SAPワークロードの移行とモダン化の加速
あるメディア企業は、オンプレミスのバッチ処理基盤で動画トランスコード処理を実行している。この処理は1日あたり数千件発生し、各ジョブは5〜40分を要して深夜帯に負荷が集中する。同社はこのワークロードをAWSへ移行し、常時稼働サーバーの削減、ピーク時の自動スケール、アイドル時のコスト最小化を実現したい。処理ロジックはコンテナ化済みで、入力ファイルはS3に配置され処理結果はS3へ出力される。運用チームはサーバー管理を極力避け、ジョブ単位での課金を望んでいる。最適な構成はどれか。
AS3イベント通知でAWS Lambda関数を起動して各動画をトランスコードし、同時実行数を予約してスケールさせ、失敗時はSQSデッドレターキューへ退避する構成。
各ジョブが最大40分を要するため、実行時間上限15分のAWS Lambdaでは処理を完了できずタイムアウトが多発する。動画トランスコードのような長時間バッチには構造的に適さない。
BS3イベントをEventBridge経由でSQSキューに送り、SQSのキュー長メトリクスに基づくTarget TrackingポリシーでECS on Fargateのタスク数を増減させ、コスト削減にFargate Spotを併用する構成。
SQSとFargate/Fargate Spotの組み合わせ自体は有効だが、キュー長ベースのスケーリング制御を自前で構築・調整する必要があり、ジョブのリトライ・優先度・キュー管理までを担うAWS Batchに比べ運用負荷が高い。
CAuto ScalingグループのEC2スポットインスタンス上でコンテナを実行し、SQSキュー長のカスタムCloudWatchメトリクスでスケールアウト・インさせる構成。
EC2スポットではインスタンスとAuto Scaling、コンテナ配置の管理が残り、サーバー管理を避けたい要件に反する。ジョブ単位課金にもならず、アイドル時のコストも発生しやすい。
DAWS BatchでジョブキューとマネージドなFargate/Fargate Spotのコンピューティング環境を定義し、S3イベントをEventBridge経由でジョブとして投入。ジョブ数に応じ自動スケールしアイドル時はゼロに縮小する構成。
✓ 正解
AWS BatchはFargate/Fargate Spotをコンピューティング環境に指定でき、S3イベントをEventBridge経由でジョブ投入すると自動スケールしアイドル時はゼロに縮小する。サーバー管理が不要でジョブ単位課金、かつ最大40分の長時間バッチにも対応でき要件に最適である。
解説
AWS BatchはFargateまたはFargate Spotをコンピューティング環境として指定でき、ジョブキューに投入されたジョブ数に応じて自動的にスケールし、処理がなければゼロに縮小する。サーバー管理が不要でジョブ単位の課金となり、最大40分の長時間バッチにも対応できるため要件に最適。
選択肢0のAWS Lambdaは最大実行時間が15分のため、40分を要するジョブを完了できない。
選択肢1のECS on Fargate＋SQSは有効な構成だが、キュー長ベースのスケーリングを自前で構築・調整する必要があり運用負荷が高い。
選択肢2のEC2スポットはインスタンスとAuto Scalingの管理が残り、サーバー管理を避けたい要件に反する。
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