クラウドネイティブ データベースを探索し、将来の技術開発を検討する

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1: クラウド ネイティブとデータベースの間の切っても切れない絆

クラウドのコンセプト

私たちのほとんどの目には、雲は大気中の水蒸気で構成された空気中に浮遊する目に見えるポリマーであり、冷却すると小さな水滴に液化するか、小さな氷の結晶に凝縮します。それだけです、私も昔はそう思っていました。

 クラウド ホスト、クラウド コンピュータ、クラウド ハードディスク、およびクラウドについて学び、それらを使用するようになったのは、大人になってからでした.そして、徐々に価値観が変わりました.クラウド コンピューティングは間違いなく IT 業界の同義語になりました.現在の業界の状況すべてがクラウド上にある可能性があります。

すべてがクラウドでさらに発展するにつれて、クラウド ネイティブの概念が一般的になり、データベース メーカーはコンピューターをクラウドに徐々に使用し始めました。

DBデータベースは誰もが一度は耳にしたことがあるはずですし、この業界に携わっている人もいるでしょう。

データベースの概念

データベースはデータにアクセスするために使用され、ここのデータには多くの画像、文字列などが含まれます。データベースのストレージ スペースは非常に大きく、数百万、数千万、さらには数億のデータを保存でき、ユーザーはデータベース内のデータに対して追加、クエリ、更新、削除などの操作を実行できます。

 一般的に使用されるデータベースには、mysql、oracle、sqlserver、sqliteなどがあります。

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つまり、誰もがデータベースについて知っているので、クラウドネイティブ データベースとは正確には何でしょうか?

1.まず、クラウドネイティブとは？

今日まで、クラウド ネイティブの正確で統一された定義はまだ存在しないと言わざるを得ません。いろいろ調べた結果、世界的に有名な非営利団体である CNCF (Cloud Native Computing Foundation) の Cloud Native Computing Foundation の公式定義には、次のように書かれていることがわかりました。

Cloud Native Computing Foundation CNCF は、クラウド ネイティブを次のように定義しています。

クラウド ネイティブ テクノロジーにより、組織は、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウドなどの最新の動的環境でスケーラブルなアプリケーションを構築および実行できます。コンテナー、サービス メッシュ、マイクロサービス、不変のインフラストラクチャ、および宣言型 API は、このアプローチの例です。

これらのテクノロジーは、回復力があり、管理可能で、監視可能な疎結合システムをサポートします。強力な自動化と組み合わせることで、エンジニアは最小限の労力で、影響の大きい変更を頻繁かつ予測どおりに行うことができます。

見た瞬間、少し戸惑いましたか？私も同じで、公式の方が専門用語を多用して説明してくださっているので、半信半疑です。

2. クラウド ネイティブを文字通りに解釈するには:

• 関連文書を読んだ後、私はそれを文字通り解釈しようとしました：

• クラウド ネイティブの「クラウド」は、従来のローカル展開ではなく、クラウドに存在することを意味します。

• たとえば、特定のクラウド ディスク内のファイルは、ユーザーのコンピューターのハード ディスクに保存されるのではなく、クラウド内にあります。

• 「ネイティブ」とは、アプリケーションが設計段階からクラウド環境の要因を考慮し、クラウド向けに設計され、クラウド上で動作することを意味します。

• つまり、クラウドネイティブとは、クラウド上で生まれ、クラウド上で成長し、クラウドにも適用されるということです。

• 

• 中国のモードと同じように、ローカライズされた出力とも言えます.中国で生産されている限り、中国の表現モードで印刷されます.これは、クラウド上で生産されるクラウドネイティブの場合です.クラウドに適用されます。

• クラウドネイティブを理解したので、これを見ればクラウドネイティブデータベースの一般的な意味を知っているはずです〜

• 次に、クラウド ネイティブ データベースの人気の理由を見てみましょう。

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2: クラウドネイティブ データベースの過去と現在を検討する

a. クラウド ネイティブ データベースの重要性:

クラウド テクノロジには、仮想化テクノロジ、動的スケーラビリティ、オンデマンド使用、柔軟な使用、動的スケジューリング、および自動スケーリングが含まれます。クラウド ネイティブ データベースはクラウド テクノロジの利点を完全に吸収します. クラウド ネイティブ データベースは、従来のデータベースとクラウド コンピューティング テクノロジの利点を統合し、限られたストレージ容量、困難な拡張、および高いマスター/スレーブ遅延などの従来のデータベースの欠点を克服します.

