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。