キャパシティ要件を決定する

キャパシティ予約を作成する前に、必要なキャパシティを見積もることで、正しい数の DPU を割り当てることができます。また、予約の使用後は、予約のキャパシティが不足していないか、超過していないかを確認するとよいでしょう。このトピックでは、これらの見積もりに使用できる手法について説明し、使用状況とコストを評価するためのいくつかの AWS ツールについても説明します。

必要なキャパシティを見積もる

キャパシティ要件を見積もるときは、特定のクエリに必要なキャパシティと、一般的に必要なキャパシティという 2 つの観点を考慮すると効果的です。

クエリごとのキャパシティ要件を見積もる

クエリで必要な DPU の数を判断するには、次のガイドラインを使用します。

Athena は、クエリが送信されるときに DML クエリに必要な DPU の数を決定します。この数は、データサイズ、ストレージ形式、クエリ構造、およびその他の要因によって変わります。通常、Athena は最も少なく、最も効率的な DPU 数を選択しようとします。Athena は、クエリを正常に完了するためにより多くの計算能力が必要であると判断した場合、クエリに割り当てられる DPU の数を増やします。

ワークロード固有のキャパシティ要件を見積もる

複数のクエリを同時に実行するために必要な容量を判断するには、次の表にある一般ガイドラインを考慮してください。

実際に必要な DPU の数は、目標と分析パターンによって異なることに注意してください。たとえば、クエリをキューに入れずにすぐに開始したい場合は、ピーク時の同時クエリ需要を判断し、それに応じて DPU の数をプロビジョニングします。

プロビジョニングする DPU の数は、ピーク需要よりも少なくても構いませんが、ピーク需要が発生するとキューイングが発生する可能性があります。キューイングが発生すると、Athena はクエリをキューに保持し、キャパシティが利用可能になるとクエリを実行します。

固定予算内でクエリを実行することが目標であれば、「AWS 料金計算ツール」を使って予算に合う DPU 数を特定できます。

最後に、データサイズ、ストレージ形式、およびクエリの記述方法が、クエリに必要な DPU に影響することを覚えておいてください。データを圧縮または分割したり、列形式に変換したりすることで、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。詳細については、「Athena のパフォーマンスを最適化する」を参照してください。

より多くのキャパシティが必要であることを示す兆候

割り当てられたキャパシティが不十分であることの 2 つの兆候として、キャパシティ不足のエラーメッセージとクエリキューイングがあります。

キャパシティ不足のエラーメッセージが表示されてクエリが失敗した場合、クエリに対してキャパシティ予約の DPU 数が少なすぎる可能性があります。たとえば、DPU 24 個の予約があり、24 個よりも多い DPU を必要とするクエリを実行すると、クエリは失敗します。Athena の EventBridge イベントを使用してこのクエリエラーを監視することができます。DPU をさらに追加してクエリを再実行してみてください。

多くのクエリがキューに入っている場合は、キャパシティがすべて他のクエリに使用されていることを意味します。キューを減らすには、次のいずれかの操作を行います。

キャパシティ予約内のワークグループ内で Athena クエリキュー時間の CloudWatch メトリックを使用して、クエリキューイングが過剰になっていないかどうかを確認します。値が希望のしきい値を超える場合は、キャパシティ予約に DPU を追加します。

アイドル状態のキャパシティを確認する

アイドル状態のキャパシティを確認するには、予約内の DPU の数を減らすか、ワークロードを増やしてから結果を確認します。

望ましい時間を超えるキャパシティを維持したくない場合は、予約をキャンセルして後で別の予約を作成します。ただし、最近別の予約からキャパシティをキャンセルしていたとしても、新しいキャパシティのリクエストが保証されるわけではなく、新しい予約の作成には時間がかかります。