# RedshiftのWLM（Workload Management）の設定例と考え方

## 目次
1. 概要
2. RedshiftのWLMの役割
3. WLMの設定例
   1. クラスターの作成
   2. キューの設定
   3. ワークロードのコントロール
4. WLM設定の考え方
   1. 使用状況分析に基づく設定
   2. リソース割り当ての最適化
5. ベストプラクティス
6. まとめ

## 1. 概要

Amazon RedshiftのWLM（Workload Management）は、クラスター上で実行される異なるタイプのクエリに対するリソースを効果的に管理するための設定機能です。これにより、ユーザーは特定のワークロードに優先順位を設定し、クラスターのパフォーマンスを最適化できます。

## 2. RedshiftのWLMの役割

WLMの役割は、異なるワークロードをうまく管理することです。Redshiftでは、デフォルトで1つのキューだけを使用しますが、異なるアプリケーションが一度に複数のクエリを送信する場合や異なるタイプのクエリがある場合は、適切なキューの設定を行うことで効率を高めることができます。

## 3. WLMの設定例

### 3-1. クラスターの作成

まず、AWSのマネジメントコンソールにログインし、Redshiftクラスターを作成します。この際に、クラスターサイズやノード数をビジネス要件に応じて選択します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. キューの設定

Redshiftでは、WLM設定を行うために、最初にキューを作成します。各キューには、並列度やメモリ割合といった設定を適用することができます。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-3. ワークロードのコントロール

キューごとにワークロードを適切に割り当てることで、それぞれのクエリタイプごとに最適なパフォーマンスを引き出せます。以下のようにキューを設定します。

- ETLジョブは処理時間が長い可能性が高いため、十分なメモリと並列実行数を確保します。
- BI用途のクエリは軽量ですが頻繁に実行されるため、多くの同時クエリ実行を許可します。

## 4. WLM設定の考え方

### 4-1. 使用状況分析に基づく設定

クラスターの使用状況データを分析し、どのタイプのクエリが主に実行されているのかを把握します。このデータに基づいてキューの数や優先度を決定します。

### 4-2. リソース割り当ての最適化

各キューに対して適切なリソース（メモリ、並列度）を割り当てることで、クラスター全体の効率を最大化します。特に、短時間で多くのクエリを処理するBIツールに対しては、並列度を高めに設定することが重要です。

## 5. ベストプラクティス

- **定期的な見直し**: WLMの設定は一度行えば終わりではなく、クラスターの使用状況に応じて定期的に見直し、最適化が必要です。
- **モニタリング**: 各クエリの実行時間やエラー率をモニタリングし、WLMの設定を調整します。
- **タグ付けとロギング**: 各クエリやデータセットにタグをつけ、詳細なロギングを行うことで、問題発生時の分析を容易にします。

## 6. まとめ

RedshiftのWLM設定は、クラスター管理において重要な要素です。適切に設定することで、異なるワークロードが混在する環境でも高いパフォーマンスを維持することが可能です。使用状況を継続的に分析し、ベストプラクティスを遵守しながら設定を最適化していくことが、運用効率を高める鍵となります。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# RedshiftのWLM（Workload Management）の設定例と考え方

## 目次
1. 概要
2. RedshiftのWLMの役割
3. WLMの設定例
   1. クラスターの作成
   2. キューの設定
   3. ワークロードのコントロール
4. WLM設定の考え方
   1. 使用状況分析に基づく設定
   2. リソース割り当ての最適化
5. ベストプラクティス
6. まとめ

## 1. 概要

Amazon RedshiftのWLM（Workload Management）は、クラスター上で実行される異なるタイプのクエリに対するリソースを効果的に管理するための設定機能です。これにより、ユーザーは特定のワークロードに優先順位を設定し、クラスターのパフォーマンスを最適化できます。

## 2. RedshiftのWLMの役割

WLMの役割は、異なるワークロードをうまく管理することです。Redshiftでは、デフォルトで1つのキューだけを使用しますが、異なるアプリケーションが一度に複数のクエリを送信する場合や異なるタイプのクエリがある場合は、適切なキューの設定を行うことで効率を高めることができます。

## 3. WLMの設定例

### 3-1. クラスターの作成

まず、AWSのマネジメントコンソールにログインし、Redshiftクラスターを作成します。この際に、クラスターサイズやノード数をビジネス要件に応じて選択します。

```bash
aws redshift create-cluster --cluster-identifier my-redshift-cluster \
--node-type dc2.large --master-username admin --master-user-password mypassword \
--number-of-nodes 4
```

### 3-2. キューの設定

Redshiftでは、WLM設定を行うために、最初にキューを作成します。各キューには、並列度やメモリ割合といった設定を適用することができます。

```sql
-- キュー1: ETLジョブ用
CREATE WLM_QUEUE
queue_type='ETL',
query_parallelism=5,
memory_percent=50;

-- キュー2: BIツール用
CREATE WLM_QUEUE
queue_type='BI',
query_parallelism=15,
memory_percent=50;
```

### 3-3. ワークロードのコントロール

キューごとにワークロードを適切に割り当てることで、それぞれのクエリタイプごとに最適なパフォーマンスを引き出せます。以下のようにキューを設定します。

- ETLジョブは処理時間が長い可能性が高いため、十分なメモリと並列実行数を確保します。
- BI用途のクエリは軽量ですが頻繁に実行されるため、多くの同時クエリ実行を許可します。

## 4. WLM設定の考え方

### 4-1. 使用状況分析に基づく設定

クラスターの使用状況データを分析し、どのタイプのクエリが主に実行されているのかを把握します。このデータに基づいてキューの数や優先度を決定します。

### 4-2. リソース割り当ての最適化

各キューに対して適切なリソース（メモリ、並列度）を割り当てることで、クラスター全体の効率を最大化します。特に、短時間で多くのクエリを処理するBIツールに対しては、並列度を高めに設定することが重要です。

## 5. ベストプラクティス

- **定期的な見直し**: WLMの設定は一度行えば終わりではなく、クラスターの使用状況に応じて定期的に見直し、最適化が必要です。
- **モニタリング**: 各クエリの実行時間やエラー率をモニタリングし、WLMの設定を調整します。
- **タグ付けとロギング**: 各クエリやデータセットにタグをつけ、詳細なロギングを行うことで、問題発生時の分析を容易にします。

## 6. まとめ

RedshiftのWLM設定は、クラスター管理において重要な要素です。適切に設定することで、異なるワークロードが混在する環境でも高いパフォーマンスを維持することが可能です。使用状況を継続的に分析し、ベストプラクティスを遵守しながら設定を最適化していくことが、運用効率を高める鍵となります。 

RedshiftのWLM（Workload Management）の設定例と考え方

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）