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レプリケーションインスタンス向けの最適なサイズの選択

適切なレプリケーション インスタンスの選択は、ユースケースのいくつかの要因によって異なります。レプリケーション インスタンスリソースの使用方法を理解しやすいように、次の説明をご参照ください。全ロードと CDC タスクの一般的なシナリオを説明します。

フルロードタスク中、 はテーブルを個別に AWS DMS ロードします。デフォルトでは、一度に 8 つのテーブルがロードされます。 は、フルロードタスク中にソースへの継続的な変更 AWS DMS をキャプチャするため、変更は後でターゲットエンドポイントに適用できます。変更はメモリにキャッシュされます。使用可能なメモリがなくなると、変更はディスクにキャッシュされます。テーブルのフルロードタスクが完了すると、 はキャッシュされた変更をターゲットテーブルに AWS DMS 直ちに適用します。

テーブルのキャッシュされた変更がすべて適用されると、ターゲットエンドポイントはトランザクション上一貫性のある状態になります。この時点で、ターゲットは最後にキャッシュされた変更に関してソースエンドポイントと同期しています。 AWS DMS その後、 はソースとターゲットの間で継続的なレプリケーションを開始します。そのために、 はソーストランザクションログから変更オペレーション AWS DMS を受け取り、トランザクション整合性のある方法でターゲットに適用します。（このプロセスでは、バッチ最適化適用が選択されていないことを前提としています）。 は、可能であれば、レプリケーションインスタンスのメモリを介して進行中の変更を AWS DMS ストリーミングします。それ以外の場合、 はターゲットに適用できるようになるまで、レプリケーション インスタンスのディスクに変更を AWS DMS 書き込みます。

レプリケーション インスタンスが変更処理をどのように処理するか、およびそのプロセスでメモリがどのように使用されるかについて、何らかの制御があります。変更処理のチューニング方法の詳細については、「変更処理のチューニング設定」をご参照ください。

考慮すべき要素

メモリとディスク容量は、ユースケースに適したレプリケーションインスタンスを選択する際の重要な要素です。レプリケーションインスタンスを選択するために分析すべきユースケースの特徴について次に説明します。

このようなメトリクスを使用して、レプリケーションインスタンスをコンピューティング最適化またはメモリ最適化する必要があるかを判断します。

一般的な問題

移行中にレプリケーションインスタンスでのリソースの競合の原因となる次のとおりの一般的な問題に直面する場合があります。レプリケーションインスタンスメトリクスの詳細については、「レプリケーションインスタンスのメトリクス」を参照してください。

ベストプラクティス

レプリケーションインスタンスのサイジングを行う際は、次の 2 つの最も一般的なベストプラクティスの採用を検討します。詳細については、「AWS Database Migration Service のベストプラクティス」を参照してください。

上記のガイドラインは考えられるすべてのシナリオをカバーしているわけではありません。レプリケーションインスタンスのサイジングを行う際は、特定のユースケースの詳細を考慮することが重要です。

上記のテストにより、CPU とメモリはワークロードによって異なることが明らかになっています。具体的には、LOB はメモリに影響し、タスク数や並列処理は CPU に影響します。移行の実行後、レプリケーションインスタンスのCPU、解放可能なメモリ、空きストレージ、IOPS をモニタリングします。収集したデータに基づいて、必要に応じてレプリケーション インスタンスのサイズを増減することができます。