DEAデータストアの管理
ある小売企業は Amazon Redshift で直近13か月の売上明細をクエリしています。それ以前の数年分(数十TB)の履歴は年次監査時に数回しか参照されませんが、参照時には Redshift の最新データと結合した分析が必要です。履歴をコスト効率よく保持しつつ、必要時に Redshift から透過的にクエリできる構成はどれですか。
A履歴を S3 に Parquet でアンロードし、Redshift Spectrum の外部スキーマ経由でクエリする
✓ 正解
数十TBの低頻度履歴を安価なS3にParquetで保持し、Spectrumの外部スキーマで最新データと透過的に結合できる。ストレージはS3のみ、課金はスキャン量従量で監査時の数回参照に最もコスト効率が良く正解です。
B履歴を Redshift の別クラスターに保持し、データ共有(Data Sharing)で本番クラスターから参照する
Data Sharingで参照は可能ですが、履歴を別クラスターのRedshiftストレージに常時保持するため数十TB分のコストが継続的に発生し、数回しか参照しないデータには過剰投資となり不適切です。
C履歴を S3 に保存し、参照時に都度 COPY コマンドで本番 Redshift にロードして結合する
都度COPYは数十TBのロードに長時間と本番クラスターのローカルストレージ消費を伴い、監査のたびに運用負荷とコストが発生するため、低頻度参照の履歴保持手段として非効率で不適切です。
D履歴を Redshift のマテリアライズドビューに集約し、ディスク上に常時保持する
マテリアライズドビューは集約結果をRedshift内ディスクに常時保持するため、数十TBの履歴を安価に保持する目的に合致せず、ストレージコストが高くつき要件のコスト効率を満たせません。
解説
アクセス頻度の低い大量の履歴は安価な S3 に置き、Redshift Spectrum で外部テーブルとしてクエリするのがコスト効率の最適解です。SpectrumはS3上のParquetを直接スキャンし、Redshiftローカルの最新データとSQLで透過的に結合できます。ストレージはS3料金のみ、クエリ課金はスキャン量に応じた従量制で、数回の監査参照に最適です。
選択肢Bの別クラスター + Data Sharing は履歴を常時Redshiftストレージに保持するためコストが高く、数回しか参照しない履歴には過剰です。
選択肢Cの都度 COPY は数十TBのロードに時間とローカルストレージを要し、運用負荷とコストが大きくなります。
選択肢Dのマテリアライズドビューは元データをRedshift内に保持する前提で、数十TBを常時ディスク保持するためコスト効率が悪く要件に反します。
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