473-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」RDSプロキシ

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理論

1. データベース接続の最適化

Amazon RDS Proxy:

Lambda関数の高頻度呼び出し時に発生するデータベース接続の過負荷を防ぐために、RDS Proxyを使用します。

接続プールを利用して接続の作成・破棄のオーバーヘッドを削減。
高い同時実行性を維持可能。

コネクションの再利用:

Lambda関数内でデータベース接続を再利用することで、不要な接続の作成を減らします。ただし、スケーラビリティの課題が残る場合があります。

2. キャッシュの導入

Amazon ElastiCache (RedisまたはMemcached): 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュに保存することで、データベースへのクエリ頻度を削減し、レスポンス時間を短縮。

キャッシュヒット率を向上させることで、データベース負荷を大幅に軽減可能。
特に読み取りリクエストが多いワークロードに有効。

3. スケーラブルなサーバーレスアーキテクチャの設計

Lambda関数のメモリとタイムアウト設定:

処理内容に応じてメモリとタイムアウトを適切に設定し、処理速度を最適化。

バックプレッシャー管理:

高負荷時にAPI Gatewayのスロットリングやキューを利用して、リクエストの調整を行う。

4. パフォーマンス監視

Amazon CloudWatch:

メトリクス（Lambdaの呼び出し回数、データベース接続数、CPU使用率など）を監視し、パフォーマンスのボトルネックを特定。

アラーム設定:

しきい値を超える負荷やエラーを検知した際にアラートを発生させる。

5. 結論

高負荷時のアプリケーションの最適化には、以下が有効：

データベース接続管理の効率化（RDS Proxy）。

キャッシュの導入（ElastiCache）。

クラウドネイティブツール（CloudWatchなど）でのパフォーマンス監視と調整。

これらを組み合わせることで、スケーラブルかつ高効率なサーバーレスアーキテクチャを実現できます。

実践

略

一問道場

質問 #473

あるeコマース会社がAWS上でアプリケーションを運用しています。このアプリケーションには、Amazon API Gateway APIがあり、それがAWS Lambda関数を呼び出しています。

データはAmazon RDS for PostgreSQL DBインスタンスに保存されています。

同社が最近実施したフラッシュセール中に、急激なAPIコールの増加がアプリケーションのパフォーマンスに悪影響を及ぼしました。

ソリューションアーキテクトがその期間中のAmazon CloudWatchメトリクスを確認したところ、Lambda関数の呼び出し回数とデータベース接続の大幅な増加が確認されました。また、DBインスタンスのCPU使用率も高くなっていました。

ソリューションアーキテクトは、アプリケーションのパフォーマンスを最適化するために何を推奨すべきでしょうか？

A. Lambda関数のメモリを増やします。データを取得した後、Lambda関数がデータベース接続を閉じるように修正します。

B. Amazon ElastiCache for Redisクラスターを追加して、RDSデータベースから頻繁にアクセスされるデータを保存します。

C. Lambdaコンソールを使用してRDSプロキシを作成します。Lambda関数を修正して、プロキシエンドポイントを使用するようにします。

D. Lambda関数を修正して、関数のハンドラー外でデータベースに接続するようにします。新しい接続を作成する前に、既存のデータベース接続を確認します。

解説

このシナリオでは、APIコールの急増に伴うパフォーマンス問題に対処するため、データベース接続やLambda関数の最適化が必要です。以下に各選択肢を解説し、最適な解決策を説明します。

A. Lambda関数のメモリを増やし、接続を閉じる

解説: メモリを増やすことでLambda関数の処理能力は向上しますが、データベース接続の問題（接続数の急増）は根本的に解決できません。また、関数内で接続を開閉するのは非効率で、頻繁な接続の作成と終了がオーバーヘッドを生みます。

評価: 部分的な改善のみで、データベースへの負荷を十分に軽減できません。

B. Amazon ElastiCache for Redisを追加

解説: Redisクラスターを導入することで、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュに保存し、データベースへのクエリ頻度を大幅に削減できます。これにより、データベースの負荷が軽減され、アプリケーション全体のレスポンスが改善されます。

評価: 良い選択肢。特に読み取り負荷が高い場合に効果的ですが、アプリケーション全体でキャッシュを正しく管理する必要があります。

C. RDSプロキシを使用

解説: Amazon RDS Proxyは、Lambda関数とRDSデータベースの間にプロキシを挟むことで、データベース接続の管理を効率化します。プロキシは接続プールを活用して、頻繁な接続の作成と破棄を最小限に抑えます。また、高負荷時の接続オーバーヘッドを軽減します。

評価: 最適な選択肢。データベース接続数の増加を直接管理でき、LambdaとRDSのスケーリングに適しています。

D. データベース接続をハンドラー外に移動

解説: Lambda関数で接続をハンドラー外に移動すると、関数の実行中に同じ接続を再利用できます。ただし、同時実行性が高い場合には、接続数の増加を防ぐ根本的な解決にはならず、複雑な接続管理が必要です。

評価: 一部の改善は見込めますが、スケールしにくい方法です。