# 目次
1. はじめに
2. RDSとは
3. スケーリングの種類と特徴
   3-1. 垂直スケーリング（vCPU・メモリの調整）
   3-2. 水平スケーリング
4. 垂直スケーリングのステップと戦略
   4-1. 現状のリソース使用状況の確認
   4-2. インスタンスタイプの選択
   4-3. スケーリングの実施
   4-4. コストとパフォーマンスのバランス
5. 垂直スケーリングのメリット・デメリット
   5-1. メリット
   5-2. デメリット
6. スケーリングによるパフォーマンスの変化
   6-1. vCPUの影響
   6-2. メモリの影響
7. まとめ

## 1. はじめに
AWSのRDS (Relational Database Service) は、クラウド上でリレーショナルデータベースを運用するためのマネージドサービスです。データベースのパフォーマンスを最適化し、効率的に運用するためには、適切なスケーリング戦略を採用することが重要です。本記事では、特にvCPUとメモリの調整に焦点を当てたスケーリング戦略について検討します。

## 2. RDSとは
RDSは、Amazon Web Servicesが提供するマネージドリレーショナルデータベースサービスで、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、Amazon Auroraなどをサポートしています。RDSは複雑な管理タスク（ソフトウェアのパッチ適用、バックアップ、リカバリ）を自動化し、スケーラビリティや高可用性を提供します。

## 3. スケーリングの種類と特徴
### 3-1. 垂直スケーリング（vCPU・メモリの調整）
垂直スケーリングとは、一つのRDSインスタンスに対して計算リソース（vCPUやメモリ）を追加することで性能向上を図る方法です。例えば、t2.microからr5.largeのインスタンスへ変更することで、vCPUやメモリの容量を増やし、処理能力を向上させられます。

### 3-2. 水平スケーリング
水平スケーリングは、インスタンスの数を増やすことで負荷を分散させる方法です。RDSのリードレプリカ機能を使えば、読み取り専用のインスタンスを追加することでデータベースの読み取り性能を向上させることができます。

## 4. 垂直スケーリングのステップと戦略
### 4-1. 現状のリソース使用状況の確認
スケーリングの前に、現在のRDSインスタンスの性能を評価します。CloudWatchを使用して、vCPU使用率、メモリ使用量、ディスクI/Oなど、リソースの使用率を監視し、高負荷の原因を特定します。

### 4-2. インスタンスタイプの選択
負荷に応じて適切なインスタンスタイプを選びます。Amazon RDSでは様々なインスタンスタイプがあり、それぞれが異なるvCPU数やメモリ容量を提供しています。例えば、t3.microからm5.largeへのアップグレードにより、vCPUを2から4に、メモリを1GiBから8GiBに増やせます。

### 4-3. スケーリングの実施
スケーリングは、AWSマネジメントコンソール、AWS CLI、またはAWS SDKを使用して実行できます。変更後、パフォーマンスの影響を評価し、使用状況に応じてさらに調整が必要か検討します。

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### 4-4. コストとパフォーマンスのバランス
リソースを増やせばパフォーマンスは向上しますが、利用コストも増加します。リソースの使用効率を最大化しつつ、コストを抑えるよう調整します。

## 5. 垂直スケーリングのメリット・デメリット
### 5-1. メリット
- **迅速な導入**: 垂直スケーリングは、すばやく実施できるため、即効性があります。
- **コスト効果**: インスタンス単位の課金のためコスト予測がしやすい。

### 5-2. デメリット
- **上限の存在**: 垂直スケーリングにはハードウェアリソースの上限があります。
- **ダウンタイムの可能性**: スケーリング作業中にサービス停止が発生するリスクがあります。

## 6. スケーリングによるパフォーマンスの変化
### 6-1. vCPUの影響
vCPUの増加により、データベースのクエリ処理速度を向上させ、リクエストの処理スループットを増加させます。

### 6-2. メモリの影響
十分なメモリを確保することで、データベースキャッシュのヒット率を向上させ、ディスクI/Oの負荷を減少させられます。

## 7. まとめ
RDSにおけるスケーリング戦略を理解し、適切に実行することで、システムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。適切なvCPUとメモリの調整により、ユーザーエクスペリエンスの向上を図りつつ、コスト効率を最大化することが可能です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次
1. はじめに
2. RDSとは
3. スケーリングの種類と特徴
   3-1. 垂直スケーリング（vCPU・メモリの調整）
   3-2. 水平スケーリング
4. 垂直スケーリングのステップと戦略
   4-1. 現状のリソース使用状況の確認
   4-2. インスタンスタイプの選択
   4-3. スケーリングの実施
   4-4. コストとパフォーマンスのバランス
5. 垂直スケーリングのメリット・デメリット
   5-1. メリット
   5-2. デメリット
6. スケーリングによるパフォーマンスの変化
   6-1. vCPUの影響
   6-2. メモリの影響
7. まとめ

