パフォーマンス– tax –

【SQSの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと SQSのパフォーマンス設計における最大の焦点は、「無限のスループットを持つ『標準キュー』を選ぶか、順番保証はあるが速度に上限がある『FIFOキュー』を選ぶか」 のトレードオフです。 とにかく大量のメッ

【EBSの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon EBS における高性能化の鉄則は、「ワークロードが IOPS（1秒あたりの読み書き回数）を求めているのか、スループット（1秒あたりの転送データ量）を求めているのか」 を見極め、適切なボリ

【DynamoDBの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon DynamoDB は、データ量がGBからTB、PBに増えようと、「常に1桁ミリ秒（数ミリ秒）の超低レイテンシで応答し続ける」 ことが保証された高性能NoSQLデータベースです。

【AMIの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと パフォーマンス（高性能）の観点での AMI（Amazon Machine Image）の役割は、「EC2インスタンスの起動時間（ブートタイム）を極限まで短縮すること」 です。 ソフトウェアのインストー

【Auroraの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon Aurora の高性能の秘密は、「通常のMySQLの最大5倍、PostgreSQLの最大3倍のパフォーマンス」 と、「最大15台のリードレプリカ（読み取り専用レプリカ）」 による圧

【Redshiftの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon Redshift は、ペタバイト級の膨大なデータを集計・分析（OLAP）するためのデータウェアハウス（DWH）です。「列指向ストレージ（Columnar Storage）」 と

【S3の役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと 高性能なアーキテクチャにおける Amazon S3 の役割は、「マルチパートアップロード」 や 「S3 Transfer Acceleration」 を駆使して、大容量ファイルの転送にかかる時間を極限ま

【Route 53の役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon Route 53 における高性能化の鍵は、「世界中のユーザーを、最も通信遅延（レイテンシ）が少ないリージョンのサーバーへ自動的に案内する」 ことです。マルチリージョン展開時のト

【EFSの役割（パフォーマンス最適化）】 🔍 1. 結論 💎 一言でいうと Amazon EFS（Elastic File System）のパフォーマンス設計では、「パフォーマンスモード（汎用 vs 最大I/O）」 と 「スループットモード（バースト vs プロビジョンド v

1. 結論 Amazon Kinesis Data Analyticsは、 「流れているデータ（インフライトデータ）にその場でクエリを投げる」 サービスです。データを一度どこかに保存してから分析するのではなく、ストリームとして流れている最中にSQLなどで集計・加工を行うことで、超