[レポート] 正しく選択できているか？AWS が提供するマネージドデータベース #awssummit

こんにちは、菊池です。

本日は、ドイツ・ベルリンで開催中のAWS Summit Berlin 2019に参加しています。

本記事はセッション、「Choosing The Right Database」のレポートです。AWSが提供する数多くのマネージドデータベースサービスの中から、アプリケーションに最適なものを選択するにはどうすべきか？という内容です。

セッション概要

How to choose the right database for your applications. AWS offers the broadest range of purpose-built databases for specific application use cases. This block will provide an overview of AWS relational, key-value, in-memory, and graph databases to help customers choose the right database for the right job. RDS, Aurora, DynamoDB, ElastiCache, Neptune + etc. (all managed databases). We'll also breifly cover new launches (Timestream, Quantum, and more) and how to apply them to your existing and new applications - with real customer examples.

スピーカーは、Randall Hunt, AWS です。

レポート

• モダンなアプリケーションに対する要件
  • ユーザー数：百万以上
  • データボリューム：TB - PB - EB
  • ロケーション：グローバル
  • パフォーマンス：msec - microsec
  • リクエスト：100万/sec
  • アクセス元：web、モバイル、IoT、デバイス
  • スケーラビリティ：スケールアップ/ダウン、スケールアウト/イン
  • 経済性：使った分だけ課金
  • 開発：アッセンブリ不要

• 主要なデータベースプロダクト登場の歴史

• 一般的な分類とユースケース
  • RDB
    • 特徴：ACIDトランザクション
    • 用途：リフトアンドシフト、ERP
  • キー・バリュー
    • 特徴：高スループット・低レイテンシ・スケーラブル
    • 用途：ショッピングカート、ソーシャル、カタログ
  • ドキュメント
    • 特徴：要素への柔軟なクエリ
    • 用途：コンテンツ管理
  • インメモリ
    • 特徴：超低レイテンシ
    • 用途：リアルタイム分析、キャッシュ
  • グラフ
    • 特徴：データ間の関係性
    • 用途：ソーシャルネットワーク、レコメンド
  • 時系列
    • 特徴：時系列に沿ったデータ処理
    • 用途：IoT、イベントトラッキング
  • 台帳
    • 特徴：全ての変更データを完全・不変に管理
    • 用途：金融、ヘルスケア

• それぞれでAWSが提供するデータベースサービス

Amazon RDS

• 主要なデータベースエンジンを提供
  • Aurora
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • MariaDB
  • SQL Server
  • Oracle

• Amazon Aurora
  • MySQLとPostgreSQL互換を提供
  • 商用データベース以上のパフォーマンス・可用性を1/10のコストで実現

• 伝統的なSQL
  • TCPベースのプロトコル
  • よく知られ、使われている
  • 一般的なJDBCドライバ
  • 個々のインスタンスをスケールアップ可能
  • リードレプリカによるスケールアウト
  • アプリケーションレベルのシャーディング
  • 結合

Amazon DynamoDB

• SQL vs NOSQL
  • SQL
    • ストレージに最適化
    • 正規化
    • アドホックなクエリ
    • 垂直スケール
    • OLAP向き
  • NOSQL
    • コンピューティング最適化
    • 非正規化・階層化
    • 水平スケール
    • OLTPのスケールのための設計
• Amazon DynamoDB

• DynamoDBのデータ構造

• スキーマとクエリ
  • HTTP接続
  • インデックス：GSI、LSI
  • DAXによる高速化
  • Global Table（マルチマスター・マルチリージョン）
  • 複数テーブルのトランザクション
  • キャパシティのプロビジョニング
  • リクエスト課金モデルもサポート
• 近年のアップデート
  • 2017.2：TTLサポート
  • 2017.4：VPC Endpoint
  • 2017.4：DynamoDB Accelerator（DAX）
  • 2017.6：AutoScaling
  • 2017.11：Global Table
  • 2017.11：On-demand backup
  • 2017.11：Encryption at rest
  • 2018.3：Point in time recovery
  • 2018.6：99.999% SLA
  • 2018.8：Adaptive Capacity
  • 2018.11：Transactions
  • 2018.11：On-demand

Amazon DocumentDB

• 秒間数千リクエストをmsecオーダーのレイテンシ
  • MongoDBの2倍のスループット
• スケーラブル
• フルマネージド
• MongoDB 3.6互換

• ドキュメントデータベース
  • JSONドキュメントをストア
  • フレキシブルなスキーマとインデックス
  • 柔軟なクエリ言語
    • アドホック
    • 集計

Amazon ElastiCache

• Redis と Memcached

• Redis
  • TCPベースのプロトコル
  • 文字列、ハッシュ、配列、Sets、Sorted Sets
  • Pub/Sub機能
  • クラスタリングのサポート
• Memcached
  • TCPベースのプロトコル
  • 最小のコマンド
  • クライアントアプリケーションベースのパーテイショニング

Amazon Neptune

リレーションのあるアプリケーション

• Amazon Neptune

• アーキテクチャ

• GremlinもしくはSPARQL/RDF

Amazon Timestream

• 時系列データベース

Amazon Quantum Ledger Database（QLDB）

• フルマネージドな台帳データベース

データベースの移行（AWS DMS）

• AWSへのデータベース移行として、DMSを提供

• フルロードと継続的なデータ同期（CDC）による移行をサポート

• AWSへデータベースの移行をおこなたユーザー
  • Amazon も2018年12月に移行を実施

ユーザー事例

後半で、ユーザー事例の紹介がありました。

一人目は、Team Internet AGの代表、Markus Ostertag氏。

IPデータベースのリアルタイム処理に課題を抱えていました。移行先のDBとして、RDB、キーバリュー、インメモリを比較して検討。

• RDB
  • 長所：よく知っている、柔軟なクエリ
  • 短所：レイテンシ、将来的なスケール
• キーバリュー
  • 長所：高スループット、低レイテンシ、スケーラブル
  • 短所：データ構造
• インメモリ
  • 長所：超低レイテンシ
  • 短所：データスキーマ、将来的なスケール

結果的に、キーバリューであるDynamoDBを選択。データ構造はインデックス設計でクリアしたそうです。結果的に学んだこととして、

• コアな要件に注目すること
• マイナーな短所は受け入れる。完璧なソリューションは存在しない。

もう一人、SiemensのDr. Sebastian Brandt氏から、ナレッジグラフの紹介がありました。こちらはグラフデータベースであるNeptuneを採用しているようです。

まとめ

いかがでしたでしょうか？何気に、AWS公式のセッション等でDocumentDBについて聴くのは初めてでした。ユーザーとして登壇していた、Markus Ostertag氏の完璧なソリューションは存在しないという考え方が印象的です。全てを完璧にすることを目指すのではなく、1つのことをうまくやるソリューションを組み合わせることが、上手な設計に繋がると思います。

アプリケーションに最適なデータベースを選択して、よりWell-Architectedなシステムを実現しましょう。