Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
Search
gree_tech
PRO
January 17, 2020
Technology
800
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
PRO
January 17, 2020
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
AI画像認識を活用したゲーム内決済処理検証の自動化
gree_tech
PRO
0
810
長期運営で肥大化したExcelマスターデータの解消に向けた移行事例
gree_tech
PRO
0
830
ゲームにおけるメディアミックス展開との向き合い方 -ヘブンバーンズレッドのメディアミックス企画の立て方-
gree_tech
PRO
0
850
課題発見から始めるプロダクト密着型TA組織立ち上げ 〜小規模TAチームが3Dアセットの生産性を倍にした方法〜
gree_tech
PRO
0
860
属人化を叩き割れ!「制作加速」と「安定化」の矛盾を打破する:8年目プロダクトが辿り着いた「ミスが起こり得ない」アセット制作フローの全貌
gree_tech
PRO
0
810
20年続く長寿タイトルが、15年目にして売上を伸ばせた理由
gree_tech
PRO
0
1.3k
我々はどう生きるか
gree_tech
PRO
2
1k
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
5.4k
マネジメントに役立つ Google Cloud
gree_tech
PRO
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
生成AIのテナント制御とシャドーMCP対策 | AIを"止めずに"、情報を守る
yukun
0
130
プロダクト思考 × 基盤思考を AIで実現する Compound Engineering
tkc66buzz
1
290
推論の観測、できていますか? 〜 Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platformで 3つの Gemini モデルを実測して踏んだ、評価の罠 〜
shukob
PRO
0
180
TinyGo 開発サイクルを高速化する:Go で作るエミュレータ入門
zozotech
PRO
1
130
多層防御と最⼩権限で実現する、安全なAIエージェント設計パターン
lycorptech_jp
PRO
1
230
AI活用の現在地、 ちゃんと見えてますか?/XPfest-2026
visional_engineering_and_design
0
170
幾何アルゴリズムで なめらかなピン操作を / iOSDC Japan 2026 / smoothpin
kazumanagano
0
220
GuardDuty 検知対応を DevOps Agent で効率化しようとしている話 / GuardDuty Investigations with DevOps Agent
masahirokawahara
1
340
日経電子版を支えていく Kasane Design System/fec_fukuoka
nikkei_engineer_recruiting
0
270
多摩川(.dev)ランニング入門 / Tamagawa.dev#3
fujiwara3
3
420
2026-09-10 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】dbt Core と Snowflake で実現する多層的なデータガバナンス / Multi-Layered Data Governance Powered by dbt Core and Snowflake
civitaspo
0
240
20260906 「AWS運用入門」著者が教える、運用業務への生成AI活用入門
masaruogura
0
250
Featured
See All Featured
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.2k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.2k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.5k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
500
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
490
A Soul's Torment
seathinner
7
3.6k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
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。