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 QuickSightを使用して数百万行のAmazon Redshiftテーブルに対するダッシュボードを提供しています。経営層が毎朝同時にアクセスするため、ダッシュボードの表示が遅くRedshiftの負荷も高まっています。データは1日1回バッチ更新されるのみです。最小の運用負荷で表示パフォーマンスを改善する方法はどれですか。
AQuickSightのデータセットをSPICEに取り込み、バッチ更新後にスケジュールされた更新を設定する
✓ 正解
SPICEはインメモリでデータを保持するため同時アクセス時もデータソースへクエリせず高速表示でき、1日1回のバッチ更新後にスケジュール更新を組めば最新性も保てて運用負荷も最小となる。
BRedshiftクラスターをスケールアップして同時クエリの処理能力を向上させる
Redshiftのスケールアップは同時実行能力を上げるがコストが継続的に増加し、ダッシュボードアクセスのたびにクエリが発生する構造的問題を解決しないため最適ではない。
Cダッシュボードへのアクセスを時間帯ごとに分散させる運用ルールをユーザーに周知する
アクセス時間の分散をユーザーへ周知する方法は人手依存で守られる保証がなく、技術的にパフォーマンスを保証する解決策ではないため不適切。
DQuickSightのダイレクトクエリモードを維持し、Redshift側にマテリアライズドビューを作成する
ダイレクトクエリではアクセスごとにRedshiftへクエリが送られるため、マテリアライズドビューで個々のクエリを速くしても同時アクセスによる負荷集中は解消されない。
解説
QuickSightのSPICE（Super-fast Parallel In-memory Calculation Engine）はインメモリエンジンで、データを取り込むことでクエリのたびにデータソースへアクセスせず高速に表示できます。データが1日1回のバッチ更新のみであるため、更新後にSPICEのスケジュール更新を設定すれば最新データを保ちつつRedshiftへの同時クエリ負荷を排除でき、運用負荷も最小です。
選択肢Bのスケールアップはコスト増を招き、根本的なクエリ集中の解決にはならない。
選択肢Cの運用ルール周知はユーザー任せで信頼性がなく技術的解決ではない。
選択肢Dのダイレクトクエリ維持ではアクセスのたびにRedshiftへクエリが飛ぶため、マテリアライズドビューを使っても同時アクセス時の負荷集中は残る。
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