300-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」Athena port

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理論

あるアプリケーションやシステムが依存している他のシステムやコンポーネントを、アプリケーション本体と一緒に同時に移行することを指します。これにより、移行後に依存関係が解消されないことによる問題（通信の遅延、データの不整合、アプリケーションの動作不良など）を防ぐことができます。

1. アプリケーションの依存関係の特定

アプリケーションをAWSに移行する際、アプリケーションが依存している他のサービスやコンポーネントを特定することが非常に重要です。これには以下の要素が含まれます：

データベース: アプリケーションがデータベースに依存している場合、データベースも同時に移行しないとシステムの整合性が崩れる。

外部サービス/API: サードパーティのサービスや内部APIが依存関係に含まれる場合、これらも同時に移行し、通信の問題を避ける必要があります。

2. 移行ツールの活用

AWSでは、依存関係を特定し、効率的に移行するために以下のツールが利用できます：

AWS Migration Hub: アプリケーションとその依存関係を可視化し、移行計画を立てるための中心的なツール。

AWS Application Discovery Service: 移行対象のインフラの依存関係を収集・分析するツール。

Network Access Analyzer: サーバー間の通信を分析し、依存関係を特定。

3. 同時移行の重要性

依存関係があるシステムを別々に移行すると、アプリケーションがデータベースに接続できない、外部APIとの通信に遅延が生じるなどの問題が発生する可能性があります。これを防ぐために、関連する全てのコンポーネントを一緒に移行することが推奨されます。

4. レイテンシとパフォーマンスの管理

移行時には、低レイテンシや高パフォーマンスが求められる依存関係もあります。例えば、ポート1000で通信を行うカスタムIPベースのプロトコルを使用するシステムでは、レイテンシが問題になるため、依存関係を同時に移行することが重要です。

Amazon Athenaでのデータ探索とクエリの活用

Amazon Athenaは、Amazon S3に格納されたデータに対してSQLクエリを実行するためのサービスです。Athenaはサーバーレスで運用されるため、インフラの管理が不要で、大量のデータに対して迅速にクエリを実行できます。Athenaを使ってサーバー間で転送されるデータを探索する方法について解説します。

1. Athenaの基本機能

Athenaは、S3に保存された構造化データ（CSV、Parquet、ORCなど）に対してクエリを実行できるサービスです。データはあらかじめS3にアップロードされ、Athenaを用いて直接SQLでクエリを実行できます。Athenaの特徴は以下の通りです：

サーバーレス: サーバーのセットアップや管理が不要で、クエリを実行するたびに必要なリソースが動的に提供されます。

SQLサポート: 標準的なSQLを使用してデータをクエリでき、熟練したDBAやアナリストがすぐに活用できます。

低コスト: クエリ実行ごとに課金されるため、使用した分だけのコストが発生します。

2. データ探索の有効化

Athenaを用いてデータ探索を行うためには、対象となるデータを事前にS3に保存し、Athenaにてクエリ可能な形式に変換しておく必要があります。例えば、サーバー間で転送されるデータ（例えばネットワークのログや通信データ）をAthenaで探索する場合、以下の手順が必要です：

データの収集と保存: サーバー間の通信データ（例えば、サーバーログやアクセスログ）をCloudWatch Logs、VPC Flow Logs、または他のソースからS3に送信します。このデータはAthenaで直接クエリできる形式に変換する必要があります。

Athenaテーブルの作成: Athenaでクエリを実行するためには、S3上のデータを参照するためのテーブルを作成します。例えば、サーバーログの形式に合わせて、CREATE EXTERNAL TABLE文を使用してテーブルを定義します。

データ探索の有効化: Athenaで「データ探索」を有効にするには、まずS3バケットからデータを指定し、クエリを実行できるように準備します。この時、ネットワークアクセスデータや通信データを含むログファイルなどを、Athenaで検索可能な形式に変換しておきます。

クエリ実行: Athenaでクエリを実行し、特定のポート（この場合はポート1000）で通信するサーバーを特定することができます。例えば、次のようなSQLクエリを使って、ポート1000で通信しているサーバーを検索します。

このクエリにより、ポート1000で通信しているサーバーやその通信履歴を特定できます。

3. Athenaの利用シナリオ

Athenaは、特に以下のシナリオに役立ちます：

ネットワークトラフィックの分析: サーバー間でどのようなデータがやり取りされているかを分析し、依存関係を特定する。

通信パターンの可視化: どのサーバーがどのサーバーと通信しているか、または特定のポート（例：ポート1000）で通信しているサーバーを特定する。

トラブルシューティング: 通信の遅延やネットワーク障害を調査する際に、どのサーバーが原因となっているのかを特定する。

4. ネットワークアクセスアナライザー（Network Access Analyzer）との併用

AWSでは、Network Access Analyzerを使ってサーバー間の通信を可視化することもできます。これにより、特定のポート（例：ポート1000）で通信しているサーバーを迅速に特定できます。AthenaとNetwork Access Analyzerを組み合わせることで、より精度高く依存関係を把握できます。

5. ネットワーク依存関係の移行計画

移行計画において、ポート1000で通信するサーバーを特定することは重要です。アプリケーションの移行時に、依存関係を同時に移行しないと通信の断絶やレイテンシの問題が生じる可能性があります。Athenaを使用して、どのサーバーが低レイテンシの通信を必要とするかを事前に把握し、同時に移行する必要があるサーバーを特定できます。

