Amazon Aurora Serverless は、Amazon Aurora のオンデマンドの Auto Scaling 設定です。アプリケーションニーズに応じて、自動的に起動、シャットダウン、および容量をスケールアップまたはスケールダウンします。データベースインスタンスを管理せずにクラウド内でデータベースを実行できます。Aurora Serverless v2 インスタンスを、既存または新規のデータベースクラスターでプロビジョニングされたインスタンスとともに使用することもできます。

データベースの容量を手動で管理すると、貴重な時間が奪われ、データベースリソースの非効率的な使用につながるおそれがあります。 Aurora Serverless では、データベースを作成し、必要に応じてデータベースの容量範囲を指定し、アプリケーションを接続します。データベースがアクティブな場合に使用するデータベースの容量に対しては、秒単位の料金をお支払いいただきます。標準設定とサーバーレス設定間の移行は、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) コンソールで数ステップで行えます。

Amazon Aurora Serverless (1:13)
  •  新規: Amazon Aurora Serverless v2
  • Amazon Aurora Serverless v2 は、ほんの一瞬で数十万ものトランザクションにスケールできます。スケールに応じて、容量をきめ細かい増分で調整し、アプリケーションが必要とする適切な量のデータベースリソースを提供します。データベース容量を管理する必要はありません。アプリケーションが消費する容量の料金のみを支払い、ピーク負荷の容量をプロビジョニングするコストと比較して、データベースコストを最大 90% 節約できます。

    Aurora Serverless v2 は、あらゆる種類のデータベースワークロードをサポートします。例には、開発環境やテスト環境およびウェブサイトのほか、使用頻度が低い、断続的、または予測不能なワークロードを有するアプリケーション、また大規模で高可用性を必要とする最も要求の厳しいビジネスクリティカルなアプリケーションが含まれます。グローバルデータベース、マルチ AZ 配置、リードレプリカなど、Aurora の幅広い機能をサポートします。 Aurora Serverless v2 は、Amazon Aurora MySQL 互換エディションおよび PostgreSQL 互換エディションで使用できます。

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    利点

    高いスケーラビリティ

    数十万トランザクションまで、ほんの一瞬でスケールできます。

    高い可用性

    クローン作成、グローバルデータベース、マルチ AZ、リードレプリカなど、Aurora の幅広い機能を使用して、ビジネスクリティカルなワークロードを強化します。

    高い費用対効果

    きめ細かい増分でスケールして、適切な数量のデータベースリソースを提供し、消費された容量の料金のみを支払います。

    シンプル

    データベース容量のプロビジョニングと管理の複雑さを解消します。データベースは、アプリケーションのニーズに合わせてスケールされます。

    透過的

    受信アプリケーションリクエストを中断することなく、データベース容量を即座にスケールします。

    高い耐久性

    分散型の耐障害性と自己修復機能を備えた Aurora ストレージを使用してデータ損失を防ぎ、リージョン内の 3 つのアベイラビリティーゾーン (AZ) にわたってデータの耐久性を高めます。

    ユースケース

    可変ワークロード

    人事、予算編成、運用報告など、毎日または年に数回、30 分から数時間をピークとして、低頻度で使用されるアプリケーションを実行しています。ピーク時の容量をプロビジョニングして、継続的に使用していないリソースの料金を支払う必要はもうありません。また、平均的な容量をプロビジョニングして、パフォーマンスの問題やユーザーエクスペリエンスの低下のリスクを招く必要ももはやありません。

    予測不可能なワークロード

    1 日を通してデータベースが使用されるワークロードを実行しており、予測が困難なアクティビティのピークもあります。雨が降り始めたときにアクティビティの急増が見られる交通サイトはその一例です。データベースはアプリケーションのピークロードのニーズを満たすために自動的に容量をスケールし、アクティビティの急増が終わったときにはスケールダウンします。

