これから始めるNoSQL！AWSのNoSQLサービスを紹介します！

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rights reserved. 7 たくさんあります

rights reserved. 8 RDBMS以外にもある AWSのデータベースサービスとは

rights reserved. 最新のアプリケーション要件より多くのパフォーマンス、拡張性、可⽤性が必要アクセスユーザー 1M+ データボリュームテラバイト、ペタバイトアクセス元世界中からパフォーマンスミリ〜マイクロ秒遅延リクエストレート毎秒百万交通アクセスウェブ、モバイル、IoT、デバイススケールスケールアップ/ダウン、スケールアウト/イン事業マネタイズ従量制課金制開発者アクセス API アクセスアプリの変更頻度毎週やそれ以下の場合もオンラインゲームソーシャルメディアメディアストリーミング電子商取引共有経済

rights reserved. アプリのアーキテクチャとパターンも進化

rights reserved. Purpose built

rights reserved. 従来のアプリケーション、ERP、 CRM、e コマーストラフィックの多いウェブアプリ、e コマースシステム、ゲームアプリケーションコンテンツ管理、カタログ、ユーザープロファイルキャッシュ、セッション管理、ゲームのリーダーボード、地理空間アプリケーション不正検出、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションエンジン IoT アプリケーション、DevOps、産業テレメトリ記録システム、サプライチェーン、銀⾏トランザクション産業⽤機器のメンテナンス、取引監視、フリート管理、ルート最適化 Purpose-built databases

rights reserved. すべての問題が釘ではなく、すべてのソリューションがハンマーではない

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 https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/purpose-built-databases-in-aws.html

rights reserved. Amazon.com が実現した世界コスト削減、パフォーマンス向上、より速い⾰新を実現するために、2016年からすべてのOracleをAWSに移⾏開始 Purpose-Built Databases によってワークロードに最適なDBエンジンを提供でき、コストとユーザー体験の最適化を実現 Relational Key-value Document In-memory Graph Data warehouse Oracle databases AWS Purpose-Built Databases

rights reserved. A one size fits all database doesn't fit anyone! (⼀つのデータベースでは全てにフィットしない︕）

rights reserved. A one size fits all database doesn't fit anyone! (⼀つのデータベースでは全てにフィットしない︕）どんなかんじにフィットしないか教えてほしい︕

rights reserved. 実際にフィットしないユースケースもっとスケールしたい︕ もっと低いレスポンスタイムがほしい︕ 多ノードを経由するルートの計算がしたい︕ 少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ ⼤量のノードからのCPU監視情報を扱いたい︕ 20

rights reserved. もっとスケールしたい︕ 21 Database

rights reserved. もっとスケールしたい︕ 25 Amazon DynamoDB 超⼤量のアクセスにもスケール可能いくらきても⼤丈夫

rights reserved. 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 Amazon DynamoDB • フルマネージドなサーバーレスサービスを利⽤したい • 数ミリ秒レベルの⼀貫したレイテンシ性能を重視される • シンプルなクエリを利⽤する選択指針

rights reserved. もっと低いレスポンスタイムがほしい︕ 27 Database

rights reserved. もっと低いレスポンスタイムがほしい︕ 28 Database 返答があるまでミリ秒

rights reserved. もっと低いレスポンスタイムがほしい︕ 29 Database 返答があるまでミリ秒マイクロ秒じゃないと困る、、、

rights reserved. もっと低いレスポンスタイムがほしい︕ 30 マイクロ秒を実現メモリの速度 Amazon ElastiCache

rights reserved. マネージド、Redis / Memcached 互換、低レイテンシー、インメモリデータストアマネージド卓越したパフォーマンス簡単にスケール可能 AWS が全てのハードウェアとソフトウェアのセットアップ、設定、モニタリングを管理マイクロ秒の応答時間のためのインメモリ・データ・ストアとキャッシュレプリカによる読み込みスケーリング; シャーディングによる書き込みとメモリーのスケーリング; 無停⽌でのスケーリング Amazon ElastiCache • ミリ秒未満レベルのリードレイテンシーが求められる • データ永続化の必要がなく、キャッシュなどの⼀時的⽤途が求められる • Read Heavyなワークロード選択指針

rights reserved. 多ノードを経由するルートの計算がしたい︕ 32 Database 太郎花⼦栄⼀諭吉鳳凰聖徳⼀葉唐草ユーザユーザお札お札硬貨お札硬貨お札

rights reserved. 多ノードを経由するルートの計算がしたい︕ 33 Database 太郎花⼦栄⼀諭吉鳳凰聖徳⼀葉唐草ユーザユーザお札お札硬貨お札硬貨お札ここからここからここまでのルート計算がしたい

rights reserved. 多ノードを経由するルートの計算がしたい︕ 34 Database 太郎花⼦栄⼀諭吉鳳凰聖徳⼀葉唐草ユーザユーザお札お札硬貨お札硬貨お札ここからここからここまでのルート計算がしたいユーザとお札と硬貨のテーブルをJOIN するのはクエリが複雑になりすぎる︕

rights reserved. 多ノードを経由するルートの計算がしたい︕ 35 太郎花⼦栄⼀諭吉鳳凰聖徳⼀葉唐草ユーザユーザお札お札硬貨お札硬貨お札ここからここからここまでのルート計算がしたいクエリ超シンプル︕ Gremlin: g.V().has(”name”,”太郎”) .repeat(out().simplePath()) .until(has(“name”,”⼀葉”)).path() Amazon Neptune 経路なら任せて

