AWS - データベースのソースを表示

== 概要 ==

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== リレーショナルデータベースサービス ==
==== Amazon RDS (Relational Database Service) ====
Amazon RDSは、リレーショナルデータベースのセットアップ、運用、スケーリングを簡単に行うことができるマネージド型サービスである。<br>
MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Serverという6つのデータベースエンジンから選択できる。<br>
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一般的に、データベースを構築する際にはサーバーの準備やインストール・設定が必要であるが、Amazon RDSではインストール、パッチの適用やバックアップも自動で行うことができる。<br>
このマネージド型サービスの最大のメリットは、データベースの運用管理をAWSに委任できることで、開発者はアプリケーション開発に集中できる点である。<br>
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RDSでは、自動バックアップ期間を0～35日で設定でき、デフォルトは7日間となっている。<br>
0日に設定することでバックアップを無効化することも可能となる。<br>
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また、マルチAZ配置を行うことで、高可用性を実現することができる。<br>
マルチAZ構成では、プライマリサーバとスタンバイサーバが異なるアベイラビリティゾーンに配置され、障害時には自動的にフェイルオーバーが実行される。<br>
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==== Amazon Aurora ====
Amazon Auroraは、AWSがクラウド向けに独自開発したリレーショナルデータベースで、MySQLおよびPostgreSQLと互換性がある。<br>
標準的なMySQLと比べて最大5倍、PostgreSQLと比べて最大3倍高速である。<br>
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Auroraの最大の特徴は、その独自のアーキテクチャにある。<br>
AuroraはDBクラスタという単位で提供され、DBインスタンス、クラスタボリューム、エンドポイントの3つで構成される。<br>
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Auroraのストレージは6重化されており、1つのアベイラビリティゾーンに2個のデータ、3つのAZに跨って合計6個のコピーが保持されるため、ディスクが3本故障しても読み込みが可能である。<br>
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料金面では、RDSと比較するとAuroraの方が高い傾向にあるが、Auroraは高速フェイルオーバーや高い可用性といった特徴があるため、これらのメリットを重視する場合にはAuroraの採用が適している。<br>
特にシングルAZ構成でも、Auroraはストレージ部分が3つのAZにまたがって6つのコピーを持つため、<u>"データの耐久性は必要だがある程度の障害が許容できる要件"</u>であれば、<br>
RDSのマルチAZ構成よりもコストパフォーマンスが良い。<br>
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Auroraでは自動バックアップ期間は1～35日で、デフォルトは1日となっており、バックアップを無効にすることはできない。<br>
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また、Auroraでレプリカを追加する場合、インスタンスのみが増えていく。<br>
これに対してRDSでは、リードレプリカを追加すると <u>"インスタンス + EBS + ミラーリングEBS"</u> のセットが増えていく。<br>
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==== Amazon Redshift ====
Amazon Redshiftは、PostgreSQLと互換性のある大規模データ向けのデータウェアハウスで、主にデータ分析に用いられる。<br>
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小規模なデータから大規模まで柔軟にスケールでき、オンプレミスのデータウェアハウスと比較してコストを抑えた構築ができる。<br>
BIやAIと組み合わせ、Amazon Redshiftに保存したデータを可視化・分析するケースが多く見られる。<br>
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== NoSQLデータベースサービス ==
==== Amazon DynamoDB ====
Amazon DynamoDBは、AWSが提供するフルマネージドのNoSQLデータベースサービスで、キーバリュー型とドキュメント型の両方のデータモデルをサポートしている。<br>
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DynamoDBは、大規模な分散システムのために設計されており、高いスケーラビリティと低レイテンシーが特徴である。<br>
DynamoDBは、あらゆる規模のワークロードでレイテンシーを10ミリ秒未満に維持するように設計されており、<br>
10ユーザーの場合でも1億ユーザーの場合でも、一貫した1桁ミリ秒のパフォーマンスを提供する。<br>
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DynamoDBでは、サーバのプロビジョニングや、ソフトウェアへのパッチの適用、管理、インストール、保守、運用は必要ない。<br>
ダウンタイムのないメンテナンスを提供し、メンテナンスウィンドウも存在しない。<br>
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DynamoDBの主な特徴<br>
* 自動スケーリング機能
*: DynamoDBは、アプリケーションのトラフィックが増減するにつれて、自動的にスループット容量を調整する。
