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书籍
理論
1. サーバーレスアーキテクチャ
- AWS Lambdaは、サーバーレスなコンピューティングサービスで、コードの実行に必要なインフラの管理を不要にします。Lambdaはイベント駆動型で、指定されたイベントが発生すると自動的にコードが実行されるため、リソースをオンデマンドで使用でき、コストを削減できます。
- サーバーレスアーキテクチャは、スケーリングが自動で行われ、使った分だけ課金されるため、リソースを効率的に使用でき、運用コストを最適化できます。
2. データベースのTTL（Time-to-Live）機能
- DynamoDBのTTL属性は、指定された期限が過ぎると自動的にデータを削除する機能です。この機能は、データが一定の期間後に不要になる場合に非常に役立ち、データの管理を自動化します。コンテストのように一時的なデータを取り扱う場合、TTLを活用することで不要なデータを手動で削除する手間を省けます。
- TTLを使うことで、データが期限切れとなった際にコストが発生するのを防ぎ、データの保持が最小限に抑えられるため、ストレージコストを削減できます。
3. スケーラブルなデータストレージ
- Amazon DynamoDBは、高速でスケーラブルなNoSQLデータベースです。高い可用性を誇り、大規模なデータストレージに対応しており、トランザクションを扱う場面でも強力です。特に、スケールアップやスケールダウンが必要な場合、DynamoDBは効率的に対応できます。
- DynamoDBは、低レイテンシーで高いスループットを提供するため、大規模なWebアプリケーションや一時的なデータ保存に適しています。
4. AWS Fargate
- AWS Fargateは、コンテナ化されたアプリケーションの実行にサーバーレスなコンテナ管理サービスです。インフラの管理なしにコンテナを実行でき、アプリケーションのスケーラビリティや高可用性を簡単に達成できます。Fargateを使うことで、計算リソースを効率的に管理でき、運用負担が軽減されます。
- サーバーレスであるため、必要なコンテナリソースだけを消費し、無駄なコストが発生しません。
5. コスト効率の高いアーキテクチャ設計
- コスト削減のためには、使用するリソースを最適化する必要があります。例えば、不要なデータを早期に削除する、サーバーレスサービスを使用してリソースを動的にスケールする、データベースのTTL機能を使ってデータの寿命を管理する、などが効果的です。
- 定期的に使用状況を監視し、不要なリソースを削減することも、コスト管理の重要な手段です。
これらの知識は、コストを最適化しつつ効率的なシステムを構築するために役立ちます。特に、サーバーレスアーキテクチャやTTL機能、スケーラブルなデータベースの組み合わせは、効率的で柔軟なシステム設計において非常に有用です。
実践
略
一問道場
問題 #433
ある会社はAWSでオンラインコンテストを実施するためのモバイルアプリを使用しています。コンテスト終了時にランダムに当選者を選びます。コンテストは時間の長さが変動しますが、コンテストが終了した後はデータを保持する必要はありません。会社はカスタムコードを使用して、Amazon EC2インスタンスでコンテストデータを処理し、当選者を選びます。EC2インスタンスはアプリケーションロードバランサーの背後で実行され、コンテストのエントリーはAmazon RDS DBインスタンスに保存されます。会社は、コンテストの実行コストを削減するための新しいアーキテクチャを設計する必要があります。
どのソリューションが最もコスト効率よく要件を満たしますか？
A. コンテストエントリーの保存をAmazon DynamoDBに移行します。DynamoDB Accelerator（DAX）クラスタを作成します。コードをAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS)コンテナとして書き換え、Fargate起動タイプを使用します。コンテスト終了時にDynamoDBテーブルを削除します。
B. コンテストエントリーの保存をAmazon Redshiftに移行します。コードをAWS Lambda関数として書き換えます。コンテスト終了時にRedshiftクラスタを削除します。
C. Amazon ElastiCache for RedisクラスタをRDS DBインスタンスの前に追加して、コンテストエントリーをキャッシュします。コードをAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS)コンテナとして書き換え、Fargate起動タイプを使用します。ElastiCacheのTTL属性を設定して、各エントリーがコンテスト終了時に期限切れになるようにします。
