Amazon Web Services ブログ

AWS Japan Staff

Author: AWS Japan Staff

ユニシスメインフレームからAWSへの5ステップでの移行

この記事はAstadia社のレガシーモダナイゼーションサービスのバイスプレジデントである Craig Marbleによるものです。 ユニシスメインフレームをお持ちの場合は、あなたはビジネスのバックボーンとして機能している信頼性の高いプラットフォームとアプリケーションポートフォリオの構築に投資していると思います。しかし、今日の技術環境は、ユニシス、メインフレームが提供できるよりも低コストで、より柔軟性と俊敏性を必要としています。 Amazon Web Services(AWS)のコンサルティングパートナーであるAstadiaでは、ユニシスメインフレームのアプリケーションワークロードを実行するための現代的で柔軟性のある選択としてAWSを利用しており、ユニシスメインフレームのアプリケーションとデータへの過去の投資を活用していることがわかりました。 慎重に計画、管理、実行すると、ユニシスメインフレームワークロードをAWSに移行することの利点は数多くあります。 Pay-as-you-goモデルのコスト削減に加えて、ユニシスメインフレームアプリケーションセットがAWSに完全に移行されると、実証済みのビジネスロジックを最新のテクノロジーと統合して、データ分析やモバイル対応を可能にし、新しい市場、顧客、パートナーにビジネスを拡大します。これを念頭に置いて、ユニシスメインフレームアプリケーションをクラウドに移行することは、贅沢と言うより必要にせまられてということのようです。 この記事では、ユニシスメインフレームアプリケーションをAWSに移行するのに役立つ5つのステップを紹介します。 元のアプリケーションのソースコードとデータを再利用し、最新のAWSサービスに移行することをお勧めします。 ユニシスメインフレームの移行を可能にするツールは、既存のコードをそのまま維持することができますが、一部のコンポーネントを置き換えてデータストレージを再考する必要があります。 このような最小限の変更のアプローチは、手作業の書き換えやパッケージの置き換えに比べてプロジェクトのコストとリスクを削減し、20年または30年の投資を活用しながら新しい市場を活用するための新技術との統合のメリットを享受します。ひとたび移行されると、アプリケーションは、既存のスタッフが現代化を進めるのに十分な特性をもつようになります。また価値ある知識野蓄積を新しいデベロッパーに伝えています。 ステップ1:ディスカバー まず、環境内のすべてのアプリケーション、言語、データベース、ネットワーク、プラットフォーム、およびプロセスをカタログ化して分析する必要があります。アプリケーション間のとすべての連携ポイントと、外部連携ポイントを文書化します。できるだけ多くの自動分析を使用し、すべてを一元的なリポジトリにまとめます。 Astadiaは、Micro Focus Enterprise Analyzerなどの商用分析ツールと独自に開発したパーサーを組み合わせて、従来のコードを迅速かつ効率的に分析します。この分析出力は、Astadia Code変換エンジンに供給される移行ルールを確立するために使用されます。これらのルールは、プロジェクト全体を通じて更新され、洗練されます。 ステップ2:デザイン すべてのソースコード、データ構造、および最終形の要件を分析した後、ソリューション設計をするときが来ました。設計には、以下の詳細を含める必要があります。 AWSインスタンスの詳細:インスタンスタイプについて言うと、汎用Tインスタンスは、開発、テスト、または統合環境に向いていますが、汎用Mインスタンスは本番環境、本番前環境、およびパフォーマンスが要求される環境に向いています。 トランザクション負荷:一般的な非機能要件ですが、1秒あたりのトランザクション数が多いなどのパフォーマンス要件、または迅速な応答時間は、メインフレームのワークロードの実行にとって重要な場合が多いです。このことはネットワーク、ストレージ、コンピューティングの設計とサイズ設定を慎重に行う必要があるということです。 バッチ要件:バッチアプリを動かすほとんどすべてのユニシスメインフレームは、通常I/O集約型で、ストレージやデータストアからのレイテンシーが非常に短い事が要求されます。これは分散システムの課題であるため、バッチインフラストラクチャは早期に設計してテストする必要があります。 プログラミング言語の変換と置換:移行対象先でサポートされていない言語や使用できない言語は、ツールで変換したり、新しい機能に置き換えることができます。 外部システムとの統合:ユニシスメインフレームは、一般的にサテライトやパートナーシステムのバックエンドまたは記録システム(SOR)であり、移行後にはプロトコル、インターフェイス、レイテンシー、帯域幅などの統合を維持する必要があります。 サードパーティのソフトウェア要件:各ISV(Independent Software Vendor)はAWS上で機能的に同等のソフトウェアを利用できる場合もあれば、そうでない場合もあるため、特定の移行パスの定義が必要です。 将来要件の計画:ビジネス、IT戦略、優先順位は、特に将来のパフォーマンスと統合機能に関わるため、アーキテクチャの決定を左右します。 ソースコードには、Sperry MAPPER、Burroughs LINC、COBOL、またはECLが含まれます。データストアには、DMS(ネットワーク接続)、DMSII(階層型)、またはRDMS(リレーショナル型)が含まれます。 このデザインがUnisys ClearPath Libraマッピングを探す方法は次のとおりです。 図2 – Unisys Libra(Burroughs)メインフレーム移行アーキテクチャのコアコンポーネントは、レガシーコードを実行するための一連のエミュレータとユーティリティを使用するメインフレームクラウドフレームワークです。   同様のマッピングは、TIP、MASM、BIS(Mapper)、ECLを含むUnisys ClearPath Doradoシステムでも実行できます。 図2のアーキテクチャのコアコンポーネントは、レガシーコードを実行するための一連のエミュレータとユーティリティを使用するメインフレームクラウドフレームワークです。 OpenMCSは、移行されたコードをサポートするUnisys COMSの必要なトランザクション処理機能を提供するAstadiaのメッセージ制御システムです。このメインフレームクラウドフレームワークは、コンピュートリソースとしてAmazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)上で動作します。 ほとんどの場合、ユニシスメインフレームの階層型およびフラットファイルのデータ構造は、Amazon Relational Database Service(Amazon […]

