投稿日: Dec 14, 2021
ビジネスアプリケーション向けのマネージドサービスを提供
Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access（Standard-IA）テーブルクラスにより、アクセス頻度の低いデータを保存するテーブルの DynamoDB コストを最大 60％ 削減
Amazon DevOps Guru for RDS は機械学習を活用し、見つけにくいデータベース関連のパフォーマンスの問題を数日ではなく数分で適切に検出、診断し、解決
Mercado Libre、NetApp、Amazon などの企業やパートナー各社が新しいデータベース機能を活用
※本プレスリリースは、2021 年 12 月 1 日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。
（ラスベガス - 2021 年 12 月 1 日発表） Amazon.com, Inc. の関連会社である Amazon Web Services, Inc. は本日、顧客が業務に適したデータベースをより容易かつコスト効率よく拡張、実行できる 3 つの新しいデータベース機能を発表しました。本日の発表では、基盤となるデータベースとオペレーティングシステムのカスタマイズが可能なビジネスアプリケーション向けの新しいマネージドデータベースサービス、アクセス頻度の低いデータのストレージコストを削減することを目的とした Amazon DynamoDB の新しいテーブルクラス、機械学習を使用してデータベース関連のパフォーマンスの問題を適切に診断、修正するサービスが含まれます。これらのイノベーションを活用することで、データの大規模な管理をより容易かつコスト効率よく行うことが可能です。
ペタバイトやエクサバイトのデータを低レイテンシーかつ高いハイパフォーマンスで処理することが求められるアプリケーションが増える中、汎用的なデータベースでは、データを大規模に活用、管理するための高い可用性、信頼性、パフォーマンスを求めるお客様のニーズには対応できません。こうした背景から、独自のニーズに適したデータベースを選択するお客様が増えています。アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、key-valueデータベースの DynamoDB、グラフデータベースの Amazon Neptune、インメモリデータベースの Amazon ElastiCache と Amazon MemoryDB for Redis、ドキュメントデータベースの Amazon DocumentDB、ワイドカラムデータベースの Amazon Keyspaces（Apache Cassandra 用）、時系列データベースの Amazon Timestream、台帳データベースの Amazon Quantum Ledger Database（Amazon QLDB）など、最も幅広く多様な専用データベースエンジンの選択肢を提供しています。AWS はまた、オープンソースのデータベースを実行するのに最適な環境でもあります。10 万社以上のお客様が MySQL/PostgreSQL 互換データベースを Amazon Aurora で実行することを選択しており、10 分の 1 のコストで最高クラスの商用データベースのパフォーマンスと可用性を享受しています。また、多くのお客様が、AWS が提供する優れた拡張性、セキュリティー、弾力性から、商用データベースをAWS上で稼働させることを選択しています。Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）は、クラウドで Oracle/Microsoft SQL Server データベースを容易にセットアップ、運用、スケールできる、フルマネージドリレーショナルデータベースサービスです。AWS はデータベースに関して、多様なユースケースに対応し、優れた可用性、パフォーマンス、信頼性、セキュリティーを実現する 15 種類以上の目的に応じたデータベースエンジンで業務に適したツールを提供しています。本日発表された 3 つの新しいデータベース機能は、さらに多くの選択肢と優れたパフォーマンスを低コストで実現する重要な新機能を提供します。
Amazon Web Services, Inc. のデータベース、アナリティクス担当 バイスプレジデントである Raju Gulabani（ラジュ・グラバニ）は、次のように述べています。「私たちは、お客様から、インフラストラクチャの管理や過剰なコストの発生に伴うリソースへの負担を心配することなく、柔軟かつスケーラブルで信頼性の高いユーザー体験を実現するため、最も重要なユースケースに最適化されたデータベースが必要だという声をいただいていました。本日の発表により、データベースのパフォーマンス向上、コストの最適化、最もビジネスクリティカルなアプリケーションの強化を容易に実現するための優れた柔軟性とさらに多くの選択肢をお客様に提供できることを嬉しく思います。この業界で、AWS が提供するデータベースの機能の充実度と豊富な選択肢に匹敵するものはありませんが、お客様のためのイノベーションには終わりはありません」