D. コンテストエントリーの保存をAmazon DynamoDBに移行します。コードをAWS Lambda関数として書き換えます。DynamoDBのTTL属性を設定して、各エントリーがコンテスト終了時に期限切れになるようにします。
解説
この問題では、コンテストデータの管理方法とアーキテクチャの変更を通じて、コスト削減を目指しています。選択肢ごとに解説します。
A. DynamoDB + DAX + ECS (Fargate)
- DynamoDB はスケーラブルで高速なNoSQLデータベースで、読み書きが頻繁に行われる場面に適しています。コンテストデータをDynamoDBに保存することで、データベース管理の手間を削減し、コストを抑えることができます。
- DAX (DynamoDB Accelerator) は、DynamoDBに対するキャッシュを提供し、読み取り性能を向上させます。これにより、アクセス頻度の高いデータに対して速やかなレスポンスが可能になります。
- Amazon ECS と Fargate は、サーバーレスなコンテナオーケストレーションサービスです。Fargateを使うことで、インフラ管理なしでコンテナの実行が可能となり、コストと運用の負担を軽減できます。
- コンテスト終了後、DynamoDBテーブルの削除により不要なデータの保存コストが削減されます。
この構成は、スケーラビリティ、パフォーマンス、そして運用コストを最適化する方法として非常にコスト効率が良いです。
B. Redshift + AWS Lambda
- Amazon Redshift はデータウェアハウスサービスで、大量のデータの集計や分析に特化していますが、リアルタイムのデータ処理には不向きです。コンテストのような短期的で大量のトランザクションを処理するシナリオには適しません。
- AWS Lambda はイベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービスですが、Redshiftとの組み合わせはコスト効率が良いとは言えません。Redshiftはデータウェアハウスであり、トランザクションデータの処理にはオーバーヘッドが大きくなるため、この構成は最適ではありません。
C. ElastiCache for Redis + ECS (Fargate)
- ElastiCache for Redis はインメモリデータストアで、データアクセスの高速化を提供します。データをRDSからキャッシュすることは一部のパフォーマンス改善には役立ちますが、コスト削減には限界があります。
- Redisはコンテスト終了後にTTL（Time-To-Live）を設定してデータを自動的に削除することができますが、このアーキテクチャは、頻繁にデータをキャッシュしてクリーンアップするための追加のリソースを消費し、コスト削減に直結しない可能性があります。
D. DynamoDB + AWS Lambda
- DynamoDB はスケーラブルで、NoSQLデータベースとして非常に高性能です。コンテストエントリーのデータを保存し、TTL属性を使用してデータの有効期限を設定することで、コンテスト終了後に自動的にデータを削除できます。
- AWS Lambda は、サーバーレスコンピューティング環境で、イベント駆動型に非常に適しています。Lambdaを使用することで、コンテストの終了後のデータ処理や当選者の選定を簡素化できます。
- コンテストデータが不要になると、TTL属性により自動的に削除され、ストレージコストを抑えることができます。
最適な選択
最もコスト効率が高いのは D. DynamoDB + AWS Lambda です。以下の理由からです：
- DynamoDBはスケーラブルで、必要なデータを保存し、TTL機能で不要なデータを自動的に削除できます。
- AWS Lambdaはサーバーレスで、リソースをオンデマンドで利用するため、無駄なコストが発生しません。
- この組み合わせにより、運用コストを抑え、簡単にスケールでき、コンテストの終了後にはデータを自動的に削除できるため、最も効率的です。
このように、データベースの管理をシンプルにし、サーバーレスなアーキテクチャでコストを削減することが重要です。
- 作者:みなみ
- 链接:https://www.minami.ac.cn//%E8%B3%87%E6%A0%BC%E5%8B%89%E5%BC%B7/17ad7ae8-88e2-80fa-ab2f-d9a845df57ab
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