このページの本文へ

新発表が続々!「AWS re:Invent 2014」レポート 第5回

ADSJ玉川技術本部長に聞いたAurora登場の背景とインパクト

最新技術でRDBを再設計!理想と現実の狭間に投入したAurora

2014年11月26日 15時00分更新

文● 大谷イビサ/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

11月25日、アマゾン データ サービス ジャパン(ADSJ)は先日米国ラスベガスで行なわれた「AWS re:invent 2014」のプレス向け報告会を開催した。登壇したADSJ 技術本部長の玉川憲氏の解説を元に、今回の目玉となる「Amazon RDS for Aurora(以下、Aurora)」登場の背景をひもといてみたい。

データが増えるとコストもかかる商用DBの壁

 AWSの最新製品やサービス、事例など披露される「re:invent」も、すでに3回目。参加者は1万3500人を数え、日本からも400名以上がイベントを楽しんだという。

ADSJ 技術本部長 玉川憲氏

 今回のre:inventの目玉が「クラウドのために再発明したリレーショナルデータベース」を謳うAuroraだ。Auroraは商用データベースの性能と信頼性、そしてOSSデータベースのシンプルさと低コストを合わせ持つ新開発のデータベースサービスだ。MySQLの5倍を謳う高いスループットを実現するほか、信頼性やコスト面でも既存の商用データベースを凌駕するという。

クラウドのために再発明したリレーショナルデータベース」を謳うAurora

 玉川氏は、Auroraが生まれた背景について、データベースの拡張性に限界があったと指摘する。従来のデータベースはSQLやトランザクション、キャッシング、ロギングなどが積み重なるレイヤー構造になっており、大規模なアプリケーションで利用するためには、同じものをコピーして使う必要があった。しかし、複数のDBを使う場合、アプリケーションの作り方が難しく、管理負荷も重くなる。とはいえ、シェアードナッシングや共有ディスクなどのアプローチでは、結局コストがかかるというのが課題があった。

スケールさせても複数コピーしている

高価な共有ディスクで無理矢理?解決

 玉川氏は、「既存のRDBは、データやトランザクションが増えると、性能に対するコスト比が非線形に増加するという“壁”がある。この壁はなかなか超えられないので、弊社では商用DBをマネージド型で提供するRDSだけではなく、Dynamo DBのようなNo SQL DBを提供してきた。Dymano DBであれば、データ量が増えても、性能とコストを線形で提供できるからだ」と語る。しかし、既存のRDBでも性能が欲しいというニーズは大きかった。「“壁”が越えられないのはわかるが、限界まで性能を伸ばせないかという声が数多くあった」と、玉川氏は語る。

開発者もエンタープライズも満足できる

 こうした声に応え、理想と現実の狭間として、高速なインフラをベースに作ったRDBがAuroraだ。これを可能にしたのが、まさにAWSのサービスだ。S3であれば安価で、耐久性が高いストレージを利用できるし、DynamoDBのようなスケールするNo SQL DBも出てきた。「だったら、今のAWSのサービスをベースにリレーションナルデータベースを作り直せばいいじゃないか」(玉川氏)ということで、始まったのがAuroraのプロジェクトだという。

 AuroraではCPUやメモリ、ネットワークなどのリソースの利用効率を改善するのはもちろん、ストレージにはSSDを投入。アーキテクチャ面の見直しにより、読み出しで秒間50万select、10万Updateを達成した。また、10GBごとに分けたチャンクを、3つのAZにまたがり6つまで複製。2つのチャンク同時破損でもDBに影響がなく、3つのチャンクが同時破損しても読み取りが影響ないという高いデータ一貫性を担保した。

MySQLの5倍のスループット

SSDを用いた仮想ストレージ領域を使用

 各レイヤーをスケールアウト前提に設計しなおしたほか、マネージドサービスとしてS3への定期バックアップや暗号化などもすべて実装。これでいて、価格面ではMySQLとほぼ同等の価格を実現したという。玉川氏は、「開発者も、エンタープライズの方々にも満足していただける」とアピールする。

■関連サイト

カテゴリートップへ

本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

この連載の記事

アクセスランキング

  1. 1位

    スマホ

    ここまで便利なのか! 子どもの居場所を90秒間隔で教えてくれる、安心の見守りガジェットがすごいぞ

  2. 2位

    Team Leaders

    Power AutomateでSharePoint APIを使う ― SPOリストを自動作成するフローを作ろう

  3. 3位

    ビジネス・開発

    いますぐ捨てたいITサービスは? AI推しにそろそろ飽きてません? 情シスさんのホンネを「ゆるっとナイト」で聞いた

  4. 4位

    ITトピック

    「AI導入で人員を減らしても収益は増えない」その理由/「専任情シス不在」中小企業の3社に2社/ユーザーアカウント流出が加速、ほか

  5. 5位

    エンタープライズ

    基盤も古いし、コードも酷い! そんなクエストにGitHub Copilotで試行錯誤しまくった「みんな」こそ最高

  6. 6位

    ソフトウェア・仮想化

    日本の自治体がみんな使っている「ManageEngine」 IT運用のすべての課題解決を目指す

  7. 7位

    sponsored

    完全自動運転の実現へ、チューリングが開発基盤にGMO GPUクラウドを選んだ理由

  8. 8位

    クラウド

    「すでに開発コードの4分の3はAI生成」 Google Cloud CEO、エージェント時代の戦略を語る

  9. 9位

    データセンター

    NTT、AIインフラ構想「AIOWN(AI×IOWN)」を発表 国内データセンター総容量は3倍超の「1ギガワット」へ

  10. 10位

    ビジネス・開発

    「粗悪記事」「ゼロクリック」「搾取」からクリエイターをどう守るか? AIに強いnoteが挑む創作エコシステム

集計期間:
2026年05月10日~2026年05月16日
  • 角川アスキー総合研究所