Amazon RDS Custom： 基盤となるデータベースとオペレーティングシステムのカスタマイズを必要とする、ビジネスアプリケーション向けマネージドデータベースサービスを提供
Oracle や Microsoft SQL Server などの商用データベースをクラウドで稼働させたいお客様は セットアップ、運用、スケーリングが容易なAmazon RDS を選択しています。Amazon RDS の利用により、容量のプロビジョニング、スケーリング、データバックアップなど時間のかかる管理作業を気にする必要がなくなります。しかし、これらのビジネスアプリケーションには、基盤となる Oracle/Microsoft SQL Server データベース環境とオペレーティングシステム（Microsoft Dynamics AX、Microsoft SharePoint、Oracle PeopleSoft など）のカスタマイズを必要とするものもあります。現在、お客様は基盤となるデータベース環境とオペレーティングシステムを完全に制御できるよう、これらのアプリケーションをお客様自身が管理するセルフマネージド環境（Amazon EC2 上やオンプレミスなど）で実行しているケースも少なくありません。セルフマネージド環境を導入すれば高度なコンフィギュレーションが可能になる一方、ハードウェアのプロビジョニング、データベースのセットアップ、パッチの適用、バックアップなどの管理作業に時間を要します。データベースとオペレーティングシステムのカスタマイズを必要とするアプリケーションを実行しているお客様が代わりに望んでいるのは、こうした画一的な管理作業を自動化して、これらのアプリケーションを AWS 上で簡単に実行できるようにすることです。
Amazon RDS Custom は、一般的なビジネスアプリケーションと緊密に統合された Oracle/Microsoft SQL Server データベースのセットアップ、運用、スケーリングを自動化すると同時に、これらのアプリケーションで必要となる基盤のデータベースとオペレーティングシステムのカスタマイズを可能にします。Amazon RDS Custom を利用すると、これらの種類のビジネスアプリケーションを実行している顧客は、ハードウェアのプロビジョニングとスケーリング、データベースのセットアップ、パッチの適用、バックアップなどの時間のかかる管理作業を気にする必要がなくなります。Amazon RDS Custom によって、データベース環境と基盤となるオペレーティングシステムを構成し、設定の変更、カスタムパッチのインストール、サードパーティー製ソフトウェアの統合を行い、ビジネスアプリケーションの要件（カスタムデータベースのマイナーバージョン、サードパーティーのセキュリティー・診断ソフトウェア、特定のファイルシステム構成など）を満たすことができます。Amazon RDS Custom は、データベース環境とオペレーティングシステムを自動的に監視し、データベースを管理する Amazon RDS Custom の機能に影響を与える、ユーザーによるコンフィギュレーションを検出します。問題が検出されると、Amazon RDS Custom は問題の自動解決を試みます。自動的に修正できないコンフィギュレーションエラーの場合、修正措置が必要であることをお客様に通知し、解決のための推奨手順を示します。お客様は、特別なカスタマイズを必要とする既存の自己管理型 Oracle/Microsoft SQL Server データベースを Amazon RDS Custom に容易に移行できるため、データベースを自分で管理しなければならないプレッシャーから解放されます。Amazon RDS Custom の利用を開始するには、以下のウェブサイトをご覧ください。aws.amazon.com/rds/custom
Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access（Standard-IA）テーブルクラス： アクセス頻度の低いデータを保存するテーブルの DynamoDB コストを最大 60％ 削減