rights reserved. ⾼速信頼性オープンミリ秒のレイテンシーで数⼗億の関係を照会可能 3 つの AZ にまたがってデータを 6 つのレプリカを保存 (完全バックアップと復元可能) Gremlin と SPARQL で簡単に強⼒なクエリを作成可能 Apache TinkerPop & W3C RDF グラフモデルをサポート簡単マネージドグラフデータベース Amazon Neptune • 関連を探索するクエリ (トラバーサル)を実⾏したい • データモデルに多対多の関連が多い • スキーマが様々である選択指針

rights reserved. 少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ 37 Database { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288582"), “productType" : ”Book” , "name" : ”The kuwano book", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Author" : ”Akihiro Kuwano” } { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288581"), ” productType" : ”DVD”, "name" : ”The kuwano book the movie", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Director" : ”Akihiro Kuwano”, ”Actor" : [ ”Akihiro Kuwano", “Narita Takashi" ] } 共存したい商品マスタは本もDVDも⼀つにまとめたい

rights reserved. 少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ 38 Database { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288582"), “productType" : ”Book” , "name" : ”The kuwano book", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Author" : ”Akihiro Kuwano” } { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288581"), ” productType" : ”DVD”, "name" : ”The kuwano book the movie", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Director" : ”Akihiro Kuwano”, ”Actor" : [ ”Akihiro Kuwano", “Narita Takashi" ] } 共存したい商品マスタは本もDVDも⼀つにまとめたい

rights reserved. { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288582"), “productType" : ”Book” , "name" : ”The kuwano book", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Author" : ”Akihiro Kuwano” } { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288581"), ” productType" : ”DVD”, "name" : ”The kuwano book the movie", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Director" : ”Akihiro Kuwano”, ”Actor" : [ ”Akihiro Kuwano", “Narita Takashi" ] } 共存したい少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ 39 Database 共存したい商品マスタは本もDVDも⼀つにまとめたい TEMPカラムいっぱい作ると良い︖ （バッドノウハウ） ID 商品タイプ temp1 temp2 temp3 5f3e3ba6 1a60d45 b9a2885 81 DVD <Actor> <Author> <未使⽤> どのカラムがなんだったっけ、、、

rights reserved. { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288582"), “productType" : ”Book” , "name" : ”The kuwano book", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Author" : ”Akihiro Kuwano” } { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288581"), ” productType" : ”DVD”, "name" : ”The kuwano book the movie", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Director" : ”Akihiro Kuwano”, ”Actor" : [ ”Akihiro Kuwano", “Narita Takashi" ] } 共存したい少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ 40 Database 共存したいテーブル DVD 商品マスタは本もDVDも⼀つにまとめたいテーブル多いな、、、まとめられなかった、、、テーブル本テーブル Blu-ray

rights reserved. 少しづつ項⽬の違うデータを扱いたい/柔軟にデータを扱いたい︕ 41 商品マスタに本も DVDも⼀つにまとめられた︕︕︕ シンプル︕︕︕ Amazon DocumentDB 形がことなっていても問題なし { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288582"), “productType" : ”Book” , "name" : ”The kuwano book", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Author" : ”Akihiro Kuwano” } { "_id" : ObjectId("5f3e3ba61a60d45b9a288581"), ” productType" : ”DVD”, "name" : ”The kuwano book the movie", ”releaseDate" : "2015-9-27", ”Director" : ”Akihiro Kuwano”, ”Actor" : [ ”Akihiro Kuwano", “Narita Takashi" ] } 共存

rights reserved. ⾼速、スケーラブル、⾼可⽤かつマネージド型MongoDB互換のデータベースサービスマネージド 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 Community Edition 3.6との互換性; 同⼀のドライバー、ツールが利⽤可能信頼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カ Amazon DocumentDB • JSON形式のデータをそのまま扱いたい • 構造を意識したドキュメント指向の検索 • 柔軟なスキーマ変化に追従する柔軟性のあるデータの格納 • 後から属性情報の変更が発⽣しやすいワークロード選択指針

rights reserved. ⼤量のノードからのCPU監視情報を扱いたい︕ 43 Database ⼤量のデータを蓄積

rights reserved. ⼤量のノードからのCPU監視情報を扱いたい︕ 44 Database ⼤量のデータを蓄積クエリが遅いしメモリいっぱい積むと⾼い︕

rights reserved. ⼤量のデータを蓄積⼤量のノードからのCPU監視情報を扱いたい︕ 45 クエリ早いしコストも安い︕ いっぱいあっても⼤丈夫 Amazon Timestream

rights reserved. リレーショナル・データベースに対して1,000倍速く、コストは1/10 秒間数百万回の挿⼊率でデータを収集（10M/秒）数⼗億件の⽇次イベント適応型クエリ処理エンジンが安定した予測可能なパフォーマンスを維持時系列分析補間、スムージング、および、近似のための組み込み関数サーバレス⾃動化されたセットアップ、構成、サーバのプロビジョニング、ソフトウェアのパッチ適⽤⾼速でスケーラブルな完全マネージド時系列データベース Amazon Timestream • 時系列データを扱う • 多数のソース (IoTデバイスなど) からの頻繁に送信される • 時間間隔でクエリ発⾏/分析を実⾏したい選択指針

rights reserved. このように、、、 • 各データベースの特徴を活かして選択することでより⾼いパフォーマンス、より低いコスト、より低いTCO を実現することが可能になる • これがAWSがPurpose-built Databaseといっている内容になります 47 Purpose built The right tool for the right job

rights reserved. まとめ • AWSのデータベースサービスは様々な種類のものが存在している • アプリケーション要件で使い分けることにより最適化することが可能＝Purpose-built Database • 新しいプロジェクトや、今のプロジェクトの改善の際にどんなデータベースを使えばいいか考えてみてはいかがでしょう︕︖ • 迷ったらSAまでご相談ください︕ 49

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