クラウド型DWHのパフォーマンスチューニングのポイント
クラウド型のデータウェアハウスサービスは、その技術的背景に由来する独特のパフォーマンスチューニングのポイントを持っています。今回は、従来のオンプレミス型のデータベースやデータウェアハウスソフトウェアとの比較を通じて、パフォーマンスチューニングの異なるポイントを探ります。以下にそれぞれの特徴と異なるチューニングポイントをまとめています。
インデックスとデータ配置
オンプレ型DWH
インデックスの使用
オンプレ型DWHは通常、パフォーマンス向上のためにクラスタードインデックスやノンクラスタードインデックスを利用します。インデックスの適切な作成とメンテナンスが重要です。
データ配置の最適化
データの物理配置を制御し、最適化することが可能です。ディスクの配置やI/Oパスの最適化が求められます。
クラウド型DWH
インデックス不要の設計
多くのクラウドDWH（例：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）はインデックスを使用せずに、高速なクエリ性能を提供する設計になっています。データクラスタリングやパーティショニングが代替手段として利用されます。
自動データ配置
クラウドDWHはデータの物理配置を自動的に最適化するため、ユーザーはデータ配置についてあまり心配する必要がありません。
スケーリングとリソース管理
オンプレ型DWH
固定リソース
オンプレ型DWHでは、ハードウェアリソースが固定されているため、リソースの追加やスケーリングが困難です。リソースの効率的な利用が重要です。
手動スケーリング
リソースが不足する場合、手動でハードウェアを追加する必要があります。
クラウド型DWH
スケーラビリティ
クラウドDWHはスケーラブルであり、需要に応じてコンピューティングリソースやストレージを容易に追加できます。
自動スケーリング
多くのクラウドDWHは自動スケーリング機能を備え、負荷に応じてリソースを自動的に調整することが可能です。また、サーバーレス製品の場合、利用者はサーバーのインスタンスを管理する必要がなく、ワークロードに応じてクラウドベンダーが必要なリソースを提供します。
パフォーマンス監視とチューニング
オンプレ型DWH
手動モニタリングとチューニング
オンプレ型DWHでは、データベース管理者が手動でパフォーマンスを監視し、チューニングする必要があります。専用の監視ツールやスクリプトが利用されます。
オペレーションコスト
パフォーマンス監視やチューニングのための人的リソースや専用ツールが必要です。
クラウド型DWH
自動モニタリングとアドバイス
クラウドDWHは通常、自動モニタリング機能とパフォーマンス改善のためのアドバイス機能を提供します。ユーザーはこれらの機能を利用して簡単にパフォーマンスを向上させることができます。
低オペレーションコスト
自動化されたモニタリングとチューニング機能により、オペレーションコストが低減されます。
データロードとエクストラクション
オンプレ型DWH
バッチ処理
オンプレ型DWHでは、バッチ処理によるデータロードが一般的です。データロードのスケジューリングと最適化が重要です。
データ転送
データの転送速度やバッファリングの最適化が必要です。
クラウド型DWH
ストリーミングとバッチ
クラウドDWHは、ストリーミングデータとバッチデータの両方を効率的に処理できます。データロードの柔軟性が高いです。
高速データロード
クラウドプロバイダーの専用ツール（例：AWS Glue、Google Cloud Dataflow）を使用して、大量のデータを迅速にロードできます。
コスト管理
オンプレ型DWH
初期投資
オンプレ型DWHでは、初期投資としてハードウェアやソフトウェアの購入が必要です。ワークロードのピークを想定した構成になるため、固定費が高額になります。
運用コスト
運用コストとして、メンテナンスや電力、冷却などの費用がかかります。
クラウド型DWH
従量課金
クラウドDWHは従量課金モデルを採用しており、使用したリソースに応じてコストが発生します。コストの柔軟性が高いです。
コスト最適化
自動スケーリングやリソースのオンデマンド、サーバーレスの使用により、コストを最適化することが可能です。
まとめ
クラウドDWHとオンプレ型DWHでは、パフォーマンスチューニングのアプローチが異なります。クラウドDWHはインデックスを使用せず、自動化されたスケーリングとリソース管理、柔軟なデータロードオプションを提供します。一方、オンプレ型DWHではインデックスの最適化や手動によるリソース管理が重要です。どちらの環境でも、適切なチューニングと管理が求められますが、その方法とツールの利用方法は異なります。組織のニーズやリソースに応じて、最適なアプローチを選択することが重要です。