[CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight

3. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ⾃⼰紹介 • 北村聖児 • Amazon Web Service Japan K.K. • Solution Architect • Media & Entertainment • 前職 • Server Side Engineer • 好きなAWSサービス • Amazon Connect

5. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 1970 1980 1990 2000 Oracle DB2 SQL Server MySQL PostgreSQL DynamoDB Redis MongoDB Elasticsearch Neptune CassandraAccess Aurora 2010 Timestream QLDB DocumentDB

6. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 従来のアプリケーション要件 HR Payroll … CRM ERP 従来要件新要件ユーザー: 10-10万 100万+ データ量: GB-TB TB-PB-EB 場所: 社内グローバルパフォーマンス: 秒ミリ秒/マイクロ秒リクエスト: 万百万アクセス: 社内サーバーモバイル/IoT 拡張: スケールアップスケールアウト⽀払い: 前払い従量課⾦開発者アクセス: ⽇次/週次/⽉次 APIアクセス従来要件

7. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 新しいアプリケーション要件 Social media Ride hailing Media streaming Dating ユーザー: 10-10万 100万+ データ量: GB-TB TB-PB-EB 場所: 社内グローバルパフォーマンス: 秒ミリ秒/マイクロ秒リクエスト: 万百万アクセス: 社内サーバーモバイル/IoT 拡張: スケールアップスケールアウト⽀払い: 前払い従量課⾦開発者アクセス: ⽇次/週次/⽉次 APIアクセス従来要件新要件

8. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 万能のデータベースは存在しない “A one size fits all database doesn't fit anyone” Werner Vogels CTO - Amazon.com https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/ purpose-built-databases-in-aws.html

9. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データベースの選択 • AWS では多様なデータベースの選択肢 • ワークロードに応じて最適な選択が可能 Purpose built The right tool for the right job https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/purpose-built-databases-in-aws.html 適材適所の選択

10. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データカテゴリ Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial

11. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データカテゴリ Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial リレーショナルキーバリュードキュメントインメモリーグラフ時系列台帳

13. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データカテゴリとユースケース Relational 参照整合性、 ACIDトランザクション、 Schema-On- Write リフト&シフト、 ERP、CRM、⾦融 Key-value ⾼スループット、低レイテンシーの読み取り、書き込み、無限のスケールリアルタイム⼊札、ショッピングカート、ソーシャル、製品カタログ、顧客の好み Document ドキュメントを保存し、任意の属性にクエリーですばやくアクセスコンテンツ管理、パーソナライゼーション、モバイル In-memory マイクロ秒のレイテンシーでキーによるクエリリーダーボード、リアルタイム分析、キャッシング Graph すばやく簡単にデータ間の関係を作成しナビゲート不正検出、ソーシャルネットワーキング、レコメンドエンジン Time-series データを時間順に収集、格納、処理 IoTアプリケーション、イベントトラッキング Ledger 完全で不変で検証可能なアプリケーションデータに対するすべての変更履歴 SoR(System of Record)、サプライチェーン、ヘルスケア、届出、財務特徴ユースケース

14. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS のデータベースサービス Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial Amazon DynamoDB Amazon Neptune Amazon RDS Aurora CommercialCommunity Amazon Timestream Amazon QLDB Amazon ElastiCache Amazon DocumentDB

15. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS のデータベースサービス Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial DynamoDB NeptuneAmazon RDS Aurora CommercialCommunity Timestream QLDBElastiCacheDocumentDB

17. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. リレーショナルデータ • テーブル間でデータを分割 • ⾼度に構造化されたデータ • キーを介して確⽴されたリレーションシップ(関係性) • データの正確性と⼀貫性 Patient * Patient ID First Name Last Name Gender DOB * Doctor ID Visit * Visit ID * Patient ID * Hospital ID Date * Treatment ID Medical Treatment * Treatment ID Procedure How Performed Adverse Outcome Contraindication Doctor * Doctor ID First Name Last Name Medical Specialty * Hospital Affiliation Hospital * Hospital ID Name Address Rating リレーション多対 1

19. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • 汎⽤的 • 既存アプリケーション移⾏ • 正規化／リレーショナル • SQLを使⽤可能 • 複数の表を結合 (JOIN) して利⽤できる • 柔軟なクエリ • トランザクション処理 • データの堅牢性／⼀貫性 Patient * Patient ID First Name Last Name Gender DOB * Doctor ID Visit * Visit ID * Patient ID * Hospital ID Date * Treatment ID Medical Treatment * Treatment ID Procedure How Performed Adverse Outcome Contraindication Doctor * Doctor ID First Name Last Name Medical Specialty * Hospital Affiliation Hospital * Hospital ID Name Address Rating JOIN

20. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 6つのデータベースエンジンから選択できるマネージリレーショナルデータベース容易な管理⾼可⽤性と永続性⾼スケール⾼速でセキュアインフラストラクチャのプロビジョニング、データベースのインストール、メンテナンス不要マルチAZデータレプリケーション、⾃動バックアップ、スナップショット、⾃動フェイルオーバー数クリックでコンピュートとストレージをスケール可能アプリケーションのダウンタイムは最⼩限 SSDストレージのI/O保証、保存時と通信時の暗号化

21. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 住信SBIネット銀⾏様︓ オンプレミスの Oracle Database を Amazon Aurora へ移⾏ • 2019年3⽉4⽇ Webニュース • Oracle Database 11g 3ノードRAC から、 Amazon Aurora PostgreSQL 10 への移⾏を決定 • 機能／⾮機能／移⾏の観点で予備検討を実施 • アプリケーションの書き換えにはコストがかかるが、リリース後３年で回収可能出典）https://www.netbk.co.jp/wpl/NBGate/i900500CT/PD/corp_news_20190304 https://japan.zdnet.com/article/35133723/ 性能︓ピーク時のスループットが最⼤５０％向上可⽤性︓障害時は３０秒でフェイルオーバーが完了コスト︓８３％のランニングコスト削減

22. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Storage Auto Scaling • MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle にて、ストレージ容量がダウンタイムなしに⾃動的にスケール • これまでは、⼿動によるサイズ変更は可能だったが、⾃動的にスケールさせることができるように • 注意点 • 空き⽤容量が10%未満の状態が5分継続した場合に拡張 • 拡張する容量は元の容量の10%（最低5GiB） • 拡張後6時間は拡張不可（⼿動による拡張も不可） NEW !!

23. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora Serverless • 負荷の少ないシステムなど（例: アクセスの少ないブログサイト） • 可変負荷のアプリケーション - 予測が困難な活動のピーク（ニュースサイトなど） • 夜間または週末に必要とされない開発データベースまたはテストデータベース • マルチテナントSaaSアプリケーションの統合基盤 NEW !! Amazon Aurora

24. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 1 2 4 8 16 32 64 128 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144 155 166 177 188 199 210 221 232 243 254 265 276 287 298 309 320 331 342 353 364 375 386 397 408 419 430 441 452 463 474 485 496 507 518 529 540 551 562 573 584 595 606 617 628 639 650 661 672 683 694 705 716 727 TPS ACU NEW !! AuroraServerless-負荷に応じたスケールアップ・ダウン Amazon Aurora

25. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora Global Databases • Aurora with MySQL 5.6 のクロスリージョンリードレプリカが強化され、Global Databases に • 通常1秒未満の低レイテンシなレプリケーションと、通常1分以内の⾼速なフェールオーバーが可能に • 従来はBinlogを基にしたレプリカインスタンスを作成していたが、 Global Databases では、Auroraストレージレベルでのクラスター間の物理レプリケーションで実現バージニア北部オレゴン NEW !!

28. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon RDS Performance Insights 概要 p 対応エンジン ü Aurora PostgreSQL ü Aurora MySQL 5.6 1.17.3+ ü Aurora MySQL 5.7 2.04.2+ ü RDS MariaDB 10.2.21+ ü RDS PostgreSQL 10 ü RDS MySQL 5.6.41+、5.7.22+ ü RDS Oracle ü RDS Microsoft SQL Server (2008を除く) db.t2インスタンスクラスではサポートされていません p 主要な機能 ü Database Loadチャート ü Top N Dimensionテーブル • Dimension: 待機、SQL、ホスト、ユーザー ü 7⽇間のデータ保持期間(デフォルト) • 2年間の⻑期保持も選択可能 p CloudWatchアラーム / API / SDK Performance Measure - Database Load - (Average Active Sessions) Dimension - 待機イベント - SQL - ホスト - ユーザー

29. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Performance Insights 無料枠 • 無料枠 • 7 ⽇間分のパフォーマンスデータ履歴 • 1 か⽉あたり 100 万件のAPIリクエスト • 最⻑で2年分のパフォーマンスデータ履歴を保存可能 https://aws.amazon.com/jp/rds/performance-insights/pricing/ Amazon RDS Amazon Aurora

30. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS のデータベースサービス Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial DynamoDB NeptuneAmazon RDS Aurora CommercialCommunity Timestream QLDBElastiCacheDocumentDB Non Relational

33. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. RDBMS と NoSQL の主な特徴リレーショナルデータベース NoSQL ストレージに最適化計算リソースに最適化正規化/リレーショナル⾮正規化/階層構造 SQLを使⽤可能各データベースによって異なるクエリ⽅法トランザクション処理トランザクション処理は限定的データの堅牢性／⼀貫性データの堅牢性／⼀貫性はデータベースによるスケールアウトの煩雑さ⾼いスケーラビリティ https://aws.amazon.com/jp/nosql/

42. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • インターネットスケールのシステム • スケール規模を事前に予測するが難しい • 低レイテンシー/⾼スループットが求められる • RDBではスケールに限界がある • スケールアップはハードウェアの性能・容量に依存 • スケールアウトさせるには分散管理が必要

43. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • スケーラビリティが求められる • レスポンスタイム数ミリ秒が求められる • シンプルなクエリ • Amazon DynamoDB • 規模に関係なく、数ミリ秒のレスポンス • 1 ⽇に 10 兆件以上のリクエスト処理可能 • 毎秒 2,000 万件を超えるリクエストをサポート

44. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon DynamoDB どんな規模にも対応する⾼速で柔軟なキーバリューデータベース⾼いセキュリティデフォルトですべてのデータを暗号化堅牢なセキュリティのため AWS Identity and Access Managementと完全に統合スケールに応じたパフォーマンス規模に関係なく、⼀貫した数ミリ秒台の応答時間を実現事実上無制限のスループットでアプリケーションを構築可能グローバルデータベース複数のAWSリージョンにまたがりテーブルを簡単に複製することで、ローカルデータに素早くアクセスできるグローバルアプリケーションを構築サーバーレスサーバーのプロビジョニング、ソフトウェアのパッチ適⽤、アップグレードは不要⾃動スケールアップ/ダウンデータの継続的なバックアップ

45. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. この規模を⽀えるデータベースを開発世界最⼤の EC ビジネスである Amazon.com は、その規模、パフォーマンス、およびメンテナンスの利点から、⾮リレーショナルクラウドデータベースで運営されています。 “既存のデータベースをどのように使⽤していたのか調べると、リレーショナル・データベースではなくても実現出来るパターンが多かった.” — Werner Vogels CTO, Amazon

46. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. DynamoDB on-demand 機能 • 事前のキャパシティプランニングを不要に。 • シンプルなAPI操作で設定変更が可能 • Read/Write共に使った分だけが課金利点 • 過剰なCUの設定や不足によるスロットリングなどを排除 • トラフィックの増減に合わせワークロードに対応 NEW !!

49. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ドキュメント指向データベース • JSONやXML等の不定形なデータ構造に対応 • 複雑なデータモデリングを容易に表現可能 { ”id": ”tttak”, “job”: “sa”, ”info": { ”skill": [ “youtuber”, ”video-shoping" ], ”database": ”oracle" } } Key1 Object1 Key2 Object2 Key3 Object3

51. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • 頻繁に変更される属性情報 • Amazon.com の商品属性情報 • アプリケーション・ログ • デバイス・ログ • RDBではスキーマ設計が必須 • 全ての属性情報定義は難しい • 属性を定義しないとINSERTができない

52. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • スキーマを決められないデータの格納 • 後から属性情報の変更を⾏いたい • JSONやXML形式のをそのまま扱いたい • 構造を意識したドキュメント思考の検索 • Amazon DocumentDB • フルマネージドなMongoDB互換データベース • 読み取り容量を数百万件/秒までスケール

53. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon DocumentDB ⾼速でスケーラブルかつ⾼可⽤性の MongoDB 互換データベースサービスフルマネージド型 AWSによる管理︓ ハードウェアプロビジョニング、ソフトウェアパッチ、セットアップ、設定、バックアップは不要⾼速なパフォーマンス毎秒数百万のリクエスト、ミリ秒のレイテンシー MongoDB との互換性 MongoDB 3.6 のドライバーおよびツールと互換性⾼可⽤性フルバックアップと復元を⾏う 3つのAZにまたがる 6つのデータのレプリケート

58. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • リアルタイム性の⾼いアプリケーション • レイテンシ・クリティカルな処理 • Webサイト/ゲーム/デバイス等 • RDBではマイクロ秒レベルのレイテンシは難しい • ディスクベースの処理ではレイテンシに限界がある • スキャンや結合のコストが⼤きい

59. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • ミリ秒未満のレイテンシー求められる • キャッシュ可能 • 障害時のデータ損失リスクを許容できる • インメモリ処理のため障害によるデータ損失の可能性がある • ⾮同期レプリケーションでも可能 • Amazon ElastiCache • マイクロ秒の応答時間 • フルマネージドな運⽤管理

60. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon ElastiCache Redis、Memcached 互換のインメモリデータストア、キャッシュ安全性と信頼性ネットワーク分離、保管時/通信時の暗号化、 HIPAA, PCI, FedRAMP準拠、マルチAZ、⾃動フェイルオーバー Redis & Memcached 互換オープンソース Redis, Memcached互換スケールが簡単シャーディングとレプリカを使⽤し書き込みと読み取りをスケール⾮常に⾼いパフォーマンスインメモリデータストアインメモリキャッシュ機能マイクロ秒単位の応答時間

61. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Expedia様事例︓ElastiCache を⽤いたリアルタイム分析基盤 Expediaは1兆ドル規模の旅⾏業界のリーダーであり、世界で最も信頼される旅⾏ブランドのいくつかを含む広範なポートフォリオを持っています。 Expediaでは、テストと学習に向けた実験のデータを収集するアプリケーションのために ElastiCache Redis を使⽤し、 1 ⽇最⼤ 2 億件のメッセージを処理しています。 ElastiCache Redis をキャッシュとして配置し、プロビジョニングされた DynamoDB のキャパシティを 90% 減少させ、データベースの総コストをこれまでの 6 倍削減することに成功しました。” – Kuldeep Chowhan Engineering Manager, Expedia “ Kenesis Firehose Real-time streams of lodging mark data EC2 Redshift Aurora S3 Ingest multiple data streams Join/ compare events ElastiCache (Redis) Reference data on-premises Historical queries on up to 2 years of data Staging near real- time data Operational queries of real-time data

65. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ユースケース SNSニュースフィードリコメンデーション不正検出 Friends Use Play Like Check in Like Connect Read Credit card Product Email address Credit card Known fraud Uses Paid with Uses Paid with Paid with Purchased Approve purchase? Sport Product Purchased Purchased People who also follow sports purchased… Purchased Knows Knows Do you know… Follows Follows Follows

66. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • グラフ構造を扱うアプリケーション • レイテンシーがミリ秒 • 関連を検索したい • 何百万⼈ものユーザーが照会する • RDB では多対多関連を扱うのは不得意 • 多対多の SQL は、ネストされたクエリと複雑な JOIN が必要 • クエリや索引のチューニング難易度が⾼い • スケールアップに限界がある

67. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • 関連を探索するクエリ (トラバーサル) • 短いクエリが⼤量に来る要件がある • Amazon Neptune • 数⼗億のリレーションシップを扱える • ミリ秒台のレイテンシー • グラフに最適化された、専⽤のグラフデータベースエンジン

68. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Neptune フルマネージドなグラフデータベース容易 Gremlin または SPARQL を使⽤して、書き込みが容易でパフォーマンスに優れた強⼒なクエリを実⾏⾼速数⼗億の関係をミリ秒でクエリオープン Apache TinkerPop & W3C RDF Graphモデルをサポート⾼可⽤性フルバックアップと復元を⾏う 3つのAZにまたがる 6つのデータのレプリケート

73. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • ⼤量ログの絶え間ない格納 • 複数のデバイスが数百万/秒レベルのログを⽣成 • ⼤量の挿⼊処理(10M/s)と分析処理を両⽴したい • 例 : 最新~30秒前の平均値 • RDBではログの格納と分析の両⽴が難しい • RDBは粒度の⼩さな挿⼊処理のコストが⾼い • 頻繁なコミット処理等 • 検索のため、索引を作るとさらにコストが⾼くなる • 分析のたびにスキャンが必要で効率が悪い

74. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • 時系列データを扱うか • ⼤量、粒度が⼩さい、すぐに分析したい • 多数のソース (IoTデバイスなど) からの頻繁に送信されるか • ⼀定の時間間隔で分析を実⾏したいか • Amazon Timestream (Public Preview) • RDB の 1/10 のコストで 1,000 倍のパフォーマンス • ⼀⽇あたり数兆規模のイベントに対応 • 挿⼊とクエリを異なる処理階層で実⾏し、競合を解消

75. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Timestream (Preview) ⾼速でスケーラブルな完全マネージド型の時系列データベースリレーショナルデータベースの 1/10のコストで1,000倍⾼速数兆に及ぶ⽇々のイベント時系列データに最適化されたアナリティクスサーバーレス複数のソースから1秒あたり何百万回というインサートレートで⾼速に移動する時系列データを収集毎⽇何兆というイベントを処理することが可能。適応型クエリ処理エンジンは安定した予測可能なパフォーマンスを維持トレンド、パターン、外れ値を特定するための補間、スムージング、近似のためのビルトインアナリティクス管理するサーバーなしハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのパッチ適⽤、セットアップ、および設定などの時間がかかる作業は実施済み

80. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 解決したい課題 • 台帳を管理しなければならないか • 変更履歴の追跡 • 改ざんが無いことの証明 • RDBでは管理者が存在する • 管理者が操作できる可能性がある • 監査は可能かも知れないが間接的 • 商⽤データベースでは、専⽤製品が必要かつ複雑

81. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 選択指針 • 履歴の追跡と変更管理 • 完全で検証可能な変更履歴を⻑期間維持したい • 管理者でも変更履歴を改ざんできないことを保証したい • Amazon Quantum Ledger Database • スケーラブルで完全 • 検証可能なトランザクション • データの変更全てを追跡可能

82. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) フルマネージド型台帳データベースアプリケーションデータに加えられたすべての変更の履歴を追跡して確認不変かつ透明性暗号化による可視化 Easy to useHighly scalable 追記型で各履歴データやジャーナルは不変、削除または変更できないのですべての変更の履歴を追跡出来る意図しない変更が加えられていないことを簡単に確認⼀般的なブロックチェーンフレームワークで実現したよりも2〜3倍のトランザクションを実⾏使い慣れたSQLライクなインタフェースを備えた柔軟なドキュメントモデル、クエリ

84. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データカテゴリ Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial

86. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データカテゴリとユースケース Relational 参照整合性、 ACIDトランザクション、 Schema-On- Write リフト&シフト、 ERP、CRM、⾦融 Key-value ⾼スループット、低レイテンシーの読み取り、書き込み、無限のスケールリアルタイム⼊札、ショッピングカート、ソーシャル、製品カタログ、顧客の好み Document ドキュメントを保存し、任意の属性にクエリーですばやくアクセスコンテンツ管理、パーソナライゼーション、モバイル In-memory マイクロ秒のレイテンシーでキーによるクエリリーダーボード、リアルタイム分析、キャッシング Graph すばやく簡単にデータ間の関係を作成しナビゲート不正検出、ソーシャルネットワーキング、レコメンドエンジン Time-series データを時間順に収集、格納、処理 IoTアプリケーション、イベントトラッキング Ledger 完全で不変で検証可能なアプリケーションデータに対するすべての変更履歴 SoR(System of Record)、サプライチェーン、ヘルスケア、届出、財務特徴ユースケース

87. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS のデータベースサービス Relational Referential integrity, ACID transactions, schema- on-write Lift and shift, ERP, CRM, finance Key-value High throughput, low- latency reads and writes, endless scale Real-time bidding, shopping cart, social, product catalog, customer preferences Document Store documents and quickly access querying on any attribute Content management, personalization, mobile In-memory Query by key with microsecond latency Leaderboards, real-time analytics, caching Graph Quickly and easily create and navigate relationships between data Fraud detection, social networking, recommendation engine Time-series Collect, store, and process data sequenced by time IoT applications, event tracking Ledger Complete, immutable, and verifiable history of all changes to application data Systems of record, supply chain, health care, registrations, financial DynamoDB NeptuneAmazon RDS Aurora CommercialCommunity Timestream QLDBElastiCacheDocumentDB

88. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データベースの選択 • AWS では多様なデータベースの選択肢 • ワークロードに応じて最適な選択が可能 Purpose built The right tool for the right job https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/purpose-built-databases-in-aws.html 適材適所の選択

[CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight

[CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot(20)

Similar to [CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight

Similar to [CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight(20)

More from Amazon Web Services Japan

More from Amazon Web Services Japan(20)

Recently uploaded

Recently uploaded(14)

[CTO Night & Day 2019] AWS Database Overview -データベースの選択指針- #ctonight