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【開催報告】Gaming Tech Night #2 re:Born(再始動)

こんにちは。ゲームソリューションアーキテクトの吉田です。 昨日1/24(水)に第2回となるGaming Tech Nightを開催し、多くのゲーム開発者、インフラエンジニアの方々にご参加いただきました。Gaming Tech Nightは過去2016年に開催された、ゲームに特化した技術情報をお届けすることを目的としたAWS主催のイベントでしたが、今年からは定期開催イベントとして新しく生まれ変わりました。記念すべき再開1回目となる今回は、re:Born(再始動)というタイトルでサーバレスやCI/CDなど複数のテーマで計4セッションをお届けしました。   サーバレスアーキテクチャ入門 ~ Game Server Services 丹羽様 Game Server Services株式会社 代表取締役社長CEOの丹羽様より、サーバレスアーキテクチャについてご講演いただきました。入門というタイトルですが、サーバレスの定義から実装に関する注意点、実際に丹羽様が構築・運用する中で習得されたノウハウなどが詰まった内容の濃いセッションでした。これからサーバレスをはじめる方だけでなく、すでに構築・運用されている方々にも非常に参考になるポイントが多かったのではないかと思います。登壇資料はGS2 Blogで公開されています。   AWSにおけるモバイルゲーム向けAPIサーバの実装2018 ~ ソリューションアーキテクト 畑 ソリューションアーキテクトの畑より、モバイルゲームを対象としたAWSにおけるAPIサーバ実装について解説しました。典型的な実装パターンである3層Webアプリケーションパターンをはじめ、API Gateway+Lambda+DynamoDBを利用したサーバーレスアーキテクチャ、アプリケーション上で実装されたAWS SDKを通じて各AWSサービスのAPIに直接アクセスする2-Tierアーキテクチャなどの実装ポイントをご紹介しました。また、現在Public Preview中であるAWS AppSyncによる実装パターンにも触れました。API用のクエリ言語であるGraphQLは、クライアント〜サーバ間で共有される型が利用できたり、クライアント側からサーバのレスポンスデータの形式を指定できたりとモバイルゲームでも応用できる多くの利点があります。AWS AppSyncはマネージドなGraphQLのサービスであり、ゲーム開発者の方にもインフラを意識することなくご利用いただけます。ぜひPreviewにご参加ください。 Serverless backendformobilegame and_aws-appsync_gamingtechnight-2 from Amazon Web Services Japan   AWS上で実現するゲーム開発CI/CDパイプライン ~ ソリューションアーキテクト 森 ソリューションアーキテクトの森からは、AWSのCode系サービスを利用したゲーム開発におけるCI/CDパイプラインの実装例の解説とデモを披露しました。ソースコードをCodeCommitにpushし、CodeBuildによるビルド、CodeDeployによるステージング環境へのデプロイ、そしてステージングでのテスト完了後に再度CodeDeployを使って本番環境にという一連の流れをCodePipelineを自動化することが可能です。特にコードのビルドについては、ビルド用で常にインスタンスを確保されているお客様も多いと思いますが、CodeBuildはビルド実行時間のみの課金となりますので、コストが削減できるケースも多いと思います。ぜひゲーム開発のCI/CDにおいてもAWSのマネージドサービスをご活用ください。 Gaming cicd-pipeline gaming-technight-2 from Amazon Web Services Japan   AWSを最大限活用したロングヒット戦略 ~ Amazon […]

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AWS Glue がScala をサポートしました

私たちは、AWS Glue の ETL(Extract、Transform、Load)を実行するためのスクリプトにおけるScalaのサポートを発表することに興奮しています。Scala が好きな人達は強力な武器を1つ手に入れることになり喜んでくれるでしょう。AWS Glue では Apache Spark をデータ加工のエンジンとして使用していますが、Scala は Apache Spark のネイティブな言語です。 洗練された言語としての機能が使える以外にも、Glue のスクリプトをScala で書くことはPython で書くことに比べて2つの利点があります。まずは、Python とApache Spark のScala ランタイム(JVM)の間でデータを移す必要がないので、Scala は大量のデータ移動を伴う加工整形処理がより高速です。サードパーティのライブラリで独自の変換を作成したり関数を呼び出すことができます。 次に、Scala はJava と互換性があるように設計されているため、外部Java クラスライブラリの関数をScala から呼び出すことが簡単です。 そのため、Scala のコンパイル結果は Java と同じバイトコードになりますしデータ構造を変換する必要もありません。 これらの利点を説明するために、GitHubアーカイブから入手可能なGitHub パブリックタイムラインの最近のサンプルを分析する例を説明します。このサイトはGitHubサービスへのパブリックリクエストのアーカイブで、コミットとフォークから、イシューとコメントまで35種類以上のイベントタイプを記録しています。 この記事は、タイムラインのネガティブなイシューを特定するScala スクリプト作成の方法を紹介します。このスクリプトではタイムラインサンプルのイシュー イベントを引き出し、Stanford CoreNLPライブラリのセンチメント推定機能を使用してタイトルを分析し、最もネガティブなイシューを浮き彫りにしています。 入門 スクリプトを作成する前に、AWS Glue Crawler を使ってデータ構造と特性を理解します。また、開発エンドポイントとZeppelin ノートブックをセットアップすることで、データをインタラクティブに探索してスクリプトを作成することもできます。 データをクロールする この例で使われているデータセットは、GitHub アーカイブからAmazon S3 のサンプルデータセットバケットにダウンロードされています。場所は以下の通りです: s3://aws-glue-datasets-<region>/examples/scala-blog/githubarchive/data/ <region>をあなたの作業中のリージョンに置き換えて最適なフォルダを選択してください。例えばap-northeast-1 などです。AWS Glue Developer Guide […]

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高い可用性を持つ IBM Db2 データベースをAWS上に構築する

多くのAWSのお客様がミッションクリティカルなワークロードをIBM Db2データベースプラットフォームを利用して実行しています。一般的に、こういったワークロードには、ノード障害やデータセンターサイトの障害時でも運用を続けられる高い可用性が必要とされます。 従来のIBMソフトウェアにおける高可用性手法は、共有ディスクと仮想IPアドレスを使用し、これをTivoli System Automation for Multi-Platforms (TSAMP)でコントロールするというものでした。このブログポストでは ネイティブのIBMとAWSの技術を用い、かつ自動化された手法を説明します。これによりミッションクリティカルなDb2ワークロードをAWS上で稼働でき、高可用性のDb2データベースを安心して提供できるようになります。 注:このガイドで使用するIBM Db2は、フル機能が90日間利用できるトライアル版のDb2 for Linux, Unix and Microsoft Windows バージョン11です。トライアル期間が終了したあとは、必要とするエディションを選択、購入し、ライセンスファイルを導入して利用することが可能です。このガイドで利用している機能が使用できるエディションは、Db2 Advanced Enterprise Server Edition、 Db2 Enterprise Server Edition、Db2 Advanced Workgroup Server Edition、Db2 Workgroup Server Editionです。より詳細な情報はIBM Webサイトを確認してください。(訳注:こちらにエディションの違いの詳細があります) この記事のステップを進めていくと、2つのアベイラビリティゾーン(AZ)にまたがって高可用性を実現するDb2 データベースを作成します。データはAZ1にあるプライマリーインスタンスとAZ2にあるスタンバイインスタンスの間でHADR(High Availability Disaster Recovery)機能でレプリケーションされます。もしプライマリーノードが利用できなくなった場合、TSAMPがそれを検知し、スタンバイインスタンスにフェイルオーバーさせます。Db2 クライアントアプリケーションは自動クライアントリルート機能 (IBM Automatic Client Reroute : ACR)により自動的に新しくプライマリーになったインスタンスに再接続されます。 事前準備のステップ このソリューションはAWSのデフォルトVPC (Virtual Private Cloud)にデプロイされます。デフォルトVPCはAWSアカウント作成時に自動的に各リージョンに作成されています。もしデフォルトVPCが無い場合は、次のステップに進む前に以下を実行してください。 同一リージョンの2つのパブリックサブネットを持つVPCを作成してください。それぞれのサブネットは別のAZに配置してください。 VPCにインターネットゲートウェイを配置してください。それぞれのサブネットはインターネットゲートウェイ経由でインターネットに出られるようにします。 最初にAmazon S3 […]

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東京リージョンに新たにアベイラビリティゾーンを追加

本日 東京リージョンにて、新たにアベイラビリティゾーンを追加しました。東京リージョンは、追加のアベイラビリティゾーンを合わせ、4つのアベイラビリティゾーンになりました。 AWSは、世界中に18の物理的なリージョンと51のアベイラビリティゾーンがあります。本日追加されたアベイラビリティゾーンは、シンガポールリージョンに続き52番目となり、東京リージョンでAWSのクラウドコンピューティングをご利用の10万以上のお客さまにご利用いただけます。 アベイラビリティゾーンは、自然災害やデータセンター単位の障害などビジネスに影響を与えるリスクを最小化するよう地理的に影響を受けない十分離れた場所にあり、フェイルオーバーを実現し事業継続性を確保できるインフラストラクチャです。各アベイラビリティゾーンは、独立した電源、空調、物理的なセキュリティを備え、広帯域でハイスピードの光回線のバックボーンに接続されています。AWSのお客さまは、アプリケーションを複数のアベイラビリティゾーンを利用することで高い耐障害性を実現することができます。また、100以上の Amazon CloudFront エッジロケーションにより遅延を最小化しつつ、ウェブサイト、アプリケーションおよびコンテンツの配信が可能となります。 すでに東京リージョンをお使いのお客さまは、追加されたアベイラビリティゾーンにおいて、東京リージョンで利用可能なすべてのサービスを利用できます。

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プロセッサの投機的実行 – オペレーティングシステムの更新

