413-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」APIとエンドポイント

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理論

API は、サービスが提供する機能や操作の集合です。例えば、データベースにクエリを実行したり、ユーザー情報を取得したりするためのメソッドを定義しています。

エンドポイント は、そのAPIが提供する機能にアクセスするための「入口」です。通常、エンドポイントはURL（またはURI）として表され、リクエストを送信する先となります。

以下は、APIとエンドポイントの違いを示す比較表です：

項目	API	エンドポイント
定義	アプリケーション間でデータを交換するためのインターフェース。リクエストやレスポンスのフォーマット、メソッド（GET、POSTなど）を定義。	APIにアクセスするための「入口」や「インターフェース」。通常、URLやURIで表される。
役割	異なるアプリケーションが通信するためのルールやプロトコルを提供する。	APIにリクエストを送るための特定のURL。APIが提供する機能にアクセスするための接点。
例	REST API, SOAP API, GraphQL APIなど。	`https://api.example.com/v1/resource`などのURL。
使用方法	APIを利用するためのリクエストやレスポンスの形式を決める。	リクエストを送信するために使用する具体的なURLやURI。
関係性	エンドポイントはAPIの一部であり、APIが提供する機能にアクセスするためにエンドポイントを利用する。	APIは複数のエンドポイントを提供することが多い。エンドポイントはAPIの具体的な利用方法を示す。

例えば、Amazon Aurora Data APIの場合、APIはデータベースにクエリを実行するための機能を提供しますが、そのAPIにアクセスするためにはエンドポイント（例えば、https://data-api.cluster-name.region.rds.amazonaws.com）を通じてリクエストを送る必要があります。

実践

略

一問道場

ある会社には、アプリケーションで使用されるAmazon Aurora PostgreSQL DBクラスターがあります。このDBクラスターには、1つの小さいプライマリインスタンスと3つの大きいレプリカインスタンスが含まれています。アプリケーションはAWS Lambda関数で実行されており、データベースのレプリカインスタンスに多くの短期間の接続を行い、読み取り専用操作を実行しています。

高トラフィックの期間中、アプリケーションは信頼性が低下し、データベースは接続が多すぎると報告します。高トラフィックの期間の頻度は予測できません。

どのソリューションがアプリケーションの信頼性を向上させるでしょうか？

A. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

B. DBクラスターのパラメータグループでmax_connections設定を増加させます。すべてのインスタンスを再起動します。Lambda関数を更新して、DBクラスターのエンドポイントに接続します。

C. DBクラスターでインスタンスのスケーリングを構成し、DatabaseConnectionsメトリックがmax_connections設定に近づいたときにスケーリングが発生するようにします。Lambda関数を更新して、Auroraリーダーエンドポイントに接続します。

D. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシのAurora Data APIの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

解説

この問題では、AWS Lambda関数がAmazon Aurora PostgreSQLデータベースクラスターに対して多くの短期間の接続を行うため、接続数が多すぎて信頼性が低下しているというシナリオです。特に、高トラフィック時に接続数が制限を超えてしまい、アプリケーションの動作が不安定になる問題が発生しています。

各選択肢の解説

A. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

解説: RDS Proxyは、データベース接続の管理を効率化するサービスです。特にLambdaなどのアプリケーションが頻繁に接続・切断を行う場合、接続プールを活用して効率的にリソースを管理します。RDS Proxyを使用することで、Lambda関数が直接データベースに接続する回数を減らし、接続の制限を避けることができます。これにより、アプリケーションの信頼性が向上します。

最適解: 高トラフィックの期間中でも接続数の管理が効率化され、接続の過負荷問題を解消できます。

B. DBクラスターのパラメータグループでmax_connections設定を増加させます。すべてのインスタンスを再起動します。Lambda関数を更新して、DBクラスターのエンドポイントに接続します。

解説: max_connectionsの設定を増加させることで、接続数の制限を緩和できますが、この方法はスケーラビリティの根本的な解決にはなりません。特に、Lambda関数が短期間に多くの接続を開いて閉じることが原因である場合、接続数を増やすだけでは、接続管理の負荷が軽減されるわけではありません。

不適切: 根本的な解決にはなりませんし、接続数の増加はコストを引き上げる可能性もあります。

C. DBクラスターでインスタンスのスケーリングを構成し、DatabaseConnectionsメトリックがmax_connections設定に近づいたときにスケーリングが発生するようにします。Lambda関数を更新して、Auroraリーダーエンドポイントに接続します。

解説: インスタンススケーリングを使用しても、接続数を超えた場合にリーダーエンドポイントに接続して読み取り専用の操作を行うことは一時的な解決策になります。しかし、根本的な問題は接続の管理です。スケーリングがトラフィックの急激な変動に追いつかないこともあります。

部分的解決: スケーリングの設定によりトラフィック負荷に対応することはできますが、接続プールを使用した効率的な接続管理には及びません。

D. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシのAurora Data APIの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

解説: Aurora Data APIはAurora Serverlessに関連しているもので、通常のAuroraインスタンスには適用されません。したがって、このオプションはAurora PostgreSQLには適用できません。

不適切: Aurora Data APIはAurora Serverless向けであり、通常のAuroraインスタンスには使用できません。

結論

最適解はAです。RDS Proxyを利用することで、接続管理を効率化し、Lambda関数が短期間で大量の接続を行う問題を解決できます。