DEAデータストアの管理
あるデータアナリティクスチームは、Amazon Redshift を使ったアドホック分析基盤を運用しています。利用パターンは以下の通りです。
・平日午前 9 時〜午後 6 時：アナリスト 50 名が同時接続し高い処理負荷
・平日夜間・週末：ほぼ利用なし
・月次決算時（不規則）：通常の 5 倍のリソースを必要とする大規模バッチクエリが発生
インフラ管理を最小化しながらコストを最適化する方法として最も適切なものはどれですか？
ARA3 ノードのプロビジョンドクラスターを Reserved Instance で購入し、夜間・週末はクラスターを一時停止する
Amazon Redshift プロビジョンドクラスター（Reserved Instance）は手動操作が必要で起動に数分かかります。また Reserved Instance は長期コミットメントであり、可変ワークロードでは過剰投資になる可能性があります。
BAmazon Redshift Serverless を使用し、ワークロードに応じて RPU（Redshift Processing Unit）が自動スケールする構成にする
✓ 正解
Redshift Serverless はクエリが実行されていない時間は課金されず、負荷に応じて RPU を自動スケールします。平日昼間の高負荷・夜間無使用・月次大規模バッチという不規則なパターンに対して、プロビジョンドクラスターより大幅にコストを削減できます。インフラ管理も不要です。
CAmazon Athena に移行して S3 データに対してクエリごとの従量課金で分析する
Amazon Athena はスキャンデータ量課金であり、大規模なアドホック分析では Redshift より高額になるケースがあります。
DRedshift プロビジョンドクラスターで Concurrency Scaling を有効化し、ピーク時に自動でクラスターを追加する
Amazon Redshift Concurrency Scaling はプロビジョンドクラスターの同時接続数を補うオプションですが、ベースクラスターは常時稼働するためコスト最適化の効果は限定的です。
解説
Redshift Serverless はクエリが実行されていない時間は課金されず、負荷に応じて RPU を自動スケールします。平日昼間の高負荷・夜間無使用・月次大規模バッチという不規則なパターンに対して、プロビジョンドクラスターより大幅にコストを削減できます。インフラ管理も不要です。
選択肢AのAmazon Redshift プロビジョンドクラスター（Reserved Instance）は手動操作が必要で起動に数分かかります。また Reserved Instance は長期コミットメントであり、可変ワークロードでは過剰投資になる可能性があります。
選択肢CのAmazon Athena はスキャンデータ量課金であり、大規模なアドホック分析では Redshift より高額になるケースがあります。
選択肢DのAmazon Redshift Concurrency Scaling はプロビジョンドクラスターの同時接続数を補うオプションですが、ベースクラスターは常時稼働するためコスト最適化の効果は限定的です。
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