理論

1. DynamoDBのキャパシティモード

実例 1: オンデマンドキャパシティモード

• サイトのアクセス数が予測できないため、オンデマンドモードを使用すると、トラフィックに応じてDynamoDBが自動的にスケーリングします。

• 特にプロモーションや新製品リリース時など、突発的にアクセスが急増する可能性があるため、事前にキャパシティを設定することなく、負荷に対応できるオンデマンドキャパシティが適しています。

• アクセス数が増えても、DynamoDBがリアルタイムで自動的にスケールアップします。

• ユーザーがキャパシティを気にする必要なく、コストは使用した分だけに基づいて課金されるため、急なトラフィックの変動にも柔軟に対応可能です。

実例 2: プロビジョンドキャパシティモード + オートスケーリング

• アクセスパターンが予測可能であるため、プロビジョンドキャパシティモードを使用して、通常時のトラフィックに必要なキャパシティを設定します。

• オートスケーリングを設定することで、昼休みや夜間などのピーク時に自動的にキャパシティを増加させ、トラフィックの変動に対応します。アクセスが少ない時間帯にはリソースを減らしてコストを削減します。

• 最小キャパシティ: RCU 50、WCU 20

• 最大キャパシティ: RCPU 100、WCPU 40

• ターゲット利用率: 70%

• 通常時のトラフィックに対して最適なキャパシティを維持し、ピーク時には自動的にキャパシティを増加させることで、リソースの効率的な利用が可能です。

• オートスケーリングにより、ピーク時でもパフォーマンスが維持され、過剰なリソースを使わずにコストを抑えることができます。

比較

• オンデマンドキャパシティモード: トラフィックの予測が難しい場合や、予期しないアクセス増加に対応するために有効。設定なしでスケーリングし、柔軟性が高いが、コストが高くなる可能性もある。

• プロビジョンドキャパシティモード + オートスケーリング: アクセスパターンが予測でき、ピーク時間帯のトラフィックに応じてキャパシティを動的に調整したい場合に有効。リソースを効率よく管理し、コスト最適化が可能。

2. オートスケーリング

3. コスト最適化

• DAXやElastiCacheは、読み取り性能を向上させるために使用され、リクエスト回数を減らすことでコスト削減が可能です。

• プロビジョンドキャパシティモードとオートスケーリングを組み合わせると、リソースを無駄なく管理でき、コストを効率的に抑えることができます。

4. パフォーマンスとコストのバランス

• オンデマンドキャパシティモードは簡単にスケーリングできますが、予測可能なトラフィックに対してはプロビジョンドキャパシティモードとオートスケーリングの方がコスト効果が高くなります。

• DAXなどのキャッシュサービスは、頻繁にアクセスされるデータの読み取りパフォーマンスを向上させ、DynamoDBへの負荷を減らし、コスト削減を助けます。

実践

一問道場