慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。
1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。
2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。
3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。
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# スループットの増加に合わせた入力ストリームの並列処理
**注記**
2023 年 9 月 12 日以降、Kinesis Data Analytics for SQL をまだ使用していない場合、Kinesis Data Firehose をソースとして使用して新しいアプリケーションを作成することはできません。詳細については、「[制限](https://docs.aws.amazon.com//kinesisanalytics/latest/dev/limits.html)」を参照してください。
Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションでは、アプリケーション内入力ストリームのスループットを超えるアプリケーションをスケーリングするために、複数のアプリケーション内入力ストリームをサポートできます。アプリケーション内入力ストリームの詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications: 仕組み](how-it-works.md)」を参照してください。
ほとんどの場合、Amazon Kinesis Data Analytics では、アプリケーションにフィードされる Kinesis ストリームまたは Firehose ソースストリームの容量を処理できるように、アプリケーションがスケールされます。ただし、ソースストリームのスループットが、単一のアプリケーション内入力ストリームのスループットを超える場合は、アプリケーションで使用されるアプリケーション内入力ストリームの数を明示的に増やすことができます。そのためには、`InputParallelism` パラメータを使用します。
`InputParallelism` パラメータが 1 以上の場合、Amazon Kinesis Data Analytics は、アプリケーション内ストリーム間のソースストリームのパーティションを均等に分割します。たとえば、ソースストリームに 50 シャードあり、`InputParallelism` を `2` に設定した場合、アプリケーション内入力ストリームはそれぞれ、25 のソースストリームのシャードから入力を受け取ります。
アプリケーション内ストリームの数を増やす場合は、アプリケーションから、各ストリームのデータに明示的にアクセスする必要があります。コードで複数のアプリケーション内ストリームにアクセスする方法については、「[Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションでの別のアプリケーション内ストリームへのアクセス](#input-parallelism-code-example)」を参照してください。
Kinesis Data Streams と Firehose ストリームのシャードは、どちらも同様にアプリケーション内ストリーム間で分割されますが、アプリケーションに認識される形式は異なります。
+ Kinesis データストリームのレコードには、`shard_id` フィールドが含まれており、レコードのソースシャードを識別できます。
+ Firehose 配信ストリームのレコードには、レコードのソースシャードまたはパーティションを識別するフィールドは含まれていません。これは、Firehose がこの情報をアプリケーションから抽象化するためです。
## アプリケーション内入力ストリームの数の増加を評価する
ほとんどの場合、入力ストリームの複雑性やデータサイズに応じて、1 つのアプリケーション内入力ストリームで、1 つのソースストリームのスループットを処理することができます。アプリケーション内入力ストリームの数を増やす必要の有無を判断するには、Amazon CloudWatch の `InputBytes` および `MillisBehindLatest` メトリクスをモニタリングします。
`InputBytes` メトリクスが 100 MB/秒より大きい場合 (または、このレートより大きくなることが予想される場合)、`MillisBehindLatest` が増えたり、アプリケーションの問題の影響が大きくなったりする可能性があります。この問題に対応するため、アプリケーションに対して次の言語を選択することをお勧めします。
+ アプリケーションのスケーリングニーズが 100 MB/秒を超える場合は、複数のストリームと Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを使用します。
+ 1 つのストリームとアプリケーションを使用する場合は、[Kinesis Data Analytics for Java Applications](/managed-flink/latest/java/what-is.html) を使用します。
`MillisBehindLatest` メトリクスに次のいずれかの特性がある場合は、アプリケーションの `InputParallelism` 設定を増やす必要があります。
+ `MillisBehindLatest` メトリクスが増加しつつあります。これは、アプリケーションにおいて、ストリーム内の最新データが遅延していることを意味します。
+ `MillisBehindLatest` メトリクスは一貫して 1,000 (1 秒あたり) を超えています。
以下が真の場合は、アプリケーションの `InputParallelism` 設定を増やす必要はありません。
+ `MillisBehindLatest` メトリクスが減少しつつあります。これは、アプリケーションにおいて、ストリーム内の最新データの遅れを取り戻していることを意味します。
+ `MillisBehindLatest` メトリクスは一貫して 1,000 (1 秒あたり) を下回っています。
CloudWatch の使用方法の詳細については、「[CloudWatch ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/)」を参照してください。
## 複数のアプリケーション内入力ストリームの実装
「[CreateApplication](API_CreateApplication.md)」を使用してアプリケーションを作成する際、アプリケーション内入力ストリームの数を設定できます。この数は、「[UpdateApplication](API_UpdateApplication.md)」を使用してアプリケーションを作成した後に設定します。
