# Amazon DocumentDBのクラスタサイズ選定ガイド

## 目次
1. はじめに
2. Amazon DocumentDBの特徴
3. クラスタサイズとは
4. クラスタサイズ選定の重要性
5. クラスタサイズ選定の指標
    1. リードレプリカの数
    2. ストレージ容量
    3. スループット
    4. CPUとメモリ使用量
6. クラスタサイズの選定手順
    1. 必要なリードレプリカの特定
    2. ストレージとパフォーマンス要件の評価
    3. 費用対効果の検討
7. Amazon CloudWatchを使用した監視
8. クラスタサイズ変更の方法
9. クラスタサイズに関するベストプラクティス
10. まとめ

## 1. はじめに
Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) は、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供するフルマネージドのドキュメントデータベースサービスです。本ガイドでは、Amazon DocumentDBのクラスタサイズの選定方法について詳しく解説します。

## 2. Amazon DocumentDBの特徴
Amazon DocumentDBは、MongoDB互換のAPIを提供し、JSONデータモデルを使用します。以下の特徴があります。

- スケールアウトが可能
- フルマネージドサービス
- 高可用性を提供
- データのバックアップと復元が可能
- 自動スケーリングと高い耐障害性

## 3. クラスタサイズとは
クラスタサイズは、DocumentDBのパフォーマンスとコストに直接影響します。特に、リードレプリカ数やストレージ容量、CPU、メモリといったリソースの選択が、クラスタ全体の動作に大きなインパクトを与えます。

## 4. クラスタサイズ選定の重要性
クラスタサイズを適切に選定することで、以下のメリットがあります。

- 最適なパフォーマンスの確保
- 無駄なコストの削減
- 高可用性の維持

## 5. クラスタサイズ選定の指標
クラスタサイズの選定にはいくつかの指標があります。以下でそれらを詳しく見ていきましょう。

### 5-1. リードレプリカの数
リードレプリカを増やすことで、リードキャパシティが向上します。クエリの読み取り遅延を減少させ、スループットを高めることが可能です。

### 5-2. ストレージ容量
ストレージの選定は、アプリケーションのデータの成長スピードとバックアップの必要性を考慮するべきです。ストレージの増減は容易に行うことができるため、最初は控えめに設定する方法もあります。

### 5-3. スループット
スループットはデータ読み書きの速度に影響します。適切なクラスタサイズにより、アプリケーションのパフォーマンスを維持しつつ最適なスループットを提供できます。

### 5-4. CPUとメモリ使用量
クラスタサイズを決定する際に、CPUとメモリの使用量も合わせて考慮する必要があります。これによって、アプリケーションパフォーマンスを維持しつつ、無駄なリソースを削減できます。

## 6. クラスタサイズの選定手順
クラスタサイズを適切に選定するための手順は以下の通りです。

### 6-1. 必要なリードレプリカの特定
システム要求に基づいて必要なリードレプリカの数を決定します。複数のリードレプリカは読み取り性能を向上させるのに有効です。

### 6-2. ストレージとパフォーマンス要件の評価
アプリケーションのデータ量、成長速度、トランザクション量を評価し、それに基づいてストレージとパフォーマンス要件を定義します。

### 6-3. 費用対効果の検討
クラスタの構成には費用がかかります。アプリケーションの必要性能を低下させずに最適なリソース配置を行い、コストパフォーマンスを高めます。

## 7. Amazon CloudWatchを使用した監視
Amazon CloudWatch を用いることで、クラスタ状況の監視を行えます。主要指標には、CPU使用率、メモリ使用、ディスク負荷、ネットワークトラフィックなどがあります。これにより、パフォーマンスのボトルネックを特定し、必要な変更を加えるためのデータを提供します。

## 8. クラスタサイズ変更の方法
クラスタサイズの変更は、Amazon DocumentDBのコンソールまたはAWS CLIから行うことが可能です。適切なサイズ変更がされた場合、ダウンタイムなしで行うことが可能です。

## 9. クラスタサイズに関するベストプラクティス
- 必要なリソースのみをプロビジョニングし、過剰なリソースを割り当てない
- リードレプリカを使用して読み込み負荷を分散
- 定期的なパフォーマンス評価と調整を実施

## 10. まとめ
Amazon DocumentDBのクラスタサイズを適切に選定することは、アプリケーションのパフォーマンスの維持とコスト削減に大きく寄与します。上記のガイドラインに従ってクラスタサイズを選定し、パフォーマンスのモニタリングを継続的に行うことで、最適なクラスタ運用が可能になります。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Amazon DocumentDBのクラスタサイズ選定ガイド

