207-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」SQL Server

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理論

SQL Serverは、Microsoftが開発したリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。データを表形式で管理し、SQL（Structured Query Language）を使ってデータの操作、検索、更新、削除を行います。

主な特徴は以下の通りです：

データ管理: 大量のデータを効率的に管理し、企業や組織のデータベース運用をサポートします。

スケーラビリティ: 小規模なシステムから大規模なエンタープライズシステムまで、用途に応じてスケールできます。

セキュリティ: データの暗号化やアクセス制御など、高度なセキュリティ機能を備えています。

バックアップ・リカバリ: 自動的なバックアップやリカバリ機能を提供し、データの保護を強化します。

SQL Serverは、企業の業務システムやアプリケーションのデータベースバックエンドとして広く利用されています。

データベースの移行と管理

アプリケーションの移行に伴い、データベースの移行方法と管理も重要な要素となります。特に、コスト効率とスケーラビリティに優れたデータベースサービスを選択することが、全体のパフォーマンスと運用コストに大きな影響を与えます。

2.1 Amazon Aurora

Aurora PostgreSQLやAurora MySQLは、リレーショナルデータベースサービスであり、SQL Serverなどのデータベースに代わる高パフォーマンスで低コストな選択肢です。

Auroraは、標準のMySQLやPostgreSQLと互換性があり、従来のRDSよりも高いパフォーマンスを提供します。特に、読み書きのスループットが非常に高く、データのスケーリングに強みを持っています。

さらに、Babelfishを使用することで、SQL ServerのクエリをAurora PostgreSQLでそのまま実行できるため、SQL Serverからの移行をスムーズに行えます。このように、Auroraはスケーラビリティの確保とコスト削減において非常に強力です。

実践

略

一問道場

オンライン小売会社が、レガシーのオンプレミスの.NETアプリケーションをAWSに移行しています。アプリケーションは、ロードバランスされたフロントエンドのWebサーバー、ロードバランスされたアプリケーションサーバー、およびMicrosoft SQL Serverデータベースで実行されています。会社は、可能な限りAWSのマネージドサービスを使用したいと考えており、アプリケーションを再構築することは望んでいません。ソリューションアーキテクトは、スケーリングの問題を解決し、アプリケーションがスケールする際にライセンスコストを最小限に抑えるソリューションを実装する必要があります。

どのソリューションが最もコスト効果的にこれらの要件を満たすでしょうか？

A. Web層とアプリケーション層のために、アプリケーションロードバランサーの背後でAuto ScalingグループにAmazon EC2インスタンスをデプロイします。SQL Serverデータベースを再プラットフォームするために、Babelfishを有効にしたAmazon Aurora PostgreSQLを使用します。

B. AWS Database Migration Service (AWS DMS)を使用してすべてのサーバーのイメージを作成します。オンプレミスのインポートに基づいてAmazon EC2インスタンスをデプロイします。Web層とアプリケーション層のために、Network Load Balancerの背後でAuto Scalingグループにインスタンスをデプロイします。データベース層にはAmazon DynamoDBを使用します。

C. Webフロントエンド層とアプリケーション層をコンテナ化します。Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)クラスタを作成します。Web層とアプリケーション層のために、Network Load Balancerの背後でAuto Scalingグループを作成します。データベースにはAmazon RDS for SQL Serverを使用します。

D. アプリケーション機能をAWS Lambda関数に分割します。Webフロントエンド層とアプリケーション層のためにAmazon API Gatewayを使用します。データはAmazon S3に移行し、Amazon Athenaを使用してデータをクエリします。

解説

この問題では、既存の.NETアプリケーションをAWSに移行し、スケーラビリティの問題を解決し、ライセンスコストを最小限に抑えるための最適な解決策を選ぶことが求められています。各選択肢を詳しく見てみましょう。

A: EC2 + Aurora PostgreSQL with Babelfish

解説:

Amazon EC2を使用して、Webおよびアプリケーション層をスケーリングできます。Auto Scalingにより、トラフィックの増減に応じてインスタンス数を自動で調整できます。
Amazon Aurora PostgreSQLを使用すると、SQL Serverからの移行が可能です。特に、Babelfishを使うことで、SQL Server用に書かれたクエリがそのまま実行できるため、アプリケーションの変更を最小限に抑えつつ、コスト削減ができます。Auroraは高性能なリレーショナルデータベースであり、スケーラビリティや可用性が高いです。
コスト効率: SQL ServerからAurora PostgreSQLに移行することで、SQL Serverライセンスのコストを削減できます。Auroraの料金は、SQL Serverよりも低コストで済む場合があります。

なぜ最適か:

既存のSQL Serverベースのアプリケーションをほとんど変更せずにクラウドに移行でき、コスト効率もよいため、最も効果的な解決策です。

B: AWS DMS + DynamoDB

解説:

*AWS Database Migration Service (AWS DMS)**を使用して、データベースの移行を効率的に行うことができます。これにより、オンプレミスのSQL ServerデータベースをAWSに移行できます。
Amazon DynamoDBを使用して、NoSQLのデータベースに移行します。しかし、アプリケーションがSQLベースで設計されている場合、DynamoDBに移行するためにはアプリケーションの大規模な変更が必要です。SQLとNoSQLの違いにより、データの設計や処理方法が大きく変わる可能性があります。

なぜ最適でないか:

SQLベースのアプリケーションに対してDynamoDBを使用するのは、大きな設計変更を伴います。そのため、既存アプリケーションに対しては不向きです。

C: EKS + RDS for SQL Server

解説:

Amazon EKSを使って、アプリケーションをコンテナ化し、Kubernetesクラスタで管理します。コンテナ化により、スケーラビリティと可搬性が向上しますが、コンテナ化にはアプリケーションの大規模な変更が必要です。
Amazon RDS for SQL Serverを使用することで、SQL Serverデータベースをフルマネージドで運用できます。これにより、データベースの運用負荷を削減し、スケーラビリティが向上します。

なぜ最適でないか:

コンテナ化にはアプリケーションコードの大規模な変更が必要です。また、RDS for SQL Serverは他のデータベースオプション（Aurora PostgreSQLなど）よりもコストが高くなる可能性があり、コスト削減の目的には適していないかもしれません。

D: Lambda + API Gateway + Athena

解説:

AWS Lambdaはサーバーレスでスケーラブルなコンピューティングサービスですが、完全なアプリケーションの移行にはアーキテクチャの再設計が必要です。
Amazon API Gatewayを使用して、API経由でフロントエンドとバックエンドを接続します。
Amazon S3にデータを保存し、Amazon Athenaを使ってデータクエリを実行します。AthenaはS3に保存されたデータに対してSQLクエリを実行できるサービスですが、リアルタイムのトランザクション処理には不向きです。

なぜ最適でないか:

アプリケーションをLambdaに完全に移行するには、設計とアーキテクチャの大規模な変更が必要です。また、Athenaはデータのクエリには適していますが、トランザクション処理には適していません。このため、オンライン小売業務に必要なリアルタイム処理には不向きです。

結論

最もコスト効率の良い解決策は選択肢Aです。理由は以下の通りです：

既存のアーキテクチャを最小限の変更で移行できる。

Aurora PostgreSQLはSQL Serverよりもコスト効率が良く、スケーラビリティや可用性が高いため、スケーリング問題を解決できます。

Babelfishを使うことで、SQL Serverのクエリをそのまま使用でき、アプリケーションの変更が最小限で済みます。