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AWS 公式 Webinar
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過去資料
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Solutions Architect 星野 豊
Amazon Aurora MySQL
[AWS Black Belt Online Seminar]
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自己紹介
星野 豊 (ほしの ゆたか)
• Aurora/RDS (MySQL) Specialist SA
経歴
• 全てオンプレ環境のインフラエンジニア
• 全てAWS環境のインフラエンジニア
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AWS Black Belt Online Seminar とは
• 「サービス別」「ソリューション別」「業種別」のそれぞれのテーマに分かれて、ア
マゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社が主催するオンラインセミナーシリーズで
す。
• 質問を投げることができます!
• 書き込んだ質問は、主催者にしか見えません
• 今後のロードマップに関するご質問は
お答えできませんのでご了承下さい
Twitter ハッシュタグは以下をご利用ください
#awsblackbelt
① 吹き出しをクリック
② 質問を入力
③ Sendをクリック
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内容についての注意点
• 本資料では2019年4月24日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情
報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
• 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相
違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
• 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消
費税をご請求させていただきます。
• AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to
change in accordance with the AWS Customer Agreement available at
http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided
only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you
have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary
from the estimates provided.
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Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
選択肢 価値 イノベーション
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Amazon RDS
様々オープンソースDBとコマーシャルDBの選択肢
RDS プラットフォーム
オープンソース コーマーシャル
拡張モニタリング
定期的なメンテナンス
ボタン一つでスケール
自動フェイルオーバー
バックアップ・リカバリ
クロスリージョン・レプリケーション
セキュリティ
業界標準の認証・認可
自動的なパッチ適用
クラウドネイティブ
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Amazon Aurora…
オープンソースデータベースのコスト効率でエンタープライ
ズデータベースを利用可能
データベースをマネージド サービスで
Amazon Aurora
コマーシャルデータベースの性能 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果
MySQL, PostgreSQLと互換性がある
利用した分だけお支払い
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Amazon Aurora innovations
Re-imagining databases for the cloud
自動化されたタスク – 完全マネージド・サービス
スケールアウト, 分散, マルチテナントデザイン
AWSサービスを活用したサービスオリエンテッドアーキ
テクチャ
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Leveraging AWS services
AWS Lambdaイベントを
stored procedures/triggers
から実行
Amazon Simple Storage
Service (Amazon S3)デー
タをロード, S3を利用した
バックアップデータの保存、
リストア
Lambda
function
Amazon
S3
AWS Identity
and Access
Management
Amazon
CloudWatch
AWS Identity and Access
Management (IAM) rolesを利用
してデータベースユーザの認証
システムメトリックスやログを
CloudWatchへアップロード
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0
50
100
150
200
250
Max write throughput – up 100% (K)
0
200
400
600
800
Max read throughput – up 42% (K)
Launched with R3.8xl
32 cores, 256GB memory
Now support R4.16xl
64 cores, 512GB memory
R5.24xl coming soon
96 cores, 768GB memory
多くのパフォーマンス最適化に加えて、HWプラットフォームもアップグレード
Performance improvement over time
