Amazon DynamoDB Accelerator(DAX) – Read heavyなワークロード向けインメモリ型キャッシュクラスタ

既にAmazon DynamoDBの事はご存知の方が多いと思います。ご存じのように、必要なだけのテーブルスペース、読み込み容量、書き込み容量に対応できるように拡張されたフルマネージドのNoSQLデータベースです。応答時間は1桁のミリ秒単位で測定され、多くのお客様がadtech、IoT、ゲーム、メディア、オンライン学習、旅行、電子商取引、金融など、さまざまな種類のアプリケーションにDynamoDBを使用しています。一部のお客様では一つのDynamoDBテーブルに100TB以上のデータを格納し、1秒当たり何百万もの読み取りまたは書き込み要求を行います。 Amazonの小売サイトはDynamoDBに依存しており、Black Friday、Cyber​​ Monday、Prime Dayなどの短時間で高強度のイベントに関連するトラフィックの急増に耐えます。

DynamoDBは、あらゆるアプリケーションやワークロードに対して、高速で一貫性のあるパフォーマンスのメリットを提供することができますが、常に改善の余地があります。いくつかのワークロード（ゲームやadtechが代表的な例ですが、他にもたくさんあります）のビジネス価値は、低レイテンシかつ高性能な読み取り処理を行えるデータベースによってもたらされます。できるだけ早くDynamoDBからデータを取得する機能により、クリックスルー率が最も高いゲームや広告の反応が速くなります。

Amazon DynamoDB Accelerator

このような重い読み込み処理を必要とする方の為に我々はパブリックプレビューでAmazon DynamoDB Acceleatorをローンチしました。DAXとも呼びます。

DAXはフルマネージドのキャッシュサービスでDynamoDBテーブルの前段（論理的に）に置かれます。Write – throughモードで動作し、DynamoDBとAPI互換を持っています。キャッシュからレスポンスが返る時はマイクロセカンドのレスポンスを実現し、eventually – consistentなread heavyなワークロードに特に向きます。DAXはシームレスかつ簡単に使えます。シンプルにDAXクラスターを作成する事が出来、アプリケーション側に読み書きのエンドポイントのターゲットとしてDAXを指定するだけです。DAXにパッチを当てるオペレーションをしたり、クラスタのマネジメントやレプリケーション、障害について心配することはありません。

DAXクラスタは1~10ノードで構成されます。読み込み処理の量に応じてノードを追加する事が可能です。クラスタでキャッシュ出来るサイズ（working setとも呼ばれる）はベースとなるノードの大きさ（dax.r3.large から dax.r3.8xlargeまで選択出来ます）を選択してクラスタを作成します。クラスタはVPC内に作成されAvailabillty Zones毎に分割してノードを配置出来ます。

利用するにはDAX for Java SDKを必要とします。このSDKは作成したクラスタとlow – level TCPでのやりとりを行う事で低レイテンシかつ高スループットを実現するためにチューニングしてあります。（我々は今後他の言語向けSDKについても速やかに対応する方針です。）

DAX クラスタの作成

それではDAXクラスタをDynamoDB Consoleから作ってみましょう（APIやCLIでの操作も可能です）。マネジメントコンソールのCreate clusterをクリックして始めます。

まず名前と詳細を入力し次にノードタイプを選択します。そして初期のクラスタサイズを設定します。DAXに与えるIAM roleとpollicyとして私のDynamoDBテーブルにアクセス出来る権限を設定します。（必要な権限が設定されている既存の物を指定する事も可能です。）

例としてコンソールではポリシーとして一つのテーブルにアクセス出来る権限を許可します。アクセスするテーブルを追加したくなったらIAMのコンソール上からポリシーを編集する事で可能です。
次にDAXで使われるノードを配置するサブネットグループを作成します。グループ名とどのサブネットを使うか選択します。

デフォルト設定で起動する事を確認したらLaunch clusterをクリックします。

クラスタは数分で起動します。

次に私のアプリケーションをDAX SDKを使うようにしエンドポイントとして私のDAXクラスタのエンドポイントを指定します。（今回ではdax1.seut3.clustercfg.use1.cache.amazonaws.com:8111です）
アプリケーションを起動し実行、Metricsタブを選択するとキャッシュパフォーマンスに関係するメトリクスを見ることが出来ます。
Amazon CloudWatchメトリクスに含まれキャッシュヒットやキャッシュミス、リクエストカウント、エラーカウントなどが見れます。

Alarmsを選択する事でこのメトリクスを利用したCloud Watch Alarmを作る事が出来ます。

例えばキャッシュミスが異常な数になった物を検知する事が出来ます。

Nodesタグを選択する事でクラス内のノードリストを見ることが出来ます。新しいノードを追加したり削除する事が可能です。

DAXがどのように動いているか、DAXのサンプルアプリケーションをインストールして二回実行してみます。初めにDynamoDBにダイレクトアクセスし、キャッシュが無い状態で操作を行います。ベースラインパフォーマンスとしては以下の通りです。

出力内容の途中に処理グループ毎の結果を見ることが可能です。クエリが2.9~11.3ミリ秒で動作しています。二番目にDAXを使ってパフォーマンスにどのような影響があるかを表示します。

まず一回目はキャッシュが無いのでキャッシュミスをしている状態の結果が表示されています。次のサブシーケンスではキャッシュが働き非常に早く処理が行われている事が確認できます。

Thngs to Know

DAXを使ってアプリケーションが書き込みを行う場合に以下の点について注意下さい。

Java API – 先程お伝えしたように、我々がpublic previewとして公開した時にサポートしているのはJava SDKとなります。計画として他の言語のサポートもあります。DAXはDynamoDBとAPIインターフェイスで互換性を持っている為、コード上で独自のキャッシュロジックであったり大きな変更を必要としません。（すなわちロードするライブラリを変更する事でDynamoDBに対するread / write処理は同じコードで動きreadは自動的にキャッシュから取得出来ます。）

Consistency – eventually consistent readsを使用することでin-memory キャッシュからレスポンスを返す事でDAXで最高のパフォーマンスを引き出す事が出来ます。（DAXは強い一貫性の読み込みではDynamoDBに対して常にreadを実行します。すなわちキャシュを使わないという事です。）

Write-Throughs – DAXはwrite-through キャッシュです。ただし、読み込んだ内容と書き込む内容との間に弱い相関関係がある場合は、書き込みを直接DynamoDBに行う事が出来ます。これにより、DAXはあなたの読み込み処理に対してより大きく助けを出来ると思います（書き込みを直接DynamoDBに行う事でキャッシュ生存期間が終わるまでそのキャッシュを利用する事が出来る為、DynamoDBに対する読み込みを軽減出来るという形です。）

Deprovisionig – DAXをあなたの環境で使用する時、基になるテーブルに対する読み込みキャパシティユニットのプロビジョニングを軽減することでコストが大幅に削減する事が出来ます。（多くの場合は劇的に削減出来ます）また、DAXは読み込み処理の急激な伸びに対応する事が出来ます。

Available Now

DAXは本日からpublic previewとしてUS East（北ヴァージニアリージョン）、US West（オレゴンリージョン）、そしてEU（アイルランドリージョン）にて利用申込後に可能です。public previewでは費用は掛かりません。より詳細を知りたい場合はDAX Developer Guideを是非お読み下さい。

– Jeff; （翻訳はSA 成田が担当しました。）

翻訳元blog