# SUS03-BP04 データアクセスとストレージパターンのサポートが最も優れたソフトウェアパターンとアーキテクチャを使用する
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データがどのようにワークロード内で使用されているか、ユーザーに消費されているか、転送されているか、保存されているかを理解します。データへのアクセスと保存を最適にサポートするソフトウェアパターンとアーキテクチャを使用して、ワークロードのサポートに必要なコンピューティング、ネットワーク、ストレージのリソースを最小化します。

 **一般的なアンチパターン:** 
+  すべてのワークロードのデータの保存とアクセスのパターンが類似していると考えている。 
+  ストレージ階層を 1 つだけ使用し、すべてのワークロードがその階層に適していると考えている。 
+  時間が経過してもデータアクセスパターンが変わらないと考えている。 
+  アーキテクチャはデータアクセスの高バーストの可能性をサポートしているが、その結果リソースがほとんどの時間でアイドルのままになる。 

 **このベストプラクティスを活用するメリット:** データのアクセスパターンおよびストレージパターンにもとづいてアーキテクチャを選択し最適化すると、開発の複雑性が下がり、全体の使用率が増加します。グローバルテーブル、データのパーティショニング、キャッシュをいつ使用するべきかを理解することで、運用上の諸経費を減らし、ワークロードのニーズに応じてスケーリングできるようになります。 

 **このベストプラクティスが確立されていない場合のリスクレベル:** ミディアム 

## 実装のガイダンス
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 データの特性やアクセスパターンに最も合うソフトウェアやアーキテクチャのパターンを使用します。例えば、お客様独自の分析ユースケースに合わせて最適化された目的別サービスを使用できる、[AWS のモダンデータアーキテクチャ](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/)を使用します。このようなアーキテクチャパターンを使用すると、データ処理が効率的になり、リソースの使用量を削減できます。 

 **実装手順** 
+  データの特性やアクセスパターンを分析して、クラウドリソースに最適な構成を特定します。考慮する主な特徴には次のものがあります。 
  +  **データタイプ:** 構造、半構造、非構造 
  +  **データ成長:** 制限あり、制限なし 
  +  **データ保存期間:** 永続、一時的、一過性 
  +  **アクセスパターン:** 読み取りまたは書き取り、更新頻度、急増、または安定 
+  データアクセスとストレージパターンのサポートが最も優れたアーキテクチャパターンを使用します。 
  + [ Let's Architect\$1 Modern data architectures ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-modern-data-architectures/) (構築してみよう\$1 モダンデータアーキテクチャ)
  + [ Databases on AWS: The Right Tool for the Right Job ](https://www.youtube.com/watch?v=-pb-DkD6cWg)(AWS のデータベース: 適材適所で使い分けるツール)
+  圧縮データをネイティブに操作するテクノロジーを使用します。 
+  アーキテクチャ内のデータ処理に、[目的別の分析サービス](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/?nc2=h_ql_prod_an_a)を使用します。 
+  主要なクエリパターンに対して最も優れたサポートをするデータベースエンジンを使用します。データベースインデックスを管理して、効率的なクエリ実行を確実にします。詳細については、[AWS のデータベース](https://aws.amazon.com/products/databases/)を参照してください。 
+  アーキテクチャで消費されるネットワーク容量が削減できるネットワークプロトコルを選択します。 

## リソース
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 **関連するドキュメント:** 
+  [Athena でサポートされる圧縮ファイル形式](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html) 
+  [Amazon Redshift を使用した列指向のデータ形式からの COPY](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-usage_notes-copy-from-columnar.html) 
+  [Converting Your Input Record Format in Firehose](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/record-format-conversion.html) (Kinesis Data Firehose の入力レコード形式を変換する) 
+  [AWS Glue の ETL 入出力の形式オプション](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format.html) 
+  [列指向形式に変換して Amazon Athena でのクエリパフォーマンスを改善する](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/convert-to-columnar.html) 
+  [Amazon Redshift を使用して圧縮されたデータファイルを Amazon S3 からロードする](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html) 
+  [Amazon Aurora での Performance Insights を使用した DB 負荷のモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) 
+  [Amazon RDS での Performance Insights を使用した DB 負荷のモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) 
+ [ Amazon S3 Intelligent-Tiering storage class ](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/)(Amazon S3 Intelligent-Tiering ストレージクラス)

 **関連動画:** 
+ [ Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)(AWS にモダンデータアーキテクチャを構築する)