Aurora MySQL – 2015-2018
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Auroraのストレージ
• SSDを利用したシームレスにスケールするスト
レージ
– 10GBから64TBまでシームレスに自動でスケールアップ
– 実際に使った分だけ課金
– Peer-to-peer gossipレプリケーション
• 標準で高可用性を実現
– 3AZに6つのデータのコピーを作成
– 2つのディスクが利用不能でも読み書き可能
• 万が一1つのAZが利用不能になっても3本で読み書き可
能な状態で稼働
– 3つのディスクが利用不能でも読み込みは可能
• Log structured Storage
– redo logを複数の小さなセグメントに分割
– Log pageによってData pageを作成
SQL
Transactions
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
Amazon S3
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Aurora I/O profile
MySQL with Replica Amazon Aurora
EBS mirrorEBS mirror
AZ 1 AZ 2
EBS
Amazon Elastic
Block Store (EBS)
Primary
Instance
Replica
Instance
1
2
3
4
5
Amazon S3
MySQL I/O profile for 30 min Sysbench run
780K transactions
7,388K I/Os per million txns (excludes mirroring, standby)
Average 7.4 I/Os per transaction
AZ 1 AZ 3
Primary
Instance
AZ 2
Replica
Instance
ASYNC 4/6 QUORUM
Distributed
writes
Replica
Instance
Amazon S3
Aurora IO profile for 30 min Sysbench run
27,378K transactions – 35X MORE
0.95 I/Os per transaction (6X amplification) – 7.7X LESS
Binlog Data Double-writeLog From files
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ストレージノードクラスタ
• Protection Group毎に6つのストレージノードを使用
• 各ログレコードはLog Sequence Number(LSN)を持っており
不足・重複しているレコードを判別可能
• 不足している場合はストレージノード間でgossip protocolを利用し補完を行う
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ディスク障害検知と修復
• 2つのコピーに障害が起こっても、読み書きに影響は無い
• 3つのコピーに障害が発生しても読み込みは可能
• 自動検知、修復
SQL
Transaction
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
SQL
Transactio
n
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
読み書き可能読み込み可能
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クォーラムモデル
• レプリケーション管理のためのクォーラムのルール
1. Vr + Vw > V (読み込みクォーラム(Vr)、書き込みクォーラム(Vw)が、
少なくとも1つ共通のコピーを保持)
2. Vw > V/2 (書き込みクォーラムは、過半数のコピーを保持)
V (コピーの数) Vw (書き込みクォーラム) Vr (読み込みクォーラム)
1 1 1
2 2 1
3 2 2
4 3 2
5 3 3
6 4 3
7 4 4
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V (コピーの数) Vw (書き込みクォーラム) Vr (読み込みクォーラム)
1 1 1
2 2 1
3 2 2
4 3 2
5 3 3
6 4 3
7 4 4
Amazon Aurora におけるクォーラムモデル
クォーラムモデル
• レプリケーション管理のためのクォーラムのルール
1. Vr + Vw > V (読み込みクォーラム(Vr)、書き込みクォーラム(Vw)が、
少なくとも1つ共通のコピーを保持)
2. Vw > V/2 (書き込みクォーラムは、過半数のコピーを保持)
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なぜ6つのコピーが必要なのか?
 AWS は大規模環境
 AZ障害は影響範囲が広域
 AZ + 1の障害(二重障害)を許容し、
修復する必要がある
 3つのAZの場合、6つのコピーが必
要
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Quorum
break on
AZ failure
2/3 read
2/3 write
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Quorum
survives
AZ failure
3/6 read
4/6 write
2/3 クォーラム
4/6 クォーラム
time
time
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メンバーシップチェンジ
 ほとんどのシステムは、メン
バーシップの変更にコンセン
サスを使用しますがジッタと
ストールを引き起こす
 Auroraはクォーラムセットと
エポックを使用
 停止なしのAZ + 1のフォール
トトレランス、積極的に障害
を
検出可能
A B C D E F
A B C D E F
A B C D E G
A B C D E F
A B C D E G
Epoch 1: 全てのノードがHealthy
Epoch 2:ノードFは疑わしい状態と認識され
ると、第2のクォーラムグループがノードGを
用いて作成され、両方のクォーラムがアクティ
ブ
Epoch 3:ノードFはunhealthyであること
が確認されます。ノードGを持つ新しい
クォーラムグループがアクティブになる
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クオーラムの効率化
