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AWS SCT がLinux、UNIX、Windows (LUW) 用の IBM Db2 からAWS上でサポートされているオープンソースデータベースにオブジェクトを変換できるようになりました。これには Amazon RDS for PostgreSQL と RDS for MySQL、Amazon Aurora (MySQL and PostgreSQL compatible) を含みます。同時に、AWS DMS のソースとしての IBM Db2 for LUW の一般リリースも発表します。この発表は、AWS DMS を使用して Db2 for LUW から AWS DMS でサポートされているすべてのターゲットに移行できることを意味します。これらの機能は、Db2 for LUW からクラウドへの移行に役立ちます。

By Nathaniel Kangpan, SVP Technology & Data Services, Kepler Group 私は過去12ヶ月の間に(a)クラウドベースのインフラストラクチャを使うことに踏み出していない、もしくはその様なチームがいない(b)2018年のロードマップにクラウドを使うことが乗っていないクライアントに会っていません。ハードウェアからクラウドへ移行した場合のTotal Cost of Ownership(TCO)の節約は無視できません。 しかし、所有しているハードウェアからAWSのようなクラウドベースのインフラストラクチャに移行する際には、本当に何を期待するべきですか？ Amazon EC2などの仮想サーバー上にソリューションを複製するだけでいいですか、Amazon RDSのようなマネージドサービスを増やすべきででしょうか？ Kepler Groupでは、インフラストラクチャの95％以上が2014年後半からAWS上で稼働しています。過去数年にわたり、多くのお客様に機転となる時に何を期待しているかをアドバイスしました。私達はマーケティングデータベース管理サービスを提供しています。クライアントとの最も一般的な議論の1つは、リレーショナルデータベースをAWSに移行する際に抱えるメリットと課題を理解する助けとなることです。   Global Fortune 100の例 私たちは通常、Global Fortune 100クライアントのために完成した代表的なプロジェクトを中心に、データベースクラウドの移行に関する会話行っています。この特定のクライアントにとって、私たちは最初に、データセンターのハードウェア上にMySQLデータベースを構築しました。その後、MySQLを実行しているEC2インスタンスに移行し、最終的にAmazon Aurora MySQLに移行をしました。クライアントのユースケースと基本的なデータスキーマは、この間にあまり変化しませんでした。そのため、私たちはソリューションの管理がますます効率化されるようになるにつれ、同じMySQLデータベースを複数のフレームワークで実行することの長所と短所について多くのことを学びました。 今回の対象のデータベースは、マーケティングおよびセールスカスタマーリレーションシップマネジメント(CRM)データベースでした。一連の電子メールおよびセールスチームベースのマーケティングキャンペーンで、レポートおよび分析ユースケースのために複数のサードパーティソースにデータを継続的に集約しました。私たちのチームは、データベースの管理に加え、マネージドサービスとしてレポートと分析の提供を担当する主なユーザーです。 このプロジェクトは、スコープと予算の面で一般的に管理していた物の小規模なものでした。クライアントのニーズを満たすことに加えて、次の点に細心の注意を払う必要がありました: データベースメンテナンスの負荷を低く抑える インフラストラクチャコストの制限 信頼性の高いバックアップおよびリカバリプロセスを確保する 前述のように、データベース用に3つの異なるインフラストラクチャソリューションを使い、各バージョンのメリットと課題についてかなりのことを学びました: v1.0：オンプレミスハードウェア上のLinuxでMySQLを実行する v2.0：Amazon EC2上のLinuxでMySQLを実行する v3.0：MySQLと互換性を持つAmazon Aurora 次の移行の概要では、各バージョンへの移行の決定と、その過程で得た利点と課題について説明します。   Version 1.0: オンプレミスハードウェア上のLinuxでMySQLを実行する 2013年後半にこのクライアントとの関係を開始したとき、クラウドベースのサービスを検討し始めましたが、私たちのインフラストラクチャは、データセンターを基盤とするハードウェアソリューションでした。クライアントサービスや厳しい締め切りで働いている多くの人が理解できるように、理想的な長期的なソリューションを最初から構築するのではなく、迅速に稼働させることを優先する必要がありました。私たちは、オンプレミスハードウェア上のLinuxとMySQLの組み合わせから開始することにしました。これは、このプロジェクトで作業しているエンジニアが最も慣れている構成だったからです。 利点 この初期のアプローチの唯一のメリットは、エンジニアがハードウェア+ Linux + MySQLの構成でよく作業していたことです。必要な開発フレームワーク、データ転送メカニズムなどはすべてかなり理解されており、大きな技術的驚きは期待できませんでした。これにより、限られたAWS経験を持つクラウドベースのソリューションに飛び込むのとは対象的に、納期と予算に対するリスクを最小限に抑えながら顧客の設定した期限を迎えることができるという自信が得られました。 チャレンジ しかし、ハードウェア環境で解決策を維持することには、かなりの数の問題がありました。AWSへの移行を後で行うまでは、これらの非効率性を十分に理解していませんでした。具体的には、クラウドと比較してハードウェアソリューションでは次のような課題に直面しました: かなり高いサーバーとデータベースのメンテナンスとアップグレードの運用負荷 時間の経過とともに増加するデータ量に対応する、シームレスではない垂直スケーリングプロセス […]

