Amazon Redshift、Kinesis Data Streamsからのストリーミング取り込みにおけるコンカレンシー スケーリングをサポート

Amazon Redshift（パッチ P203 以降）は、Amazon Kinesis Data Streams (KDS) に接続されたストリーミング実体化ビュー (Materialized Views: MVs) のリフレッシュ操作において、コンカレンシー スケーリング (Concurrency Scaling) をサポートしました。これにより、Amazon Redshift プロビジョニング済みクラスターおよび Redshift Serverless ワークグループの両方で、ストリーミング・インジェクションのワークロードが自動的にスケールし、メインのクラスターリソースを他の優先度の高いクエリ実行に割り当てることが可能になります。

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ストリーミングデータの取り込み（Streaming Ingestion）は、低レイテンシーで高速なデータ取り込みを実現する強力な機能ですが、取り込み（MVリフレッシュ）による負荷がメインの分析クエリを圧迫することがありました。今回のアップデートにより、その**「取り込み負荷」と「分析クエリ」の分離**がよりスムーズになります。

🛠️ 技術的なメリット

• リソースの競合回避: ストリーミングMVのリフレッシュがコンカレンシー スケーリングによって自動スケールされるため、メインのクラスターリソースを、ユーザーの分析クエリや他の重要なワークロードに集中させることができます。
• 予測可能なSLA: データの取り込み速度（秒間数百MB）を維持しつつ、分析アプリケーションのレジリエンスを向上させることができます。
• 対応モデル: プロビジョニング済みクラスターとRedshift Serverlessの両方で利用可能です。

🇯🇵 日本国内の利用状況

リサーチ結果に基づくと、東京リージョン (ap-northeast-1) および大阪リージョン (ap-northeast-3) の両方で、Amazon Redshift および Redshift Serverless を通じて本機能が利用可能であることが確認されています。大阪リージョンのサーバーレス環境でも問題なく利用可能です。

💡 実務上のアドバイス

• コスト管理: コンカレンシー スケーリングは追加のリソースを割り当てるが、無料枠や利用状況に応とにコストが発生するため、モニタリングを推奨します。
• パッチバージョンの確認: 本機能を利用するには、クラスターのバージョンが パッチ P203 以降 である必要があります。既存の環境で利用する場合は、まずバージョンアップの計画を立ててください。

✅ 次のアクション

1. 現在のバージョンを確認: Redshift クラスター/ワークグループの設定を確認し、P203以降であることを確認。
2. ストリーミングMVの活用: Kinesis Data Streams からの直接取り込みを構成し、設定後、負荷が高い時間帯にコンカレンシー スケーリングが有効に動作するか検証してください。

参照資料: Amazon Redshift Documentation (Concurrency Scaling, Materialized Views, streaming ingestion) https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/concurrency-scaling.html