## 1. はじめに
AWSのRDS (Relational Database Service) は、クラウド上でリレーショナルデータベースを運用するためのマネージドサービスです。データベースのパフォーマンスを最適化し、効率的に運用するためには、適切なスケーリング戦略を採用することが重要です。本記事では、特にvCPUとメモリの調整に焦点を当てたスケーリング戦略について検討します。

## 2. RDSとは
RDSは、Amazon Web Servicesが提供するマネージドリレーショナルデータベースサービスで、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、Amazon Auroraなどをサポートしています。RDSは複雑な管理タスク（ソフトウェアのパッチ適用、バックアップ、リカバリ）を自動化し、スケーラビリティや高可用性を提供します。

## 3. スケーリングの種類と特徴
### 3-1. 垂直スケーリング（vCPU・メモリの調整）
垂直スケーリングとは、一つのRDSインスタンスに対して計算リソース（vCPUやメモリ）を追加することで性能向上を図る方法です。例えば、t2.microからr5.largeのインスタンスへ変更することで、vCPUやメモリの容量を増やし、処理能力を向上させられます。

### 3-2. 水平スケーリング
水平スケーリングは、インスタンスの数を増やすことで負荷を分散させる方法です。RDSのリードレプリカ機能を使えば、読み取り専用のインスタンスを追加することでデータベースの読み取り性能を向上させることができます。

## 4. 垂直スケーリングのステップと戦略
### 4-1. 現状のリソース使用状況の確認
スケーリングの前に、現在のRDSインスタンスの性能を評価します。CloudWatchを使用して、vCPU使用率、メモリ使用量、ディスクI/Oなど、リソースの使用率を監視し、高負荷の原因を特定します。

### 4-2. インスタンスタイプの選択
負荷に応じて適切なインスタンスタイプを選びます。Amazon RDSでは様々なインスタンスタイプがあり、それぞれが異なるvCPU数やメモリ容量を提供しています。例えば、t3.microからm5.largeへのアップグレードにより、vCPUを2から4に、メモリを1GiBから8GiBに増やせます。

### 4-3. スケーリングの実施
スケーリングは、AWSマネジメントコンソール、AWS CLI、またはAWS SDKを使用して実行できます。変更後、パフォーマンスの影響を評価し、使用状況に応じてさらに調整が必要か検討します。

```python
# AWS CLIを使ってRDSインスタンスをスケールアップします。
aws rds modify-db-instance \
    --db-instance-identifier mydbinstance \
    --db-instance-class db.m5.large \
    --apply-immediately
```

### 4-4. コストとパフォーマンスのバランス
リソースを増やせばパフォーマンスは向上しますが、利用コストも増加します。リソースの使用効率を最大化しつつ、コストを抑えるよう調整します。

## 5. 垂直スケーリングのメリット・デメリット
### 5-1. メリット
- **迅速な導入**: 垂直スケーリングは、すばやく実施できるため、即効性があります。
- **コスト効果**: インスタンス単位の課金のためコスト予測がしやすい。

### 5-2. デメリット
- **上限の存在**: 垂直スケーリングにはハードウェアリソースの上限があります。
- **ダウンタイムの可能性**: スケーリング作業中にサービス停止が発生するリスクがあります。

## 6. スケーリングによるパフォーマンスの変化
### 6-1. vCPUの影響
vCPUの増加により、データベースのクエリ処理速度を向上させ、リクエストの処理スループットを増加させます。

### 6-2. メモリの影響
十分なメモリを確保することで、データベースキャッシュのヒット率を向上させ、ディスクI/Oの負荷を減少させられます。

## 7. まとめ
RDSにおけるスケーリング戦略を理解し、適切に実行することで、システムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。適切なvCPUとメモリの調整により、ユーザーエクスペリエンスの向上を図りつつ、コスト効率を最大化することが可能です。 

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