b. クラウドネイティブ データベースの開発:

クラウドネイティブなデータベースは完全にクラウド上に存在するため、いつでもどこでも複数のフロントエンドや、クラウド サービスを提供するコンピューティング ノードからアクセスできます。クラスターはクラウド上にデプロイされるため、単一障害点がサービスに与える影響は特に小さくなります。また、サービスのアップグレードまたは交換が必要な場合は、サービスを中断することなくノードを段階的にアップグレードできます。テクノロジー業界に携わる個人とその企業が、IT コストを大幅に削減し、効率を向上させ、より高い効率を実現するのに役立ちます。

c. データベースのコストと効率により、ストレージと計算の分離が必要になります。

テクノロジーの継続的な開発とビッグデータ システムの構築の深化に伴い、クラウド ネイティブ データベースはデータ インフラストラクチャで 2 つの問題に直面しています。

• 1つはコストの問題で、蓄積されたデータ量の増加とビッグデータのビジネス量の増加に伴い、データの保存と処理のコストがますます高くなり、データインフラストラクチャへの投資が大きくなっています。

• もう1つは効率です.多くのビッグデータ処理コンポーネントがあり,異なるコンポーネントは異なるデータ処理フォーマットを使用します.多様なデータフォーマットは複雑なデータストレージにつながります.システム内のさまざまなシナリオに対応して,同じデータを複数の場所に保存する必要があることがよくあります.また、コンポーネント間で大量のデータコピーやフォーマット変換が必要となり、多くのリソースを消費します。.

この 2 つの問題はどのように解決すればよいでしょうか。このとき、この 2 つの問題を解決するために、ストレージと計算の分離を提案した人がいます。

さて、一部の人々は、預金と計算の分離は何ですか?と尋ねるかもしれません。

3: ストレージの分離とクラウドネイティブ データベースの計算:

1. ストレージの分割と計算の分離について:

実際には、ストレージとコンピューティングの境界は明確ではありません.コンピューティングとストレージは実際にはコンピューティングプロセス中に切り離すことはできません. しかし、現在のネットワーク帯域幅とパフォーマンスの向上は、ある程度の分離について議論するための基礎を提供します. 「計算」は計算プロセスに必要な CPU とメモリを指し、「ストレージ」は永続化する必要があるものを指します。

2. コンピューティングとストレージを分離する理由

• コンピューティングが最初にボトルネックに到達するか、ストレージが最初にボトルネックに到達するかに関係なく、2 つの状況は異なりますが、時点も異なります。しかし、通常、マシンを追加するのはどのような状況であっても、多くの無駄が発生します。

• 拡張は容易ではありません: コンピューティングとストレージの結合モードでは、ストレージの拡張は通常大量のデータを移行するため、不便です。

3.預金と計算の分離の利点：

  ストレージ リソースとコンピューティング リソースを分離することで、ストレージとコンピューティング リソースの仕様と容量を個別に計画できます。このようにして、追加のデータ再配置コストなしで、コンピューティング リソースの拡張、縮小、および解放を比較的迅速に完了することができます。ストレージとコンピューティングは、それぞれの特性をより適切に組み合わせて、より適切なリソース仕様と設計を選択することもできます。

4: ストレージの分離とクラウドネイティブ データベースの計算:

ストレージと計算の分離とは何かについての上記の理解は似ています.つまり、2003年頃、Googleが発表したGFSとMapReduceの論文は、ノードのビッグデータ処理技術への序曲を開きました.ストレージとコンピューティングの問題を解決するシステム大量のデータの。

それ以来、Apache Foundation によって開発された分散型 Hadoop オープン ソース システムは、徐々にビッグ データを処理するための一般的な技術フレームワークになりました。ネットワーク帯域幅が不十分な状態 データ移動が減少する可能性があります。この技術フレームワークは、クラスタのコンピューティング機能とストレージ機能を使用して、大容量データの信頼性、効率性、拡張性に優れた分散型高速コンピューティングを初めて実現する、最先端の技術標準です。

このストレージ コンピューティング分離アーキテクチャ標準は、現在、開発と革新に広く使用されており、将来のテクノロジの継続的な進歩を促進しています。

5: 個人的な適用の直感的な経験:

私が会社で働いていたとき、開発にはmysqlなどのローカルデータベースを使用していました.しかし、テクノロジーの開発とさまざまな比較を通じて、従来のデータベースには、ストレージ容量が限られている、拡張が難しい、マスターが高いなどの欠点があることがわかりました.スレーブ遅延。そこで同社から、ストレージとコンピューティングを分離したアーキテクチャを備えたクラウド データベースを探すように依頼され、さまざまな検討と議論の末、Amazon の Aurora データベースにたどり着きました。

6: Amazon は、ストレージと計算を分離する Aurora を開始します! マイルストーン登場！

 アマゾンがオーロラを紹介！その画期的な外観は、預金の分離と計算の開発の基礎を築きました!