    エンタープライズのデータベースフリート管理 新規

    それぞれが 1 つ以上のデータベースに支えられた数百または数千のアプリケーションを持つエンタープライズは、データベースフリート全体のリソースを管理する必要があります。アプリケーション要件が変動するにつれて、すべてのデータベースの容量を継続的にモニタリングおよび調整して、高性能および高可用性を確保し、予算内に収めるのは困難な作業です。Aurora Serverless v2 では、データベースの容量はアプリケーションの需要に基づいて自動的に調整されます。データベースフリート内の何千ものデータベースを手動で管理する必要がなくなりました。グローバルデータベースやマルチ AZ 配置などの機能により、高可用性と高速回復が保証されます。

    Software as a Service アプリケーション 新規

    Software as a Service (SaaS) ベンダーは通常、数百または数千の Aurora データベースを運用し、それぞれが使用状況とコスト効率を改善するために単一のクラスターでさまざまな顧客をサポートしています。しかし、同じクラスター内の同じ場所に配置されたデータベースのモニタリングと応答を含め、各データベースを個別に管理する必要があり、当初の計画よりも多くの共有リソースを使用する可能性があります。Aurora Serverless v2 を使用すると、SaaS ベンダーは、プロビジョニングされた容量のコストを気にすることなく、個々の顧客ごとに Aurora データベースクラスターをプロビジョニングできます。データベースが使用されていないときは自動的にシャットダウンしてコストを節約し、変化するアプリケーション要件に合わせてデータベースの容量を即座に調整します。

    複数のサーバーに分割され、スケールアウトされたデータベース 新機能

    多くの書き込みまたは読み取りが必要なお客様は、スループットを向上させるために、データベースを複数のインスタンスに分割することがよくあります。しかし、多くの場合、プロビジョニングするインスタンスが多すぎたり少なすぎたりして、コストが増加したり、規模が制限されたりします。Aurora Serverless v2 を使用すると、お客様はデータベースを複数の Aurora インスタンスに分割し、サービスが必要に応じて容量を即座かつ自動的に調整できるようにします。ダウンタイムや中断なしに各ノードの容量をシームレスに調整し、アプリケーションのサポートに必要な容量のみを使用します。

    開始方法

    Aurora Serverless v2 は、MySQL 互換エディションおよび PostgreSQL 互換エディションの Aurora で使用できます。 使用を開始するには、Aurora データベースクラスターを作成する際に [Serverless v2] を選択します。希望するデータベース容量の範囲を指定することも、デフォルトの設定を使用することもできます。それからアプリケーションを接続してください。

  • Amazon Aurora Serverless v1
  • Amazon Aurora Serverless v1 では、使用頻度が低い、断続的、または予測不能なワークロード向けのシンプルでコスト効率の良いオプションです。

    利点

    シンプル

    データベース容量のプロビジョニングと管理の複雑さを解消します。データベースは、アプリケーションのニーズに合わせて自動的に起動、シャットダウン、スケールされます。

    スケーラブル

    コンピューティング性能とメモリ容量は、クライアント接続を中断することなく、必要に応じてシームレスにスケールされます。

    高い費用対効果

    消費するデータベースリソースに対してのみ、秒単位の料金をお支払いいただきます。実際に実行されていないデータベースインスタンスに対して料金をお支払いいただく必要はありません。

    高い可用性

    耐障害性に優れた自己修復機能を備えた分散型の Aurora ストレージ上に構築されているため、1 つのリージョン内の 3 つのアベイラビリティーゾーンにわたってデータを永続的に保存でき、データ損失を防ぐことができます。

    ユースケース

    使用頻度の低いアプリケーション

    お客様は、小規模のブログサイトなど、1 日または 1 週間に数回、数分間のみ使用されるアプリケーションがあり、アクティブなときにのみ料金を支払うコスト効率の良いデータベースを必要としています。Aurora Serverless v1 では、消費するデータベースリソースに対する料金のみをお支払いいただきます。

    開発およびテストデータベース

    お客様のソフトウェア開発および QA チームでは、就業時間中にデータベースを使用していますが、夜間や週末にはデータベースを必要としません。Aurora Serverless v1 では、データベースが使用されていないときには自動的にシャットダウンし、翌日の業務開始時にはより迅速に起動します。

