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AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
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gree_tech
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January 17, 2020
Technology
0
580
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
「WFS Tech Talk #2」で発表された資料です。
https://gree.connpass.com/event/158257/
gree_tech
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January 17, 2020
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Transcript
AIやマイクロサービスを活用した DynamoDB節約術 グリー株式会社 開発本部 インフラストラクチャ部 サービスインストレーショングループ 橋本順之
目次 • 前置き • コストの肝のキャパシティ • キャパシティの自動化 • まとめ 2
前置き • DynamoDB ◦ アナザーエデンとダンメモのメインストレージ ◦ 国内および海外を合わせると7箇所で運用 ◦ NoSQL:アクセス数に対してスケールしやすい ◦
データ量だけでなく、キャパシティ(スループット)で費用がかかる • 解決したい問題 ◦ メインストレージなのでサーバーの運用費を安くしたい ◦ 運用を自動化したい ▪ (20~50テーブル) x 7 の キャパシティを設定
キャパシティ • DynamoDBはキャパシティ(スループット)で費用がかかる • テーブル単位でキャパシティを設定 一時間:1リクエスト/秒 リード:$0.0001484 ライト:$0.000742
キャパシティ • DynamoDBはキャパシティ(スループット)で費用がかかる • テーブル単位でキャパシティを設定 一カ月:10000リクエスト/秒 ReadWriteこみで$6410
キャパシティ • DynamoDBはキャパシティを上げ下げすると安くなる プロビジョンされたキャパシティ 利用しているキャパシティ
キャパシティの注意点 • 利用しているキャパシティ > プロビジョンされたキャパシティの場合 ◦ アクセスに失敗します。 プロビジョンされたキャパシティ 利用しているキャパシティ
キャパシティ • (20~50テーブル) x 7 の キャパシティを設定
キャパシティの費用体系 • オンデマンド ◦ リクエストした分だけ費用がかかる ◦ これまでのピークの倍のスループットが出せる ◦ 0.001026USD/RCU (一時間)
• プロビジョニング ◦ あらかじめ決めたキャパシティで費用がかかる ▪ 0.0001484USD/RCU (一時間) ▪ RCU = 1秒1回のリード • リザーブドを買う(一年) ▪ 0.000029USD/RCU(一時間) • プロビジョニング • リザーブド • 自分でキャパシティ管理
キャパシティの費用体系(1Mリクエスト/秒) Read(USD 1MReq/sec) Write(USD 1MReq/sec) オンデマンド 0.285 1.427 プロビジョニング 0.041
0.206 リザーブド(1年) 0.008 0.041 東京リージョン、2020/01/14調査 例:プロビジョニング Read 0.041 = 0.0001484/3600*1000000
前置き • DynamoDB ◦ アナザーエデンとダンメモのメインストレージ ◦ 国内および海外を合わせると7箇所で運用 ◦ NoSQL:アクセス数に対してスケールしやすい ◦
データ量だけでなく、キャパシティ(スループット)で費用がかかる • 解決したい問題 ◦ メインストレージなのでサーバーの運用費を安くしたい ◦ 運用を自動化したい ▪ (20~50テーブル) x 7 の キャパシティを設定
キャパシティをコントロールするシステム構成 • AWS Lambdaで構成 • 特徴 ◦ AIが5分おきにキャパシティを調整 ◦ 突発の負荷に対応(設定値を超えると自動で増やす)
• 定常の調整 ◦ 設定値の40%の負荷で調整 ◦ 前日の負荷をみてAIが当日のキャパシティを調整 ◦ Haskellでかかれているので安全 • イベントのための調整 ◦ ユーザーが設定 ◦ AIが自動と手動(ユーザー定義)を切り替える
キャパシティをコントロールするシステム構成
まとめ • DynamoDB ◦ アナザーエデンとダンメモのメインストレージ (7箇所) ◦ 安く使うにはリザーブドがおすすめ ◦ キャパシティをテーブルごとにコントロールする必要があります
◦ 問題:テーブルが多い。(20~50テーブル) x 7 • 対応策 ◦ ユーザーによるスケジュールと前日の利用量からAIがキャパシティをコント ロール ◦ AWS Lambda の無料利用枠には、1 か月に 1,000,000 件の無料リクエスト ▪ 5分おきの実行:8640回/月 ▪ 100テーブル程度なら無料
ご清聴ありがとうございました。