Amazon Web Services ブログ

Category: Database

Amazon RDSのリードレプリカがMulti-AZ配置をサポートしました

本日より、Amazon RDS for MySQL, MariaDBのリードレプリカがMulti-AZ配置をサポートしました。Multi-AZ配置を設定したリードレプリカを利用することによって、データベースエンジンのアップグレードプロセスの簡素化やディザスタリカバリを見据えた環境を構築することが可能になります。 Amazon RDSのリードレプリカは1つ以上の読み込み専用のデータベースインスタンスをマスターインスタンスと同一のAWSリージョン、もしくは異なるAWSリージョンに作成することが出来ます。ソースデータベースで行われた変更は非同期でリードレプリカへ伝播されます。読み込みが多いワークロードに対するスケーラビリティに加えて、リードレプリカを必要に応じて単一のデータベースインスタンスへ昇格させることも可能です。 Amazon RDS Multi-AZ配置は1つのAWSリージョン内での可用性を向上させます。Multi-AZ環境では、異なるアベイラビリティゾーン(AZ)に存在するスタンバイインスタンスに対してデータが同期的に伝播されます。インフラストラクチャの障害が発生した場合、Amazon RDSはスタンバイインスタンスへ自動的にフェイルオーバーを行い、アプリケーションへの影響を最小限に抑えます。 本番データベースへのディザスタリカバリ(DR)対応として、Multi-AZ配置のリードレプリカをお使いいただけるようになりました。よくデザインされ、テストされたDRプランは災害が発生した後の事業継続性に対して非常に重要な要素になります。ソースデータベースとは別のリージョンにある、リードレプリカをスタンバイ・データベースとして使用し、万が一リージョン障害が発生した場合に新しい本番データベースへ昇格することが可能です。 また、データベースエンジンのアップグレードプロセスにMulti-AZ配置のリードレプリカを利用可能です。本番データベースにリードレプリカを作成し、新しいデータベースエンジンバージョンへ更新します。アップグレードが完了した後に、アプリケーションを一時的に停止し、リードレプリカを単一のデータベースインスタンスとして昇格させます。そして、アプリケーションの接続先を変更します。既に昇格したデータベースインスタンスはMulti-AZ配置になっているため、追加の作業は必要ありません。 更に詳細な情報はこちらをご覧ください。リードレプリカでMulti-AZ配置を行う際に注意していただきたいパラメータについて記載しています。   翻訳は星野が担当しました。(原文はこちら)

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プロセッサの投機的実行に関する調査の公開について

【日本語訳】日本時間 2018年02月14日19:30 関連する CVE: CVE-2017-5715, CVE-2017-5753, CVE-2017-5754 日本時間 2018年02月06日09:30 以下は本件に関するアップデートです。 Amazon Linux 用の更新されたカーネルは、Amazon Linux のリポジトリにて入手できます。2018年1月13日以降にデフォルトの Amazon Linux 設定で起動された EC2 インスタンスには自動的に最新のパッケージが含まれています。 最新のパッケージでは、 CVE-2017-5715 に対処するための安定版オープンソース Linux セキュリティの改善がカーネル内に組み込まれています。また 以前取り込まれた CVE-2017-5754 に対処するカーネルページテーブルアイソレーション(KPTI)にもとづいて作成されています。インスタンス内の CVE-2017-5715 のプロセスープロセス間の問題と CVE-2017-5754 のプロセスーカーネル間の問題を効果的に軽減するには、最新の Amazon Linux カーネルまたは AMI にアップグレードする必要があります。詳細は「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」を参照してください。 para-virtualized(PV)インスタンスについては、以下の「PV インスタンスガイダンス」の情報を参照してください。   Amazon EC2   Amazon EC2 のすべてのインスタンスは、CVE-2017-5715、CVE-2017-5753、および CVE-2017-5754 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。 […]

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Amazon Auroraを使用したMagento Content Servicesの構築をAWS Quick Startで加速させる

