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AWS における大規模データのオブザーバビリティ

この図は、AWS 上の Spark ビッグデータワークフローでオブザーバビリティを実装するためのベストプラクティスパターンを示しています。このパターンは、Spark ジョブによって生成されるログとメトリクスを収集、処理、分析するために、さまざまな AWS サービスを活用しています。

Spark Bigdata 図 1: Spark ビッグデータのオブザーバビリティ

ワークフロー​

  1. ユーザー が Spark ジョブを Amazon EMR クラスターに送信します。
  2. Amazon EMR クラスターが Spark ジョブを実行し、Apache Spark を使用してクラスター全体にワークロードを分散させます。
  3. Spark ジョブの実行中、ログとメトリクスが生成され、Amazon CloudWatch と Amazon EMR によって収集されます。

オブザーバビリティのコンポーネント​

Amazon EMR​

Amazon EMR は、AWS 上で Apache Spark などのビッグデータフレームワークの実行を簡素化するマネージドサービスです。大量のデータを処理するための、スケーラブルで費用対効果の高いプラットフォームを提供します。

Amazon CloudWatch​

Amazon CloudWatch は、さまざまな AWS リソースとアプリケーションからメトリクス、ログ、イベントを収集し追跡するモニタリングおよびオブザーバビリティサービスです。このパターンでは、CloudWatch は以下の目的で使用されます：

  1. Spark ジョブを実行している EMR EC2 インスタンス からログとメトリクスを収集します。
  2. 収集したログを Amazon CloudWatch Logs に公開し、一元的なログ管理と分析を行います。

EMR EC2 インスタンス​

Spark ジョブは EMR EC2 インスタンス上で実行されます。これらは EMR クラスターの計算ノードです。 これらのインスタンスはログとメトリクスを生成し、CloudWatch エージェント によって収集され、Amazon CloudWatch に送信されます。

ベストプラクティス​

AWS 上の Spark ビッグデータワークロードの効果的なオブザーバビリティを確保するために、以下のベストプラクティスを考慮してください：

  1. 集中ログ管理: Amazon CloudWatch Logs を使用して、Spark ジョブと EMR インスタンスが生成するログの収集、保存、分析を一元化します。 これにより、Spark ワークフローの簡単なトラブルシューティングとモニタリングが可能になります。

  2. メトリクス収集: CloudWatch エージェントを活用して、CPU 使用率、メモリ使用量、ディスク I/O などの EMR EC2 インスタンスから関連するメトリクスを収集します。 これらのメトリクスは、Spark ジョブのパフォーマンスと健全性に関する洞察を提供します。

  3. ダッシュボードとアラーム: CloudWatch ダッシュボードを作成して、主要なメトリクスとログをリアルタイムで可視化します。 特定のしきい値や異常が検出された場合に通知とアラートを行う CloudWatch アラームを設定し、プロアクティブなモニタリングとインシデント対応を可能にします。

  4. ログ分析: Amazon CloudWatch Logs Insights を利用するか、他のログ分析ツールと統合して、アドホッククエリの実行、問題のトラブルシューティング、収集されたログから貴重な洞察を得ることができます。

  5. パフォーマンス最適化: 収集されたメトリクスとログを使用して、Spark ジョブのパフォーマンスを継続的にモニタリングおよび分析します。 ボトルネックを特定し、リソース割り当てを最適化し、Spark の設定を調整して、ビッグデータワークロードの効率性とパフォーマンスを向上させます。

このオブザーバビリティパターンを実装し、ベストプラクティスに従うことで、組織は AWS 上の Spark ビッグデータワークロードを効果的にモニタリング、トラブルシューティング、最適化し、大規模なデータ処理の信頼性と効率性を確保できます。