DEAデータストアの管理
あるデータエンジニアリングチームは Amazon Redshift プロビジョニングクラスターで次の 2 種類のワークロードを実行しています。
・ETL バッチジョブ：深夜〜早朝に大量データをスキャンする長時間クエリ
・BI アナリストのアドホッククエリ：日中に数秒以内のレスポンスが求められる短時間クエリ
ETL ジョブ実行中、アナリストのクエリが長時間キューで待機し SLA を満たせないという問題が発生しています。
アナリストクエリの応答 SLA を遵守しつつ ETL も継続するために、最も適切な対策はどれですか？
ARedshift Concurrency Scaling を有効化し、ピーク時に追加クラスター容量を自動確保する
Redshift Concurrency Scalingは全体スループットの向上には有効ですが、キュー間の優先順位は変わらないため単独では SLA 保証に不十分です。
Bワークロード管理（WLM）で ETL 用とアナリスト用の独立したキューを設定し、アナリストキューに高い優先度とスロット数を割り当てる
✓ 正解
Redshift WLMを使うと、クエリをユーザーグループやクエリグループに基づいて異なるキューに振り分け、メモリ比率・同時実行スロット数・タイムアウトを制御できます。アナリストキューを優先設定することで、ETL実行中もアドホッククエリが短時間で処理され SLA を遵守できます。
CETL ジョブを Amazon EMR に移行して Redshift クラスターの負荷を軽減する
ETLジョブを Amazon EMR に移行することはアーキテクチャ変更が大きく、WLM設定のみで解決できる問題に対して過剰です。
Dアドホッククエリを Amazon Athena に移行し、S3 上の外部テーブルを参照させる
アドホッククエリをAmazon Athenaに移行することは大きな変更を伴い、Redshift内テーブルとの JOIN が困難になる場合があります。
解説
Redshift WLMを使うと、クエリをユーザーグループやクエリグループに基づいて異なるキューに振り分け、メモリ比率・同時実行スロット数・タイムアウトを制御できます。アナリストキューを優先設定することで、ETL実行中もアドホッククエリが短時間で処理され SLA を遵守できます。
選択肢AのRedshift Concurrency Scalingは全体スループットの向上には有効ですが、キュー間の優先順位は変わらないため単独では SLA 保証に不十分です。
選択肢CのETLジョブを Amazon EMR に移行することはアーキテクチャ変更が大きく、WLM設定のみで解決できる問題に対して過剰です。
選択肢DのアドホッククエリをAmazon Athenaに移行することは大きな変更を伴い、Redshift内テーブルとの JOIN が困難になる場合があります。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでDEAを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →