これは、smava のプリンシパル データ アーキテクトである Alex Naumov が共同執筆したゲスト投稿です。
スマバ社 はドイツの大手金融サービス会社の 20 つであり、消費者にとって個人ローンを透明性、公平性、手頃な価格で提供しています。 smava はデジタル プロセスに基づいて、XNUMX 以上の銀行からの融資オファーを比較します。このようにして、借り手は、デジタル化された効率的な方法で、自分にとって最も有利な取引を迅速に選択できます。
smava は、市場のリーダーになるためにデータに基づいた意思決定を信じ、活用しています。データ プラットフォーム チームは、会社のすべての部門と支店にデータ製品を提供することで、smava でのデータ主導の意思決定をサポートする責任を負います。部門には、エンジニアリングからセールス、マーケティングまでのチームが含まれます。支店は、B2C ローン、B2B ローン、以前は B2C 住宅ローンなどの商品ごとに多岐にわたります。社内で使用されるデータ製品には、ユーザー ジャーニー、運用レポート、マーケティング キャンペーンの結果などからの洞察が含まれます。データ プラットフォームは、60 日あたり平均 XNUMX 件のクエリを処理します。データ量は XNUMX 桁の TB 単位であり、ビジネスとデータ ソースの進化に伴って着実に増加しています。
smava のデータ プラットフォーム チームは、コスト効率を維持しながらスケールアップとスケールダウンの柔軟性を維持しながら、さまざまな SLA を持つ関係者にデータを提供するという課題に直面していました。日次レポートの作成には最大 3 時間かかり、日中に再計算が必要になるとビジネス上の意思決定に影響を及ぼしました。セルフサービス分析を高速化し、データに基づいたイノベーションを促進するには、どのチームでも分散型で独自にデータ製品を作成できる方法を提供するソリューションが必要でした。データ製品を作成および管理するために、smava は以下を使用します。 Amazonレッドシフト、クラウド データ ウェアハウス。
この投稿では、smava が次の方法を使用してデータ プラットフォームを最適化した方法を示します。 AmazonRedshiftサーバーレス および AmazonRedshiftデータ共有 予測不可能なワークロードに対する適切なサイジングの課題を克服し、価格パフォーマンスをさらに向上させます。最適化により、smava は以前の分析インフラストラクチャと比較して最大 50% のコスト削減と最大 XNUMX 倍の高速レポート生成を実現しました。
ソリューションの概要
データ駆動型企業として、smava は分析ユースケースを強化するために AWS クラウドに依存しています。顧客に最高の取引とユーザー エクスペリエンスを提供するために、smava は次の方針に従っています。 最新のデータアーキテクチャ スケーラブルで耐久性のあるデータ ストアとしてのデータ レイクと、分析処理とデータ消費のための専用データ ストアを使用する原則です。
smava は、さまざまな外部および内部データ ソースからデータをデータ レイク上のランディング ステージに取り込みます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (アマゾンS3)。データを取り込むために、smava はカスタム スクリプトによって補完された一般的なサードパーティの顧客データ プラットフォームのセットを使用します。
データが Amazon S3 に到着すると、smava は AWSグルー データカタログとクローラ 利用可能なデータを自動的にカタログ化し、メタデータをキャプチャし、すべてのデータ資産をクエリできるインターフェイスを提供します。
データ レイク上の生の資産にアクセスする必要があるデータ アナリストが使用する アマゾンアテナは、アドホック クエリを使用した探索のためのサーバーレスでインタラクティブな分析サービスです。組織全体のすべての部門による下流での利用のために、smava のデータ プラットフォーム チームは、次のとおり厳選されたデータ製品を準備します。 抽出、ロード、変換 (ELT) パターン。 smava は、Amazon Redshift をクラウド データ ウェアハウスとして使用して、データを変換、保存、分析します。 AmazonRedshiftスペクトラム SQL を使用して、データ レイクから構造化データおよび半構造化データを効率的にクエリおよび取得します。
