データアクセスパターンと整合性モデル

AWS データストアの活用

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

画一的アプローチの限界

  • 商品カタログ：毎秒数千回の読み取り、更新は少ない
  • ショッピングカート：頻繁な書き込み
  • 注文システム：データ損失は許容不可
  • アクセスパターンが異なれば、必要なデータストア戦略も異なります

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AWS データストアの活用

一時ストレージと永続ストレージのパターン

  • 永続ストレージ：再起動後もデータが保持される

    • ディスクに保存され、削除するまで残ります
    • AWSの例：DynamoDB、S3、RDS、OpenSearch
    • 用途：ユーザーデータ、トランザクション、ファイル、レコード

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  • 一時ストレージ：再起動するとデータが消える
    • メモリに保存され、一時的な利用を前提とします
    • AWSの例：ElastiCache、EC2 Instance Store
    • 用途：セッションデータ、キャッシュ、一時計算

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AWS データストアの活用

読み取り重視と書き込み重視のワークロード

  • 読み取り重視：読み取りが多く、書き込みは少ない
    • 例：商品カタログ、ブログ記事
    • 推奨：キャッシュを使ったDynamoDB、S3
  • 書き込み重視：頻繁な更新
    • 例：IoTセンサー、クリックストリームデータ
    • 推奨：自動スケーリング対応のDynamoDB
  • バランス型：読み取りと書き込みが均等
    • 例：SNSの投稿、コメント
    • 推奨：均等キャパシティのDynamoDB

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AWS データストアの活用

整合性モデルの実践

  • 強整合性：常に最新データを返す
    • 速度は遅いが、正確
    • 用途：金融データ、在庫数
  • 結果整合性：古いデータが返る場合がある
    • 速いが、短時間の遅延が生じる可能性あり
    • 用途：ユーザープロファイル、商品説明
  • DynamoDB コンソール：ConsistentRead パラメータ

 

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AWS データストアの活用

AWSコンソールでのサービス確認

  • DynamoDB コンソール：テーブル、アイテム、クエリ
  • S3 コンソール：バケット、オブジェクト、プロパティ
  • ElastiCache コンソール：Redis/Memcached、ノード、メトリクス
  • サービスごとにリソースの構成が異なります

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AWS データストアの活用

パターンとサービスの対応付け

  • 読み取り重視＋結果整合性 → DynamoDB、S3
  • 書き込み重視＋高スループット → DynamoDB
  • キャッシュ層 → ElastiCache
  • 全文検索 → OpenSearch

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練習しましょう！

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