レガシー (従来の) 商用データベース

オープンソースデータベースへの移行

従来の商用データベースが抱える課題を解決するため、ユーザーは MySQL、PostgreSQL、MariaDB などのオープンソースのデータベースへできるだけ早く移行しようとしています。ただし、ユーザーはハイエンドな商用データベースのパフォーマンスと可用性、オープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率性も同時に求めています。

両方の長所を最大限に活用する

AWS を使えば、オープンソースのシンプルさやコスト効率をそのままに、商用データベースのパフォーマンスや可用性を得ることができます。Amazon Aurora は、MySQL や PostgreSQL と互換性があり、標準のオープンソースデータベースよりも格段に高速なパフォーマンスを、商用ソリューションの 1/10 のコストで提供するリレーショナルデータベースです。Amazon DynamoDB は、規模に関係なく数ミリ秒台のパフォーマンスを実現する、キーバリューおよびドキュメントデータベースです。また、Amazon Redshift は、現在、最速かつ最もコスト効率の高い、クラウドデータウェアハウスです。

フルマネージド型データベースを採用する理由

データベース管理は、ビジネスで大きな負担になることがあります。ハードウェアの設置とソフトウェアのインストールに加えて、データのレプリケーションと高可用性のためのデータベースのパッチ適用、バックアップ、複雑なクラスター設定、煩雑なキャパシティー計画、コンピューティングとストレージのためのクラスターのスケーリングなどを考慮しなければなりません。

Amazon RDS によりパフォーマンスを向上させ、時間を短縮

多くの場合、企業や組織は Amazon Relational Database Service (RDS) に移行することで、マネージド型サービスへのシフトを開始します。RDS は、MySQL や PostgreSQL などのオープンソースエンジンをはじめ、Oracle や SQL Server など、任意のデータベースエンジンを実行できるフルマネージド型のソリューションです。Amazon RDS は、データベースのスケールとパフォーマンスを向上させ、ハードウェアのプロビジョニング、データベースのセットアップ、パッチ適用、バックアップなどの時間のかかる管理作業を自動化します。

すべてのデータベースをクラウドに移行

さらに多くのメリットを得るために、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの両方を、クラウド上のフルマネージド型サービスに移行します。

フルマネージド型分析が必要な理由

他のデータベースサービスと同じく、AWS が提供するフルマネージド型分析サービスでは、コストを削減し、イノベーションにより多くの時間を確保することができます。また、動的なスケーラビリティ、高速な処理、簡単な視覚化、高い可用性と耐障害性、強力なセキュリティも実現します。

従来のデータウェアハウジングの課題

従来のオンプレミスのデータウェアハウジング戦略では、最新のビジネスニーズを満たすことは困難です。

最もよく使われている高速なクラウドデータウェアハウスを活用しましょう

Amazon Redshift でデータウェハウスをモダナイズすれば、パフォーマンス、スケール、データレイクとの深い統合により、データを最大限活用することができます。

アプリケーション設計のルールが変更に

モダンアプリケーションの設計では、データベースに関する新しい一連の要件があります。今日のアプリは、テラバイト単位からペタバイト単位のデータにスケールし、数百万人の同時接続ユーザーに対応して、ミリ秒またはマイクロ秒単位のレイテンシーでパフォーマンスを提供するためのデータベースを必要としています。

すべてのデータを保存し、保持する

ワークロードに最適なのはどのデータベースでしょうか

通常、ジョブに最適なツールはユースケースごとに異なります。そのため、デベロッパーは多様な専用データベースを使用して、高度に分散したアプリケーションを構築する必要があります。

最も一般的なアプリケーションワークロードの利点とユースケースを以下でご紹介します。

データは飛躍的に増加している

データは扱うのが難しい代物です。データは急速に成長しており、ソースは新しくなり多様化が進んでいて、処理はますます難しくなっていきます。これらすべてを考慮した上で、企業が競争力を維持するために、ほぼリアルタイムでデータを取得して、保存し、分析するにはどうすればよいでしょうか。

データレイクでデータを利用できるようにする

データレイクアーキテクチャは、データウェアハウスと高度な分析 (機械学習を利用したソリューションを含む) を 1 つにして、データの価値をさらに引き出します。データレイクでは、すべてのデータを収集し、一元化された 1 つのリポジトリに保存することができます。これにより、最適なスケール、柔軟性、耐久性、可用性が生まれます。データレイクの最大の利点は、すべてのデータでの分析を高速化し、そのデータからインサイト (洞察) を取得するための時間を短縮できることです。

AWS のデータレイクはここが違う

AWS Lake Formation を使えば、データレイクの作成プロセスを簡素化し、多くのステップを自動化することで、数か月ではなく数日で安全なデータレイクを設定できます。

データレイクにより、多くの種類の分析が可能に

遡及的な分析とレポートから、リアルタイムの処理や予測分析まで、データレイクは理想的な選択です。

エンドユーザーがデータを表示し、可視化できるようにする

Amazon QuickSight は、ML Insights を含む高速なクラウド使用のインテリジェンスサービスです。自社用にインタラクティブなダッシュボードを構築しているか、アプリケーションやウェブサイトに分析を埋め込んでいるかにかかわらず、エンドユーザーはインサイト (洞察) を容易に取得できます。QuickSight は、ML Insights を含むクラウドベースの高度なインテリジェンスサービスで、QuickSight を使用することで、サービスやインフラストラクチャキャパシティーを管理する必要がなくなります。また、数万人のユーザーに簡単にスケールできるサーバーレスアーキテクチャを備えており、柔軟性の高いセッションごとの料金オプションにより、支払いは使用した分だけで済みます。

機械学習 (ML) でさらに多くのインサイト (洞察) を得る

機械学習 (ML) は、その潜在的な機能を完全に発揮する段階にはまだ到達していませんが、転換点に達しています。クラウドにより、機械学習はあらゆる規模のビジネスで利用できるようになりました。