**注記**
`InputParallelism` 設定は、Amazon Kinesis Data Analytics API または AWS CLIを使ってのみ設定できます。を使用してこの設定を設定することはできません AWS マネジメントコンソール。のセットアップについては AWS CLI、「」を参照してください[ステップ 2: AWS Command Line Interface (AWS CLI) を設定する](setup-awscli.md)。
### 新しいアプリケーションの入力ストリームカウントの設定
次の例では、API アクション (`CreateApplication`) を使用して、新しいアプリケーションの入力ストリームカウントを 2 に設定する方法について解説します。
`CreateApplication` の詳細については、「[CreateApplication](API_CreateApplication.md)」を参照してください。
```
{
"ApplicationCode": "",
"ApplicationDescription": "",
"ApplicationName": "",
"Inputs": [
{
"InputId": "ID for the new input stream",
"InputParallelism": {
"Count": 2
}],
"Outputs": [ ... ],
}]
}
```
### 既存アプリケーションの入力ストリームカウントの設定
次の例では、API アクション (`UpdateApplication`) を使用して、既存アプリケーションの入力ストリームカウントを 2 に設定する方法について解説します。
`Update_Application` の詳細については、「[UpdateApplication](API_UpdateApplication.md)」を参照してください。
```
{
"InputUpdates": [
{
"InputId": "yourInputId",
"InputParallelismUpdate": {
"CountUpdate": 2
}
}
],
}
```
## Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションでの別のアプリケーション内ストリームへのアクセス
複数のアプリケーション内入力ストリームをアプリケーションで使用するには、別のストリームから明示的に選択する必要があります。次のコード例では、入門チュートリアルで作成した複数の入力ストリームをアプリケーションでクエリを行う方法について説明します。
次の例では、`in_application_stream001` という 1 つのアプリケーション内ストリームに結合される前に、まず [COUNT](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-count.html) を使用して各ソースストリームが集約されます。事前にソースストリームを集約すると、結合されたアプリケーション内ストリームで、負荷をかけ過ぎることなく複数のストリームからのトラフィックを処理しやすくなります。
**注記**
この例を実行して、両方のアプリケーション内入力ストリームから結果を得るには、ソースストリームのシャード数とアプリケーションの `InputParallelism` パラメータを両方とも更新します。
```
CREATE OR REPLACE STREAM in_application_stream_001 (
ticker VARCHAR(64),
ticker_count INTEGER
);
CREATE OR REPLACE PUMP pump001 AS
INSERT INTO in_application_stream_001
SELECT STREAM ticker_symbol, COUNT(ticker_symbol)
FROM source_sql_stream_001
GROUP BY STEP(source_sql_stream_001.rowtime BY INTERVAL '60' SECOND),
ticker_symbol;
CREATE OR REPLACE PUMP pump002 AS
INSERT INTO in_application_stream_001
SELECT STREAM ticker_symbol, COUNT(ticker_symbol)
FROM source_sql_stream_002
GROUP BY STEP(source_sql_stream_002.rowtime BY INTERVAL '60' SECOND),
ticker_symbol;
```
前述のコード例では、以下のような出力を `in_application_stream001` に生成します。
![\[Table showing ROWTIME, TICKER, and TICKER_COUNT columns with sample data entries.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/images/input-parallelism-results.png)
## 追加の考慮事項
複数の入力ストリームを使用する場合は、以下の点に注意してください。
+ アプリケーション内入力ストリームの最大数は 64 です。
+ アプリケーション内入力ストリームは、アプリケーションの入力ストリームのシャード間で均等に分散されます。
+ アプリケーション内ストリームの追加により向上するパフォーマンスは、直線的にスケールしません。つまり、アプリケーション内ストリームの数を 2 倍にしても、スループットは 2 倍になりません。一般的な行サイズを使用すると、アプリケーション内ストリームはそれぞれ、1 秒あたり約 5,000～15,000 行のスループットを達成します。アプリケーション内ストリームカウントを 10 に増やすことによって、1 秒あたり 20,000～30,000 行のスループットを達成できます。スループット速度は、入力ストリームのフィールドのカウント、データ型、サイズによって異なります。
+ 一部の集計関数 ([AVG](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-avg.html)) では、別のシャードに分割されている入力ストリームに適用されると、予期しない結果が生成される場合があります。集計ストリームに結合する前に、個々のシャードで集計オペレーションを実行する必要があるため、レコードが多く含まれているストリームに関係なく加重される場合があります。
+ 入力ストリームの数を増やした後にアプリケーションのパフォーマンスが低下し続ける (高い `MillisBehindLatest` メトリクスにより反映される) 場合は、Kinesis 処理ユニット (KPU) の上限に達している可能性があります。詳細については、「[アプリケーションを自動的にスケーリングしてスループットを向上させる](how-it-works-autoscaling.md)」を参照してください。