• ほとんどのクォーラムベー
スのシステムでは読み込み
にコストがかかる
• Auroraはどのノードが最新
でレイテンシが少ないかの
情報を持っている
• リードクォーラムは、
修理やクラッシュリカバリ
に必要
LSN
N
LSN
N
LSN
N-1
LSN
N
LSN
N-1
LSN
N
LSN
N
LSN
N
LSN
N-1
LSN
N
LSN
N-1
LSN
N
各データブロックに対して、クォー
ラムグループ内の少なくとも4つの
ノードが最新のデータを持つ
これら4つのノードのいずれかから読
み取ると、最新のデータが返される
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コストを抑えるための工夫
• 6つのコピーは全て同一ではない
 3 つのフルセグメント:データページとロ
グレコード
 3つのテールセグメント:ログレコードのみ
• 6つのコピーが必要だが、物理ス
トレージとして必要な容量は、
6倍ではなく、3倍より少し多い程
度
データページ
フルセグメント テールセグメント
ログレコード
※ ストレージ料金は、実際に使った容量のみ(3倍〜6倍になるわけではない)
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レプリケーション
Aurora Master
30% Read
70% Write
Aurora Replica
100% New
Reads
Shared Multi-AZ Storage
MySQL Master
30% Read
70% Write
MySQL Replica
30% New Reads
70% Write
シングルスレッド
でBinlog適用
Data Volume Data Volume
MySQL read scaling
• レプリケーションにはbinlog / relay logが必要
• レプリケーションはマスターへ負荷がかかる
• レプリケーション遅延が増加していくケースが
ある
• フェイルオーバでデータロスの可能性がある
PAGE CACHE
UPDATE
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• アクティブなスレッドに複数のコネクションを収容
• Kernel空間の epoll() がラッチフリーキューにコネクションをアサイン
• スレッドプールの数は動的に調整される
• r3.8xlインスタンスのAmazon Auroraで5,000同時コネクションを扱える
• Standard MySQL – コネクション毎に1
• コネクション数に応じてスケールしない
• MySQL EE – スレッドプール毎にコネクションをアサイン
• しきい値を慎重に設定する必要がある
CLIENTCONNECTION
CLIENTCONNECTION
LATCH FREE
TASK QUEUE
epoll()
MYSQL THREAD MODEL AURORA THREAD MODEL
アダプティブスレッドプール
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Aurora lock management
MySQL lock manager Aurora lock manager
Scan
Delete
Insert
Scan
Scan
Delete
Scan
Insert
Insert
Delete
Insert
Scan
MySQLと同じロックセマンティクス
ロックチェーンへの同時アクセス
個々のロックチェーン内の複数のスキャナ
ロックフリーデッドロック検出
多くの同時セッションをサポートする、高い更新スループット
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高速でより予測可能なフェイルオーバー時間
App
runningFailure detection DNS propagation
Recovery Recovery
DB
failure
MYSQL
App
running
Failure detection DNS propagation
Recovery
DB
failure
AURORA WITH MARIADB DRIVER
1 5 - 2 0 s e c
3 - 2 0 s e c
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Streaming snapshotとPITR
• Amazon Auroraでは各セグメント毎にAmazon S3
へ継続的に増分バックアップを取得している
– Backup retention periodでバックアップを残す期間を指定可能
• Amazon Auroraが使用しているディスクの仕組み
によりパフォーマンスへ影響を与えない
• PITRで5分前からBackup Retention Periodまでの
任意の位置に秒単位で復元可能
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SQLによるフェイルオーバのテスト
SQLによりノード・ディスク・ネットワーク障害をシミュレーション可能
• データベースノードのクラッシュをシミュレート:
ALTER SYSTEM CRASH [{INSTANCE | DISPATCHER | NODE}]
• レプリケーション障害をシミュレート:
ALTER SYSTEM SIMULATE percentage_of_failure PERCENT
READ REPLICA FAILURE [ TO ALL | TO "replica name" ]
FOR INTERVAL quantity [ YEAR | QUARTER | MONTH | WEEK| DAY | HOUR |
MINUTE | SECOND ];
• 他にも
– ディスク障害をシミュレート
– ディスクコンジェスションをシミュレート
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新機能
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Global Transaction ID support
• Aurora MySQL 2.04以降で対応
– レプリケーションソース・ターゲットとして利用可能
– 設定方法などの詳細はドキュメントを参照
• 新規パラメータ
– gtid_mode (Management Consoleではgtid-mode)
– enforce_gtid_consistency
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/mysql-replication-gtid.html
