DEAデータオペレーションとサポート
あるデータエンジニアリングチームは、Amazon Redshiftクラスターで実行する月次の大規模レポートクエリの実行時間が増加していることに気づきました。テーブルの分散スタイルや圧縮エンコーディングを最適化する必要があるかどうかを判断するために、最も効率的なアプローチはどれですか？
AAWS Trusted Advisorを使用してRedshiftクラスターのパフォーマンス・コスト・セキュリティに関する推奨事項を一括確認する
AWS Trusted AdvisorはRedshiftの使用率・コスト・セキュリティの概要チェックは行うが、テーブルの分散スタイルや圧縮エンコーディングなど詳細なテーブル設計の推奨事項は提供しない。
BSTL_QUERYシステムテーブルを定期的にクエリしてスロークエリを特定し、EXPLAIN句で実行計画を分析してボトルネックを調査する
STL_QUERYとEXPLAINはクエリ実行計画を詳細に分析できるが、手動での定期実行が必要であり、Advisorのような分散スタイルや圧縮エンコーディングの自動推奨事項は生成しない。
CAmazon Redshift Advisorでクラスターを自動分析し、テーブルの分散スタイル・圧縮エンコーディング・ソートキーに関する最適化推奨事項を取得する
✓ 正解
Amazon Redshift Advisorは実際のクエリ履歴とデータ分布を基に自動分析を行い、テーブルの分散スタイル・圧縮エンコーディング・ソートキーに関する優先度付きの最適化推奨事項を提供するマネージドツール。
DAmazon CloudWatch MetricsでCPU使用率やディスクI/Oを継続監視し、パフォーマンスボトルネックの原因を特定する
CloudWatch MetricsはCPU使用率やディスクI/Oの傾向を監視できるが、テーブルの分散スタイルや圧縮エンコーディングに関する具体的な最適化推奨事項を生成する機能はない。
解説
Amazon Redshift Advisorは、クラスターの実際のワークロードとデータを分析して、テーブルの分散スタイル（EVEN/ALL/KEY）・圧縮エンコーディング・ソートキーなどに関する自動最適化推奨事項を提供するマネージドツールです。推奨事項は優先度付きで表示され、実行可能なSQLスクリプトとして提示されるものもあるため、手動分析と比較して効率的にRedshiftのパフォーマンス改善を実施できます。
選択肢AのAWS Trusted Advisorは、コスト・セキュリティ・耐障害性についての広範なチェックを行うが、テーブルの分散スタイルや圧縮エンコーディングの詳細な最適化推奨は提供しない。
選択肢BのSTL_QUERYとEXPLAINによる分析は詳細な情報を提供できるが、手動クエリが必要で効率が低く、分散スタイルや圧縮エンコーディングの推奨を自動生成するものでもない。
選択肢DのAmazon CloudWatch MetricsはCPUやディスクI/Oを可視化できるが、テーブル設計（分散スタイルや圧縮）の最適化に関する推奨事項を生成する機能はない。
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