このブログ記事では、ストレージインフラストラクチャが Oracle ASM のOracleソースエンドポイントでの AWS Database Migration Service (AWS DMS) の Change Data Capture (CDC) の使い方について説明します。

Oracle 自動ストレージ管理 (ASM) データベースフレームワークは、Oracleデータベースファイル用のボリュームマネージャとファイルシステムを提供し、シングルインスタンスの Oracle Database と Oracle Real Application Clusters (Oracle RAC) をサポートしています。ASMにはファイルシステムとデータベース内のボリュームを直接管理するためのツールがあります。これらのツールを使用すると、データベース管理者 (DBA) は標準的なOracle環境で使いなれたSQL文を使用してボリュームやディスクを制御できます。

モノリシックでミッションクリティカルなMicrosoft SQL ServerデータベースをオンプレミスからAWS（Amazon EC2ベースのSQL Server）に移行することは、しばしば困難な作業です。主な課題は次の通りです： 継続的なダウンタイム – ビジネスに悪影響を及ぼす可能性のあるカットオーバー中の継続的なダウンタイムウィンドウが発生する課題 データ同期の課題 – オンプレミスに配置されたデータベースとAWS上のデータベースを同期した状態に維持するための課題 柔軟性の欠如 – 移行のための段階的なアプローチを計画・実行する為の柔軟性を確保する課題 この記事では、重要なSQL ServerデータベースをAWSにリフト＆シフト（またはリフト＆トランスフォーム）するためのハイブリッドソリューションの構築方法について詳しく説明します。このソリューションでは、SQL Server 2016で導入された新しい機能である分散型可用性グループを使用します。この記事では、分散型可用性グループを使用して移行を制御し、柔軟性を高める段階的アプローチについても説明します。 分散型可用性グループの概要 分散型可用性グループは、2つの個別の可用性グループにまたがる特別なタイプの可用性グループ（AG）です。分散型可用性グループは複数の可用性グループの1つ（または複数のAGの中の1つ）と考えることができます。基礎となる可用性グループは、2つの異なるWindows Server Failover Cluster（WSFC）で構成されます。 分散型可用性グループアーキテクチャは、既存のオンプレミスWindows Server Failover Cluster（WSFC）をAWSに拡張するよりも効率的です。データは、オンプレミスのプライマリからAWS上の1つのレプリカ（フォワーダ）にのみ転送されます。フォワーダは、AWS上の他のリードレプリカにデータを送信する役割を担います。このアーキテクチャにより、オンプレミスとAWSの間のトラフィックフローが削減されます。 アーキテクチャ概要 次の図は、ソリューションの全体的なアーキテクチャを示しています。 図に示されているように、最初のWSFCクラスタ（WSFC1）はオンプレミスでホストされています。オンプレミス可用性グループ（AG1）はこのWSFCクラスタに配置されます。 2番目のWSFCクラスタ（WSFC2）はAWSでホストされます。 AWS可用性グループ（AG2）はこのWSFCクラスタに配置されます。 このユースケースでは、オンプレミスのSQL Serverインスタンスとデータベースは、従来の物理サーバーまたは仮想マシン（VM）によってホストされています。 AWSのSQL ServerインスタンスはAmazon EC2でホストされ、SQL ServerデータベースはAmazon EBSボリュームで構成されます。 AWS Direct Connectによって、オンプレミスからAWSへの専用ネットワーク接続を確立しています。 前述のアーキテクチャ図に示すように、オンプレミス可用性グループ（AG1）には2つのレプリカ（ノード）があります。これらの間のデータ転送は、自動フェイルオーバーを使用して同期します。オンプレミスレプリカの1つに障害が発生すると、AGは2番目のレプリカにフェールオーバーすることで、アプリケーションとユーザーはDBを使用できます。各可用性グループは、1つのプライマリレプリカと最大8つのセカンダリレプリカをサポートしています。高可用性の要件と拡張性のニーズに基づいて追加のレプリカを同期または非同期にする必要があるかどうかを判断します。 AWS可用性グループ（AG2）にも2つのレプリカがあり、それらの間のデータ転送は自動フェールオーバーで同期しています。 EC2インスタンスまたは1つのアベイラビリティゾーンに障害が発生すると、AGは別のアベイラビリティゾーンにある2番目のEC2インスタンスにフェールオーバーします。 このソリューションの一環として、分散型可用性グループを構成します。このグループには、オンプレミス可用性グループ（AG1）とAWS可用性グループ（AG2）の両方が含まれます。分散型可用性グループは、前述の図において赤い点線で示すように、データベースを非同期で同期させます。 フォワーダ（前述の図で緑文字で表されている）は、AWS内の他のリードレプリカにデータを送信する役割を担います。このデータ転送により、オンプレミスとAWS間のトラフィックフローが減少します。オンプレミスからAWSへのデータ転送はプライマリレプリカから一度だけ実施され、フォワーダは残りの伝播を処理します。 どの時点でも、書き込みに使用できるデータベースは1つだけです。残りのセカンダリレプリカデータベースは読み取り用に使用できます。前述のサンプルアーキテクチャ図では、社内のプライマリデータベースを読み取り/書き込み可能にし、AWSセカンダリデータベースを読み取りに使用できます。 AWSでリードレプリカを追加できることが重要なメリットです。この能力があれば、AWSへの移行に際して、読取り専用アプリをAWSに最初に移行することができます。また、データベースは、AWS上のアプリケーションとそのユーザーにも近くなります。 読み込みのワークロードをスケールアウトする場合は、AWSにさらに多くのリードレプリカを追加できますし、複数のアベイラビリティゾーンに配置することも可能です。このアプローチは、以下のアーキテクチャ図で表されます。この図では3つの異なるアベイラビリティゾーンに、それぞれリードレプリカを配置しています。 段階的な移行方法 分散型可用性アーキテクチャを使用することで、段階的な移行が可能となり、移行における柔軟性を高めることができます。 フェーズ1 この段階では、ほとんどの読取り専用アプリケーションをAWSに移行して、AWS上の読取り専用セカンダリデータベースにアクセスします。読み取り/書き込みを行うアプリケーションは、引き続きオンプレミスのプライマリ・データベースにアクセスします。 クラウド移行のこのフェーズでは、ストレステスト、機能テスト、およびデータベース作業負荷の回帰テストが重要な要素です。読取りワークロードをサポートするためにEC2インスタンスを正しくサイジングすることもこのフェーズの重要なステップです。 […]