モダンコンピュータプロセッサ上で投機的実行によるサイドチャネル分析の調査が新しく公開されたのを受け、AWS は AWS Security Bulletin(セキュリティ情報)AWS-2018-013 を先日公開しました。このセキュリティ情報では、CVE-2017-5715、CVE-2017-5753、および CVE-2017-5754 の3つのセキュリティ勧告に触れています。これらの勧告は Google Project Zero の調査に基づいたもので、Google Project Zero の発表はモダンコンピュータプロセッサ上でのサイドチャネル分析の新しい方法を発見したというものでした。これらの方法は、基礎的な技術、具体的には投機的実行に着目したもので、投機的実行は多くのベンダーのプロセッサに用いられています。そのため研究結果の対象となる範囲は幅広く、その範囲はハイパーバイザーからオペレーティングシステム、さらには Web ブラウザ、携帯電話からクラウドを構成するデータセンター内のサーバにまで及びます。   EC2 インスタンスの分離   Amazon EC2 のすべてのインスタンスは、上述の CVE に記載されたインスタンス間の既知の問題すべてから保護されています。インスタンス間での問題は、インスタンスまたは AWS ハイパーバイザーのメモリを近隣の別のインスタンスから読み取ることができると想定しています。この問題は AWS ハイパーバイザーでは解決されており、インスタンスは別のインスタンスのメモリを読み取ることも、AWS ハイパーバイザーのメモリを読み取ることもできません。 大多数の EC2 ワークロードに有意なパフォーマンスの影響は見られていません。   オペレーティングシステムへのパッチ   現代のオペレーティングシステムには、「ユーザー空間」プロセスからのカーネル分離、それぞれのプロセスの分離などの、いくつかのタイプのプロセス分離があります。影響を受けうるプロセッサ上でオペレーティングシステムが実行されている環境では、いかなる設定においても、公開された 3 つの問題すべてがプロセス分離に影響を与える可能性があります。ハイパーバイザで実装されている保護は、オペレーティングシステム内のプロセスレベルの分離にまで拡張されないため、リスクを軽減するためにオペレーティングシステムパッチが必要です。 準仮想化(PV)インスタンスでは、CVE-2017-5754 のプロセス間の問題に対処するためのオペレーティングシステムレベルの保護は無いことに注意してください。PV インスタンスは、前述のようにインスタンス間の問題について AWS ハイパーバイザーによって保護されます。しかしながら、PV インスタンスにおけるプロセスの分離(信頼できないデータ処理やコードの実行、ユーザのホスト)にご懸念をお持ちでしたら、長期的に見てセキュリティの恩恵を受けるため、HVM インスタンスタイプへの変更を強くお勧めします。PVとHVMの相違点(およびインスタンスアップグレードパスのドキュメント)の詳細については、以下の URL を参照してください。 https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/virtualization_types.html インスタンスのオペレーティングシステムにパッチを適用することで、同じインスタンス内で動作するソフトウェアを分離し、CVE-2017-5754 のプロセス間の問題を緩和することを強く推奨します。以下のオペレーティングシステムのパッチの詳細を記載します。 Amazon Linux & […]

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2018年2月のAWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。ソリューションアーキテクトの有岡です。2018年2月のAWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内をさせて頂きます。 re:invent 2017の振り返りを終え、2018年2月のBlackBeltセミナーでは、ソリューションカットとしてAWS上での位置情報と動画配信ソリューション、Amazonのコンテナサービスをご紹介します。 サービスカットでは、クラウド型仮想デスクトップサービスのAmazon Workspaces、同じくBIツールのAmazon QuickSight、AWS Lambdaをエッジロケーションで活用する方法、エンタープライズのお客様でお使いになるケースの多いAWS Organizationsなど、盛り沢山でお送りします。   2月の開催予定 ソリューションカット 2月6日(火) 12:00~13:00 AWS における位置情報 2月13日(火) 12:00~13:00 動画配信 on AWS 2月20日(火) 12:00~13:00 Amazon Container Services サービスカット 2月7日(水) 18:00~19:00 Amazon Workspaces 2月14日(水) 18:00~19:00 AWS Organizations 2月21日(水) 18:00~19:00 AWS Lambda @ Edge 2月28日(水) 18:00~19:00 Amazon QuickSight お申し込みは、それぞれ上記のリンクより行って頂けます。キャンセルの際も連絡不要ですので是非お早めにご登録ください。Speaker、Staff 一同、みなさまのご参加をお待ちしております。    

