Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon RDS

Amazon RDS for SQL Server 上で SQL Server 2008 R2 から SQL Server 2016 にアップグレードする方法に関するベストプラクティス

 このブログ記事では、Microsoft SQL Server 2008 R2 のサポート終了に備えて、Amazon RDS for SQL Server 上で SQL Server 2008 R2 から SQL Server 2016 にアップグレードする方法を中心にご紹介します。また、ご紹介するプラクティスの多くは、SQL Server のすべてのバージョン、あるいは他の RDS のエンジンにも適用することができます。 注意: 現在、SQL Server 2008 R2 から RDS の SQL Server 2017 へのアップグレードパスはありません。SQL Server 2017 にアップグレードする場合は、2012、2014、または 2016 にアップグレードしておく必要があります。 自己管理型プラットフォームでは、最新のデータベースバージョンへのアップグレードに多くのリスクが伴います。多くの企業は「壊れてないものは直すな」をモットーとしています。 幸い、自己管理型プラットフォームでふだん直面する課題の多くは、Amazon RDS が提供する自動化によって軽減されます。 SQL Server DB インスタンスの場合、アップグレードには次の 2 種類があります。 メジャーバージョンのアップグレード (SQL Server […]

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アプリケーションをオンプレミスの Oracle データベースから Amazon RDS for PostgreSQL に移行する方法

企業は長年、独自にローカルデータベースを設定し、ハードウェアを自社で管理する必要がありました。しかし、クラウドインフラストラクチャが向上し続けており、自社でハードウェアを所有・管理する必要が格段に少なくなっています。 Amazon では、所有している何百 (あるいは何千もの) オンプレミスのデータベースを、時間をかけてクラウドベースのソリューションに移行しました。このソリューションには、Amazon RDS のようなリレーショナルなものと、Amazon DynamoDB のような非リレーショナルなものの両方があります。リレーショナルなソリューションに移行したデータベースでは、無料で使用でき、Oracle データベースと類似の機能 (シーケンス、トリガー、パーティション) を持つデータベース技術を検討してコストを削減しようとも試みました。技術面でそれに最も近いものが、PostgreSQL です。 このブログ記事には 2 つのセクションがあります。まず、共通の Java アプリケーションと Hibernate のレイヤー (オブジェクトリレーショナルマッピング) における変更について述べます。その後、Java アプリケーションを Oracle から Amazon RDS for PostgreSQL に移行した際に明らかとなった、アプリケーション層を管理するためのベストプラクティスと方針について述べます。今回の提案と事例は、RDS および PostgreSQL と互換性のある Amazon Aurora の両方を基盤としたデータベースを対象とするものです。 Hibernate とアプリケーションレイヤーの変更およびベストプラクティス まず、お使いのアプリケーションを分析することから始めます。移行を成功させるために、移行予定のアプリケーションについて深く理解することをおすすめします。以下は開始するにあたり、全体についての質問です。 お使いのアプリケーションは、Hibernate のようなオブジェクトリレーショナルマッピング (ORM) を使用していますか? 使用している場合、アプリケーションでどの Hibernate データ型を使用していますか? お使いのアプリケーションには変換を必要とする可能性のあるプレーン SQL が今もありますか? この中からいくつかの質問を取り上げ、なぜそれが重要なのかを考えてみましょう。 お使いのアプリケーションは ORM を使用していますか? アプリケーションが ORM […]

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Performance Insights で Amazon RDS for MySQL をチューニングする

Amazon RDS Performance Insights は、Amazon RDS への直感的なチューニングインターフェイスを提供し、RDS データベースのパフォーマンスの問題を発見して調査するのに役立ちます。Performance Insights のルックアンドフィールは、RDS for MySQL、RDS for PostgreSQL、Amazon Aurora など、すべてのデータベースエンジンタイプで共通です。けれども、エンジンはどれも実装の点で少し異なります。 Performance Insights は、エンジンに関係なく常にデータベースの負荷と上位の SQL を表示できます。エンジンはどれも、拡張データの保持や Amazon CloudWatch との統合など、Performance Insights の機能をサポートしています。ただし、データベースエンジンの種類によっては、 Performance Insights はエンジンのネイティブパフォーマンス計測に基づいてわずかに異なる情報を表示します。 たとえば、PostgreSQL との互換性を持つ Aurora では、データベースの負荷が PostgreSQL 10 の待機イベントによって細分化されています。MySQL 互換性 と RDS MySQL を備えた Aurora では、 MySQL Performance Schema 待機イベントによって細分化された負荷が表示されます。Performance Insights は、各エンジンタイプのネイティブ待機イベント計測を待機イベント用に消費することにより、各エンジンのネイティブパフォーマンス計測に忠実でありながら、各エンジンタイプ間で同様のルックアンドフィールを維持することができます。 2018 年 8 月 28 日、バージョン […]

