理が短く回数が多い場合に最も安価に見えることが多いです。加えて、監視・デバッグの手間も異なり、Glueは大規模なジョブを一括管理するためのダッシュボードや依存関係の可視化が進んでいます。Lambdaは個々の関数単位でのトレースが中心になるため、分散したマイクロサービスの観点で扱いやすい反面、複雑な処理の全体像を把握するには別のツール連携が必要になる場合があります。

最後に、現場での判断基準としては“データ処理の規模”“リアルタイム性の要件”“開発・保守の体制”を軸に考えるのが吉です。大規模なデータを定期的に整形して長期的に参照するならGlue、イベントが起きた瞬間に結果を返す必要がある場面ならLambda、というように、2つの道具を使い分けるのが現代のデータ処理設計の基本形と言えるでしょう。

実務での使い分けケースとポイント

ケース1: 大量データのETLと日次バッチ処理などではGlueが有利です。データカタログを使えばメタデータの更新を自動で追跡でき、再実行時の再現性が高くなります。大量のファイルをS3に投入し、周期的にスクリプトを実行して変換・結合・保存を行います。ここではワークフローの信頼性と監視の一元化が最も重要となります。実運用ではジョブの失敗時の自動再実行、データ検証ルールの適用、アーカイブ方針の設定などを前もって設計しておくことが役に立ちます。

ケース2: イベント駆動の小規模処理やAPIのバックエンド処理、ファイルの即時変換などではLambdaが適しています。S3に新規ファイルがアップロードされた瞬間に処理を走らせ、結果を別のS3バケットへ保存する、あるいはデータベースに対して即時の更新を行う、こうした要件に最適です。ここでは「同時実行の制約」「コールドスタートの影響」「権限の最小化」などの観点を丁寧に設計することが大切です。 また、GlueとLambdaを組み合わせるハイブリッド戦略も現実にはよく使われます。例えば、日次の長時間処理はGlueで実行し、イベントレイヤーの前処理はLambdaで軽く抑える、などの設計です。

ピックアップ解説

最近、Lambdaを使って画像のリサイズ処理を組んでいたとき、同時アップロードの波が来るとスロットルがかかり、実行待ちが積み重なってしまいました。そんなときにGlueの資料を読んで、データ量のスケールに対する設計思想を再確認しました。結局、リアルタイム性が高い処理はLambda、データの大規模な集約や変換はGlue、という整理が最適解だと気づきました。小さな一歩を丁寧に設計していくと、全体の品質も安定します。

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