AWS Quick Startでは、2015年9月にオープンソースのコンテンツ管理システムであるMagentoを初めてリリースしました。最初のリリース以来、このQuick Startは常にお客様に最も人気のあるQuick Startのトップ10に入っています。 2017年10月、AWS Quick Start for Magentoのアップデートをリリースしました。Amazon Aurora MySQL-compatible editionのサポートが追加されました。また、Magentoのバージョンを2.1.2にアップデートしました。更新されたMagentoのQuick Startを利用することで、最新のMagentoバージョンでAuroraのパフォーマンスとスケーラビリティを使用して、コンテンツシステムの構築を迅速に行うことが出来ます。 数年前にAmazon Auroraの開発を開始した際に、私たちは次のような考え方を念頭に置いていました: ハイエンドの商用データベースのパフォーマンスと可用性を、オープンソースのシンプルさとコスト効率で実現 一般的なオープンソースデータベースであるMySQLとの完全な互換性を提供し、既存のアプリケーションを変更する必要がない アプリケーションの開発に専念できるように、データベースをマネージドデータベースとして提供することで管理コストを軽減 最新アプリケーションのスケーラビリティのニーズを満たすクラウドネイティブデータベースを提供 すでに何千もの顧客やパートナーが、Amazon AuroraMySQL-compatible editionを採用しています。お客様とISVパートナーは、様々なデータベースからAmazon Auroraに移行を行っています。オンプレミスデータベースからAmazon Auroraに移行されるお客様や、Amazon EC2上のMySQLまたは商用データベースからAmazon Auroraに移行を行うお客様もいらっしゃいます。 Magento on AWS with Amazon Aurora Magentoは、e-commerceウェブサイト用のオープンソースのコンテンツ管理システムです。セラーと開発者はオープンアーキテクチャ、柔軟性、拡張性(何百もの拡張機能)を評価しています。また、独自のニーズに合わせて、バックエンドのワークフローを調整できます。 Magento Community Edition(Magento CE)とMagento Enterprise Edition(Magento EE)は、我々のお客様に人気があります。多くのお客様は、Anchor Hosting、Elastera、Tenzing、Razorfish、OptarosなどのAWSパートナーを利用してMagentoをAWSでホストしています。他の企業はAWS MarketplaceからMagentoを起動しています。 Magentoを検索すると、2015年の20件から70件以上のリストが返されるようになりました。さらに、MagentoのAWS Quick Startを直接利用している企業もあります。 Amazon AuroraはMySQLと互換性があるため、MagentoのAWS Quick Startを更新するのは簡単です。新しいQuick Startでは、Magentoまたはその設定を変更する必要はありません。今使用しているコード、ツール、アプリケーションを、Amazon Auroraと既存のMySQLデータベースと併用することが可能です。 MagentoのAWS Quick Startを使用してデプロイした場合は、Amazon RDS […]

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Amazon Kinesis を用いた Databaseの継続的な変更

Emmanuel Espina は、アマゾン ウェブ サービスのソフトウェア開発エンジニアです。 このブログ記事では、Amazon Kinesis を使用して変更をストリーミングすることによって、中央リレーショナルデータベース を他のシステムと統合する方法について説明します。 次の図は、分散システムにおける一般的なアーキテクチャ設計を示しています。これには、「」と呼ばれる中央ストレージと、この中央ストレージを消費するいくつかの派生「衛星」システムが含まれます。 この設計アーキテクチャを使用して、リレーショナルデータベースを中央データストアとして使用し、このシステムのトランザクション機能を利用してデータの整合性を維持することができます。このコンテキストにおける派生システムは、この変化の事実の単一ソースを観察し、それらの変更を変換し、フィルタリングし、最終的にはその内部インデックスを更新する全文検索システムとすることができます。もう 1 つの例は、OLAP クエリに適した列形式ストレージです。一般に、中央リレーショナルシステムの個々の行を変更する際にアクションを取る必要のあるシステムは、派生データストアに適した候補となります。 これらの種類のアーキテクチャの単純な実装では、変更された行を検索するために派生システムが定期的にクエリを発行し、本質的に SELECT ベースのクエリで中央データベースをポーリングします。 このアーキテクチャのより優れた実装となるのが、非同期の更新ストリームを使用するアーキテクチャです。データベースには通常、行のすべての変更が格納されるトランザクションログがあるため、この変更のストリームが外部オブザーバシステムに公開されている場合、これらのシステムにこれらのストリームを添付して行の変更を処理およびフィルタリングできます。ここでは、中央データベースとして MySQL、メッセージバスとして Amazon Kinesis を使用して、このスキーマの基本的な実装をご紹介します。 通常、MYSQL バイナリログは、マスター上のすべての変更を読み取ってローカルに適用する読取りレプリカに公開されます。この記事では、変更をローカルデータベースに適用するのではなく、Amazon Kinesis ストリームに変更を公開する、一般化されたリードレプリカを作成します。 このメソッドの重要な点の 1 つは、コンシューマーが SQL クエリを受け取らないことです。SQL クエリは公開される可能性もありますが、一般的なオブザーバーは、SQL 互換のデータレプリカを維持しない限り、SQL にはあまり関心がありません。代わりに、変更されたエンティティ (行) を 1 つずつ受け取ります。このアプローチの利点は、コンシューマーが SQL を理解する必要はなく、事実の単一ソースは誰が変更を消費するのかを知る必要はないということにあります。これは、さまざまなチームが、必要なデータ形式で調整することなく作業できることを意味します。さらに都合がいいことに、Amazon Kinesis クライアントはが特定の時点から読む機能を備えているため、各コンシューマーは独自のペースでメッセージを処理します。これが、メッセージバスがシステムを統合するための結合されていない方法の 1 つとなる理由です。 この記事で使用されている例では、行フェッチャーは中央データベースに接続する通常の Python プロセスであり、リードレプリカをシミュレートします。 データベースは、Amazon RDS または MySQL の任意のインストールのいずれかになります。RDS の場合、フェッチャープロセスは RDS インスタンスホストにカスタムソフトウェアをインストールすることができないため、別のホスト […]