Database Migration Playbooks（Amazon Web Services と NAYA Tech の共同プロジェクト）とは、異種間データベース移行計画を成功させるためのベストプラクティスに焦点を当てた一連のガイドです。このプレイブックは、AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) と AWS Database Migration Servies (AWS DMS) を含む、既存の自動化および半自動化されたAmazonデータベース移行ソリューションおよびツールを補完するものです。

「Oracle to Amazon Aurora Migration」プレイブックの初版では、Oracle 11g と12cのデータベース機能とスキーマオブジェクトを Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility に移行するためのベストプラクティスに重点を置いています。移行するためには、PostgreSQLデータベースエンジン自体に組み込まれている機能と、様々なAWSサービスやソリューションの両方を使用しています。

AWS DMS を完全に管理できるように、レプリケーションインスタンスの移行ログを管理する機能をAWSは導入しました。この機能を使用することで、特定のレプリケーションインスタンスの各タスク用のログがどれくらいストレージを消費しているかを確認することもできます。さらに、この機能を利用すると、あなたが都合の良いときにログファイルをパージできます。

AWS Database Migration Service (AWS DMS) とAmazon RDS for SQL Server が新たに Amazon RDS for SQL Server からの継続的なレプリケーションをサポートするという新機能を発表できることを嬉しく思います。AWS DMSは、データベースをAWSに迅速かつより安全に移行できるサービスです。また、AWS内のデータ移行にも使用できます。Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQLなど、広く普及している商用およびオープンソースデータベース間でデータを移行できます。このサービスはSQL ServerからSQL Serverのような同エンジン間の移行と、SQL ServerからAmazon Aurora MySQLまたはSQL ServerからAmazon RDS for MySQLなどの異なるデータベースプラットフォーム間の移行の両方が可能です。 この記事では、Microsoft SQL Server からの継続的なレプリケーションプロセスの概要を簡単に説明します。また、MS-CDC（SQL Serverでの変更データキャプチャ）とAWS DMSを使用して、Amazon RDS for SQL Serverからの継続的な変更をストリーミングするための新機能も紹介します。   背景 AWS DMSは異なるエンジン間の移行（SQL ServerからMySQLへの移行など）用に設計されています。ただし、同エンジン間（SQL ServerからSQL Serverなど）の移行もサポートしています。これまではソースインスタンスで実際に行われていた変更にアクセスする必要がありました。 主キーを持つテーブルの場合、AWS DMSはデフォルトで以下のように使用されるように設計されています。 １．SQL Serverから進行中の変更を移行するタスクを設定すると、AWS DMSは最初に次のコマンドを使用してトランザクションレプリケーション用のデータベースを有効にします。 use master exec sp_replicationdboption […]