スマバはそれに続きます データ保管庫のモデリング Raw Vault、Business Vault、Data Mart の各ステージを使用して、エンド消費者向けのデータ製品を準備する方法論。 Raw Vault は、データ ソースから直接ロードされたオブジェクトを記述し、データ レイク内のランディング ステージのコピーを表します。 Business Vault には、Raw Vault から取得されたデータが入力され、ビジネス ルールに従って変換されます。最後に、データは特定のビジネス分野に向けた特定のデータ製品に集約されます。これは データ市場 ステージ。 Business Vault ステージと Data Mart ステージのデータ製品が消費者に提供されるようになりました。 smava は、ビジネス インテリジェンス、データ視覚化、さらなる分析に Tableau を使用することにしました。データ変換は次のように管理されます。 DBT ワークフローのガバナンスとチームのコラボレーションを簡素化します。
次の図は、最適化前の高レベルのデータ プラットフォーム アーキテクチャを示しています。
データ プラットフォーム要件の進化
smava は、XNUMX つのデータ ステージすべてをホストする単一の Redshift クラスターから始まりました。彼らは、プロビジョニングされたクラスター ノードを選択しました。 RA3型 リザーブドインスタンス (RI) コストの最適化のために。データ量が前年比 53% 増加するにつれて、さまざまな分析ワークロードの複雑さと要件も増加しました。
smava は、クラスターの適切なサイズを設定し、 Amazon Redshift の同時実行スケーリング ピーク時のワークロードに対応します。さらに、smava は、イノベーションのペースを高めるために、セルフサービスで独自のデータ製品を作成するオプションをすべてのチームに提供したいと考えていました。集中管理されるデータ製品との干渉を避けるために、分散型製品開発環境は厳密に分離される必要がありました。データ プラットフォーム チームが厳選したさまざまな製品段階の分離にも、同じ要件が適用されました。
データ共有と Redshift サーバーレスによるアーキテクチャの最適化
進化する要件を満たすために、smava は、単一のプロビジョニングされた Redshift クラスターを複数のデータ ウェアハウスに分割し、各ウェアハウスが異なるステージを提供することでワークロードを分離することを決定しました。さらに、smava は Business Vault に新しいステージング環境を追加し、既存の製品パイプラインを妨げるリスクなしに新しいデータ製品を開発しました。データ プラットフォーム チームの集中管理されたデータ製品との干渉を避けるために、smava は追加の Redshift クラスターを導入し、分散ワークロードを分離しました。
smava は、複雑なデータ レプリケーション パイプラインを管理せずにワークロードの分離を実現する、すぐに使えるソリューションを探していました。
の発売直後 赤方偏移データ共有 2021 年に機能が強化されたとき、データ プラットフォーム チームは、これが探していたソリューションであると認識しました。 smava はデータ共有機能を採用し、プロデューサー クラスターからのデータを異なるコンシューマー クラスター上で読み取りアクセスできるようにし、各コンシューマー クラスターが異なるステージで機能します。
Redshift データ共有により、データをコピーすることなく、Redshift クラスター間で即時、きめ細かく、高速なデータ アクセスが可能になります。データへのライブ アクセスが提供されるため、ユーザーはデータ ウェアハウスで更新される最新かつ一貫した情報を常に確認できます。データ共有を使用すると、同じまたは異なる AWS アカウント内およびリージョン間で Redshift クラスターとライブデータを安全に共有できます。
Redshift データ共有により、smava はデータをレプリケートすることなく、データ ワークロードを個々のコンシューマー クラスターに分離することでデータ アーキテクチャを最適化できました。次の図は、単一の Redshift クラスターを複数のクラスターに分割した後の高レベルのデータ プラットフォーム アーキテクチャを示しています。
smava は、セルフサービス データ マートを提供することで、ユーザーがデータのあらゆる側面にアクセスできるようにすることで、データの民主化を強化しました。また、データ発見、アドホック分析、プロトタイピング、成熟したデータ製品のライフサイクル全体の運用のための一連のカスタム ツールもチームに提供しました。
