サーバーレスデータベースとは何ですか？
サーバーレスデータベースは、基盤となるデータベースサーバーと IT インフラストラクチャをサードパーティのクラウドプロバイダーによって完全に管理されるデータベーステクノロジーです。従来、組織は自己管理型のサーバーにデータベースシステムをデプロイし、需要の増加に応じてサーバー設定の更新、ならびに適切にメンテナンスすることを確保しなければなりません。対照的に、サーバーレスデータベースは完全に管理されたクラウドインフラストラクチャに実行し、ワークロードの変化に応じて柔軟にスケールできます。人気のあるサーバーレスデータベースには、リレーショナルデータベースや NoSQL データベースがあります。可用性、耐障害性、信頼性が備わっているため、実際のデータベース使用量に対して支払うことになります。サービスレベル契約 (SLA) によってパフォーマンス機能が管理されるため、データベースインフラストラクチャではなく、データの収集と分析に安心して集中できます。
サーバーレスデータベースのメリットは何ですか？
企業はサーバーレスデータベースを使用することで、いくつかのメリットを得ることができます。
スケーラビリティ
サーバーレスデータベースは、大量のトランザクションに対応するためのスケーラビリティを速やかに提供します。需要に応じてスケールすることで、パフォーマンスを低下させることなく、データベースがワークロードの急増に対応できるようにすることを確保できます。スケール可能なデータベースは、トラフィックに関係なく信頼性のあるパフォーマンスを企業に提供します。
信頼性
サーバーレスデータベースサービスを提供するサードパーティプロバイダーは、さまざまなサーバーレス機能を使用して高い可用性を確保しています。さまざまな形のデータ損失からデータを守ることにより、耐久性を確保します。たとえば、サーバーレスデータベースは信頼性を高めるために、読み込みのレプリカ、可用性ゾーンやクローンを提供します。自己修復性、耐障害性、耐久性を実現する分散型データ戦略を提供します。
管理のしやすさ
サーバーレスデータベースは自動化されたデータベース管理を提供するため、リソースを管理する必要がなくなります。データベースメンテナンスの役割をビジネス開発機能に転用できます。クラウドプロバイダーは、お客様に代わってクラウド内のデータベースを管理します。
企業は、サーバーレスデータベースの用途に応じて微調整し、使用したデータベースリソースと容量に対してのみ料金を払うようにすることが確保できます。きめ細かいスケーラビリティは、コストと使用量を一致して、効果的なバランスを実現するのに役立ちます。
従量制料金
サーバーレスデータベースは、使用量に応じてユーザーに課金する従量制料金モデルを採用します。この柔軟なアプローチで変動する使用量に対応し、企業に最高の費用対効果を提供します。
サーバーレスデータベースのユースケースとは何ですか？
以下は、サーバーレスデータベース戦略のユースケースについて次のとおりです。
可変ワークロード
不規則な取り扱いパターンでアプリケーションを使用する企業では、リソースを用意する時に問題が発生する可能性があります。特定のイベントによってトラフィックが急増する可能性があります。たとえば、公開イベントが発生すると、多くのユーザーがログオンしたときにソーシャルメディアからのトラフィックが急増する可能性があります。サーバーレスデータベースは、応答性を低下させることなく、増加するインタラクションとデータ処理を柔軟に対応できます。サーバーレスデータベースは、ピークの時にリソース需要を満たすようにきめ細かくスケールすることができ、アクティブでない時間帯にアイドル状態のリソースがコストをかけることはありません。
エンタープライズのデータベースフリート管理
より大きい企業では、数百または数千ものアプリケーションが同時に実行している場合があります。これらのアプリケーションでは、リソースを共有したり、それぞれのデータベースを使用したりする可能性があります。多数のアプリケーションにわたるリソース消費と需要の変動をマニュアルで管理するのは困難を極めます。代わりに、企業はサーバーレスデータベースシステムを使用して、個々のアプリケーションの需要に基づいて可用性とパフォーマンスを自動的に調整できます。このアプローチにより、複雑な管理タスクに取り組むことなく、高い可用性、パフォーマンス、およびリカバリを実現することを確保します。
Software as a Service アプリケーション
Software as a Service (SaaS) プロバイダーは、お客様ごとに個別のデータベースインスタンスを管理することがあります。これらのデータベースインスタンスを 1 つのクラスターに配置することはできますが、それでも各データベースを個別に管理する必要があります。サーバーレスデータベースソリューションにより、SaaS ベンダーは追加コストを気にすることなく、お客様ごとにデータベースクラスターを用意できます。データベースが使用されていないときに、リソース消費を減らすためにシャットダウンされます。
スケールアウトデータベース