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RDS SQL Serverには、ワクワクする新しい2つのバックアップ機能とリストア機能があります

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)は、AWSクラウドでリレーショナルデータベースを実行するための主要なメカニズムです。Amazon RDS for SQL Serverは、SQL Server 2008 R2からSQL Server 2017へのSQL Serverバージョンの実行をサポートします。 RDS for SQL Serverチームは、SQL Serverのネイティブバックアップとリストアに関する2つの重要な改善点を最近リリースしました。Amazon RDSユーザーガイドに記載されているこれらのバックアップは、S3バケット内の単一の.bakファイルとして、SQL Serverデータベースの完全データベースバックアップとなっています。S3バケットを表示するためにRDS SQL Serverのアクセス許可を受けた後、RDS SQL ServerデータベースをS3バケットにバックアップできます。また、S3バケットからRDS SQL Serverにバックアップをリストアすることもできます。 ただ1つのデータベースバックアップ 標準的なスキーマまたはテーブルデータを使用してユーザーデータベースを作成する一般的な方法は、必要なスキーマとデータを作り、SQL Serverバックアップを作成することです。次に、バックアップをリストアし、繰り返し名前を変更します。これは、単一のシステム上で複数の顧客をホスティングするなどの用途に最適です。RDS for SQL Serverは、これらを同じデータベースの複写として検出し、この方法で作成したデータベースをリストアできないようにしていました。最近のネイティブバックアップおよびリストアシステムの改良により、RDSは、これらのバックアップをRDS for SQL Serverシステムにリストアできなくなりました。 同期的なネイティブリストア 最近の別の改善点として、Amazon RDS for SQL Serverの高可用性マルチAZ(HA)配置が挙げられます。RDS for SQL Serverのインストール時に、高可用性オプションを選択すると、RDSは2番目のアベイラビリティーゾーンにデータベースミラーコピーを作成します。これは、RDS for SQL Serverでサポートされている最大30のデータベースに対して実行できます。以前は、HA構成でRDS for SQL Serverへのネイティブリストアを使用した場合、プライマリーSQL Serverインスタンスでデータベースをリストアしていました。その後、ミラーリングセッションを停止して再確立します。これにより、同じシステム上の他のすべてのデータベースのミラーリングセッションも停止され、そのサーバー上のすべてのユーザーデータベースの再ミラーリングが直ちに開始されます。 新たな改良により、フルバックアップをプライマリおよびミラーパートナーサーバーの双方に同時にリストアし、2つのデータベースを迅速に同期させます。さらに、SQL Serverの同じインスタンス上の他のデータベースを停止して再ミラーリングすることもなくなりました。結果として、セカンダリサーバーがプライマリミラーサーバーと完全に同期していない場合のウィンドウが大幅に縮小されます。システムの全体的な可用性が改善します。これは、FULLリカバリーモデルのデータベースでのみ有効で、これはSQL […]

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Performance Insights を使用して Amazon Aurora の MySQL のワークロードを分析する

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Performance Insights を使用すれば、パフォーマンスの問題の原因だけでなく、Amazon RDS データベース上のワークロードの性質を即座に把握できます。このブログ記事では、Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition の Performance Insights ダッシュボードを手短に見て、パフォーマンスの問題を分析する方法を学びます。前回のブログ記事「Performance Insights で Amazon RDS データベースのワークロードを分析する」では、Performance Insights へのアクセスに関する基本的な事項と、Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition でそれを使用することについて取り上げました。 以下では、Performance Insights が、Aurora MySQL データベースで実行されている負荷が示されています。この例では、負荷グラフは待機でスライスされます。待機から、どのような作業が負荷の原因となっているか、そしてCPU、I/O 読み取り、ロック、安定したストレージへの書き込み、または他のデータベースリソースからの競合によってどれくらいの負荷がかかているかがわかります。Aurora MySQL は、MySQL の Performance Schema を使用してデータベースの待機を計測します。つまり、Performance Insights を最大限に活用したい Aurora MySQL ユーザーは、MySQL Performance Schema を有効にする必要があります。RDS パラメータグループで Performance Schema を有効または無効にしたことがない場合は、Performance Insights を有効にすると、自動的に […]

