AWS re:Invent とは？

re:Inventとは、Amazon Web Services（以下、AWS）が主催するAWSに関するセッションや展示ブース、試験準備のためのブートキャンプやゲーム化された演習などを通じて、参加者が主体的に学習できるAWS最大のイベントです。

昨年も今年同様にラスベガスにて開催されており、60以上の新サービスや新機能が発表されました。昨年の参加人数は5.1万人以上になります。

はじめに

本記事は11/27(月)19:30～21:00(現地時間)に開催された「Keynote Day 1 | Monday Night Live with Peter DeSantis」にて発表されたAmazon Redshift Serverlessについて紹介いたします。

本記事は上記のKeynoteで紹介された内容をもとに作成しております。

また筆者の考えが含まれた内容となっているためその点は十分にご注意ください。

Amazon Redshiftとは

Amazon Redshift Serverlessについて紹介する前に既存のAmazon Redshiftがどのようなものなのか簡単にご紹介します。

Amazon Redshiftはデータウェアハウスのサービスです。

機械学習など大量のデータに対してSQLを実行したい場合などに使われます。

Amazon Redshift Serverless

Amazon Redshift Serverlessはその名の通り、Amazon Redshiftがサーバレス化したものです。

自動でコンピューティングリソースのスケールを行ってくれます。

ここで1点問題となるのが何を基準にスケールするのかという点です。

Amazon Redshiftはその性質上、長時間のクエリを実行する必要がある場合もあります。

そのためAmazon Auroraなどと異なり単純なリソース消費からのスケールができませんでした。

そのためAmazon Redshiftでは状況に応じて人によるスケールの判断を行う必要があったということです。

AIによるスケール

AWSはこうした人による判断をなくすためにAmazon Redshift ServerlessにてAIを利用したスケーリングを導入しました。

AIがそれぞれのクエリの複雑性を理解し使われ方などを判断、符号付けしていきます。

このときに使われるAIはこれまでの全てのクエリを学習データとして作成したAIを使用するそうです。

判断基準

スケールする際にも単純なリソースの追加で解決しない場合があります。

次のスライドを見てください。

リソースを追加した際に大幅に改善がみられる場合とあまり改善が見られない場合のグラフです。

これはボトルネックの原因の違いなどから生じているようです。

大幅な改善がみられる場合にはリソースの追加を積極的に行いたいですし、あまりみられない場合には追加を行いたくありませんね。

Amazon Redshift Serverlessではこのようなリソースの追加に対する判断基準を設定できます。

これによりどの程度の改善までリソースの追加を行うのかユーザが決めることができます。

まとめ

「Keynote Day 1 | Monday Night Live with Peter DeSantis」にてAmazon Aurora Limitless Databaseと合わせて紹介された本サービスです。

データウェアハウスのマネージドサービスということで多くの方が注目されているのではないでしょうか。

Amazon Redshiftを使ったことがない方もこれを機に1度使ってみてはいかがでしょうか。