ラボの概要

AnyCompany は新しい映画データベースのアプリケーションを開発しています。このアプリケーションでは、タイトル、リリースされた年、映画に出演している俳優、評価などに基づき、ユーザーは映画を検索できます。AnyCompany はアプリケーションが参照するすべての映画に関する情報を保存するデータベースサービスとして、Amazon DynamoDB を選択しました。

AnyCompany で新たに採用されたシニアアプリケーションデベロッパーとして、映画データベースのアプリケーションで最も効率的でコスト効率の高い容量設定を決定するよう求められています。このラボでは、Amazon DynamoDB のプロビジョニングされた読み取り/書き込みキャパシティーモードを使用してスループット性能を管理します。Amazon CloudWatch を使用して、アプリケーションのパフォーマンスに影響するさまざまな DynamoDB メトリクスをモニタリングします。次に、Amazon DynamoDB Auto Scaling 機能を使用してテーブルのプロビジョニングされたスループット性能を動的に調整し、スロットリングなしでトラフィックの急激な増加を処理します。AWS SDK for Python (Boto3) を使用して Python スクリプトを実行し、テーブルの容量設定を変更してパフォーマンスの問題に対処します。

目標

このラボを修了すると、以下のことができるようになります。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用して DynamoDB テーブルに対するサンプルテストロードを生成する。
AWS SDK でプロビジョンドキャパシティー設定を変更して、スロットリングエラーを修復する。
Amazon CloudWatch DynamoDB メトリクスを使用して、テーブルの容量とスロットリング統計を表示する。
AWS SDK を使用して DynamoDB テーブルで Auto Scaling を有効にする。
Amazon DynamoDB の容量管理モードがパフォーマンスに与える影響を説明する。

アイコンキー

このラボでは、ガイドの特定の部分への注意を促すため、さまざまなアイコンが使用されています。以下のリストは、各アイコンの目的を説明したものです。

注意: 特記事項または重要な情報を表す (この情報を読み忘れても、機器やデータに問題が発生するというわけではありませんが、特定のステップを繰り返す必要が生じる可能性があります)。
コマンド: 実行する必要があるコマンドを表す。
コピー編集: 特定の変数を編集する際に、コマンドラインまたはターミナルで直接編集するよりも、コマンド、スクリプト、その他のテキストをテキストエディタにコピーする方が簡単な場合に使用する。
想定される出力: 出力のサンプルであり、コマンドまたは編集済みファイルの出力を確認するときに使用する。
注意: ヒントや重要なガイダンス。
詳細: 詳細情報が記載されている場所を示す。
ナレッジチェック: 知識を確認し、理解度をテストする。
タスク完了: ラボのまとめや要点を示す。
警告: コマンドやプロセスの失敗に影響を与える可能性のある、元に戻せないアクション (一度設定したら変更できない設定の警告も含む)。