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Amazon Aurora under the hood: Z-order curvesを用いたgeospatial indexの作成

Amazon Auroraのような高性能データベースシステムを設計する場合、一般的に最も幅広いワークロードを大きく改善出来るように取り組みたいと考えるかと思います。しかし時には、ゲームチェンジャーになりえる機会がある場合、特別な用途向けに改善を行うこともあります。 geospatial indexとはなにか、なぜ考慮する必要があるのか? 地理空間分析では、XY(Z)座標に沿った近さ、隣接性、重なりを識別することができます。 そのような分析を実行する必要があるアプリケーションには様々な例があります。タクシーアプリでは、利用可能な最寄りのタクシーを見つけることができます。不動産アプリは、サンフランシスコのPacific Heights地区で販売されている物件を探すことができます。 空間分析は、他にも多くの用途でも役立ちます: マーケティング – 店舗から2マイル以内のすべての見込み顧客をターゲットにプロモーションを行います 資産管理 – 顧客の位置と密度に基づいて影響を最小限に抑えるために修理ユニットを配置します リスク分析 – 顧客の居住地や職場の近くで車の盗難が発生した場合のリスクを見積もります 詐欺検出 – 前回のトランザクションからの距離に基づいて詐欺と考えられる取引の可能性を推定します ロジスティクス計画 – 運行の範囲を最小限にするように、トラブルのチケットを現場の技術者に割り当てます これらのアプリケーションは、高性能な空間データのインデックスから利益を得ることができます。残念なことに、Bツリーのような伝統的なインデックスは、Linlandのために作られたものであり、FlatlandやSpacelandではそうではありません。そのため、高性能な空間インデックスが必要です。 Rツリーとは? 最も一般的に使用される空間インデックスはRツリーです(詳細はこちらの論文を参照してください)。 MySQLとOracleはどちらもR-treeを使用しています。基本的な考え方は、バランスサーチツリーないにバウンダリーレクタングルを保存することです。リーフはデータポイントであり、各内部ノードは、その下のノードのミニマムバウンダリーレクタングルです。したがって、次の例では、長方形Aはリーフノードです。このノードは、矩形NおよびTによって順番に境界が作成されます。 Rツリーの主な問題は、安定していないことです(つまり、決定論的です)。挿入順序が異なると、異なるツリーが生成され、パフォーマンスの特性が大きく異なります。私たちのテストでは、ランダムな挿入順序では、最適な順序で構築されたツリーよりも1桁も性能が劣化したツリーが生成されました。これは、データの挿入順序が予測できず、変更可能なOLTP環境では明らかに問題になります。このような状況では、Rツリーは時間とともに性能が劣化します。1つの回避策は、データを定期的にインデックスを再構築することです。しかし、インデックスの再構築は負荷がかかります。加えて通常この作業は、手作業が必要であり、数時間かかることがあります。また、その期間中の他のトランザクションは遅くなる可能性があります。 そのため、Rツリーは人気がありますが、常に良好なパフォーマンスは得られません。 他にいい方法はあるのか? 私たちはそう考えています!トランザクションと同時実行に最適なデータ構造があります。それはBツリーです。 あらゆる場面で使用され、高いパフォーマンスを発揮するのはデータベースにとって基本です。 しかし、ちょっと待ってください。私はB-treeが多次元データに対してうまく機能しないと言いました。それは本当です。2次元を1次元にマップするトリックがあります。 私たちは、space-filling z-order curves(空間充填zオーダー曲線)を使用して行います。これは、ポイントのz値は、その座標値のバイナリ表現をインターリーブすることによって計算されます。zオーダー曲線は、これらの点をz値の順に横切る線です。たとえば、次の図は、0≤x≤7、0≤y≤7の整数座標の場合のz値を示しています(10進数と2進数の両方を示しています)。 zオーダー曲線上のBツリーの単純な実装では不十分です。なぜこれが当てはまるのかを知るために、以下の例を見てみましょう。緑色の四角形内のすべての点をBツリーで検索すると、クエリー領域外に30個の余分なz値(黄色い三角形の警告標識が付いている物)がスキャンされます。 元のクエリをより少ない偽陽性z値をカバーする小さなクエリに分割することで、この問題を改善します。(これを行うために幾つかの方法を使用していますが、それはこの記事でお伝えする範囲を超えています) それは私たちがポイントするために必要なものすべてを提示します。ポリゴンはどのように空間充填曲線で動作するのでしょうか?ポリゴンが単一点のように見えるまでズームアウトしたとします。どの程度ズームアウトしなければならないかは、ポリゴンの”レベル”によります。各空間オブジェクトは、オブジェクトのレベルとzアドレスの組み合わせとしてBツリーに格納されます。zアドレスがポイントのように見えるまでズームアウトしたので、zアドレスをポイントのように扱うことができます。他のシステムでは、このレベルを手動で指定する必要があります。明らかに、予測不可能で変更可能なデータを扱うOLTPシステムでは動作しません。このレベルはユーザーの設定なしで自動的に設定します。 Auroraのgeospatial indexesは、MySQL 5.7よりもselect-only(1秒当たりの読み込み回数)ワークロードで10倍以上、write-only(1秒当たりの書き込み回数)で20倍以上優れています。具体的には、サイズが1 GB未満のデータセットでSysbenchを使用して、AuroraとAmazon RDS for MySQL 5.7をdb.r3.8xlargeインスタンスを用いて計測しました。select-onlyのテストでは、2,000クライアントとST_EQUALSクエリを使用しました。write-onlyテストでは、4,000のクライアントを使用しました。 ご質問がある場合は、aurora-pm@amazon.comまでご連絡ください。 About the Author Sirish Chandrasekaran is a product […]