個々のクラスターから運用データを収集した後、データ プラットフォーム チームはさらなる最適化の可能性を特定しました。Raw Vault クラスターには 24 時間年中無休で安定した負荷がかかっていましたが、Business Vault クラスターは毎晩のみ更新されました。コストを最適化するために、smava は 一時停止および再開機能 Redshift でプロビジョニングされたクラスターの数。これらの機能は、特定の時間に利用可能にする必要があるクラスターに役立ちます。クラスターが一時停止されている間、オンデマンド課金は一時停止されます。クラスターのストレージのみに料金が発生します。
一時停止および再開機能は、smava のコスト最適化に役立ちましたが、クラスター操作をトリガーするために追加の操作オーバーヘッドが必要でした。さらに、開発クラスターは、勤務時間中にアイドル時間が発生する可能性がありました。これらの課題は、2022 年に Redshift Serverless を採用することで最終的に解決されました。Data Platform チームは、Business Data Vault ステージのクラスターを Redshift Serverless に移行することを決定しました。これにより、データ ウェアハウスの料金を使用時のみ、確実かつ効率的に支払うことができるようになります。
Redshift Serverless は、変動するワークロード、アイドル時間のある定期的なワークロード、スパイクのある定常状態のワークロードなど、コンピューティング ニーズの予測が難しい場合に最適です。さらに、新しいワークロードや同時ユーザーの増加により使用需要が進化するにつれて、Redshift Serverless は適切なコンピューティング リソースを自動的にプロビジョニングし、データ ウェアハウスは手動介入を必要とせずにシームレスかつ自動的にスケールします。データ共有は、Redshift Serverless と RA3 ノードを備えたプロビジョニングされた Redshift クラスターの間で双方向でサポートされているため、smava アーキテクチャーを変更する必要はありません。次の図は、Redshift Serverless への移行後の高レベルのアーキテクチャ設定を示しています。
smava は、トランクベースの開発手法を採用し、シームレスな CI/CD パイプラインを通じて Redshift Serverless と dbt の利点を組み合わせました。 Git リポジトリ上の変更は、自動的にテスト ステージにデプロイされ、自動統合テストを使用して検証されます。このアプローチにより、開発者の効率が向上し、運用までの平均時間が数日から数分に短縮されました。
smava は、プロビジョニングされた Redshift データ ウェアハウスとサーバーレスな Redshift データ ウェアハウスの両方を利用するアーキテクチャと、ワークロードを分離するデータ共有機能を採用しました。ニーズに合わせて適切なアーキテクチャ パターンを選択することで、smava は次のことを実現できました。
- データ パイプラインを簡素化し、運用オーバーヘッドを削減します。
- 機能のリリース時間を数日から数分に短縮
- アイドル時間を削減し、ワークロードのサイズを適切に設定することで、価格パフォーマンスを向上させます。
- 元のセットアップコストの 50% で、最大 XNUMX 倍高速なレポート生成 (高速な計算と高度な並列化) を実現します。
- データへのアクセスを民主化することで、すべての部門の俊敏性を高め、データ主導の意思決定をサポートします。
- すべての部門にわたるチームにセルフサービス データ機能を公開し、カスタマー ジャーニー全体をカバーする A/B テスト機能を強化することで、イノベーションの速度を向上します。
現在、smava のすべての部門は利用可能なデータ製品を使用して、データ主導で正確かつ機敏な意思決定を行っています。
将来のビジョン
将来的には、smava は運用指標に基づいてデータ プラットフォームの最適化を継続する予定です。彼らは、セルフサービス データ マート クラスターなど、よりプロビジョニングされたクラスターをサーバーレスに切り替えることを検討しています。さらに、smava は ELT オーケストレーション ツールチェーンを最適化し、実行される並列データ パイプラインの数を増やしています。これにより、プロビジョニングされた Redshift リソースの使用率が向上し、コスト削減が可能になります。
データ製品作成のための分散型セルフサービスの導入により、smava は、 データメッシュアーキテクチャ。将来的に、データ プラットフォーム チームは、サービス ユーザーのニーズをさらに評価し、フェデレーション データ ガバナンスのようなさらなるデータ メッシュ原則を確立する予定です。
まとめ