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Amazon Aurora Multi-Master のプレビュー申し込み開始

Amazon Aurora Multi-Master は、複数のアベイラビリティゾーンにわたって複数のRead/Writeマスターインスタンスを作成することができます。これによって、リードレプリカで現在できることと同様に、アプリケーションは1つのクラスター内の複数のデータベースインスタンスを読み書きできるようになります。 Multi-MasterクラスターはAuroraの高可用性を向上させます。複数インスタンス内の1つが落ちたとしても、クラスター内のその他のインスタンスに即座に引き継がれます。インスタンス障害やAZ全体障害が起きたとしても、アプリケーションのダウンタイムほぼゼロで、読み書きの可用性が維持されます。 現在のSingle-MasterのAuroraは、1つのクラスター内に1台の書き込みインスタンスと最大15台の昇格可能なリードレプリカをサポートし、書き込みインスタンスはr4.16xlargeで秒間200,000書き込みを実行できます。Aurora Multi-Master であれば、より高い書き込みスループットを必要とするワークロードであっても、マスターインスタンスを追加することで書き込みを水平方向にスケールアウトさせることができます。 このプレビューはMySQL互換のAuroraで使用でき、サインアップフォームに記入することで参加できます。 Aamazon Aurora はオープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率、およびハイエンド商用データベースのパフォーマンスと可用性を両立した、完全マネージドなリレーショナルデータベースです。 Aurora Multi-Master プレビュー: サインアップ (翻訳はSA柴田が担当しました。原文はこちら)

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新機能- Amazon DynamoDBにGlobal TablesとOn-Demand Backupが追加されました

