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理論
AWSを活用した効率的なデータ処理アーキテクチャ
データ処理ワークロードを効率化し、スケーラビリティや可用性を確保するためには、以下のAWSサービスと設計原則が役立ちます。
1. サーバーレスアーキテクチャ
- AWS Lambda: イベント駆動型でコードを実行。サーバー管理不要で、使用時間に基づく課金モデルがコスト効率を最大化。
- Amazon S3 イベント通知: オブジェクトの作成・削除をトリガーにLambdaなどのサービスを起動可能。
メリット:
- インフラ管理の負担軽減。
- 自動スケーリングによる高可用性。
2. メッセージングとキューイング
- Amazon SQS: ワークロードを非同期で処理するためのキューサービス。スケーラブルで一時的なメッセージ保存に適している。
- Amazon SNS: メッセージの配信をイベント駆動で行う通知サービス。
活用例:
- データの到着順序を制御。
- 分散環境でタスクの負荷分散。
3. コンテナベースのアーキテクチャ
- Amazon ECS と AWS Fargate: コンテナを用いたアプリケーション実行環境を提供。Fargateではサーバー管理が不要。
- コンテナ化の利点: アプリケーションの移植性向上、リソースの効率的な利用。
4. コスト効率の最適化
- イベント駆動モデル: 必要なときだけリソースを利用することで、無駄なコストを削減。
- Auto Scaling: リソースを動的に調整し、需要に応じた運用を実現。
設計原則
- イベント駆動: イベントに応じてサービスを起動し、リアクティブに処理を実行。
- 分散アーキテクチャ: システム全体を耐障害性が高い構成にする。
- 管理負担の軽減: サーバーレスやマネージドサービスを活用して運用の効率化。
これらのAWSサービスと設計原則を活用することで、効率的でスケーラブルなデータ処理を実現し、コストと管理の負担を大幅に削減できます。
実践

一問道場
質問 #68
トピック 1
ある企業が、データを処理するために Amazon EC2 インスタンス上で Python スクリプトを実行しています。このスクリプトは10分ごとに実行され、Amazon S3 バケットからファイルを取得して処理します。平均的に、スクリプトは各ファイルの処理に約5分かかります。また、スクリプトは既に処理済みのファイルを再処理しません。
企業が Amazon CloudWatch メトリクスを確認したところ、EC2 インスタンスはファイル処理速度のために約40%の時間がアイドル状態であることが分かりました。企業は、ワークロードを高可用性かつスケーラブルにしたいと考えています。また、長期的な管理の手間を減らすことも目指しています。
これらの要件を最も費用効果の高い方法で満たすソリューションはどれですか?
A. データ処理スクリプトを AWS Lambda 関数に移行します。S3 イベント通知を使用して、オブジェクトをアップロードした際に Lambda 関数を呼び出してオブジェクトを処理します。
B. Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューを作成します。Amazon S3 にイベント通知を設定して、このキューにメッセージを送信するようにします。最小サイズが1のインスタンスを持つ EC2 Auto Scaling グループを作成します。データ処理スクリプトを更新して SQS キューをポーリングし、メッセージが示す S3 オブジェクトを処理します。
C. データ処理スクリプトをコンテナイメージに移行します。データ処理コンテナを EC2 インスタンス上で実行し、S3 バケットに新しいオブジェクトがあるかをポーリングし、結果のオブジェクトを処理するように設定します。
D. データ処理スクリプトを Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 上で実行するコンテナイメージに移行します。このコンテナを AWS Fargate 上で動作させます。コンテナがファイルを処理するときに Fargate の RunTaskAPI 操作を呼び出す AWS Lambda 関数を作成します。S3 イベント通知を使用して、この Lambda 関数を呼び出します。
- 作者:みなみ
- 链接:https://tangly1024.com/資格勉強/16bd7ae8-88e2-80ac-9551-fc3d38580e97
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