データベースを複数のインスタンスに分割することで、高い読み込みまたは書き込み要件を満たす場合のスループットを向上させることができます。サーバーレスデータベースでデータベースを分割するときに、需要に合わせて容量を自動的に調整できます。サーバーレスデータベースアプローチはダウンタイムを削減し、アプリケーションが必要とする容量を正確に提供します。
使用頻度の低いアプリケーション
従来のデータベースを使用するアプリケーションの中には、リソースをあまり使用しないものもあります。たとえば、ソフトウェア開発チームや品質保証チームが、夜間や週末に開発データベースにアクセスする必要はありません。アプリケーションやウェブサイトが毎日数分間しかアクティビティを受け取らない場合、24 時間体制のサポートにお金を払うことは無駄になります。サーバーレスデータベースを使用する企業は、使用されたリソースに対してのみ料金を支払うだけで、この問題に対して効果的な解決策となります。使用していないときに、サーバーレスデータベースは自動的にシャットダウンされます。
サーバーレスデータベースはどのように機能しますか？
サーバーレスデータベースは、データベースの管理と使用方法には大きな変革が起きているという状況を証明しています。バックアップ、メンテナンス、更新などのすべての管理タスクは、クラウドサービスプロバイダーによって完全に管理されます。また、サーバーレスデータベースはセキュリティアクセス制御、オフラインデータアクセスとの同期、開発ライブラリへのサポートなど、他のすべての重要なデータベース機能をサポートします。暗号化、リソースレベルのアクセス許可、ネットワークの分離、高度な監査を使用して、データを安全に保ちます。
サーバーレスデータベースは数分間で設定完了し、すぐにでも使用できます。数多くのサーバーレス機能は、サーバーレスデータベースを効果的に実行させることを可能にします。
需要に応じる設定
サーバーレスデータベースは、アプリケーションの需要に基づいてデータベース容量を調整します。データストレージと計算されたニーズに基づいて、I/O とボリュームの両方を自動的にスケールします。即座にシャットダウン、開始、スケールアップやスケールダウンが可能で、ワークロードに合わせて調整できます。この機能により、ユーザーは個々のインスタンスを管理しなくてもデータベースにアクセスできます。
カスタムエンドポイントと読み込みレプリカ
データベースエンドポイントを設定して、ワークロードを他のワークロードと分離している間に、構成済みの特定インスタンスにワークロードをルートすることができます。このアプローチを使用することで、ワークロードをさまざまなインスタンスに分配し、負荷を分散できます。また、ユーザーはサーバーレスデータベース内に遅延が低い読み込みレプリカを作成して、大量の読み込みリクエストをサポートすることもできます。レプリカは同じデータベースストレージプールを共有するため、遅延時間を最小限に抑え、コストの削減にも役立ちます。
AWS はサーバーレスデータベースの要件をどのようにサポートできますか？
Amazon Aurora は、大規模なパフォーマンスと高可用性を提供する最新のリレーショナルデータベースサービスで、完全にオープンソースの MySQL や PostgreSQL 互換エディション、およびサーバーレスや機械学習 (ML) 駆動型のアプリケーションを構築するためのさまざまな開発者ツールを提供します。Amazon Aurora Serverless は、ニーズに応じて自動的に規模を調整する Amazon Aurora 設定です。アプリケーションのニーズに基づいて起動し、シャットダウンし、容量をスケールアップまたはスケールダウンします。
例えば、次のことができます。
- 数十万件のトランザクションに瞬時にスケールすることが可能。
- インスタンスを管理せずに、完全に管理されたサーバーレスのドキュメントデータベースが使用できます。
- 受信アプリケーションリクエストを中断することなく、データベースの容量を即座にスケールします。
Amazon Timestream は、IoT および運用アプリケーション向けの、高速かつスケール可能なサーバーレスの時系列データベースサービスです。Timestream は 1 日に何兆ものイベントを保存および分析します。リレーショナルデータベースと比較して、より高速でコストが抑えられます。
例えば、次のことができます。
- 平滑化、補間、近似のための組込み分析関数を使用することで、SQL データベース内の時系列データを迅速に分析できます。
- 1 日あたり数百万件のクエリを処理し、コンピューティングリソースとストレージを自動的にスケールして、高いワークロードの処理を加速します。
- 最新データ用のメモリストアと履歴データ用のマグネットストアにより、データライフサイクル管理を簡素化します。
AWS では、Amazon DynamoDB、Amazon ElasticCache、Amazon Neptune など、一連のサーバーレス NoSQL データベースも提供されています。
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