この投稿では、smava が Redshift サーバーレスとデータ共有機能を使用して環境とワークロードを分離することで、データ プラットフォームを最適化した方法を示しました。これらの Redshift 環境はインフラストラクチャと適切に統合されており、オンデマンドで柔軟に拡張でき、可用性が高く、最小限の管理作業で済みます。全体として、smava はパフォーマンスを 50 倍向上させながら、プラットフォームの総コストを XNUMX% 削減しました。さらに、レポート生成時間については既存の SLA を維持しながら、運用オーバーヘッドを最小限に抑えました。さらに、smava は市場投入までの時間を短縮するセルフサービスのデータ製品機能を提供することで、イノベーションの文化を強化しました。
Amazon Redshift の機能について詳しく知りたい場合は、最新のリンクを参照することをお勧めします。 AWS イベントチャンネルの Amazon Redshift セッションの新機能 最近サービスに追加された機能の概要を確認します。を探索することもできます。 セルフサービスの実践的な Amazon Redshift ラボ ガイド付きの方法で主要な Amazon Redshift 機能を試すことができます。
さらに深く掘り下げることもできます Redshiftサーバーレスの使用例 および データ共有のユースケース。 さらに、以下をチェックしてください。 データ共有のベスト プラクティス そしてその方法を発見してください Redshift データ共有によりコストとパフォーマンスを最適化した他の顧客 独自のワークロードのインスピレーションを得るために。
本が好きな方はぜひチェックしてみてください Amazon Redshift: 決定版ガイド (オライリー著)では、著者が Amazon Redshift の機能を詳しく説明し、対応するパターンとテクニックについての洞察を提供します。
著者について
アレックス・ナウモフ smava GmbH のプリンシパル データ アーキテクトであり、データ部門で変革プロジェクトを指揮しています。 Alex は以前、通信、銀行、エネルギー、金融などの幅広い分野で、さまざまな技術スタックを使用し、さまざまな国でコンサルタントおよびデータ/ソリューション アーキテクトとして 10 年間働いていました。彼はデータと、組織をデータドリブンで最高の組織に変革することに大きな情熱を持っています。
鄭玲麗 AWS の世界的な専門組織でビジネス開発マネージャーとして働いており、DACH 地域の顧客が Amazon 分析サービスから最大限の価値を引き出すことができるようサポートしています。データ分析、AI、ML に重点を置いたエネルギー、オートメーション、ソフトウェア業界で 12 年以上の経験を持つ彼女は、デジタル変革を通じて顧客が具体的なビジネス成果を達成できるよう支援することに専念しています。
アレクサンダースピバク AWS のシニア スタートアップ ソリューション アーキテクトで、EMEA 北部全域の B2B ISV 顧客を重点的に担当しています。 AWS に入社する前は、ソフトウェア開発やアーキテクチャにおけるさまざまな役割を含む、金融サービス関連のコンサルタントとして働いていました。彼は、データ分析、サーバーレス アーキテクチャ、効率的な組織の構築に情熱を注いでいます。
この投稿は、シニア アナリティクス ソリューション アーキテクトの David Greenshtein によって技術的な正確性がレビューされました。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-smava-makes-loans-transparent-and-affordable-using-amazon-redshift-serverless/
- :持っている
- :は
- :どこ
- $UP
- 10
- 100
- 12
- 125
- 20
- 2021
- 2022
- 60
- a
- できる
- 私たちについて
- アクセス
- データへのアクセス
- こちらからお申し込みください。
- 従った
- アカウント
- 精度
- 正確な
- 達成する
- 達成
- 越えて
- Ad
- 追加されました
- 添加
- NEW
- さらに
- 対処する
- 管理
- 採択
- 採用
- 利点
- 手頃な価格の
- 後
- 使い勝手のいい
- AI
- アレックス
- アレクサンダー
- すべて
- 許す
- ことができます
- また
- 常に
- Amazon
- Amazon Webサービス
- 間で
- an
- 分析
- アナリスト
- 分析的
- 分析的
- 分析論
- 分析します
- および
- どれか
- 適用された
