AWSが2026年5月13日、Amazon Redshiftに自社設計のArmベースチップ「AWS Graviton」を採用した新コンピュートインスタンス「RG」を発表し、データレイクへ直接クエリを投げる照会エンジンを統合した。
AWSは2026年5月13日、Amazon Redshiftに新コンピュートインスタンス「RG」を発表した。Armベースの自社設計チップ「AWS Graviton」を採用し、データレイク照会エンジンを統合した点が核となる。これにより、S3上のデータをウェアハウスへロードせず直接クエリできる。
前世代の「RA3」はコンピュートとストレージを分離する設計で、分析前にETLで取り込む運用が前提だった。RGはその前提を外す構成を公式に用意し、コンピュートをGravitonへ載せ替えて価格性能比の境界を動かす。RGの具体的な価格改善率やベンチマーク数値は参照ソースに明記がないため、移行効果は自社ワークロードでの実測が前提になる。
影響は、ETL削減とストレージ費圧縮を狙える国内データ基盤チームに及ぶ。RA3前提で固定化した構成は価格性能比の再評価を迫られる。AWSはRedshift Serverlessと合わせ、専有・サーバーレス・Graviton新世代という選択肢を並べ、SnowflakeやDatabricksとのレイクハウス競争で布陣を補強した。
この変化で何が要点か。図解と出典つきで一目で。
構造化された事実を最初に。誰が何をいつどこでなぜどのように。
Amazon Redshiftは2013年のサービス開始以来、Dense ComputeからRA3インスタンス、Redshift Serverlessへと世代を重ねてきた。データ量の増大とともに、構造化データを扱うデータウェアハウスとコスト効率の高いデータレイクを併用する組織が増加している。さらにAIエージェントの普及により、データウェアハウスへのクエリ量が人間の利用を大幅に上回るケースが生じ、運用コストの増大が課題となっていた。2026年3月にはBIダッシュボードやETLワークロードのクエリ速度を最大7倍改善するアップデートも実施されている。
AIエージェントによる大規模クエリ需要の増加を背景に、低レイテンシかつ低コストなデータ分析基盤の需要が高まっている。RGインスタンスはデータレイクとデータウェアハウスを単一エンジンで処理できるため、従来必要だったRedshift Spectrumの$5/TBスキャン料金が不要になり、コスト構造が大きく変わる。既存のRA3クラスターからの移行パスも整備されており、アプリケーションコードの変更なしに移行できる点も実務上の重要性が高い。
AWSは2026年5月13日、Amazon Redshiftの新コンピュートインスタンス「RG」を発表した。中身はArmベースの自社設計チップ「AWS Graviton」を採用したコンピュートと、データレイク照会エンジンの統合である。
Amazon Redshift introduces AWS Graviton-based RG instances with an integrated data lake query engine
上の見出しにある「integrated data lake query engine」とは、S3などに置いたデータをウェアハウスへ取り込まずに直接クエリできる仕組みのことだ。これまでは「分析する前にETLでRedshiftへロードする」という前段処理が前提だった。RGはその前提を外す構成を公式に用意し、コンピュートをGravitonへ載せ替えることで価格性能比の境界を動かす。データ基盤の費用構造そのものに関わる変更である。
前世代の「RA3」インスタンスは、コンピュートとストレージを分離し、S3を裏に持つマネージドストレージを用いる設計だった。
Amazon RA3 instances
新しいRGとの違いは大きく二つに整理できる。
なお本記事が参照したAWSの発表ソースには、RGの具体的な価格改善率やベンチマーク数値は明示されていない。移行効果は自社ワークロードでの実測が前提になる。
得をするのは、Redshiftを運用する国内のデータ基盤チームだ。S3データを直接照会できるため、ETLパイプラインの本数とウェアハウスのストレージ費を削る構成を選べる。
ETL運用に追われてきた実装者も恩恵を受ける。取り込み前提のジョブを減らせれば、維持・監視すべき処理の数そのものが減る。
一方で、RA3を最適と決めて固定化してきた既存パイプラインは、RGとの価格性能比の再評価を迫られる。移行の試算という作業が新たに発生する。
別建てでデータレイク照会のレイヤを組んでいたチームも、Redshift単体で照会が完結するなら外付け構成を維持する理由が薄れる。AWS自身は、ウェアハウスとデータレイクを単一エンジンで橋渡しし、SnowflakeやDatabricksとのレイクハウス系競争で選択肢を補強した。
立場別、明日から動ける一手。
自社の代表ワークロードでコストと実行時間を比較する。
なぜRGとRA3で同一クエリ負荷の価格性能比が変わるため
データレイク直接照会へ寄せる判断基準を、ETL削減で減る運用工数とストレージ費の観点で定義する。
S3データをロードせず直接照会した場合のクエリ実行時間と、従来のロード後照会との差を1つの定型クエリで測る。
データエンジニアやAWS利用者の関心は「RA3から乗り換える価格性能比のメリットがどれだけ出るか」と「S3を直接照会するエンジンが本番ワークロードでどこまで実用に耐えるか」に集まっている。発表ソースに具体的な価格改善率やベンチマーク数値の明示がないため、『Graviton採用は歓迎だが実数値を出してほしい』という実測待ちの慎重な声と、『ETLを減らせるならパイプラインを組み直したい』という前向きな反応が並ぶ構図になっている。
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