CALL mysql.rds_set_external_master_with_auto_position (
host_name
, host_port
, replication_user_name
, replication_user_password
, ssl_encryption
);
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Aurora backup billing
• Amazon CloudWatchで、継続バックアップとスナップ
ショットで使用している容量を確認可能に(Aurora DB クラ
スターごとに個別に計算される)
– BackupRetentionPeriodStorageUsed: 継続的バックアップの保存に使用
されているバックアップストレージの量。クラスターボリュームのサイズと、
保存期間中に行った変更の量によって変化する
• クラスターサイズが 100 GiB で、保存期間が 2 日間である場合、
BackRetentionPeriodStorageUsed の最大値は 200 (100 GiB + 100 GiB) となりま
す
– SnapshotStorageUsed: 手動スナップショットを保存するために使用されて
いるバックアップストレージの量。保存期間内に作成された手動スナップ
ショットや自動スナップショットは、バックアップストレージ量にカウントさ
れない
• 保存期間外のスナップショットが 1 つあり、このスナップショットを作成した時点の
クラスターのボリュームサイズが 100 GiB であった場合、SnapshotStorageUsed の
値は 100 です
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/documentdb/latest/developerguide/backup-restore.understanding-storage.html
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Aurora backup billing
– TotalBackupStorageBilled:
BackupRetentionPeriodStorageUsed と SnapshotStorageUs
ed の合計から、1 日のクラスターボリュームのサイズと等しい
バックアップストレージの量を引いた値
• データベースサイズが 100 GiB、保存期間が 1 日で、保存期間外
のスナップショットが 1 つある場合、
TotalBackupStorageBilled は 100 (100 GiB + 100 GiB - 100
GiB) となります
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/documentdb/latest/developerguide/backup-restore.understanding-storage.html
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起動バージョン・バージョンアップ対象の指定方法改善
• Aurora MySQL 1.19, 2.03.2以上にバージョン
アップを行う場合、ターゲットバージョンを指定可
能に
– Aurora MySQLクラスタ起動時にも指定可能
– バージョンアップグレードがPending Maintenance Actionではな
くModifyDBInstanceでEngineVersion指定に
– 例: --engine-version 5.7.mysql_aurora.2.03.2 or
5.6.mysql_aurora.1.19.0
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Custom Endpoints
• Auroraクラスター内の、どのインスタンスを含めるかをユーザが指定可能なエン
ドポイントが作成可能
• オンラインクエリ用のリードレプリカと分析クエリ用のリードレプリカを分離する
ことが可能に
• Readerだけを追加/Writerも含めて追加可能が選択可能
• 明示的に指定したノードだけを追加や新規起動ノードを自動で追加するなどオプションがある
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Global Database
• 通常1秒未満の低レイテンシなレプリケーションと、通常1分以内の高速なフェールオーバーが可能
– ソースDBクラスタにパフォーマンス影響を与えない
• Binlogを利用せず、Auroraストレージレベルでクラスタ間のレプリケーションを行う
– レプリケーション先には書き込みはできない
• 2019/4時点の対応リージョン
– バージニア北部 / オハイオ / オレゴン / アイルランド
MR R
REGION 1
AZ 1 AZ 2 AZ 3
SHARED STORAGE
R
AZ 1 AZ 2 AZ 3
SHARED STORAGE
REPLICATION
FLEET
REPLICATION
FLEET
REGION 2
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Aurora Serverless
• 不可の少ないアプリケーション(例: アクセスの少
ないブログサイト)
• 可変負荷のアプリケーション - 予測が困難な活動の
ピーク(ニュースサイトなど)
• 夜間または週末に必要とされない開発データベース
またはテストデータベース
• マルチテナントSaaSアプリケーションの統合基盤
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Serverless Endpoint Provisioning
• Aurora Serverless:
– Auroraストレージボリュームを作成
– アプリケーション接続のためのVPC内の
プロキシエンドポイントの作成
– プロキシの背後にネットワークロードバ
ランサを構成
– リクエストルータを初期化してデータ
ベーストラフィックをルーティングする
– 初期容量を確保 DATABASE STORAGE
APPLICATION
CUSTOMER VPC
VPC PROXY
ENDPOINTS
VPC
ENDPOINTS
NETWORK LOAD BALANCER
REQUEST
ROUTERS
INITIAL
CAPACITY
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REQUEST
ROUTER
スケールアップ・ダウン
• Auroraはデータベース(CPU、メモリ、
接続)のアプリケーション負荷を監視