お客様は、大量の NoSQL ワークロードには、サーバーやクラスターを管理する必要なく、実質的にあらゆる規模で一貫したミリ秒の応答時間を実現し、高スループットを提供するDynamoDB を選択しています。DynamoDB ワークロードのパターンは多様化しており、時間の経過とともにアクセス頻度は少なくなるものの、必要に応じて高速応答時間が求められるデータのためにストレージがコストの多くを占めるワークロードを持つお客様もいらっしゃいます。たとえば、ソーシャルメディアの古い投稿、eコマースの以前の注文、ビデオゲームの過去の実績は、データ量が増加し続け、データの保存コストが比較的高いため、お客様にとって多大なストレージ費用となる可能性がありますが、こうしたデータは、要求されたときにすぐに使用できるようにしておく必要があるため、高いスループットが求められます。お客様は現在、アクセス頻度の低い古いデータを、DynamoDB から Amazon S3 などの低コストの代替ストレージに移動するコードを記述することで、このようなケースでのコストを最適化しています。
新しい Amazon DynamoDB Standard-IA テーブルクラスの利用により、アクセス頻度の低いデータを保存するテーブルの DynamoDB コストを最大 60% 削減できます。DynamoDB Standard-IA テーブルクラスは、標準の DynamoDB テーブルと比較し、ストレージコストが最大 60% 低減されるのため、ストレージが主要なテーブルコストとなるテーブルでは、最もコスト効率の高い選択肢となります。一方、DynamoDB Standard テーブルクラスは、Standard-IA テーブルクラスと比較して、スループットコストが最大 20% 低減されるため、スループットが主要なテーブルコストであるテーブルでは、最もコスト効率の高い選択肢であることに変わりはありません。顧客は、テーブルのパフォーマンスに影響を与えることなく、DynamoDB Standard テーブルクラスと DynamoDB Standard-IA テーブルクラスを切り替えることが可能です。保存するデータの種類に合わせて支出を最適化できるため、コードを変更する必要もありません。DynamoDB Standard-IA テーブルクラスの利用を開始するには、以下のウェブサイトをご覧ください。aws.amazon.com/dynamodb/standard-ia
Amazon DevOps Guru for RDS ： 機械学習を利用し、見つけにくいデータベース関連のパフォーマンスの問題を適切に検出、診断し、数日ではなく数分で解決するように設計された推奨事項を提供
Amazon DevOps Guru は、機械学習を利用したサービスです。運用上の問題を自動的に検出し、修正のための具体的なアクションを推奨することで、開発者がアプリケーションの可用性を簡単に向上できるようにします。現在、Amazon DevOps Guru は、Amazon RDS エンジン全体の運用上の問題について顧客にアラートを通知します。しかし、多くの場合、開発者は、診断ツールやクエリーを手動で実行して問題の一因となっている要素を特定するよう、データベース管理者に協力を求める必要があるため、データベースに関連する問題の正確な原因の特定は複雑で時間がかかる可能性があります。問題の原因が特定されても、多くの場合、データベースの専門家が追加の分析（データベース固有のメトリック、イベント、待機条件の分析や、関連する SQL ステートメントの抽出と分析など）を行って問題を十分に理解してから、問題の修正方法に関するガイダンスを提供する必要があります。そのため、アプリケーションの可用性やユーザー体験を脅かすデータベースの根本的な問題を発見して修正するのに数時間または数日かかることがあります。
Amazon DevOps Guru for RDS は、機械学習を利用した、Amazon DevOps Guru の新しい機能です。データベースにおけるパフォーマンスのボトルネックや運用上の問題を自動的に検出、診断し、修正に関する詳細な推奨事項を提供するように設計されており、開発者は数日ではなく数分で問題を解決できるようになります。Amazon DevOps Guru for RDS は、Amazon DevOps Guru の機能に基づいており、データベース関連の問題に加え、Amazon RDS のパフォーマンス関連の問題（リソースの過剰使用や特定の SQL クエリーの誤動作など）も検出します。Amazon DevOps Guru for RDS は、問題が発生したときに開発者にすぐに通知し、根本原因に関する診断情報、問題の程度に関する詳細、修正に関するインテリジェントな推奨事項を提供するように設計されており、データベース関連のパフォーマンスのボトルネックや運用上の問題を速やかに解決するのに役立ちます。