Amazon Aurora の出現:

 Aurora は、2014 年 11 月 12 日にラスベガスで開催された Amazon 発明会議で発表されました。2015 年 7 月 27 日に正式にリリースされ、AWS でサービスとして利用でき、Amazon Relational Database Service に追加されました。

アマゾン オーロラの特徴:

 1. Aurora のコンピューティング ノードとストレージ ノードは分離され、異なる VPC (仮想プライベート クラウド) に配置されます。これは、Aurora アーキテクチャが最も輝く場所です。

2. MySQL および PostgreSQL と互換性があるAurora は、クラウド用に特別に構築された MySQL および PostgreSQL 互換のリレーショナル データベースです。

オープン ソース データベースのシンプルさと費用対効果を備えた、オープン ソース データベースのパフォーマンスと可用性。

3.高パフォーマンス: Aurora は、標準の MySQL データベースよりも 5 倍高速で、標準の PostgreSQL データベースよりも 3 倍高速です。Amazon Aurora は Amazon Relational Database Service (RDS) によって完全に管理されており、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タスクを自動化します。

4.スケーラビリティ: Amazon Aurora は、各データベース インスタンスを最大 128 TB まで拡張できる、分散型のフォールト トレラントで自己回復型のストレージ システムも使用します。高パフォーマンスと高可用性を提供し、最大 15 の低レイテンシー リードレプリカ、ポイントインタイム リカバリ、Amazon S3 への継続的なバックアップ、および 3 つのアベイラビリティー ゾーン (AZ) にわたるレプリケーションをサポートします。

5.高いセキュリティ: Amazon Aurora は、データベースに複数レベルのセキュリティを提供できます。これらには、Amazon VPC を使用したネットワーク分離、AWS Key Management Service (KMS) を介して作成および制御するキーを使用した保存時の暗号化、SSL を使用した動作中のデータ暗号化が含まれます。暗号化された Amazon Aurora インスタンスでは、同じクラスター内の自動バックアップ、スナップショット、レプリカと同様に、基盤となるストレージ内のデータが暗号化されます。

Amazon Aurora のアプリケーション:

2014 年のサービス開始以来、何万もの Amazon クラウド テクノロジーのお客様が、Amazon Aurora を使用してミッション クリティカルなワークロードを処理することを選択してきました. Amazon Aurora は、リレーショナル データベースを使用できるあらゆるエンタープライズ アプリケーションに適しています. Amazon Aurora は、他の市販のデータベースと比較して、データベースの信頼性と可用性を向上させるのに役立ちます。Amazon Aurora は、プロビジョニング、パッチ適用、バックアップ、復旧、障害検出、修復などの時間のかかるタスクの処理を支援することで、多くの時間を節約するフルマネージド サービスです。

SaaS アプリケーションは、多くの場合、マルチテナント アーキテクチャを使用します。これには、インスタンスとストレージのスケーリングに関して、極度の柔軟性、高いパフォーマンス、および信頼性が必要です。Amazon Aurora は、これらすべての機能をマネージド データベース オファリングで提供するため、SaaS 企業は、アプリケーションを強化する基盤となるデータベースについて心配することなく、高品質のアプリケーションの構築に専念できます。

大規模に実行するように構築された Web およびモバイル ゲームには、高スループット、大規模なストレージ スケーラビリティ、および高可用性を備えたデータベースが必要です。Amazon Aurora は、このような要求の厳しいアプリケーションの要求を満たし、将来の成長に十分な余裕を提供します。Amazon Aurora にはライセンス制限がないため、これらのアプリケーションのさまざまな使用モデルに完全に適合します。

キャパシティー管理を引き継ぎ、瞬時かつきめ細かいスケーリングを使用して消費されたキャパシティーに対してのみ支払うことで、コストを最大 90% 節約します。

Amazon Aurora の進化:

