数百 shard のデータベース運用を最適化する手法 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに インフラエンジニアの天野です。 DeNA Advent Calendar 2021 の1日目として、ここでは DeNA TechCon 2021 Autumn で登壇させていただいた、「数百 shard のデータベース運用を最適化する手法」についてお話していきます。 録画は冒頭に挙げた YouTube に上がっていますので、よろしければそちらもご覧ください。スライドは以下にございます。 DeNA では様々なインフラの運用を自動化してきましたが、データベースの運用にはまだ一定の工数がかかっています。 ここでは、大規模ゲームを例に、DeNA が今まで取り組んできたデータベースの運用最適化の手法について紹介していきます。 大規模ゲームにおけるデータベースの特徴 MySQL 互換 リリース直後の膨大なリクエストを捌くために数百 shard の水平分割 台数が増えると故障台数も増えて運用負
大規模データの扱いに強いAurora、性能を生かすには課題も
前回解説したように、「Amazon Aurora」はクラウドの特性を生かして、性能や可用性を高めたデータベースサービスだ。では、Auroraに移行してメリットがあるシステムとはどんなものだろうか。まず考えられるのが、増え続ける大規模データを日々高速に読み込む必要があるシステムだ。 共有分散ストレージを活用するAuroraは、集計などのテーブル全体を見る処理よりも、膨大なテーブルの中から必要なデータを取得するような処理を得意とする。しかも、あらかじめストレージを用意したり、ハードウエアの構成に悩んだりすることなく、必要なときに必要なだけサーバーやストレージを確保し、拡張できる。 こうした特徴は、米Googleの分散データストア「Bigtable」にも共通するところが多い。だがメインのデータベースをBigtableに置き換えようとすると、新規にデータベースエンジンを学習し、一からシステムを構築
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