パーティション分割
AWS SaaS Factory
マルチテナント環境にデータを保存するためのアプローチは、数多く存在します。SaaS アーキテクトはデータパーティション分割戦略の組み合わせを特定し、SaaS 環境の規模、分離、パフォーマンス、コンプライアンスのニーズを調整する必要があります。データのパーティション分割は、採用しているマルチテナントモデルと、各 AWS ストレージサービスで利用できるさまざまなシャーディングアプローチの両方から影響を受けます。
SaaS ストレージ戦略
このホワイトペーパーでは、デベロッパーが SaaS 環境でのビジネスおよび技術的なストレージ要件を比較検討する際に考慮する必要のある一般的なパターンとモデルを整理し評価します。ストレージテーマのコアセットを確立し、これらの各テーマがさまざまな AWS ストレージの技術でどのように実現されるかを理解することを目指します。このペーパーでは、Amazon DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Redshift に加え、マルチテナンシーの実装を形成する際に必要な一般的な考慮事項についても詳細な情報を提供します。より広範な目標として、さまざまな AWS ストレージサービスにまたがるストレージオプションについて、SaaS に焦点を当てた明確な考察を行うことも目指しています。
Amazon DynamoDB を使用したマルチテナント型ストレージ
正しいマルチテナント型のソフトウェアサービス (SaaS) ソリューションを設計している場合、システムのテナントデータを効果的に分割する戦略を選択する際に、かなりの時間を費やすことになります。AWS では、パーティション分割のオプションは、実際に使用されているものが数多くあります。Amazon DynamoDB の使用を検討しているのであれば、グローバルで管理されている、この NoSQL データベースの性質によって新しいオプションが示され、アプローチに影響を与える可能性があることがわかるでしょう。ソリューションの特定のニーズに応じて、これらの中でもいくつかのアプローチに注目します。このブログ投稿では、これらのパーティション分割モデルが DynamoDB で使用できるさまざまなパーティション分割アプローチの中でどのように位置づけられるかを説明します。
AWS SaaS Factory アーキテクチャトラック: マルチテナント型データパーティション分割
このコースの目的は、SaaS 環境でパーティション分割を実装するのに使用する一般的な手法をエンドツーエンドで復習することです。このコースでは、パーティション分割のさまざまなモデルの概要を説明し、最後に、Amazon DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon S3 で各ストレージパターンがどのように実現されるかを復習します。さらに、テナントの負荷とデータサイズの変動に関連するいくつかの課題に対処するために使用できる最適化戦略についても検討します。
Amazon Aurora Serverless での SaaS ストレージのパーティション分割
この投稿では、Aurora Serverless のしくみ、SaaS 環境でのストレージのパーティション化のアプローチにどのように影響するかを詳しく見ていきます。ここでは、サーバーレスストレージモデルの影響を取り上げ、SaaS デベロッパーが特に関心を持つ主要な領域を特定することを目指します。
Amazon Aurora Serverless を使用したマルチテナント型 SaaS データのスケーリング
このオンラインセミナーでは、Amazon Aurora Serverless アーキテクチャの基本を探り、このサービスがマルチテナント型データの管理の中心的課題のいくつかに直接対応する方法を概説します。
Beyond the SQL WHERE Clause: Isolating SaaS Multi-Tenant Data in Shared Relational Databases（SQL WHERE 句を越えて: 共有リレーショナルデータベースでの SaaS マルチテナントデータの分離）
各 SaaS プロバイダーは、俊敏性の最大化とコストの最小化のために、共有リソースを活用しています。より広く共有されたモデルに移行する際は、テナントリソースの分離を確実に維持するための方法を検討する必要が生じます。これは、テナントデータが同じテーブルで並列に配置されている共有リレーショナルデータベースを使用する場合、特に難しい課題となります。これらの環境では、より創造的な方法を見つけて、テナントデータの分離を実施する必要があります。このセッションでは、テナント分離という目標を実現するのに使用できる特定のしくみと戦略を掘り下げながら、この問題の課題とアプローチを探ります。これにより、SQL WHERE 句を使用しない、分離を実施するための侵入性が低い、より体系的なモデルに注目することができます。具体的には、Amazon Aurora と Amazon RDS の行レベルセキュリティ（RLS）ポリシーを活用して、より頑強な分離スキームを実装する方法を見ていきます。
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