421-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」DynamoDB自動スケーリング

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理論

1. DynamoDB自動スケーリング

DynamoDB自動スケーリングを使用することで、リクエストの増加に応じて自動的にスループットを調整でき、パフォーマンスの低下を防げます。特に、トラフィックが急増した場合、これが最も効果的です。

2. Lambda関数の同時実行制限

Lambda関数の同時実行制限がボトルネックとなる場合、制限を増やすことで改善が期待できます。ただし、スロットルが1%に過ぎない場合は他の要因（例：DynamoDB）が原因である可能性が高いです。

3. API Gatewayスロットル制限

API Gatewayのスロットル制限を変更しても、根本的な問題がLambdaやDynamoDBにある場合、効果は限定的です。

4. DynamoDBのパーティション設計

DynamoDBテーブルの再設計は、データ量やアクセスパターンに応じてパフォーマンスを向上させますが、まずは自動スケーリングを試みるべきです。

これらの知識を活かし、パフォーマンス問題をトラブルシューティングする際には、リソースのスケーリングと制限の適切な設定がカギとなります。

実践

略

一問道場

質問 #421

ある企業が、Amazon API Gateway、AWS Lambda、Amazon DynamoDBを使用したウェブアプリケーションを運用しています。最近のマーケティングキャンペーンにより需要が増加しました。監視ソフトウェアによると、多くのリクエストで応答時間がキャンペーン前と比べて著しく長くなっています。

ソリューションアーキテクトは、API GatewayのためにAmazon CloudWatch Logsを有効にし、リクエストの20%でエラーが発生していることに気付きました。CloudWatchでは、Lambda関数のスロットルメトリクスがリクエストの1%を示しており、エラーメトリクスはリクエストの10%を示しています。アプリケーションのログによると、エラーが発生する際、DynamoDBへの呼び出しが行われています。

ウェブアプリケーションの人気が高まるにつれて、現在の応答時間を改善するために、ソリューションアーキテクトが行うべき変更はどれですか？

選択肢

A. Lambda関数の同時実行制限を増加させる

B. DynamoDBテーブルに自動スケーリングを実装する

C. API Gatewayのスロットル制限を増加させる

D. DynamoDBテーブルを再作成し、より適切にパーティションされたプライマリインデックスを使用する

解説

この問題では、ウェブアプリケーションの応答時間が遅くなり、エラーが発生している原因を特定し、改善する方法を考えています。具体的には、API Gateway、Lambda、そしてDynamoDBの間で問題が発生しているようです。

問題の背景：

API Gateway でのエラー率が20%であり、その中で10%はLambdaのエラー、1%はLambdaのスロットル（制限）によるものです。

Lambda関数 がエラーを引き起こす際、DynamoDB に関連する呼び出しが行われていることがログで示されています。

この状況から、問題がLambda関数やDynamoDBに関連していることが分かります。したがって、以下の選択肢を考察します。

各選択肢の分析：

A. Lambda関数の同時実行制限を増加させる

Lambda関数の同時実行制限を増加させることは、スロットルが原因でLambda関数が制限される場合に有効ですが、今回の問題ではスロットルの影響は1%に過ぎず、エラーの主要な原因とは言えません。このため、これが主な改善策ではない可能性が高いです。

B. DynamoDBテーブルに自動スケーリングを実装する

DynamoDBの自動スケーリングを有効にすることで、リクエストの急増に対応でき、リソース不足によるレスポンス遅延を防げます。特に、アプリケーションのトラフィックが急増している場合、DynamoDBのスループットに問題が生じ、エラーが発生している可能性があります。自動スケーリングにより、スループットを動的に調整し、パフォーマンスを向上させることができます。

C. API Gatewayのスロットル制限を増加させる

API Gatewayのスロットル制限を増加させても、Lambdaのエラーの原因がDynamoDBである場合、API Gateway自体の制限変更は効果が薄いです。エラーの原因がLambdaの処理やDynamoDBのスループットであれば、API Gatewayのスロットル設定を調整することは解決策にはなりません。

D. DynamoDBテーブルを再作成し、より適切にパーティションされたプライマリインデックスを使用する

DynamoDBテーブルの再作成やインデックスの調整は、パフォーマンスに影響を与える可能性がありますが、これは一般的に設計や初期のデータモデルに関わる改善点であり、エラーがスループット不足に関連している場合、まずは自動スケーリングを試みる方が効果的です。

結論：

最も適切な解決策は B の「DynamoDBテーブルに自動スケーリングを実装する」です。これにより、急増するトラフィックに自動的に対応し、DynamoDBのパフォーマンスが向上し、エラーやレスポンス遅延の問題が改善されると考えられます。