たとえば、データベースの予期しない高負荷に関連したアプリケーションのパフォーマンスの問題が検出された場合、Amazon DevOps Guru for RDS は根本原因分析を実行して、問題の原因となっている正確な SQL ステートメントを見つけ、問題の原因と範囲を示す通知を送信し、問題を速やかに解決するための修正措置を提案します。現在、Amazon DevOps Guru for RDS は Amazon Aurora と連携しており、2022 年に追加の Amazon RDS データベースエンジンをサポートする予定です。Amazon DevOps Guru for RDS の利用を開始するには、以下のウェブサイトをご覧ください。aws.amazon.com/devops-guru/features/devops-guru-for-rds
Mercado Libre は、中南米の eコマースの大手テクノロジー企業です。Mercado Libre の IT - Core Services のディレクター 兼 Cross SRE and DBA 責任者である Oscar Mullin（オスカー・マリン）氏は、次のように述べています。「ユーザーは過去の注文を頻繁に確認する必要はないかもしれませんが、過去の注文の表示、商品の再注文、製品情報の入手をいつでも行えることを期待しています。Amazon DynamoDB Standard-IA により、ユーザーのアクセス頻度の低いデータを、コストの大幅な削減を実現しながら保存すると同時に、Amazon DynamoDB に求めてきた優れたパフォーマンス、アクセシビリティー、信頼性を維持し、ユーザーに提供し続けることができます」
NetApp は、クラウド主導のData-Centricなソフトウェア企業で、ビジネスを向上させるアプリケーションで企業がデータを自由に活用できるようにしています。NetApp Cloud Volumes の シニアバイスプレジデント 兼 ゼネラルマネージャーである Ronen Schwartz（ローネン・シュワルツ）氏は、次のように述べています。「NetApp は、組織がオンプレミスからクラウドにリレーショナルデータベースを移行して運用するための非常に効率的でコスト効率の高いプログラムを簡単に実行できるクラウドサービスを提供しています。しかし、データベース環境とオペレーティングシステムのカスタマイズを必要とするアプリケーションを実行している一部の組織は、これらのアプリケーションが必要とするカスタマイズのために、クラウド上のフルマネージドデータベースサービスに移行できませんでした。Amazon RDS Custom により、これらの組織は、オペレーティングシステムとデータベースのカスタマイズを必要とするアプリケーション向けのマネージドデータベースサービスの利用が可能になりました。企業は NetApp ONTAP で Amazon RDS Custom を実行することで、高度なデータ保護、自律的な効率化、継続的な最適化のメリットを享受できます」
Amazon Fulfillment Technologies は、世界中で自動化された Amazon Robotics など、Amazon フルフィルメントセンター向けのフルフィルメントテクノロジーソリューションを設計、開発、運用しています。Amazon Fulfillment Technologies のプリンシパルデータベースエンジニアである Brent Bigonger（ブレント・ビゴンガー）は、次のように述べています。「私のチームは大規模なフリートデータベースを管理しています。Amazon DevOps Guru for RDS により、過度にノイズが生じることなく、しきい値ベースの監視よりも幅広いパフォーマンスの異常を特定できます。Amazon DevOps Guru for RDS の機械学習を利用したインサイトは、パフォーマンス関連の問題の迅速な検出、診断、修正を可能にする早期警告システムとして機能しています」
株式会社 NTT ドコモは、日本の大手携帯電話事業者です。株式会社 NTT ドコモのサービスデザイン部担当部長である三井 力氏は、次のように述べています。「私たちは、お客様と社内チーム向けの 45 種類の独立したアプリケーションを管理しています。これらのチームは、NTT ドコモによる公共サービスの基盤となるコンポーネントと、当社の社員向けのビジネスアプリケーションを提供しています。Amazon DevOps Guru for RDS で機械学習を利用したインサイトを活用することで、データベースに関連するさまざまなパフォーマンスの問題を迅速に検出、診断、修正できることをありがたく思います。Amazon DevOps Guru により、アプリケーションスタックを一元的に把握できるため、私のチームは運用上の問題の調査に時間をかけるのではなく、より信頼性の高いサービスの構築に注力できるようになります」