AWSの多くのお客様にDynamoDBは広く、ミッションクリティカルな用途に使われています。金融、E-コマース、広告、IoT、そしてゲームなど様々な用途で使われており、数百万リクエスト/秒のスループットとテラバイトのデータと数兆のアイテムを格納しています。 本日、我々は2つの強力な新機能を皆様に紹介出来る事に喜びを感じています。 Global Tables – 今から新しくテーブルを作る時に全自動で2つのリージョン間、若しくはそれ以上のリージョン間で同期されるマルチマスタのテーブルを数回のクリックで簡単に作成する事が出来ます。簡単かつ素早く構築が出来る事と、大規模なスケールをアプリケーションに提供出来るためグローバルスケールのユーザーに対応することがレプリケーションの管理無しに可能になります。 On-Demand Backup – 一回のクリックで、今利用しているDynamoDBのテーブルのフルバックアップを取得する事が今から可能です。これはパフォーマンスや可用性などに影響がありません。バックアップ取得中もアプリケーションはオンラインのまま実行され、設定したプロビジョンドキャパシティ応じて読み書きが可能です。バックアップは長期間の保持、アーカイブを行い、監査要件などで必要な場合にも役立ちます。 Global Tables DynamoDBでは既にデータは3つのAZにレプリケーションされ耐久性と高い可用性のストレージを提供しています。今日からGlobal Tablesを使うことによって、あなたのテーブルのデータは複数のリージョンへのレプリケーションを数クリックで実現出来ます。多くのグローバルで提供しているアプリケーションに必要な素早い書き込み、読み込み性能をこのスケールによって実現が可能です。 アプリケーションのコードは変更する必要がありません。書き込みリクエストと結果整合性の読み込みリクエストであればそれぞれのリージョンで作成されるendpointにリクエストを送れば大丈夫です(もし強い一貫性の読み込みが必要であれば一つのendpointに書き込みと読み込みリクエストを一つのendpointに集約する必要があります)。裏側では、DynamoDBはマルチマスター書き込みを実装し、特定のアイテムへの最後の書き込みが確実に行われるようにします。あなたがGlobal Tablesを使う時、全てのアイテムは最新の書き込み時刻を表すタイムスタンプ属性を含む様になります。アイテムへのアップデートがあった場合他のリージョンへ非同期で伝播し、DynamoDB Streams経由で完了までに1秒程度で終わります(あなたがこの状況を追跡するために新しくTimeToReplicateとReplicationQueueBacklogメトリクスが追加されます。)。

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Amazon Neptune – フルマネージドのグラフデータベースサービス

現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えています。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチなデータが生まれ続け、また取り込まれ続けています。しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されています。必然的に、そのような関係性-リレーションシップが追加されるにつれ、パフォーマンスは劣化し、いらいらするくらい高コストで複雑なクエリとなっていきます。我々はそのようなモダンで複雑性が日々高まるようなデータセットやリレーションシップ、パターンを簡単に扱えるようにしたいと考えました。 Hello, Amazon Neptune 2017年11月29日、我々は限定プレビュー版のAmazon Neptuneを発表します。Amazon Neptuneにより、高度に接続されたデータセット間のリレーションシップから簡単に洞察を得ることができます。Neptuneのコア部分は、数十億ものリレーションシップが格納可能で、グラフに対してミリ秒レベルの遅延となるよう最適化された、専用の、高性能なグラフデータベースエンジンです。フルマネージドなデータベースとして提供されることで、Neptuneはお客様をメンテナンスやパッチ適用、バックアップ/リストアなどの退屈なオペレーションから解放し、アプリケーションに集中できるようにします。高速なフェイルオーバー、Point-in-Timeリカバリ、そしてマルチAZでの実装など高可用性のための各種機能も備えるサービスです。最大15個のリードレプリカによりクエリのスループットを秒間10万件レベルまでスケールさせることも可能です。Amazon NeptuneはAmazon VPC内で動作し、データを暗号化して保管でき、保管時や転送時にデータの整合性について完全に制御することができます。

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In The Works – Amazon Aurora Serverless

既にご存知の通り、Amazon AuroraはMySQL互換とPostgreSQL互換があり、マネージドサービスで自動的に64TBまでスケールアップするデータベースストレージ’を備えています。Auroraデータベースインスタンスを作成する際に必要なインスタンスサイズの選択や、リードスループットを向上させるためにリードレプリカを作成するかどうかのオプションを選択します。処理の需要やクエリ数の増減に応じて、インスタンスサイズやリードレプリカの数を必要に応じて変更可能です。このモデルはリクエスト数や負荷などのワークロードが予測し易い場合はうまくいきます。 しかし、場合によっては1日や1週間の間に数時間、もしくは数分間だけリクエストがスパイクするようなワークロードの割り込みがあったり予測が難しいケースがあります。セールや1回だけもしくは不定期イベント、オンラインゲームや日時・週次のレポーティング、dev/test、新規アプリケーションなどが当てはまります。適切なキャパシティに調整し続けるためには多くの作業が必要です、そのため安定している状態を基準として支払いを行うほうが懸命です。

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Scaling Your Amazon RDS Instance Vertically and Horizontally

