ある企業が、AWS Glue Data Catalog を使って S3 上のデータカタログを管理し、Amazon Athena でクエリを実行している。Amazon QuickSight での BI ダッシュボードでもこのデータを使いたい。QuickSight でデータセットを作成する際にクエリのレスポンスが遅い。最小限の追加コストで QuickSight のダッシュボード表示速度を改善する最も適切な方法はどれか。
- A. QuickSight のデータセットを「直接クエリ」モードから「SPICE」モードに変更して、Glue/Athena のデータを QuickSight の高速インメモリエンジンにインポートする。
- B. Athena のクラスターを大きいインスタンスタイプに変更する。
- C. S3 のデータを RDS for MySQL に移行して QuickSight から直接接続する。
- D. QuickSight データセットの更新頻度を毎分に設定する。
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正解: A
Amazon QuickSight の SPICE（Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine）はデータをインメモリにキャッシュして高速なクエリ応答を実現するエンジンである。Athena への直接クエリ（Direct Query）モードではクエリのたびに Athena → S3 へのアクセスが発生するが、SPICE にインポートするとデータが QuickSight のインメモリに保存されてミリ秒単位で応答できる。SPICE の容量は QuickSight ユーザーあたり 10GB が無料で含まれる。選択肢BAthena は EC2 ベースのクラスターを持つサービスではなく、スケーリングの仕組みが異なる。Athena のパフォーマンス改善はクエリ最適化やデータフォーマット変換で行う。選択肢Dの更新頻度を毎分に設定することは Athena への呼び出しが頻繁になりコストが増加し、ダッシュボード応答速度の改善にはならない。選択肢CのRDS への移行は大規模なデータ移行と変換作業が必要で、最小限の追加コストという要件に合わない。
📚 関連サービスの解説: AWS Glue ・ Amazon Athena