Amazon Redshift データウェアハウスのアーキテクチャコンポーネント

クラスター – 1 つ以上のコンピューティングノードで構成されるクラスターは、Amazon Redshift データウェアハウスのコアインフラストラクチャコンポーネントです。コンピューティングノードは外部アプリケーションに対して透過的ですが、クライアントアプリケーションはリーダーノードとのみ直接やり取りします。一般的なクラスターには、2 つ以上のコンピューティングノードがあります。コンピューティングノードは、リーダーノードを介して調整されます。

リーダーノード – リーダーノードは、クライアントプログラムとすべてのコンピューティングノードの通信を管理します。また、リーダーノードは、クエリがクラスターに送信されるたびにクエリを実行するためのプランも準備します。プランの準備が整ったら、リーダーノードでコードをコンパイルし、コンパイル済みのコードをコンピューティングノードに配布してから、データの一部分を各コンピューティングノードに割り当てて、クエリ結果を処理します。

コンピューティングノード – コンピューティングノードでクエリを実行します。リーダーノードは、クエリ実行プランの個々の要素にコードをコンパイルし、コードを個々のコンピューティングノードに割り当てます。コンピューティングノードは、コンパイル済みのコードを実行し、最終的な集計のために中間結果をリーダーノードに返送します。各コンピューティングノードには、専用の CPU、メモリ、接続されているディスクストレージがあります ワークロードが増えるに従って、ノードの数を増やすかノードの種類をアップグレードして、または両方を行って、クラスターのコンピューティング能力とストレージ容量を拡張できます。

ノードスライス – コンピューティングノードはスライスと呼ばれる単位に分割されます。コンピューティングノードの各スライスにノードのメモリとディスク容量の一部が割り当てられ、ノードに割り当てられたワークロードの一部分を処理します。スライスは、並列処理を行って操作を完了します。データは、特定のテーブルの分散スタイルと分散キーに基づいて、スライス間で分散されます。データを均等に分散することで、Amazon Redshift がワークロードをスライスに均等に割り当てられるようになり、並列処理の利点を最大化できます。コンピューティングノードあたりのスライス数は、ノードのタイプに基づいて決定されます。詳細については、Amazon Redshift ドキュメントの「Amazon Redshift のクラスターとノード」を参照してください。

超並列処理 (MPP) – Amazon Redshift は MPP アーキテクチャを使用して、複雑なクエリや膨大な量のデータであっても、データを迅速に処理します。複数のコンピューティングノードが一部のデータに同じクエリコードを実行して、並列処理を最大化します。

クライアントアプリケーション – Amazon Redshift は、さまざまな抽出、変換、ロード (ETL)、ビジネスインテリジェンス (BI) レポート、データマイニング、そして分析ツールと統合されています。すべてのクライアントアプリケーションは、リーダーノードを介してのみクラスターと通信します。