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Amazon RDS for PostgreSQL から Amazon Aurora PostgreSQL リードレプリカを作成可能になりました

Amazon Aurora PostgreSQL リードレプリカ(2018/1/23現在英語版ドキュメントのみとなっています)を Amazon RDS for PostgreSQL のインスタンスとして作成し、継続的に Amazon Aurora PostgreSQL へレプリケーション出来るようになりました。これにより、実稼働ワークロードを Amazon RDS for PostgreSQL から Amazon Aurora PostgreSQL に移行する際、アプリケーションとユーザーを Amazon Aurora PostgreSQL へ移す準備ができるまで、インスタンスタイプを同期させておくことで、ダウンタイムを最小化させることが可能です。 Amazon Auroraは、高性能の商用データベースのパフォーマンスや可用性と、オープンソースデータベースのシンプルさや費用対効果を兼ね備えています。スケーラビリティ、耐久性、およびセキュリティの向上とともに、高いクエリ並列度、データサイズが大きい環境下で標準的なPostgreSQLデータベースのパフォーマンスを最大で3倍向上させます。詳細については、Amazon Auroraの製品ページをご覧ください。 翻訳は江川が担当しました。原文はこちらをご覧ください。

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暗号化されたスナップショットを Amazon Aurora PostgreSQL へ移行可能になりました

Amazon RDS for PostgreSQL の暗号化されたスナップショットから Amazon Aurora PostgreSQL へ移行できるようになりました。これにより、Amazon RDS から Amazon Aurora へ移行中の間も、データ暗号化を維持することが可能です。 Amazon Auroraは、高性能の商用データベースのパフォーマンスや可用性と、オープンソースデータベースのシンプルさや費用対効果を兼ね備えています。スケーラビリティ、耐久性、およびセキュリティの向上とともに、高いクエリ並列度、データサイズが大きい環境下で標準的なPostgreSQLデータベースのパフォーマンスを最大で3倍向上させます。詳細については、Amazon Auroraの製品ページをご覧ください。 翻訳は江川が担当しました。原文はこちらをご覧ください。

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