AWSデータベースサービスの構成要素について理解する

はじめに

クラウド環境でシステムを構築する際、ウェブサーバーに続いて重要となるのが、データベースサーバーの構成です。前回の記事「AWSウェブサーバーの構成要素について理解する」では、EC2インスタンスやアプリケーションロードバランサーなど、ウェブサーバーの構成要素について解説しました。

データベースは、あらゆるアプリケーションの要となる重要なコンポーネントです。今回は、その基盤の上に構築するAmazon RDS、Aurora、DynamoDBなど、AWSのデータベースサーバーの構成要素についてまとめました。これらの要素を適切に選択・設計することで、高可用性があり、スケーラブルで、運用負荷の少ないデータ基盤を構築できるようになります。

お願い
実務未経験者がアウトプット学習を目的として執筆しているため、説明やインフラ構成図の設計、リソースの配置等に誤りがある可能性がございます。より正確な理解のためにも、ご指摘・ご助言をいただけますと幸いです🙇‍♀️

なぜAWSデータベースサーバーを理解する必要があるのか

クラウドでは、データベースを物理サーバーなしで利用するため、RDSやAuroraなどのマネージドサービスが使われます。これらは「目に見えない仮想環境」で動いているため、その特性や設定方法を正しく理解することが重要です。適切なデータベースの選択や構成ができないと、システムの遅延や高額な料金、データ消失といった問題が発生する可能性があります。

AWSのデータベースサーバー構成を正しく理解することで、次のようなメリットが得られます：

• 高可用性

  • マルチAZ配置や万が一データベーサーバーに障害が発生しても、別の地域（AZ）に
    ある待機システムが自動的に引き継ぐため、復旧が早い
  • リードレプリカ機能を使えば、メイン（Primary）のデータベースに負担をかけずに
    読み取り処理を分散することが可能

• 拡張性（スケーラビリティ）

  • リードレプリカやシャーディングなどの手法を活用して、読み取りや書き込みの負荷を分散

• 運用管理の自動化

  • バックアップ、メンテナンス、パフォーマンスモニタリングなどが自動化され、
    データベース管理者（DBA）の負担を軽減できる

データベースはアプリケーションの心臓部であり、適切な設計と運用がサービス全体の成否を左右します。AWSデータベースサービスの特性とメリットを理解することで、より強固で効率的なデータ基盤を構築できるようになります。

AWSデータベースサーバー構成の全体像

本構成のポイント

• Primary-Secondary RDS構成により、DBの障害発生時も自動フェイルオーバーでサービス継続が可能
  • Primary → Secondary：レプリケーションによるデータの同期
  • Secondary → Primary：ヘルスチェック、同期確認の応答など
• RDSインスタンスをプライベートサブネットに配置し、直接のインターネットアクセスから保護
• 管理者はSSM接続でVPCエンドポイントを経由してEC2にセキュアなアクセスが可能
• EC2とRDS間の通信がVPC内のプライベートネットワークで完結し、データの安全性を確保

このように、AWSではデータベースサーバーをセキュアかつ高可用性のある構成で配置できます。

各データベースサーバー構成要素

Amazon RDS (Relational Database Service)

Amazon RDSは、AWSが提供するクラウド上でデータベースサーバー（DBインスタンス）を構築・管理できるマネージドサービスです。通常、データベースを運用するにはOSのセットアップやデータベースソフトのインストール、バックアップ、セキュリティ対応まで自分で行う必要があります。

RDSはデータベースではなく、データベースサーバーです。RDSは、中に保存される情報（＝データベース）ではなく、データベースを動かすためのコンピュータ（サーバー）とソフトウェアを提供するサービスです。

RDSで利用できる主なデータベースエンジンには6種類あり、以下の通りです：

これらのエンジンは各データベースエンジンが持つ標準機能やSQL構文をそのまま利用できるため、既存のアプリケーションをクラウドに移行する際の互換性の問題が少なくなります。

Amazon Auroraについて
Auroraも、RDSで利用できるエンジンの一つですが、独自設計と高性能な特徴を持っています。そのため、このあとの「Amazon Aurora」の項目でまとめています。

Amazon Aurora

Amazon Auroraは、AWSが提供する高性能なリレーショナルデータベースエンジンです。MySQLやPostgreSQLと互換性があるため、既存のアプリケーションやSQL構文をほぼそのまま利用できます。

特徴

1. 高性能

• データベースへのクエリ応答速度が非常に速く、同じ時間内に処理できるデータ量は、MySQLの最大5倍、PostgreSQLの最大3倍に達する
• データは3つのAZに跨る6つのストレージノードに分散保存されており、並列処理による高速化が可能
• 計算処理を行うDBインスタンスと、データを保存するストレージ層を分離して管理できるため、必要に応じて個別にスケーリングでき、全体の処理性能が向上する
• I/O処理は非同期かつ最適化されており、ディスクアクセスの待ち時間が大幅に削減可能

2. クラスター構成

• 書き込み専用の主サーバー1台と読み取り専用の副サーバーの最大15台で構成される
• 検索などの読み取り処理を複数の副サーバーに分散させて負荷を軽減
• エンドポイント管理により、常に最適なサーバーにアクセスが可能

3. 高可用性

• サーバーに障害が発生した場合でも自動的にフェイルオーバーし、
  サービスの稼働を継続する
• 1年中ほとんど止まらず、常に使い続けられるように設計されており、
  可用性が99.99%（いわゆる“フォーナイン”）を実現
  ＝1年間に約52分しか停止しないレベル

4. 自動スケーリング

• 負荷に応じて自動的にスケールアップ・スケールダウン
• ストレージは最大128TBまで自動拡張できる
• Aurora Serverlessオプションで完全な自動スケーリングも可能

Auroraは一般的なRDS MySQLやPostgreSQLよりコストは高いものの、性能、可用性、運用の自動化を考慮すると、大規模サービスや企業向けアプリケーションに適したデータベースサービスとなっています。特に高いトランザクション処理能力と読み取りスケーリングが必要なワークロードに最適です。

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDBはAWSが提供するサーバーレスNoSQLデータベースサービスです。
「スキーマレス」という特徴を持っており、データの形に決まりがないため、柔軟に情報を保存できます。イメージとしては、必要なときに自動で棚が広がっていくようなデータベースです。

Amazon ElastiCache

Amazon ElastiCacheは、インメモリキャッシュを提供するサービスで、読み込みパフォーマンスを大きく向上させたい場合に有効です。

以下、2種類のエンジンに対応しています：

まとめ

AWSには、用途に応じて選べる多様なデータベースサービスが用意されています。
各サービスの特徴を正しく理解し、最適な構成を選ぶことで、高可用性かつ
スケーラブルなデータ基盤を実現できます。