    開始方法

    Aurora Serverless v1 は、MySQL 互換の Amazon Aurora および PostgreSQL 互換の Amazon Aurora の両方でご利用いただけます。使用を開始するには、Aurora データベースクラスターを作成する際に [Serverless] を選択します。希望するデータベース容量をオプションで指定することもできます。それからアプリケーションを接続してください。

お客様

Easygo は、世界中のプレーヤーのために、最新の技術を使用してクラス最高のゲーム製品を開発しています。Easygo は、世界有数の暗号カジノ & スポーツベッティングプラットフォームである stake.com のようなプラットフォームを構築します。これは、ビットコイン、イーサリアム、ライトコイン、およびその他の多数の暗号通貨を使用して、100% 証明できる公正かつ透明なギャンブルで動作します。Easygo は、サッカーワールドカップ、NBA、NFL シーズンなどの主要なスポーツイベントの際に、何万ものプレーヤーを同時に処理できるデータベースソリューションを必要としていました。年々増加するプレイヤーに対応するため、Easygo はスケールし、増え続けるプレイヤーベースに対応する必要がありました。

「これらのスポーツシーズンのワークロードは非常に変動しやすいため、Easygo では通常のトラフィックパターンに加えて、急激なスケールアップが見られました。私たちは、エンジニアリングチームがデータベースのスケーリング要件の管理に費やす時間を削減することと、異なるタイムゾーンで世界中のスポーツイベントを処理するためにシームレスにスケールできるデータベースソリューションを求めていました。Easygo は、およそ 50 のデータベースを Amazon Aurora Serverless v2 に移行し、ボトルネックを調査する時間を減らしながら、チームはより大きく優れたゲームの構築に集中できるようになりました」。

Easygo - エンジニアリングディレクター

Intuit は、消費者、中小企業、会計専門家向けの財務管理ソフトウェアの大手プロバイダーであり、TurboTax、QuickBooks、Mint、Credit Karma、Mailchimp などの製品を提供しています。

「運用オーバーヘッドの削減とデータベースコストの改善を目指して、Amazon Aurora Serverless を利用することにしました。混合構成のクラスターは、プロビジョニングされた Amazon Aurora ライターと Amazon Aurora Serverless v2 リーダーを同じクラスター内で組み合わせて使用できるというユースケースに最適です。Aurora Serverless v2 では、高可用性とディザスタリカバリの要件を損なうことなく、自動スケーリングのメリットを享受できます。Aurora Serverless v2 を実稼働環境と非本番環境の両方で使用しており、データベースのプロビジョニングコストを約 55% 削減できました。Aurora Serverless v2 により、開発者はキャパシティの管理に煩わされることなく、機能の構築に集中できるようになりました」。

Rajesh Saluja、プリンシパルデータエンジニア - Intuit
 

S&P Global Inc. の事業部門である S&P Dow Jones Indices (S&P DJI) では、投資家がグローバルな投資機会を特定、測定、活用できるように、革新的なインデックスと様々な最先端のソリューションを提供しています。S&P DJI のコアアプリケーションを支えるデータベースは 200 近くあり、そのサイズは 500GB から 15TB に及びます。

「まず Amazon Web Services (AWS) を利用して、オンプレミスから Amazon EC2 の MySQL に移行し、さらに AWS Database Migration Service (AWS DMS) を利用して Amazon Aurora MySQL - 互換エディションに直接移行しました。最近では、AWS SageMaker を使った機械学習機能を含む新しいアプリケーションに Aurora Serverless v2 を導入し、セクター全体の資産分類を行うようにしました。Twitter のフィードからデータを取り込むために AWS Glue のジョブを設定することで、このアプリケーションのワークロードは非常にダイナミックなものになりました。そこで、大量のデータを取り込みながら、AWS Glue ジョブや AWS Lambda 関数をすべて処理できるよう、計算資源を動的にスケールできる Aurora Serverless v2 を選びました。また、Amazon Aurora Global Database を使用することで、複数のリージョンでアプリケーションをアクティブに保つための書き込み転送を可能にしました」

S&P Global Inc.、シニア。データベースエンジニアリングディレクター、Shivakumar Bangalore 氏

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