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Amazon Aurora Multi-Master is now generally available, allowing you to create multiple read-write instances of your Aurora database across multiple Availability Zones, which enables uptime-sensitive applications to achieve continuous write availability through instance failure. In the event of instance or Availability Zone failures, Aurora Multi-Master enables the Aurora database to maintain read
DynamoDBを利用するためのポイントをざっくりまとめた。 リンク集みたいな感じになっていますが、どこから手をつけて良いかわからない方は参考にしてみてください。 目次 DynamoDB概要 Amazon DynamoDB は、どのような規模でも信頼性が高いパフォーマンスを維持できる、非リレーショナルデータベースです。 完全マネージド型、マルチリージョン、マルチマスターのデータベースで、レイテンシーを 10 ミリ秒未満に維持でき、 組み込みのセキュリティ、バックアップと復元、インメモリキャッシュを利用できます。 Amazon DynamoDB DynamoDBの特徴 フルマネージドサービス データの格納と取得に特化(高度な最適化)されている 表結合など柔軟なクエリを発行するのは不得意 「値」とそれを取得するための「キー」だけを格納するというシンプルな機能を持った「Key-Valueストア」
はじめに Amazon Auroraは、AWSを触る人ならほとんどの人が利用を検討したことがあるでしょう。 Amazon社内ではOracleを止めたというtweetもありました SHUTDOWN ABORT the last Oracle database running Amazon Fulfillment! pic.twitter.com/DorqTua2Lt— John Darrow (@jdarrow) 2019年3月29日 そんなAuroraは、従来のRDBとは違いクラウド上で動くことを念頭に設計されています。 また、ログが中心的な役割を持つことから「The log is the database」と表現されることもあります。 そんなAuroraの仕組みについての論文を読んだので紹介します。 読んだ論文は以下の2つです。 Amazon Aurora: Design Conside
サーバレスアーキテクチャを検討する際に、データベース層をどうするかはよく議論になります。リレーショナルデータベースに慣れている人は、なんとか RDS を採用できないか考えるのですが、現状は DB のコネクションプール問題などで RDS を用いるのはアンチパターンと言われています。 代替として用いられるのが NoSQL 型のデータベースである DynamoDB です。前述のような問題は発生せず、AWS でサーバレスなシステムを構築する際にデータベース層に採用されることが多いです。 しかし、これは私だけかもしれませんが、DynamoDBの(というよりも NoSQL 型データベースの?)設計に慣れていないこともあり、 「この要求・要件を実現するときに、どうテーブル設計すべき?」 「この設計で将来の機能拡張に耐えられるの?」 と不安になるシーンが多いです。特に後者が多く、これまでも「既に見えている
動機など 最近、Serverlessの文脈からDynamoDBのテーブル設計の相談を受けることが多くなってきていて、Podcastでも話したけどけっこう図とかが無いと説明しづらい領域なので、まとまった資料がほしいなということでまとめてみる。 cloudinfra.audio どう考えても長編大作エントリ不可避なので気力が続けば第二巻以降に続きます…!(フィードバックが多いと頑張れるかも…!) 本巻の対象と前提知識 本巻はDynamoDBのデータモデリングにスコープを絞っています。DynamoDBおよびデータベースの一般用語などについての説明は省きます。 前提知識としては以下のようなものになるかと思います。 DynamoDBのサービスとしての概要や用語( WCU , RCU , GSI , LSI など)を知っている Hash TableやB-Tree(B+Tree)といったデータ構造がどん
Amazon DynamoDBは、RDSのようなインスタンスサイズによる課金モデルではなく、ストレージのデータ使用量とスループットを基にした課金モデルになっている。 インスタンスサイズによる課金モデルでないデータストア系サービスとして、他にはS3、Kinesisなどがある。 これらは、AWSの中でも、フルマネージドサービスと呼ばれる位置づけとなるサービスだ。 フルマネージドサービスは、ElastiCacheのようなそうでないものと比較し、AWSに最適化されていて、サービスとしてよくできていると感じている。 Mackerelの時系列データベースのスタックの一つとして、DynamoDBを採用している。 時系列データベースの開発は、コストとの戦いだったために、それなりにコスト知見が蓄積してきた。(時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ) (※ 以下は、2018
2020/01/20 Update: 本エントリの内容は2019年12月3日にアナウンスされた『Amazon RDS Proxy』のリリースにより完全に陳腐化しました。過去のアンチパターンがフィードバックをもとにした改善によってアンチパターンではなくなるという最高の事例です。 サーバーレス元年始まった! 今年がサーバーレス元年な理由. それはLambdaに以下が揃ったから. ・カスタムランタイムで実質どんな言語でも利用可能 ・VPC利用時のコールドスタート改善 ・Provisioned Concurrencyでスパイク対応も可能 ・RDS ProxyでRDBとの接続が現実的に これまで5年で受けたフィードバックがついに結実. 強い— Keisuke Nishitani (@Keisuke69) 2020年1月19日 RDS Proxyの詳細はこちらからどうぞ。まだプレビューですがぜひ試して
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