Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
【Ottertune】MLでDBを最適化するツールの紹介
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Hank Ehly
August 25, 2022
Technology
1.1k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
【Ottertune】MLでDBを最適化するツールの紹介
Hank Ehly
August 25, 2022
More Decks by Hank Ehly
See All by Hank Ehly
Fivetranでデータ移動を自動化する
hankehly
0
650
Celeryの紹介と本番運用のTips
hankehly
0
1.6k
ChatGPTを活用した 便利ツールの紹介
hankehly
1
1.4k
Efficient Energy Analytics with Airflow, Spark, and MLFlow
hankehly
0
400
Deferrable Operators入門
hankehly
0
760
【初心者/ハンズオン】Dockerコンテナの基礎知識
hankehly
0
590
Compositeパターン: オブジェクトの階層関係をエレガントに表現する方法
hankehly
0
350
10/29 Airflowの基礎を学ぶハンズオンワークショップ
hankehly
0
310
システム/データ品質保証のための Airflow 活用法
hankehly
0
680
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIのReact習熟度を測る
uhyo
2
660
不要なレビューをAIにまかせて AIコーディングの環境改善を加速した
shoota
1
230
2026TECHFRESH畢業分享會 - Lightning Talk - 打造精準高效的 MCP 設計模式與測試實務
line_developers_tw
PRO
0
1.3k
【2026年版】 ベクトル検索とEmbedding最前線
mocobeta
21
5.5k
アジャイルな経理と Claude Code と経営の未来
kawaguti
PRO
3
170
【セミナー資料】Claude Code をセキュアに使うための考え方と設定の勘どころ / Claude Code Webinar 20260616
masahirokawahara
2
420
Android の公式 Skill / Android skills
yanzm
0
160
Claude Codeをどのように キャッチアップしているか
oikon48
13
8.6k
小さく始める AI 活用推進 ― 日経電子版 Web チームの事例/nikkei-tech-talk47
nikkei_engineer_recruiting
0
300
自分が詳しくない領域でAIを使う #プロヒス2026
konifar
17
5.8k
データレイクの「見えない問題」を可視化する
sansantech
PRO
1
120
SONiCの統計情報を取得したい
sonic
0
230
Featured
See All Featured
Design in an AI World
tapps
1
250
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Accessibility Awareness
sabderemane
1
140
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.4k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.3k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
410
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
350
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
1
210
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
7k
Transcript
【Ottertune】MLでDBを最適化する ツールの紹介
自己紹介 • Hank Ehly (ハンク イーリー) • ENECHANGE株式会社 • qiita.com/hankehly
• github.com/hankehly • connpass.com/user/hankehly
アジェンダ 1. DBチューニングの問題点 2. OtterTuneとは 3. 営業とのQ&A
AWS RDSとは • マネージド PostgreSQL、MySQL、... • バージョン更新 / バックアップ等 自動化される
• デフォルトパラメータ • DBの使われ方に最適化されていない
DBチューニングの問題点 • RDBの費用を抑えて性能を最適化したいよね? (A) PostgreSQLの内部の専門的な知識 (B) 試行錯誤でパラメータ変更を繰り返し、最適化されるまで、パフォーマンスへの 影響を検証する時間 (私はどちらも持っていない) •
本来より高いクラウドコストを支払っていて、低いパフォーマンスしか出せていない
OtterTuneとは AWS の RDS と連携し、PostgreSQL と MySQL の設定項目を機械学習で最適化する SaaS プロダクト
1. 接続 • OtterTuneアカウント作成 • Agentをデプロイする 2. メトリック取得 • DB のハードウェア、パラメータ、メトリクス情報を 定期的に取得する • データやクエリーを見ない 3. 最適化 • ユーザーが設定した目標に向けて、 DB の設定を機械学習で最適化していく
①今この設定だよ ②多分これに変えたら パフォーマンス上がるよ ③どうする?
営業とのQ&A 1. どんな情報を取得するか • 数値、カウンター、レイテンシー情報 • PostgreSQL Statistics Collector •
CloudWatchメトリック(CPU使用率など) • クエリーの内容/スキーマは取得されません 2. RDSとどう接続するか • Agentをデプロイする(Fargate) • 公式 CloudFormation / Terraform
module "ottertune-iam" { source = "ottertune/ottertune-iam/aws" version = "0.0.6" external_id
= "***" } (Terraform)
営業とのQ&A 3. 設定変更によるダウンタイムはあるか • 設定変更によるダウンタイムは今まで発生したことがないそうです • 変更すると再起動が必要な設定はあるけど、事前に分かるもののみ 4. 日本語対応(ダッシュボード /
サポート等) ない 5. 設定変更は自動なのか、人がやるのか • どちらも対応している • 完全に自動化できる • 人間が変更内容を見てボタンクリックで適用することもできる(human in the loop と呼ぶ)
営業とのQ&A 6. 設定変更はどの頻度で行われるか • 調整できるけど、24時間に1回が推奨される • 大体20回目のイテレーションで、パフォーマンスチューニングがMAXに到達する
営業とのQ&A 7. どのくらいのパフォーマンス向上が期待できるか ワークロードによるけど、デフォルトの RDS 設定を使っている場合 5% 〜 15% は期待
できる
営業とのQ&A 8. PostgreSQL のバージョン変更したらどうなるか • 何もなかったように、新しいメトリック/設定項目を考慮範囲に含められるだけ • OtterTuneのサービスが途切れることはない 9. 設定変更によってパフォーマンスが下がったことはあるか?
• あるけど、最初の方だけで、ノイズに近い • 継続的な設定調整でパフォーマンスがだんだん悪くなることはない 10. でもお高いでしょ? • 1 db = $0 • 〜5 db = $450/月 • https://ottertune.com/pricing 11. 検証環境で学習させて本番環境に適用することは? • 環境によってワークロードが違うので、検証環境で学習させて、本番環境に変更を展開することはあまり意味がない
営業とのQ&A 12. どのDBがサポートされるか
13. どのパラメータを調整するか • autovacuum_vacuum_cost_delay • autovacuum_vacuum_cost_limit • autovacuum_vacuum_scale_factor • autovacuum_vacuum_threshold
• bgwriter_delay • bgwriter_lru_maxpages • bgwriter_lru_multiplier • checkpoint_completion_target • 等々 営業とのQ&A
ご清聴ありがとうございます