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Future-proofing your applications with AWS databases
AWSデータベースでアプリケーションの将来性を高める
Pulisher : Managed & Support Center ビンナリ
Description : AWSのDatabaseサービスの未来競争力に対する戦略を紹介するセッション
はじめに
急速に変化するIT環境でデータベースの未来を予測するのは難しいと思います。 サーバーレス、AI、機械学習、分散型アーキテクチャなど、様々なトレンドでどのような方法でDatabaseを効率的に使用できるのかが気になり、参加しました。
セッションの概要紹介
急速に変化するIT環境において、長期的なデータベースの変更を計画するための最善の方法は、変化、俊敏性、適応性などを考慮して、それに見合ったデータベースを使用することです。
AWSのJeff CarterとRahul Pathakは、データをあらゆる障害に備えるための戦略と、新しい技術である生成モデルAIなどの技術を紹介し、リアルタイム分析とETLなしでデータを効果的に活用する方法について説明します。
今年度新規ローンチされた機能のうち、リレーショナルデータベース(RDS)関連の注目すべき機能についてご案内しています。
今年度新規ローンチされた機能のうち、Purpose-Builtデータベース(目的別データベース)関連の注目すべき機能についてご案内します。
Data foundation(データ管理と分析のための基盤)を築くために、理解しやすいAmazonのサービスセットについて紹介しています。
データを保存、分析するために活用されるサービスとデータで実行できるサービス、そしてデータリソースに関する情報を体系的に記録、文書化し、効果的に管理、保護することができる機能について記載しています。
最近、新たにデータの入力から出力まで管理できるサービスや機能が立ち上げられました、
1.様々な環境で使用できるように構成されたツールのセット
2.簡単にデータと接続できる統合されたシステム
3.出力からデプロイまで管理できる管理ツールに分けられます。
このようにGenerative AIと共にAWSのサービスは向上しています。
まず、新しいサービスの中で様々な環境で使用できるように構成されたツールのセットとしては、代表的にAmazon RDS for Db2、Amazon Neptune Analyticsがあります。
Amazon RDS for Db2を使用すると、クラウドで簡単にIBM Db2データベースを設定・運営・拡張することができます。バックアップ、プロビジョニング、パッチなどの管理作業を自動化し、Multi-AZ展開で高可用性を維持し、既存のDb2ライセンスとアプリケーションをそのまま活用することができます。
Amazon Neptune Analyticsは新しい分析データベースエンジンであり、Amazon NeptuneまたはAmazon S3に保存されたグラフデータから最大80倍の速さで洞察を見つけ、組み込みのグラフアルゴリズムを使用して毎秒数十億の接続を分析し、グラフとベクターデータを一緒に保存し、高速なベクター検索を可能にします。
Amazon Aurora Limitless Databaseは、無制限のマネージド水平スケールアウトを提供し、数百万件の書き込みトランザクションとペタバイト級のデータを処理できるように自動拡張します。
Amazon ElastiCache Serverlessは、インフラストラクチャを管理することなく即座にスケーリングが可能で、インフラストラクチャを管理することなく1分未満で高可用性キャッシュを作成することができます。アプリケーションのアクセスパターンの変化に応じて即座に拡張し、RedisとMemcachedエンジンの両方で99.99%の高可用性を提供し、使用した分だけ課金されます。
第二に、データとの接続のための統合機能として、「Zero-ETL integrations with Amazon Redshift」と「Amazon DynamoDB zero-ETL integration with Amazon」があります。
この機能を使用すると、全文検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索など、さまざまな検索機能を実行することができ、カスタムコードやインフラストラクチャなしでデータを複製および変換することができます。 また、複数のDynamoDBテーブルを1つのOpenSearch Service管理クラスターまたはサーバーレスコレクションに効果的に集約することができます。
セッションを終えて
新規ローンチされたRDSおよびPurpose-Builtデータベースに関して総合的に確認することができ、データベースをより効率的に活用するのに役立ちそうです。データ基盤技術の改善と発展が幅広く多く行われているのが印象的でした。