413-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」APIとエンドポイント

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理論

API は、サービスが提供する機能や操作の集合です。例えば、データベースにクエリを実行したり、ユーザー情報を取得したりするためのメソッドを定義しています。

エンドポイント は、そのAPIが提供する機能にアクセスするための「入口」です。通常、エンドポイントはURL（またはURI）として表され、リクエストを送信する先となります。

以下は、APIとエンドポイントの違いを示す比較表です：

項目	API	エンドポイント
定義	アプリケーション間でデータを交換するためのインターフェース。リクエストやレスポンスのフォーマット、メソッド（GET、POSTなど）を定義。	APIにアクセスするための「入口」や「インターフェース」。通常、URLやURIで表される。
役割	異なるアプリケーションが通信するためのルールやプロトコルを提供する。	APIにリクエストを送るための特定のURL。APIが提供する機能にアクセスするための接点。
例	REST API, SOAP API, GraphQL APIなど。	`https://api.example.com/v1/resource`などのURL。
使用方法	APIを利用するためのリクエストやレスポンスの形式を決める。	リクエストを送信するために使用する具体的なURLやURI。
関係性	エンドポイントはAPIの一部であり、APIが提供する機能にアクセスするためにエンドポイントを利用する。	APIは複数のエンドポイントを提供することが多い。エンドポイントはAPIの具体的な利用方法を示す。

例えば、Amazon Aurora Data APIの場合、APIはデータベースにクエリを実行するための機能を提供しますが、そのAPIにアクセスするためにはエンドポイント（例えば、https://data-api.cluster-name.region.rds.amazonaws.com）を通じてリクエストを送る必要があります。

実践

略

一問道場

ある会社には、アプリケーションで使用されるAmazon Aurora PostgreSQL DBクラスターがあります。このDBクラスターには、1つの小さいプライマリインスタンスと3つの大きいレプリカインスタンスが含まれています。アプリケーションはAWS Lambda関数で実行されており、データベースのレプリカインスタンスに多くの短期間の接続を行い、読み取り専用操作を実行しています。

高トラフィックの期間中、アプリケーションは信頼性が低下し、データベースは接続が多すぎると報告します。高トラフィックの期間の頻度は予測できません。

どのソリューションがアプリケーションの信頼性を向上させるでしょうか？

A. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

B. DBクラスターのパラメータグループでmax_connections設定を増加させます。すべてのインスタンスを再起動します。Lambda関数を更新して、DBクラスターのエンドポイントに接続します。

C. DBクラスターでインスタンスのスケーリングを構成し、DatabaseConnectionsメトリックがmax_connections設定に近づいたときにスケーリングが発生するようにします。Lambda関数を更新して、Auroraリーダーエンドポイントに接続します。

D. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシのAurora Data APIの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

解説

この問題では、AWS Lambda関数がAmazon Aurora PostgreSQLデータベースクラスターに対して多くの短期間の接続を行うため、接続数が多すぎて信頼性が低下しているというシナリオです。特に、高トラフィック時に接続数が制限を超えてしまい、アプリケーションの動作が不安定になる問題が発生しています。

各選択肢の解説

A. Amazon RDS Proxyを使用して、DBクラスターのプロキシを作成し、プロキシの読み取り専用エンドポイントを構成します。Lambda関数を更新して、プロキシのエンドポイントに接続します。

解説: RDS Proxyは、データベース接続の管理を効率化するサービスです。特にLambdaなどのアプリケーションが頻繁に接続・切断を行う場合、接続プールを活用して効率的にリソースを管理します。RDS Proxyを使用することで、Lambda関数が直接データベースに接続する回数を減らし、接続の制限を避けることができます。これにより、アプリケーションの信頼性が向上します。

最適解: 高トラフィックの期間中でも接続数の管理が効率化され、接続の過負荷問題を解消できます。

B. DBクラスターのパラメータグループでmax_connections設定を増加させます。すべてのインスタンスを再起動します。Lambda関数を更新して、DBクラスターのエンドポイントに接続します。

解説: max_connectionsの設定を増加させることで、接続数の制限を緩和できますが、この方法はスケーラビリティの根本的な解決にはなりません。特に、Lambda関数が短期間に多くの接続を開いて閉じることが原因である場合、接続数を増やすだけでは、接続管理の負荷が軽減されるわけではありません。