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EMR – Sqoop を使用して RDBMS またはオンプレミスデータを EMR Hive、S3、および Amazon Redshift に移行する

 このブログ記事では、AWS のお客様が Apache Sqoop ツールの使用によって利益を得る方法について説明します。このツールは、データをリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) から AWS の EMR Hadoop Distributed File System (HDFS) にインポートし、データを Hadoop で変換して、それをデータウェアハウス (例: Hive または Amazon Redshift) にエクスポートするために設計されています。 Sqoop ツールのデモを行うために、この記事では以下の 3 つのシナリオにおいて、Amazon RDS for MySQL をソースとして使用し、データをインポートします。 シナリオ 1 — AWS EMR (HDFS -> Hive および HDFS) シナリオ 2 — Amazon S3 (EMFRS)、次に EMR-Hive シナリオ 3 — S3 (EMFRS)、次に […]

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ProxySQL と Percona Monitoring and Management で、Amazon RDS for MySQL のデプロイを強化する

本日は、Percona 社の Michael Benshoof 氏によるゲストブログ投稿です。Benshoof 氏によると、「Percona 社は、3 千人以上の顧客をグローバルに持ち、バイアスのない最善の企業規模サポート、コンサルティング、管理サービスおよびトレーニングを提供し、リスクと運用コストを減らす対策を提供しています。さらにオンプレミスとオープンソース環境でのオープンソースデータベースのためのソフトウェアを使って、ロックインを排除し、機敏性を高め、ビジネスの成長を可能にしています。」 」 クラウドにアプリケーションをデプロイする予定で、データ層には Amazon RDS for MySQL を利用しようと考えている? それはいい選択ですね! それでは、アーキテクチャを最大限に活用するためのベストプラクティスをいくつか見てみましょう。 Amazon RDS for MySQL とは RDS for MySQL は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) スタック内でサービスを行う管理データベース (DBaaS) です。RDS for MySQL では、次のような細かな操作作業の多くを処理します。 バックアップ ポイントインタイムリカバリ マイナーバージョンの自動アップグレード 新しいレプリカの追加 自動フェイルオーバー (Multi-AZ を実行している場合) このように、RDS for MySQL は、クラウド上で動作するデータ層にとって最適なオプションです。よく見られるフェールオーバーは標準の Multi-AZ デプロイで対応可能はもちろんのこと、RDSの回復力と使いやすさの向上も目指すことが可能です。これらの方法により、ワークロードの増加に合わせて、よりシームレスにデプロイおよびインフラストラクチャを拡張できます。 標準的なベストプラクティス 任意のアーキテクチャ (クラウドまたは物理データセンター内にある) を一から設計する場合、不具合への対応を準備しておくことは大変重要です。障害に対する準備が整ったインフラストラクチャの設定は、耐障害性のある環境を設計する上でかなめとなります。そのため、本番でのデプロイ (または高可用性が必要なデプロイ) の場合は、少なくとも以下を実行する必要があります。 プライマリインスタンスに、Multi-AZ を指定する […]

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Amazon CloudWatch を使用して Performance Insights メトリックにアラームを設定する

