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理論

高トラフィックイベントにおけるAWSスケーリング戦略のポイント

高トラフィックが予想されるイベント(例: チケット販売)では、システムの可用性とスケーリングが重要です。以下は、関連する汎用的な知識をまとめたポイントです。

1. スケーリング戦略の選択

  • スケジュールスケーリング:
    • イベント日時が事前に分かっている場合に有効。
    • 定時にリソースを増加させ、イベント後に縮小する。
    • 使用例: Auto ScalingグループでのEC2インスタンスのスケールアウト。
  • 予測スケーリング:
    • 過去のデータをもとに需要を予測してスケールアウト。
    • 不確定要素が多い場合に適用。ただし、販売イベントなど急激なトラフィック増加には不向き。

2. Amazon Auroraの選択理由

  • スケーリングの柔軟性:
    • Auroraはリードレプリカの作成が高速で、必要に応じてリソースを迅速に拡張可能。
    • Multi-AZ構成により、高可用性を実現。
  • コスト効率:
    • AuroraはRDSよりもコスト効率が良い場合が多い。
    • イベント後にリードレプリカを縮小することで運用コストを削減。

3. リードレプリカの活用

  • リードレプリカは、読み取りトラフィックを分散させるために使用。
  • 大規模イベントでは、事前に大きなリードレプリカを作成し、必要に応じてフェイルオーバー。
  • イベント終了後はリードレプリカを縮小してコスト最適化。

4. イベントトリガーの自動化

  • Amazon EventBridge:
    • イベントスケジュールに基づいてAWSサービスをトリガー。
    • Lambdaを利用して、スケーリングやフェイルオーバーの自動化を実現。
  • AWS Step Functions:
    • 複雑なワークフローを自動化し、複数のLambda関数を並列実行可能。

5. その他の考慮事項

  • キャッシュ:
    • Amazon CloudFrontやElastiCacheを利用して、データベースへの負荷を軽減。
  • ヘルスチェック:
    • ELBやRoute 53のヘルスチェックを使用して、異常検知とリソース切り替えを確実に行う。

まとめ

高トラフィックイベントには、スケジュールスケーリングAurora Multi-AZ構成を組み合わせるのが効果的です。さらに、EventBridgeとLambdaを利用して、リソースの拡張・縮小を自動化することで、可用性とコスト効率を両立できます。

実践

一問道場

Question #374
あるライブイベント会社が、AWS上で運用するチケットアプリケーションのスケーリングソリューションを設計しています。このアプリケーションは、販売イベント中に利用率が非常に高くなります。各販売イベントは一度きりのイベントで、事前にスケジュールされています。このアプリケーションは、Auto Scalingグループ内のAmazon EC2インスタンスで実行されており、データベース層にはPostgreSQLを使用しています。
会社は、販売イベント中の最大限の可用性を確保するためのスケーリングソリューションを必要としています。
この要件を満たすソリューションはどれですか?
A. EC2インスタンスに予測スケーリングポリシーを使用する。データベースをAmazon Aurora PostgreSQL Serverless v2 Multi-AZ DBインスタンス(自動スケーリング可能なリードレプリカ付き)でホストする。販売イベント前にデータベースを事前ウォームアップするために、並列AWS Lambda関数を実行するAWS Step Functionsステートマシンを作成する。Amazon EventBridgeルールを作成して、ステートマシンを呼び出す。
B. EC2インスタンスにスケジュールスケーリングポリシーを使用する。データベースをAmazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ DBインスタンス(自動スケーリング可能なリードレプリカ付き)でホストする。販売イベント前に、より大きなリードレプリカを作成するAWS Lambda関数を呼び出すAmazon EventBridgeルールを作成する。そのリードレプリカにフェイルオーバーする。販売イベント後にリードレプリカをスケールダウンする別のEventBridgeルールを作成する。
C. EC2インスタンスに予測スケーリングポリシーを使用する。データベースをAmazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ DBインスタンス(自動スケーリング可能なリードレプリカ付き)でホストする。販売イベント前にデータベースを事前ウォームアップするために、並列AWS Lambda関数を実行するAWS Step Functionsステートマシンを作成する。Amazon EventBridgeルールを作成して、ステートマシンを呼び出す。
D. EC2インスタンスにスケジュールスケーリングポリシーを使用する。データベースをAmazon Aurora PostgreSQL Multi-AZ DBクラスターでホストする。販売イベント前に、より大きなAurora Replicaを作成するAWS Lambda関数を呼び出すAmazon EventBridgeルールを作成する。そのAurora Replicaにフェイルオーバーする。販売イベント後にAurora Replicaをスケールダウンする別のEventBridgeルールを作成する。

解説


Dの内容

  • EC2: スケジュールスケーリングで事前にスケールアウトを計画。
  • データベース: Aurora PostgreSQL Multi-AZ DBクラスタを使用。
  • EventBridge: Lambdaを活用して事前に大きなリードレプリカを作成し、販売イベント中にフェイルオーバー。イベント終了後にリードレプリカを縮小。

Dが正解となる理由

  1. スケジュールスケーリングの有効性
      • 販売イベントは日時が事前に分かっているため、予測スケーリングよりもスケジュールスケーリングが適切。
      • これにより、イベント開始前に必要なリソースを確保できる。
  1. Aurora PostgreSQLの強み
      • AuroraはRDSよりもスケーリングが柔軟で、高可用性や自動バックアップなどの利点がある。
      • Multi-AZ構成により、フェイルオーバー時にも高い可用性が確保される。
  1. 事前リードレプリカ作成とフェイルオーバー
      • EventBridgeとLambdaを使用することで、リードレプリカの作成を自動化。
      • フェイルオーバーによって、より大きなリードレプリカを主要インスタンスとして利用可能。
      • イベント後にリードレプリカを縮小することでコスト最適化も実現。
  1. 予測スケーリングより確実
      • 販売イベントはトラフィックのピークが急激であるため、事前スケールアウトが必要。
      • 予測スケーリングは履歴データに依存するため、イベント特有の急激な増加に対応しきれない可能性がある。

他の選択肢と比較

  • A: Aurora Serverless v2は非常に柔軟だが、予測スケーリングの適用がイベントには向かない。
  • B: RDSはAuroraに比べてスケールアウトが遅く、販売イベントのような即応性が求められる場面には適さない。
  • C: Aと同様に予測スケーリングがボトルネックとなる可能性がある。

結論

  • Dが正解である理由:
    • 販売イベントの特性(日時が事前に決まっている、トラフィック急増)がスケジュールスケーリングとAuroraの組み合わせに最適である。
    • リードレプリカを事前に拡張し、フェイルオーバーする戦略は、イベント中の可用性を最大化しつつ、コスト最適化も可能にする。
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