ユースケース 1: Webアプリケーション構築
📋 シナリオ
ECサイトやSaaSアプリケーションなど、高可用性とスケーラビリティが求められるWebアプリケーションを構築します。 グローバルなユーザーに低レイテンシでコンテンツを配信し、トラフィックの急増にも対応できる柔軟なアーキテクチャが必要です。
アーキテクチャ図
| サービス | 役割 | 選定理由 |
|---|---|---|
| Route 53 | DNS管理・ルーティング | 高可用性のDNSサービス。レイテンシベースルーティングやフェイルオーバーに対応 |
| CloudFront | CDN・コンテンツ配信 | グローバルエッジロケーション、低レイテンシ、DDoS保護 |
| ALB | ロードバランサー | |
| EC2 Auto Scaling | アプリサーバー | トラフィックに応じた自動スケーリング、コスト最適化 |
| RDS Aurora | リレーショナルDB | 高可用性（Multi-AZ）、自動バックアップ、読み取りレプリカ |
| ElastiCache (Redis) | キャッシュ層 | セッション管理、DB負荷軽減、ミリ秒レスポンス |
| S3 | 静的コンテンツ保存 | 耐久性99.999999999%、CloudFront統合、バージョニング |
💡 ベストプラクティス
- Multi-AZ構成で可用性を確保し、単一障害点を排除する
- CloudFrontのキャッシュ戦略を最適化し、オリジンサーバーの負荷を軽減
- Auto Scalingのスケーリングポリシーを適切に設定し、コストとパフォーマンスをバランス
- RDS Auroraの読み取りレプリカを活用し、読み取り負荷を分散
- ElastiCacheを使用してDBクエリ結果やセッションデータをキャッシュ
- S3のライフサイクルポリシーで古いコンテンツを自動アーカイブ
ユースケース 2: サーバーレスアプリケーション
📋 シナリオ
モバイルアプリのバックエンドAPIや、イベント駆動型の処理を実装します。 サーバー管理不要、使用量ベースの課金、自動スケーリングにより、運用コストを最小化しながら高いパフォーマンスを実現します。
アーキテクチャ図
| サービス | 役割 | 選定理由 |
|---|---|---|
| API Gateway | APIエンドポイント管理 | REST/WebSocket API、認証統合、スロットリング、使用量プラン |
| Lambda | ビジネスロジック実行 | サーバー管理不要、自動スケーリング、イベント駆動、従量課金 |
| DynamoDB | NoSQLデータベース | ミリ秒レスポンス、自動スケーリング、グローバルテーブル対応 |
| Cognito | ユーザー認証・管理 | ソーシャルログイン、MFA、JWT トークン発行、ユーザープール |
| EventBridge | イベントバス | イベント駆動アーキテクチャ、サービス間の疎結合化、スケジュール実行 |
| S3 | ファイルストレージ | 静的ホスティング、画像/動画保存、CloudFront統合 |
| CloudFront | フロントエンド配信 | グローバルCDN、低レイテンシ、S3統合 |
💡 ベストプラクティス
- Lambdaの同時実行数を適切に設定し、コールドスタートを最小化
- API Gatewayのキャッシング機能を活用し、Lambda呼び出し回数を削減
- DynamoDBのオンデマンドモードで予測不可能なトラフィックに対応
- Cognitoのユーザープールでセキュアな認証フローを実装
- EventBridgeで非同期処理を実装し、レスポンスタイムを改善
- CloudWatch Logsで集中ログ管理とアラート設定を実施
ユースケース 3: マイクロサービスアーキテクチャ
📋 シナリオ
複数の独立したサービスで構成される大規模アプリケーションを構築します。 各サービスは独立してデプロイ可能で、コンテナ化されており、サービス間はメッセージキューで非同期通信を行います。
アーキテクチャ図
| サービス | 役割 | 選定理由 |
|---|---|---|
| ALB | リクエストルーティング | パスベースルーティングで各マイクロサービスに振り分け |
| ECS Fargate | コンテナオーケストレーション | サーバーレスコンテナ実行、自動スケーリング、サービスメッシュ対応 |
| Cloud Map | サービスディスカバリ | 動的なサービス検出、ヘルスチェック、DNS/API統合 |
| SQS / SNS | 非同期メッセージング | サービス間の疎結合化、メッセージキュー、Pub/Subパターン |
| ECR | コンテナレジストリ | Dockerイメージの保存・管理、脆弱性スキャン、暗号化 |
| DynamoDB / RDS | データストア | 各サービスが独自のDBを持つ（Database per Service パターン） |
💡 ベストプラクティス
- 各マイクロサービスは独立したデータベースを持ち、データの整合性を管理
- API Gatewayをサービスメッシュとして使用し、認証・認可を一元管理
- Cloud Mapでサービスディスカバリを実装し、動的なエンドポイント管理
- SQS/SNSで非同期通信を実装し、サービス間の疎結合を維持
- ECRの脆弱性スキャン機能でコンテナイメージのセキュリティを確保
- X-Rayで分散トレーシングを実装し、マイクロサービス間の依存関係を可視化
ユースケース 4: データ分析基盤
📋 シナリオ
リアルタイムデータストリーミング、データレイク構築、ビッグデータ分析を統合した包括的なデータ分析基盤を構築します。 IoTデバイスやアプリケーションログから収集したデータを処理し、ビジネスインサイトを抽出します。
アーキテクチャ図
| サービス | 役割 | 選定理由 |
|---|---|---|
| Kinesis Data Streams | リアルタイムストリーミング | 大量データのリアルタイム取り込み、シャードベーススケーリング |
| Kinesis Firehose | データ配信・変換 | S3/Redshift/OpenSearchへの自動配信、データ変換（Lambda統合） |
| S3 (Data Lake) | データレイク | 無制限ストレージ、ライフサイクル管理、Glacier統合 |
| Glue | ETL処理 | サーバーレスETL、データカタログ、スキーマ自動検出 |
| Athena | 対話型クエリ | S3上のデータに対するSQL実行、サーバーレス、従量課金 |
| QuickSight | BIダッシュボード | インタラクティブな可視化、機械学習インサイト、共有機能 |
| Redshift | データウェアハウス（オプション） | ペタバイト規模の分析、高速クエリ、BI統合 |
💡 ベストプラクティス
- S3のパーティション戦略を最適化し、Athenaのクエリパフォーマンスを向上
- Glueのクローラーでデータカタログを自動構築し、メタデータ管理を効率化
- Kinesis Data Streamsのシャード数を適切に設定し、スループットを最適化
- S3のライフサイクルポリシーで古いデータをGlacierに自動アーカイブ
- QuickSightのSPICE（インメモリキャッシュ）で高速なダッシュボード表示
- Redshiftのワークロード管理（WLM）でクエリの優先度を制御