## 目次
1. はじめに
2. Amazon DocumentDBの特徴
3. クラスタサイズとは
4. クラスタサイズ選定の重要性
5. クラスタサイズ選定の指標
    1. リードレプリカの数
    2. ストレージ容量
    3. スループット
    4. CPUとメモリ使用量
6. クラスタサイズの選定手順
    1. 必要なリードレプリカの特定
    2. ストレージとパフォーマンス要件の評価
    3. 費用対効果の検討
7. Amazon CloudWatchを使用した監視
8. クラスタサイズ変更の方法
9. クラスタサイズに関するベストプラクティス
10. まとめ

## 1. はじめに
Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) は、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供するフルマネージドのドキュメントデータベースサービスです。本ガイドでは、Amazon DocumentDBのクラスタサイズの選定方法について詳しく解説します。

## 2. Amazon DocumentDBの特徴
Amazon DocumentDBは、MongoDB互換のAPIを提供し、JSONデータモデルを使用します。以下の特徴があります。

- スケールアウトが可能
- フルマネージドサービス
- 高可用性を提供
- データのバックアップと復元が可能
- 自動スケーリングと高い耐障害性

## 3. クラスタサイズとは
クラスタサイズは、DocumentDBのパフォーマンスとコストに直接影響します。特に、リードレプリカ数やストレージ容量、CPU、メモリといったリソースの選択が、クラスタ全体の動作に大きなインパクトを与えます。

## 4. クラスタサイズ選定の重要性
クラスタサイズを適切に選定することで、以下のメリットがあります。

- 最適なパフォーマンスの確保
- 無駄なコストの削減
- 高可用性の維持

## 5. クラスタサイズ選定の指標
クラスタサイズの選定にはいくつかの指標があります。以下でそれらを詳しく見ていきましょう。

### 5-1. リードレプリカの数
リードレプリカを増やすことで、リードキャパシティが向上します。クエリの読み取り遅延を減少させ、スループットを高めることが可能です。

### 5-2. ストレージ容量
ストレージの選定は、アプリケーションのデータの成長スピードとバックアップの必要性を考慮するべきです。ストレージの増減は容易に行うことができるため、最初は控えめに設定する方法もあります。

### 5-3. スループット
スループットはデータ読み書きの速度に影響します。適切なクラスタサイズにより、アプリケーションのパフォーマンスを維持しつつ最適なスループットを提供できます。

### 5-4. CPUとメモリ使用量
クラスタサイズを決定する際に、CPUとメモリの使用量も合わせて考慮する必要があります。これによって、アプリケーションパフォーマンスを維持しつつ、無駄なリソースを削減できます。

## 6. クラスタサイズの選定手順
クラスタサイズを適切に選定するための手順は以下の通りです。

### 6-1. 必要なリードレプリカの特定
システム要求に基づいて必要なリードレプリカの数を決定します。複数のリードレプリカは読み取り性能を向上させるのに有効です。

### 6-2. ストレージとパフォーマンス要件の評価
アプリケーションのデータ量、成長速度、トランザクション量を評価し、それに基づいてストレージとパフォーマンス要件を定義します。

### 6-3. 費用対効果の検討
クラスタの構成には費用がかかります。アプリケーションの必要性能を低下させずに最適なリソース配置を行い、コストパフォーマンスを高めます。

## 7. Amazon CloudWatchを使用した監視
Amazon CloudWatch を用いることで、クラスタ状況の監視を行えます。主要指標には、CPU使用率、メモリ使用、ディスク負荷、ネットワークトラフィックなどがあります。これにより、パフォーマンスのボトルネックを特定し、必要な変更を加えるためのデータを提供します。

## 8. クラスタサイズ変更の方法
クラスタサイズの変更は、Amazon DocumentDBのコンソールまたはAWS CLIから行うことが可能です。適切なサイズ変更がされた場合、ダウンタイムなしで行うことが可能です。

## 9. クラスタサイズに関するベストプラクティス
- 必要なリソースのみをプロビジョニングし、過剰なリソースを割り当てない
- リードレプリカを使用して読み込み負荷を分散
- 定期的なパフォーマンス評価と調整を実施

## 10. まとめ
Amazon DocumentDBのクラスタサイズを適切に選定することは、アプリケーションのパフォーマンスの維持とコスト削減に大きく寄与します。上記のガイドラインに従ってクラスタサイズを選定し、パフォーマンスのモニタリングを継続的に行うことで、最適なクラスタ運用が可能になります。 

Amazon DocumentDBのクラスタサイズ選定ガイド

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）