結論

Athenaを使ったデータ探索は、ネットワークトラフィックやサーバー間の依存関係を特定するために非常に強力なツールです。ポート1000のようなカスタムプロトコルで通信を行うサーバーを特定し、移行計画を立てる際に重要な情報を得ることができます。これにより、移行後のシステムでの問題を未然に防ぎ、スムーズな移行を実現することができます。

結論

アプリケーションの依存関係を特定し、それらを同時に移行することは、移行後のシステムの整合性とパフォーマンスを保つために非常に重要です。AWSのツールを活用して依存関係を可視化し、適切な移行戦略を立てることが求められます。

実践

略

一問道場

質問 #300

トピック 1

ある企業が複数のアプリケーションをAWSに移行する計画を立てています。しかし、企業は自社のアプリケーション全体を十分に把握していません。アプリケーション群は、物理サーバーと仮想マシン（VM）が混在しています。移行対象のアプリケーションの一つには、レイテンシに敏感な多くの依存関係があり、企業はそれらのすべてを特定していません。ただし、低レイテンシの通信には、ポート1000で動作するカスタムのIPベースのプロトコルが使われていることは把握しています。企業は、アプリケーションとその依存関係を同時にAWSに移行し、低レイテンシインターフェースも同時にAWSに移動させたいと考えています。企業はAWS Application Discovery Agentをインストールして数ヶ月間データを収集してきました。

企業がアプリケーションとその依存関係を特定のフェーズで移行するために必要な手順として、最も適切なものはどれですか？

A. AWS Migration Hubを使用して、アプリケーションをホストしているサーバーを選択し、ネットワークグラフを可視化して、アプリケーションとやり取りしているサーバーを見つけます。次に、Amazon Athenaでデータ探索を有効にし、サーバー間で転送されるデータをクエリして、ポート1000で通信するサーバーを特定します。その結果に基づいて移行グループを作成します。

B. AWS Application Migration Serviceを使用して、アプリケーションをホストしているサーバーを選択し、ネットワークグラフを可視化して、アプリケーションとやり取りしているサーバーを見つけます。その後、Application Migration Serviceでテストインスタンスを起動して受け入れテストを行い、問題がなければそのサーバーを基に移行グループを作成します。

C. AWS Migration Hubを使用して、アプリケーションをホストしているサーバーを選択し、Network Access Analyzerでデータ探索を有効にします。その後、Network Access Analyzerコンソールを使ってポート1000でアクセスしているサーバーを見つけ、移行グループを作成します。

D. AWS Migration Hubを使用して、アプリケーションをホストしているサーバーを選択し、AWS Application Discovery Agentを使ってAmazon CloudWatchエージェントをサーバーにプッシュします。収集されたCloudWatchログをAmazon S3にエクスポートし、Athenaでクエリしてポート1000で通信するサーバーを特定し、移行グループを作成します。

解説

この問題の解説では、AWSでのアプリケーションの依存関係を特定して、移行グループを作成するための最適な方法を選ぶことが求められています。特に、低レイテンシの通信に使用されるポート1000を基に依存関係を特定する方法が重要です。

正解: A

選択肢Aは最も適切なソリューションです。この選択肢では、次のように依存関係を特定します:

AWS Migration Hubを使用してサーバーを選択: まず、アプリケーションをホストしているサーバーを選択します。

ネットワークグラフを可視化: サーバー間の相互作用を示すネットワークグラフを使用して、どのサーバーがアプリケーションと通信しているかを特定します。

Amazon Athenaでデータ探索を有効にする: Athenaを使用して、サーバー間で転送されるデータをクエリします。これにより、ポート1000で通信するサーバーを特定できます。

移行グループの作成: Athenaで得られた結果を基に移行グループを作成し、必要なサーバーを一度に移行できるようにします。

この方法は、特定の通信ポート（ポート1000）に基づいて依存関係を特定するため、レイテンシに敏感な依存関係を把握しやすく、効率的に移行を進めることができます。

他の選択肢の分析

B. AWS Application Migration Service: この選択肢では、テストインスタンスを使用して受け入れテストを実施することを提案していますが、ネットワーク依存関係の特定には適していません。また、依存関係の調査や移行に必要な詳細な情報を得るためには、AthenaやNetwork Access Analyzerの方が適切です。

C. Network Access Analyzer: この選択肢はNetwork Access Analyzerを使用していますが、ポート1000に関連する依存関係を特定するためには、Athenaを使ったデータ探索の方が効果的です。また、Network Access Analyzerはネットワークアクセスの可視化には優れていますが、アプリケーションの依存関係を全体的に捉えるためには不十分です。

D. Amazon CloudWatchエージェント: CloudWatchエージェントを使ってログを収集し、Athenaでクエリする方法もありますが、ログの収集と解析のための手順が増え、効率的ではありません。また、直接的なネットワーク通信の把握には向いていないため、選択肢Aの方が優れています。

結論

選択肢Aが最も効率的で適切な方法です。AWS Migration Hubでサーバーを選択し、ネットワークグラフを可視化して依存関係を明確にし、Athenaで通信データをクエリすることで、ポート1000で通信するサーバーを特定し、移行グループを迅速に作成できます。このアプローチは、依存関係を特定し、移行作業を最適化するために最も効果的です。