Amazon RDS Performance Insightsは、重要ななパフォーマンスメトリックを Performance Insights から Amazon CloudWatchに送信できる機能を、先ごろリリースしました。この機能を使うと、これらのメトリックに関するアラートを設定できます。 Performance Insights が有効になっている場合、CloudWatch に次の 3 つのメトリックが自動的に送信されます。 DBLoad DBLoadCPU DBLoadNonCPU これら 3 つのメトリックを、次に解説します。 DBLoad 最初のメトリック、DBLoadは、Performance Insights の中核となるものです。DBLoad は、同時にアクティブとなるデータベース接続数の尺度となります。この記事の中でセッションと呼んでいるアクティブな接続とは、データベースが結果を返さなかったデータベースにクエリを送信する接続のことです。クエリが送信される間、およびクエリ結果が戻される前、クエリはいくつかある状態のいずれかの状態となります。つまり、CPU 上で実行されているか、CPU を待っているか、ロックや I/O などのリソースが終了するのを待っているか、他のデータベースリソースへのアクセスを待っているかのいずれかの状態です。 クエリの処理中、通常、クエリはこれらの状態の間で切り替わります。ただし、クエリは待機するのではなく、クエリを実際に処理している CPU 上で動く時間がすべてクエリに費やされるのが理想です。同時にアクティブとなっている接続数とその接続状態を確認することで、データベースの負荷をすばやく強力に把握できます。DBLoadは、アクティブな同時データベース接続の平均数である、平均アクティブセッション (AAS) で測定します。デフォルトでは、Performance Insights ダッシュボードにある DBLoad グラフの各ポイントが、1 分以上経過した平均時間です。 DBLoadは 2 つの種類に分かれます。 DBLoadCPU は、接続が CPU 上で実行されていた時間、または CPU 上で実行準備が整っている時間を表します。 DBLoadNonCPU は、接続が I/O、ロック、データベースバッファーなどのデータベースリソースを待機していた時間を表します。 以下では、DBLoadCPU を中心にお話しします。 DBLoadCPU アラートを設定する […]

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Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールをパワーアップ – アンダーアーマーが Amazon RDS for SQL Server でデータベースメールを運用する方法

データベースメールは Microsoft SQL Server で多用される機能の 1 つです。データベースメールは、SMTP サーバーを使用することにより、SQL Server からユーザーにメッセージを送信できるようにします。ここでご紹介するソリューションは、ご使用の SQL Server ワークロードが Amazon RDS 上にある場合に、データベースメールを使用するのに役立ちます。 データベースメールの使用例: テキストメッセージを送信する テキストまたはファイル添付でクエリの結果またはレポートを送信する エラーや通知のアラートを送信する ジョブが成功または失敗したときに、SQL エージェントジョブのステータスメッセージを送信する AWS のカスタマーであるアンダーアーマー社では、SQL Server のワークロードを Amazon RDS for SQL Server に移行する手立てを模索していましたが、RDS でデータベースメールがサポートされていないことがネックとなっていました。SQL のワークロードを Amazon RDS へ移行しようとしているカスタマーにとって、この問題は致命的です。 私はアンダーアーマー社のデータアーキテクト、Leonard Humphries とともにこの問題に対処することになり、2 人で次のようなソリューションを思いつきました。私たちは集中データベースメールハブに SQL Amazon EC2 インスタンスをプロモートしたのです。こうすることで、アンダーアーマー社のデータベースメール問題を解決できました。この記事では私たちのソリューションについて解説します。 使用した AWS のサービス Amazon RDS for SQL Server 既存の SMTP […]

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AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開

Database フリークな皆様、こんにちは!AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラックオーナーの江川です。 2018 年 10 月 29 日(月)〜 11 月 2 日(金)にかけて、AWS DevDay Tokyo 2018 が開催されました。本記事では、11/1(木)に実施された Database トラックのセッション資料をご紹介します。 セッション資料紹介に先立ち、お客様セッションとしてご登壇いただいた、Sansan株式会社間瀬様、株式会社ソラコム安川様、Amazon Pay 吉村様にお礼申し上げます。併せて、ご参加いただいた皆様、ストリーミング配信をご覧いただいた皆様ありがとうございました。   ●お客様セッション資料 AWSサービスで実現するEightの行動ログ活用基盤(Sansan株式会社 間瀬哲也様) AWSサービスで実現するEightの行動ログ活用基盤 from Tetsuya Mase DynamoDB Backed なテレコムコアシステムを構築・運用してる話(株式会社ソラコム 安川 健太様) AWS Dev Day Tokyo 2018 | Amazon DynamoDB Backed な テレコムコアシステムを構築・運用してる話 from SORACOM,INC DynamoDBとAmazon Pay で実現するキャッシュレス社会 […]

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