AWS の公式サイトでは、「Amazon Aurora Compatible with PostgreSQL」は次のように記載されています。

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、Aurora(PostgreSQL)、Amazon Aurora Compatible with PostgreSQL のプレビューを提供しています。Aurora は、完全に管理された、PostgreSQL および MySQL と互換性のあるリレーショナル データベース エンジンです。

文字通り、Aurora は MySQL ではなく、MySQL+PostgreSQL なので、将来的には「MySQL+PostgreSQL+...+...」となり、あらゆる種類のデータベースが Aurora に統合されます。これは、強力なクラウド データベース サービスを提供するために非常に重要です. ユーザーは、データベースに基づいてアプリケーションのコードを変更することなく、Aurora にシームレスにアクセスできます.

将来のデータベースは Amazon Aurora に統合できます。

 Amazon Aurora と MySQL の比較実験:

 当社の使用およびテスト後：

1. 互換性に関して:完全に互換性があり、接続方法と構成パラメータさえも同じです。

2. 読み取りと書き込みのパフォーマンスに関して: Aurora は Mysql の約 8 倍です。

3. デプロイ方法: Aurora と Mysql は、単一リージョンとマルチリージョンのデプロイをサポートします。

4. ストレージ: Aurora はストレージ サイズと IOPS を事前に指定する必要はなく、実際のデータ ボリュームに応じて 10 GB ごとに自動的に拡張され、最大ストレージ容量は 64 TB に達する可能性があります。これにより、ディスク容量や IO が不足した場合の容量拡張の必要がなくなります。

Aurora は Innodb ストレージ エンジンのみをサポートします。MyISAM を使用する必要がある場合でも、RDS Mysql を使用するのが適しています。

5. スケーラビリティの観点から: Aurora は最大 15 の読み取り専用レプリカをサポートします。これは、Mysql の 5 つのレプリカと比較して大幅に改善されています。Aurora の読み取り専用レプリカには、読み取り専用リクエストの負荷を分散できるリーダー エンドポイントがあります。アプリケーションでは、読み取り専用エンドポイントを指定するだけでよく、読み取り専用レプリカのトラフィック バランスやフェイルオーバーを考慮する必要はありません。Mysql はまだ読み取り専用レプリカの負荷分散機能を提供していません.アプリケーション プログラムとデータベースの間にミドルウェアを追加するか、アプリケーション プログラムにロジックを追加して、データベースの読み取り専用レプリカにリクエストをできるだけ均等に分散する必要があります. . そうしないと、Mysql の読み取り専用コピーが失敗すると、ドメイン名または IP が変更され、アプリケーション側を調整する必要があります。

Aurora は自動スケーリングもサポートしており、CPU 使用率または接続数に応じて、指定されたしきい値を超えると、ビジネスの変化するニーズを満たすために読み取り専用レプリカが自動的に増加します。

6. 信頼性に関して: Aurora は、書き込み時にデータを 3 つの AZ の 6 つのコピーに自動的にコピーし、ログとデータをより信頼性の高い S3 にデータ損失なしで継続的にバックアップします。自動障害復旧は、プライマリ ノードがデータベースの高可用性の実現に失敗した場合に、読み取り専用コピーをプライマリ ノードに自動的に昇格させることができます。

Aurora には高速リカバリなどの機能もあり、データベースの復元が必要な場合でもデータベースをより高速に起動できます。

バックトラッキング機能は、アプリケーションを新しいデータベースを指すように変更する必要がある新しいデータベースを復元する必要なく、短時間で前の時点に復元できます。

Aurora と Mysql の両方がクロスリージョン レプリカ レプリケーションをサポートしています。また、Aurora は、物理レベルでデータ レプリケーションを実行するグ​​ローバル データベース機能も開始しました.Mysql バイナリログ同期と比較して、より効率的であり、クロスリージョン マスター/スレーブ遅延は 1 秒以内に達することができます.

7. コストに関して: Aurora と Mysql にはどちらもトラフィックとバックアップが含まれており、これらの価格は似ています。

現在、これはこれらの側面からのみテストされています。一般的に、Amazon Aurora クラウドネイティブ データベースはさらに優れています。

Amazon Aurora クラウドネイティブ データベースは、未来のテクノロジーの開発を段階的に進めています!

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メリット 3: ソリューション CloudFormation のワンクリック デプロイ テンプレート ライブラリ

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