- アプローチ
- 建築の
- 建築
- です
- AS
- 側面
- 資産
- At
- 著者
- 著者
- 自動化
- 自動的に
- オートメーション
- 利用できます
- 平均
- 避ける
- AWS
- B2B
- B2C
- バンキング
- 銀行
- ベース
- BE
- になる
- き
- と考えています
- 利点
- BEST
- の間に
- 請求
- ブログ
- 本
- 借り手
- 両言語で
- 支店
- 持って来る
- ビジネス
- 事業開発
- ビジネス・インテリジェンス
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- by
- キャンペーン
- 缶
- 機能
- 機能
- キャプチャー
- 例
- カタログ
- 挑戦する
- 課題
- 変更
- 課金
- チェック
- 選択する
- 選択する
- 選んだ
- クラウド
- クラスタ
- 環境、テクノロジーを推奨
- 収集
- 組み合わせた
- 企業
- 会社
- 比べ
- コンプリート
- 複雑な
- 複雑さ
- 計算
- 同時
- 考えると
- 整合性のある
- コンサルタント
- consumer
- 消費者
- 消費
- 続ける
- 対応する
- 費用
- コスト削減
- コスト
- 国
- カバー
- 作ります
- 作成
- 創造
- 文化
- キュレーション
- カスタム
- 顧客
- 顧客データ
- Customers
- daily
- データ
- データアクセス
- データ分析
- データレイク
- データ共有
- データの可視化
- データウェアハウス
- データウェアハウス
- データ駆動型の
- デイビッド
- 中
- 日
- 特価
- 分権化された
- 決定しました
- 意思決定
- 決定
- 減少した
- 専用の
- より深い
- 決定的な
- 配信する
- 需要
- 民主化
- 民主化
- 部門
- 部署
- 展開
- 詳細
- 開発する
- 開発者
- 開発
- DID
- 異なります
- 難しい
- デジタル
- 方向
- 直接に
- 発見する
- 発見
- ダイビング
- do
- ドメイン
- ダウン
- 間に
- 各
- 効率
- 効率的な
- 効率良く
- 努力
- EMEA
- 可能
- end
- エネルギー
- 婚約
- エンジニアリング
- 環境
- 確立する
- エーテル(ETH)
- 評価する
- イベント
- 進化
- 進化
- 進化する
- 既存の
- 体験
- 実験
- 探査
- 探る
- 外部
- 直面して
- フェア
- スピーディー
- 速いです
- 好調
- 特徴
- 特徴
- 最後に
- ファイナンス
- ファイナンシャル
- 金融業務
- 柔軟性
- フレキシブル
- フォーカス
- 焦点
- フォロー中
- 次
- 消費者向け
- 以前は
- フォワード
- 育てる
- から
- フル
- 機能性
- さらに
- さらに
- 未来
- 生成する
- 世代
- ドイツ
- 取得する
- Gitの
- 与える
- GmBH
- ガバナンス
- 素晴らしい
- 成長しました
- 成長
- 成長性
- ゲスト
- ゲストのポスト
- ガイド
- ガイド付きの
- 持っていました
- 実践的な
- 起こる
- 持ってる
- 持って
- he
- 助けました
- 助け
- ハイレベル
- より高い
- 非常に
- host
- HOURS
- 認定条件
- HTML
- HTTPS
- 理想
- 特定され
- アイドル
- 説明する
- 影響を受けた
- 改善します
- in
- include
- 含めて
- 増える
- 増加した
- 個人
- 産業を変えます
- 情報
- インフラ関連事業
- 革新的手法
- 内部
- 洞察
- インスピレーションある
- インスタンス
- インスタント
- 統合された
- 統合
- インテリジェンス
- 相互作用的
- 興味がある
- インタフェース
- 干渉
- 干渉する
- 内部
- 介入
- に
- 導入
- 導入
- 概要
- 分離された
- 分離
- isv
- IT
- 旅
- キー
- 湖
- 着陸
- 土地
- 起動する
- リーダー
- 主要な
- リード
- 学習
- wifecycwe
- ような
- LINE
- ライブ
- ライブデータ
- 負荷
- ローン
- ローン
- 探して
- 製
- 保守
- make
- 作る
- 作成
- 管理します
- マネージド
- マネージャー
- 管理する
- 方法
- マニュアル
- 多くの
- 市場
- マーケットリーダー
- マーケティング
- 成熟した
- 大会
- メッシュ
- 方法論
- メトリック
- 最小
- 分
- ML
- 他には?
