Atlassian が Amazon RDS と Amazon Aurora を使用して数百万のデータベースにスケールする

Atlassian は、あらゆる規模のチームが成功できるよう、ソフトウェアデベロッパーやプロジェクトマネージャー向けに設計された職場向け製品を提供しています。2017 年以前は、Atlassian はバグ追跡とアジャイルプロジェクト管理を容易にするソフトウェア製品の Jira と、チームのコラボレーションと知識の効率的な共有を支援する Confluence を、自社のセルフマネージドデータセンターで運用していました。Atlassian は、顧客数が大幅に増加したため、物理インフラストラクチャの管理よりも、顧客サポートにもっと注力したいと考えていました。AWS に移行することで、Atlassian は将来の成長とイノベーションを支える基盤を確立しました。この基盤の重要なコンポーネントは、Atlassian の顧客をサポートするデータストアでした。Atlassian は、Jira と Confluence のデータベースとして Amazon RDS for PostgreSQL を選択しました。デベロッパーはこれを使用して、スケーラブルな PostgreSQL のデプロイを、費用対効果が高くサイズ変更可能なハードウェア容量で数分でデプロイできます。Atlassian が 2017 年に AWS への移行を完了したとき、同社では 35 万のリレーショナルデータベースが Amazon RDS 上で稼働していました。

Atlassian は、複数のアプローチを組み合わせて効率的な Amazon RDS 環境を実現できました。これらのアプローチには、データベースインフラストラクチャの最適化と Amazon RDS リザーブドインスタンスの使用などがありました。これにより、AWS のお客様は、データベースインスタンスを 1 年または 3 年の期間で予約でき、Amazon RDS オンデマンドデータベースインスタンス料金と比較して大幅な割引を受けることができます。このようなコスト削減は、お客様のさらなる成長を後押しし、Atlassian のクラウドサービスの利用を希望するお客様向けの無料料金階層の導入など、Atlassian が顧客向けのイノベーションに注力するうえで役立ちました。「成長を続けるにつれて、さらに大きなものを追加する必要があることはわかっていました」と、Atlassian のシニアプリンシパルエンジニアである Arul Shaji Arulappan 氏は述べています。厳しいテストの結果、Atlassian は大規模な「テナント」、つまりユーザーグループ向けに Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションを採用することを選択しました。これは、ハイエンドの商用データベースのスピードと可用性にオープンソースデータベースのシンプルさと費用対効果を組み合わせたリレーショナルデータベースサービスです。同社は小規模テナント向けに Amazon RDS を引き続き使用しており、顧客のニーズに応じて柔軟に対応できるようになっています。当初、Atlassian のクラウドサービスは最大 5,000 人のユーザーを抱える顧客のテナントをサポートしていました。しかし、Atlassian のチームによるイノベーションにより、すぐに Atlassian のクラウド顧客は、Aurora でテナントあたり最大 25,000 人のユーザーをホストできるようになりました。

Atlassian のチームは Amazon RDS for PostgreSQL の使用に精通していたため、デベロッパーは新しい Aurora データベースの運用に必要な知識を既に多く持っていました。「これは新しいシステムではありません」と Arulappan 氏は言います。「Amazon RDS for PostgreSQL と同じですが、アーキテクチャが異なっているだけです」。

Amazon RDS と Aurora は、セキュリティグループに高レベル API を使用するなど、日常業務をより簡単にする自動化機能を備えています。これらを使用することで、Atlassian はコンプライアンス要件をより適切に満たし、ソリューション上のすべての Amazon RDS および Aurora インスタンスの標準的かつ一貫したセキュリティ体制を維持できます。さらに、Atlassian は Amazon RDS マルチ AZ 配置を利用しています。これにより、Amazon RDS データベースインスタンスの可用性と耐久性が向上します。「これらの要素を手動で設定する必要がないことは、ビジネスにとって大きなメリットです」と、Atlassian のエンジニアリングマネージャーである Philip O'Sullivan 氏は述べています。

Amazon RDS と Aurora はどちらも自動的にスケーリングできるため、これらを使用して同社はパフォーマンスを向上させ、コストを削減できます。Atlassian では Amazon Aurora リードレプリカと Amazon RDS リードレプリカの両方を使用しています。これにより、トラフィックのピーク時に、読み取り量の多いデータベースワークロードに対して、1 つのデータベースインスタンスの容量の制約を超えて、柔軟にスケールアウトしやすくなります。これにより、必要のないときにリードレプリカのサイズを縮小できるため、大幅なコスト削減につながります。

Atlassian の Amazon RDS データベースと Aurora データベースは 2 つのチームによって管理されています。1 つは Amazon RDS のプロビジョニングとセキュリティおよびコンプライアンスに関する懸案事項に焦点を当て、もう 1 つはテナントのリバランスやパフォーマンスモニタリングなどの Amazon RDS フリート管理に焦点を当てています。これらのチームは、さまざまな AWS ソリューションを使用して、同社の 280 万を超えるデータベースを管理しています。モニタリングとアラートのために、Atlassian のチームは Amazon CloudWatch を使用しています。これは、DevOps エンジニア、デベロッパー、サイト信頼性エンジニア (SRE)、および IT マネージャーのために構築されたモニタリングおよびオブザーバビリティサービスです。「Amazon CloudWatch を使用することで、業務の健全性についてのインサイトを得ることができます」と、Arulappan 氏は述べています。また、お客様が暗号化キーを簡単に作成および管理できる AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用することで、Atlassian はデータベース内のコンテンツを簡単に暗号化できます。

Atlassian が活用しているもう 1 つの AWS サービスは Amazon RDS Performance Insights です。これは、ユーザーがデータベースの負荷をすばやく評価して視覚化するのに役立つデータベースパフォーマンスのチューニングおよびモニタリング機能です。ダッシュボードには、最近のパフォーマンス時間やパフォーマンス負荷などのインサイトが表示されます。アクティビティが急増した場合、Atlassian チームはダッシュボードを使用してどのテナントが原因であるかを特定します。「Amazon RDS Performance Insights は、問題が発生したときに運用チームが最初に調べるものです」と Arulappan 氏は言います。「ほとんどの場合、問題がどこにあるかを突き止めるにはそれで十分です」。

Atlassian は、事業目標の達成に注力する中で、今後も引き続き Amazon RDS for PostgreSQL と Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションを使用して事業の成長を支援していく予定です。Atlassian は、日々のデータベース管理に時間とリソースを費やす代わりに、将来の企業顧客に関連する変更の実装に集中できるようになりました。「Amazon RDS for PostgreSQL と Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションを使用すると、スケーリングプロセスの複雑さが軽減されます」と Arulappan 氏は言います。「Atlassian にとっては間違いなく、有益な経験でした」。 現在、Atlassian は、AWS 上の Atlassian のソリューションを最大限に活用して、大規模顧客がテナントあたり 50,000 人ものユーザーをホストできるように取り組んでいます。