*: 開発者はトラフィックの変動に対応するためにスループット設定を手動で調整する必要がない。
* 高可用性とデータ耐久性
*: DynamoDBはデータを自動的に複数のアベイラビリティゾーンに渡って複製し、高い可用性とデータ耐久性を実現する。
*: 同じAWSリージョン内の3つの施設間でデータが同期的にレプリケートされます。
* 料金体系
*: DynamoDBの料金は、使用したストレージの量、プロビジョンされたスループット、データ転送量に基づいて計算される。
*: オンデマンド価格設定またはプロビジョンドスループット価格設定のいずれかを選択でき、アプリケーションの使用パターンに応じてコストを最適化できる。
* ストレージコスト
*: 東京リージョンでは、ストレージ料金は0.285 [USD/GB]
*: Auroraが0.11 [USD/GB]であることと比較すると約2倍、S3のStandardが0.025 [USD/GB]と比較すると約10倍となるため、大容量のデータ保管には向いていない。
*: ただし、Standard-IAというストレージクラスを選択することで、アクセス頻度の低いデータについては最大60%のコスト削減が可能となる。
* ユースケース
*: DynamoDBは、ミリ秒単位のアクセスレイテンシーが求められるシステムと相性が良く、モバイル、Web、ゲーム、広告技術、IoTのようなサービスのバックエンドとしてよく利用されている。
*: オンライン広告のリアルタイムビッドシステムでは、毎秒数百万のリクエストを処理し、ユーザがWebページを訪れた瞬間に最適な広告を表示する必要があり、DynamoDBはこの高いスループット要件と低遅延を実現している。
*: また、DynamoDBはAWS Lambdaとも相性が良く、API Gateway + Lambdaと合わせて利用されることが多い。
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==== Amazon DocumentDB ====
Amazon DocumentDBは、MongoDBと互換性のあるドキュメント型データベースサービスである。<br>
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AWS側でスケーリングやバックアップの管理タスクを行うため、ユーザーがデータベースの管理タスクを気にする必要はない。<br>
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主な利用用途<br>
* ショッピングサイトのカタログ管理
* ユーザプロファイル管理
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== その他の特殊用途データベース ==
==== Amazon ElastiCache ====
Amazon ElastiCacheは、RedisとMemcachedの両方と互換性のある、フルマネージドインメモリキャッシングサービスで、低レイテンシーで高スループットのワークロードに対応します。<br>
アプリケーションからのリアルタイムレスポンスを必要とする場合に、ディスクベースのデータストアではなく、インメモリデータストアとして利用される。<br>
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==== Amazon Keyspaces ====
Amazon Keyspacesは、Apache Cassandraと互換性があるマネージド型のデータベースである。<br>
Apache Cassandraで使用されるクエリ言語APIコードやドライバ、開発者ツールをそのままAWS上で使用することができる。<br>
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システムの規模にかかわらず、安定的に1桁ミリ秒の応答時間を提供できるよう、AWSがサーバの利用状況に応じて自動でスケーリングする。<br>
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==== Amazon Neptune ====
Amazon Neptuneは、クラウド向けの高速なグラフ指向データベースサービスである。<br>
GremlinとSPARQL向けのオープングラフAPIをサポートしており、ナレッジグラフやデータの不正検出などで利用されることを想定している。<br>
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==== Amazon Timestream ====
時系列データの保存・分析に特化したデータベースで、IoTアプリケーションの記録や金融取引の記録など、様々な時間毎のデータを分析する際に利用される。<br>
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==== Amazon QLDB ====
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) は、AWSがフルマネージドする台帳データベースサービスである。<br>
SQL互換クエリ言語が利用でき、銀行取引の履歴追跡やサプライチェーンでの商品の追跡などに利用される。<br>
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==== データベース選択のポイント ====
AWSでは、多様なデータベースサービスを用途に応じて使い分けることにより、最適なシステムアーキテクチャを構築することができる。<br>
データベースを選択する際は、以下に示す観点から検討することが重要である。<br>
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* データの性質
*: 構造化されたデータでトランザクション処理が必要な場合はRDSやAurora、柔軟なスキーマが必要な場合はDynamoDBやDocumentDBが適している。
* パフォーマンス要件
*: ミリ秒単位の低レイテンシーが求められる場合はDynamoDB、大規模なデータ分析が必要な場合はRedshiftが適している。
* スケーラビリティ
*: 急激なトラフィック増加が予想される場合は、自動スケーリング機能が充実しているDynamoDBやAuroraが有利となる。
* 運用コスト
*: マネージド型サービスを利用することで、データベースの管理負荷を大幅に削減できるが、料金体系やストレージコストも考慮に入れる必要がある。
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__FORCETOC__
[[カテゴリ:Web]]