- さらに
- 住宅ローン
- 最も
- の試合に
- すなわち
- 必要
- 必要とされる
- ニーズ
- 新作
- いいえ
- ノード
- ノース
- 今
- 数
- オブジェクト
- of
- オファー
- on
- オンデマンド
- ONE
- の
- オペレーティング
- オペレーショナル
- 業務執行統括
- 最適化
- 最適化
- 最適化
- 最適化
- オプション
- or
- 編成
- 注文
- 組織
- 組織
- オリジナル
- その他
- その他
- でる
- が
- 全体
- 克服する
- 概要
- 自分の
- 平和
- 並列シミュレーションの設定
- 情熱
- 情熱的な
- パターン
- パターン
- 一時停止
- 一時停止
- 支払う
- ピーク
- 以下のために
- パフォーマンス
- periodic
- 個人的な
- 個人ローン
- パイプライン
- プラン
- プラットフォーム
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 人気
- 人口
- ポスト
- 潜在的な
- 電力
- 予測する
- 好む
- 準備
- 準備する
- 前
- 前に
- 校長
- 原則
- 事前の
- ラボレーション
- 処理
- プロデューサー
- プロダクト
- 製品開発
- 生産
- 製品
- プロジェクト(実績作品)
- プロトタイピング
- 提供します
- 提供
- は、大阪で
- 提供
- クエリ
- すぐに
- 範囲
- Raw
- 読む
- 最近
- 最近
- 認識
- 推奨する
- 減らします
- 電話代などの費用を削減
- 縮小
- 削減
- 地域
- 地域
- リリース
- 残った
- レプリケーション
- レポート
- 各種レポート作成
- レポート
- 倉庫
- 表し
- 必要とする
- の提出が必要です
- 要件
- 要件
- リソース
- 責任
- 結果
- 履歴書
- 日
- 右
- リスク
- 役割
- ルール
- ラン
- セールス
- セールスとマーケティング
- 同じ
- 貯蓄
- ド電源のデ
- 規模
- 秤
- スケーリング
- スクリプト
- シームレス
- シームレス
- しっかりと
- セルフサービス
- シニア
- 別
- 切り離す
- サーバレス
- 仕える
- サービス
- サービス
- サービング
- セッション
- セッションに
- シェアする
- シェアリング
- 彼女
- 表示する
- 示されました
- 作品
- 簡単な拡張で
- 簡素化する
- So
- ソフトウェア
- ソフトウェア開発
- 溶液
- ソリューション
- 解決します
- 調達
- ソース
- 専門家
- 特定の
- スピード
- スパイク
- SQL
- スタック
- ステージ
- ステージ
- ステージング
- ステークホルダー
- 開始
- スタートアップ
- 滞在
- 着実
- 手順
- ストレージ利用料
- 店舗
- 店舗
- 強化された
- 強化
- 構造化された
- テーマ
- そのような
- サポート
- サポート
- 支援する
- サスペンド
- タブロー
- 取り
- 有形
- チーム
- チーム
- テク
- 技術的
- テクニック
- 電気通信
- test
- テスト
- より
- それ
- 未来
- アプリ環境に合わせて
- それら
- ボーマン
- 彼ら
- サードパーティ
- この
- それらの
- 千
- 三
- 介して
- 時間
- <font style="vertical-align: inherit;">回数</font>
- 〜へ
- 一緒に
- 取った
- 豊富なツール群
- トータル
- に向かって
- 最適化の適用
- 変換
- 変換
- 変換
- 変換
- トランスペアレント
- トリガー
- 下
- 予測できない
- 最新
- 更新しました
- 使用法
- つかいます
- 中古
- ユーザー
- 操作方法
- users
- 使用されます
- 利用
- 検証済み
- 値
- 変数
- 多様
- さまざまな
- ボールト
- 可視化
- ボリューム
- ボリューム
- wanted
- 倉庫
- ました
- 見ている
- 仕方..
- 方法
- we
- ウェブ
- Webサービス
- WELL
- した
- この試験は
- いつ
- which
- while
- 誰
- ワイド
- Wikipedia
- 意志
- 無し
- 働いていました
- ワークフロー
- ワーキング
- 営業時間
- 作品
- ワークショップ
- 年
- 年
- 貴社
- あなたの
- ユーチューブ
- ゼファーネット