Marie Yap はアマゾン ウェブ サービスのソリューションアーキテクトです。 Amazon RDSは、マネージド型サービスとして、リレーショナルデータベースのスケーリングを処理し、データベースがアプリケーションやアプリケーションの増加する要求に対応できるようにします。 このブログ記事では、RDS インスタンスを縦横に拡大縮小する方法について説明します。ほぼ同じ数の読み取りと書き込みを使用するアプリケーションの増加する要求に対応するために、垂直方向に拡大縮小することができます。また、読み取りが重いアプリケーションの場合は、水平方向に拡大縮小することもできます。 垂直スケーリング データベースの高い負荷を処理するために、ボタンを押すだけでマスターデータベースを垂直方向にスケールアップできます。現在、RDS MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、または Microsoft SQL Server インスタンスのサイズを変更する際に、18 種類以上のインスタンスサイズを選択できます。Amazon Aurora では、5 つのメモリ最適化インスタンスサイズを選択できます。インスタンスタイプを幅広く選択することで、データベースサーバーに最適なリソースとコストを選択できます。 以下は、RDS インスタンスをスケールアップする際の考慮事項です。 スケールを変更する前に、商用エンジン (SQL Server、Oracle) の正しいライセンスを取得していることを確認してください (特に、ライセンス持ち込み (BYOL) が必要な場合)。重要なことは、商用エンジンの場合はライセンスによって制限されていることです。ライセンスは、通常 CPU ソケットまたはコアに関連付けられています。 変更をいつ適用するかを決めます。変更をすぐに適用するか、インスタンスで指定されたメンテナンス期間中に変更を適用するかを選択できます。 ストレージとインスタンスのタイプは切り離されています。データベースインスタンスを上下にスケールしたときは、ストレージサイズは同じままで、変更の影響を受けません。DB インスタンスを個別に変更して、割り当てられたストレージスペースを増やすか、ストレージタイプを変更して (一般目的 SSD からプロビジョニング IOPS SSD などに) パフォーマンスを向上させることができます。 スタンバイデータベースが最初にアップグレードされた後で、新しくサイズの変更されたデータベースでフェイルオーバーが発生するため、Multi-AZ 環境でスケールアップする場合のダウンタイムは最小限に抑えられます。シングル AZ インスタンスは、スケール操作中は使用できません。 インスタンスのタイプを変更するには、RDS コンソールの [インスタンスの操作] メニューから [変更] を選択します。 次に、新しい DB インスタンスクラスを選択します。 最後に、変更をすぐに適用するかどうかを決定します。変更をすぐに適用するには、[変更] […]

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Amazon DynamoDB からのデータストリームを AWS Lambda と Amazon Kinesis Firehose を活用して Amazon Aurora に格納する

Aravind Kodandaramaiah は AWS パートナープログラムのパートナーソリューションアーキテクトです。 はじめに AWS ワークロードを実行するお客様は Amazon DynamoDB と Amazon Aurora の両方を使用していることがよくあります。Amazon DynamoDB は、どのような規模でも、一貫した、数ミリ秒台にレイテンシーを抑える必要のあるアプリケーションに適した、高速で柔軟性の高い NoSQL データベースサービスです。データモデルの柔軟性が高く、パフォーマンスが信頼できるため、モバイル、ウェブ、ゲーム、広告、IoT、他の多くのアプリケーションに最適です。 Amazon Aurora は、MySQL と互換性のあるリレーショナルデータベースエンジンで、オープンソースデータベースのコスト効率性と簡素性を備えた、高性能の商用データベースの可用性とスピードをあわせもったエンジンです。Amazon Aurora は、MySQL よりも最大 5 倍のパフォーマンスを発揮するだけでなく、商用データベースのセキュリティ、可用性、および信頼性を 10 分の 1 のコストで実現します。 DynamoDB と Aurora を連携させるために、カスタムウェブ解析エンジンを構築して、毎秒数百万のウェブクリックが DynamoDB に登録されるようにしたとします。Amazon DynamoDB はこの規模で動作し、データを高速に取り込むことができます。また、このクリックストリームデータを Amazon Aurora などのリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) にレプリケートする必要があるとします。さらに、ストアドプロシージャまたは関数内で SQL の機能を使用して、このデータに対してスライスアンドダイスや、さまざまな方法でのプロジェクションを行ったり、他のトランザクション目的で使用したりするとします。 DynamoDB から Aurora に効率的にデータをレプリケートするには、信頼性の高いスケーラブルなデータレプリケーション (ETL) プロセスを構築する必要があります。この記事では、AWS Lambda と Amazon […]

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