MySQLは素晴らしいオープンソースデータベースエンジンで、そのコスト効率から多くの企業で使われています。しかし、その他のオープンソースデータベースと同様に、ビジネスで使えるレベルの性能を出すには多くの労力が必要です。 データベースサイズが増えるとMySQLのスケーラビリティとクラッシュリカバリの複雑さも増します。レプリケーションスレーブを追加することでMySQLデータベースをスケールさせると、特にMySQLマスターで多くの書き込みが発生した場合に、レプリケーションラグを非常にに小さな値で維持することは困難を伴います。ほとんどの場合、安定したパフォーマンスを維持することは難しいです。 一方、Amazon Aurora では最大15個のリードレプリカを追加できます。また、書き込みノードで発生した変更を再実行するために必要な従来のバイナリログ (binlog) レプリケーションのパフォーマンスをAuroraでは気にする必要がなくなります。これはAuroraクラスターボリューム内のデータは、クラスター内のライターとリーダーに対して単一の論理ボリュームとして見えるためです。 多数のテーブルを含む大規模なデータベースでの高速リカバリも Amazon Aurora の重要な利点の一つです。従来のMySQLの実装では、データベースが大きくなるにつれてリカバリ時間が長くなります。MySQLはREDOログファイルを使用するため、クラッシュするとMySQLはテーブルの検出や検証オペレーションを大量に実行します。データベースの表領域が大きいほど、リカバリに必要な時間は長くなります。この影響は MySQL 5.7 でも当てはまります。 このような要因から、MySQLから Amazon Aurora への移行に関心が集まっています。この移行を実行するにはいくつかの方法がありますが、今回は Amazon RDS for MySQL またはオンプレミスや Amazon EC2 上のMySQLから Amazon Aurora with MySQL compatibility への同種間移行について考えます。 同種間移行の方法 AWSホワイトペーパーのサイトにある Amazon Aurora Migration Handbook で同種間移行のための推奨方法がリストされています。Amazon RDS for MySQL から移行するのであれば、RDSスナップショットでの移行方法を使用できます。この方法では、RDS MySQL のDBインスタンスのスナップショットから Aurora MySQL DB クラスターを作成します。これは非常に簡単です。Amazon Aurora へニアゼロダウンタイムで移行した場合は、ソースとなる RDS MySQL DBインスタンスからAuroraリードレプリカを作ることができます。RDSが Amazon Aurora […]

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 […]

Oracle や Microsoft SQL Serverなどのライセンスが必要なエンジンから、AWS上で稼働するオープンソースエンジンへ移行する気運がますます高まっています。対象データの移行先として Amazon Aurora が選ばれています。この投稿では AWS Database Migration Service (AWS DMS) を用いた Microsoft Azure SQL database から Amazon Aurora MySQL クラスタへの移行方法を紹介します。 前提条件 この記事では、Azure SQLデータベースが既にインストールされていることを前提としています。移行には、このデータベースの接続情報（DNSエンドポイント、ユーザー名、パスワードなど）が必要です。また、移行作業に使用するユーザには、Azure SQLデータベースのデータにアクセスするための適切な権限が必要です。 記事の目的に合わせ、ターゲット（移行先データベース）として Amazon Aurora クラスタを作成します。 AWS DMSはソース（移行元データベース）およびターゲットとして、様々なデータベースエンジンをサポートしていますが、多くのお客様は独自のストレージエンジンを使用したAmazon Auroraを選択します。このエンジンは、3つのアベイラビリティゾーンに跨る耐久性、自動ポイントインタイムバックアップ、最大15台の低レイテンシ読み取りレプリカを実現します。 ターゲット用の Aurora クラスタを既に作成している場合は、新規に作成する必要はありません。新しい Aurora クラスタを作成する場合は、Amazon Aurora DB クラスタ作成の手順を参照してください。 AWS DMS インフラのセットアップ ここまででソースとターゲットの情報が確認できたので、AWS DMS インフラを設定していきましょう。 AWS DMSは非常に高い柔軟性をもつ為、多くのコンポーネントから構成されています。AWS CloudFormationを使用することで、これらのコンポーネントをまとめて単一の「スタック」にグループ化し、原子性を保った1つのユニットとして何度も再作成することができます。 AWS CloudFormation のコンソールを開いて設定を始めます。 […]