Amazon Redshift Advisor からのレコメンデーションの使用

Amazon Redshift クラスターのパフォーマンスを向上させて運用コストを減らすため、Amazon Redshift Advisor は変更に関する具体的なレコメンデーションを提供します。Advisor は、クラスターのパフォーマンスおよび使用状況メトリクスを分析して、カスタマイズされたレコメンデーションを作成します。これらのカスタマイズされたレコメンデーションは、運用とクラスターの設定に関連しています。最適化に優先順位を付けられるように、影響度の順にレコメンデーションがランク付けされます。

Advisor の仕組み

Advisor は、パフォーマンス統計または運用データに関する確認に基づいてレコメンデーションを作成します。クラスターやワークグループでテストを実行して確認を行い、テスト値が指定範囲内にあるかどうか判断されます。テスト結果がその範囲外の場合、クラスターの確認が生成されます。同時に、確認された値をベストプラクティスの範囲にするためのレコメンデーションが作成されます。

Amazon Redshift Data Sharing を使用するマルチクラスターアーキテクチャの場合、Advisor は、異なるリージョンのクラスターやワークグループを含む、データメッシュ内のすべてのクラスターやワークグループのワークロードパターンを分析することで、最適化を強化できるようになりました。プロデューサーのクラスターやワークグループとコンシューマーのクラスターやワークグループ間でテーブルを共有するとき、明示的に拒否リストに登録されていない限り、Advisor はデータメッシュ内のすべてのコンシューマーエンドポイントからクエリパターンを自動的に収集し、プロデューサーワークロードと組み合わせてより効果的なレコメンデーションを生成します。つまり、ソートキー、ディストリビューションキー、圧縮などのテーブルの最適化は、単一のクラスターだけでなく、組織全体での実際のデータの使用に基づいています。Advisor は Amazon Redshift Serverless もサポートしており、一時停止サイクルと再開サイクルにわたって最適化の継続性を自動的に維持します。

例えば、データウェアハウスに、コンピューティングノード間でデータスキューを引き起こす最適ではない分散キーを持つテーブルが含まれているとします。この場合、Advisor は DISTKEY パラメータを使用してテーブルの再分散を自動的に推奨し、データを均等に分散する列を指定します。別の例では、Advisor が、クラスターにソートキーのないテーブルや、クエリパフォーマンスの低下につながる非効率的なソートキー定義があることを確認したとします。この場合、Advisor はクエリパターンに基づいて適切なソートキー列のレコメンデーションを自動的に提供し、データフィルタリングを改善して、ディスク I/O を削減します。

Data Sharing Architecture の最適化

Amazon Redshift Data Sharing を使用して複数のクラスターやワークグループにワークロードを分散する場合、Advisor はデータメッシュ全体でパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。Advisor は、すべてのコンシューマーのクラスターやワークグループで共有テーブルがどのようにクエリされているかを自動的に分析します。これには、頻繁にフィルタリングされる列、よく結合されるテーブル、データのスキャン方法の理解が含まれます。データ使用状況の全体像を考慮することにより、Advisor は共有データのすべてのユーザーのパフォーマンスを向上させるレコメンデーションを生成します。

単一のクラスターではなく、組織全体の使用状況パターンに基づいてテーブルを最適化することで、次のことが可能になります。

Advisor がサポートされている Amazon Redshift リージョン

Amazon Redshift Advisor の機能は以下の AWS リージョンでのみご利用いただけます。