105-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」自己管理型のMySQL

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理論

AWSのパフォーマンス最適化

AWSでのデータベースや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は、負荷分散、スケーリング、ストレージのパフォーマンス向上の3つの側面を考慮することが重要です。

スケーリングと負荷分散

負荷が増加する状況に対処するためには、Auto Scalingや**Elastic Load Balancing (ELB)**を使用してインスタンス数を動的に調整し、トラフィックを適切に分散させます。これにより、リクエストの処理能力を高め、システム全体のパフォーマンスを向上させることができます。

データベースのパフォーマンス向上

データベースのパフォーマンスがボトルネックになることがあります。特に、I/O操作が多いMySQLのようなデータベースでは、ストレージの種類がパフォーマンスに大きな影響を与えます。Amazon RDS（Relational Database Service）は、マネージドサービスで、データベースの運用を簡素化し、負荷に応じてリードレプリカを追加することができます。これにより、読み取り負荷を分散させ、月末などのピーク時の負荷にも対応できます。

ストレージの最適化

データベースのパフォーマンスはストレージの性能にも依存します。AWSのEBSボリュームには、**GP2（汎用）とPIOPS（プロビジョンドIOPS）**などのオプションがあります。I/O負荷が高いアプリケーションには、PIOPSボリュームを使用することで、より高速なデータアクセスが可能となり、パフォーマンスの向上が期待できます。

実践

略

一問道場

問題 #105

トピック 1

ある金融会社は、現在世代のLinux EC2インスタンス上でビジネスクリティカルな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、I/O操作が多い自己管理型のMySQLデータベースが含まれています。アプリケーションは月の間の中程度のトラフィックに問題なく対応していますが、月末の報告時にトラフィックが増加するため、月末の最後の3日間はパフォーマンスが低下します。会社はElastic Load BalancersとAuto Scalingをインフラに使用していますが、それでもパフォーマンスに影響があります。

次のうち、データベースが月末の負荷を最小限のパフォーマンス影響で処理できるようにするためには、どのアクションを取るべきでしょうか？

A. Elastic Load Balancersを事前にウォームアップし、インスタンスタイプを大きくし、すべてのAmazon EBSボリュームをGP2ボリュームに変更する。

B. データベースクラスターをAmazon RDSに一度だけ移行し、月末の負荷を処理するためにいくつかのリードレプリカを作成する。

C. Amazon CloudWatchとAWS Lambdaを使用して、CloudWatchメトリクスに基づいてクラスター内のAmazon EBSボリュームのタイプ、サイズ、またはIOPSを変更する。

D. すべての既存のAmazon EBSボリュームを新しいPIOPSボリュームに置き換え、最大のストレージサイズとI/O秒ごとに最大のパフォーマンスを提供するように、月末前にスナップショットを取り、その後に元に戻す。

解説

この問題では、月末の負荷増加に対応するためのデータベースパフォーマンス改善策を選ぶ必要があります。具体的には、I/O操作が多いMySQLデータベースがパフォーマンス低下を起こす原因を特定し、それに対処するための最適なソリューションを選ぶことが求められています。

各選択肢の分析

A. Elastic Load Balancersを事前にウォームアップし、インスタンスタイプを大きくし、すべてのAmazon EBSボリュームをGP2ボリュームに変更する。

ウォームアップはロードバランサーに対するトラフィックの負荷を減らす効果があるかもしれませんが、データベースのI/O性能の問題には直接関係がありません。また、インスタンスタイプを大きくしても、データベース自体のストレージのパフォーマンスには限界があるため、効果的な解決策とは言えません。

B. データベースクラスターをAmazon RDSに一度だけ移行し、月末の負荷を処理するためにいくつかのリードレプリカを作成する。

Amazon RDSはマネージドサービスであり、自動バックアップ、スケーラビリティ、パッチ管理などを提供します。さらに、リードレプリカを使用することで、読み取り専用の負荷を分散させ、データベースのパフォーマンス向上が期待できます。このアプローチは、月末の報告に伴う高負荷を効果的に処理できる可能性があります。

C. Amazon CloudWatchとAWS Lambdaを使用して、CloudWatchメトリクスに基づいてクラスター内のAmazon EBSボリュームのタイプ、サイズ、またはIOPSを変更する。

Amazon CloudWatchとAWS Lambdaを使って、動的にEBSボリュームを変更する方法は、非常に柔軟ですが、月末の負荷に即座に対応するには管理が複雑で、パフォーマンスに即効性がない場合があります。さらに、EBSボリュームのサイズやタイプを変更するには時間がかかるため、月末のピーク時には間に合わない可能性があります。

D. すべての既存のAmazon EBSボリュームを新しいPIOPSボリュームに置き換え、最大のストレージサイズとI/O秒ごとに最大のパフォーマンスを提供するように、月末前にスナップショットを取り、その後に元に戻す。

PIOPSボリュームは高性能なストレージオプションであり、I/O負荷が高いアプリケーションに適しています。しかし、月末前にスナップショットを取って置き換える方法は、運用に手間がかかり、スナップショットを取る際のダウンタイムや、月末後に戻す手間が発生します。この方法は実装が煩雑で、効果的とは言えません。

最適な解決策

B. データベースクラスターをAmazon RDSに一度だけ移行し、月末の負荷を処理するためにいくつかのリードレプリカを作成するが最適です。

RDSに移行することで、データベースの管理が簡素化され、リードレプリカを活用して読み取り負荷を分散することができるため、月末の高負荷時にもデータベースのパフォーマンスが維持されます。また、RDSはスケーラブルで、負荷が高い場合に自動的にリソースを追加することができるため、最小の管理オーバーヘッドでパフォーマンス向上を実現できます。