Amazon Aurora

〇Amazon Auroraって

MySQL と PostgreSQL の完全な互換性を持つ、クラウド用に構築されたリレーショナルデータベース管理システム

○特徴

・MySQL及びPostgreSQLとの完全な互換性
・パフォーマンス集約型のアプリケーションや重要な作業を商用データベースの10分の1のコストで強化
・マルチAZの可用性と1分以内にリージョンを跨る災害対策が可能
・フルマネージドなデータベースにより、生産性向上と総保有コストの削減
・デフォルトで、自動バックアップ
・大規模で高性能なリレーショナルデータベースを構築したい場合におすすめ

〇活用事例

1.エンタープライズアプリケーションの最新化

高可用性と高パフォーマンスでの運用

2.SaaSアプリケーションの構築

3.グローバルに分散したアプリケーションをデータ配置する

4.サーバーレスへの移行

容量管理の手間を省き、自動スケーリングによるコスト削減

○読み取り処理とCPU使用率のメトリクスが急増している時の対処法

1.インストラクチャの最適化

・インスタンスタイプの変更
・リードレプリカの追加
・キャッシュの活用(Amazon ElastiCasheの活用)
・自動スケーリングの活用

Written  with ChatGPT

2.データベースの最適化

・クエリの最適化
・インデックスの再構築
・クエリキャッシュの有効化

Written  with ChatGPT

3.モニタリングとチューニング

・監視とチューニング(Amazon CloudWatchの併用)
・パフォーマンステストとベンチマーキング

Written  with ChatGPT

4.サポートとアドバイス

・AWSのサポートとコンサルティングパートナーの活用

Written  with ChatGPT

○シングルマスター構成,マルチマスター構成のメリットデメリット

1.シングルマスター構成(Aurora,リードレプリカ構成)

メリット
・シンプルなアーキテクチャで、管理が容易
・読み取り負荷をリードレプリカに分散
・リードレプリカは非同期にデータをレプリケートするため、低遅延の読み取りが可能

デメリット:
・マスターノードが障害の単一点となる可能性ある
・マスターノードの障害時に、一時的な書き込みの停止やフェールオーバーが発生する

Written  with ChatGPT

2.マルチマスター構成(複数のAurora構成)

メリット
・複数のマスターノードが並列で書き込みを処理できるため、高い書き込みスループットの実現
・マスターノードのいずれかが障害を起こしても、他のマスターノードが引き継ぐため、高可用性の実現

デメリット
・複数のマスターノードの同期とコンフリクト解決が必要となり、アプリケーション側でデータの整合性の確保が必要
・ネットワーク遅延やコンフリクトの解決によるオーバーヘッドが発生する場合がある
・データの分散と同期管理が複雑になり、適切な設計と管理が必要

Written  with ChatGPT

○MySQL及びPostgreSQL

・MySQL：オープンソースのリレーショナルデータベース管理システム
・PostgreSQL：拡張性とSQL準拠を強調するフリーでオープンソースの関係データベース管理システム
※オープンソース：無償で公開されたプログラムなどのソースコード

※派生note
・Amazon Aurora,Amazon Aurora Serverlessの違い、共通点