• スケーリングのしきい値に達すると、イ
ンスタンスが自動的にスケールアップま
たはスケールダウン
• スケーリング操作はアプリケーションに
透過的。接続とセッションの状態は新し
いインスタンスに転送される
• スケーリングの最小および最大値を設定
可能
DATABASE STORAGE
CURRENT
INSTANCE
WARM POOL
NEW
INSTANCE
PROXY ENDPOINT
APPLICATION
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0からスケール
• 必要に応じて、ユーザー定義の非アク
ティブ期間が経過するとインスタンスが
削除される
• データベースが停止している間は、スト
レージの支払いのみ
• データベースへのリクエストによりプロ
ビジョニング
• バッファキャッシュをコピーする実行中
のサーバーがないため、0へのスケーリ
ングはより高価なオペレーションです
WARM POOL
INSTANCE
DATABASE STORAGE
REQUEST
ROUTER
APPLICATION
PROXY ENDPOINT
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負荷に応じたスケールアップ・ダウン
1
2
4
8
16
32
64
128
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1
20
39
58
77
96
115
134
153
172
191
210
229
248
267
286
305
324
343
362
381
400
419
438
457
476
495
514
533
552
571
590
609
628
647
666
685
704
723
TPS ACU
SEC
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Amazon Aurora Serverless Queries Directly
from the AWS Management Console (Beta)
• Amazon Aurora Serverlessク
ラスタに直接マネージメントコ
ンソールからクエリを実行可能
– Query Editorへのアクセスは
IAMで制御下
• よく利用するクエリを保存可
能
– 履歴機能もあり
• 2019/4現在バージニアリー
ジョンで利用可能
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Amazon Aurora Serverless Database with the
New Data API (Beta)
• Aurora Serverless へのアクセス方法として、
MySQLネイティブプロトコルに加え、
HTTPSエンドポイントおよび AWS SDK か
らのアクセスを提供
• AWS Lambda や AWS AppSync から、VPC
にアクセスすることなくAuroraを利用可能
• クエリー結果はJSON形式で戻される
– 1,000行および1MBが上限
• 同期APIであり、1分以内に完了しない場合は
中断される
• 2019/4時点では、バージニア北部でベータ
版として提供
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Amazon RDS Data API for serverless applications
Millions of IOT/mobile
devices Data API fleet
API
End-point
Amazon Aurora
Serverless
シンプルなwebインターフェース経由でアクセス
• どこからでもアクセスできるパブリックエンドポイント
• クライアントに特別な設定は不要
• 永続接続は不要
サーバーレスアプリケーション(Lambda)
軽量なアプリケーション(IOT)
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Parallel Query
Orders of magnitude
faster queries
OLTPワークロードの分析クエリ
• リアルタイムデータの分析
• アドホッククエリに対するETL
パイプラインを作らなくて良い
• 複数の分析クエリを同時実行
Reduced contention
with OLTP workload
Parallelism increases
with data size
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クエリをストレージノードの数千のCPUに
プッシュダウン
• Auroraストレージには数千のCPUがある
 ストレージ・フリートを使用して問合せ処理をプッ
シュダウンおよび並列化する機能を提供
 v1: single-table predicates (selections,
projections, 200+ SQL functions, case
statements, filters) and hash joins
 v2: group by, order by, aggregation
 データに近い箇所で処理を実行すると、ネットワー
クのトラフィックとレイテンシを軽減出来る
DATABASE NODE
STORAGE NODES
PUSH DOWN
PREDICATES
AGGREGATE
RESULTS
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データベースクラスタのstop/startサポート
• Amazon Auroraで、データベースクラスタのstop/startをサポート
• 常にデータベースクラスタを実行する必要がない場合に簡単に手頃な価格で開発やテスト用
にデータベースを使用可能に
• データベースクラスタ停止中も、指定された自動バックアップ保持期間内であれば、ポイン
トインタイムの復元を実行可能
• データベースクラスタを停止すると、WriterインスタンスとReaderが
停止
• データベースクラスタの停止中に、指定された保持期間内のクラスタストレージ、手動のス
ナップショット、およびバックアップストレージに対しては課金されますが、データベース
インスタンス時間に対しては課金されない
• データベースクラスタは 1 回で最大 7 日まで停止可能。7 日後に自動
的に開始
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Deletion Protection
• 削除保護フラグを設定可能
• 削除保護が有効な場合、インスタンスの削除リ
クエストはブロックされるため、インスタンス
の削除リクエスト前に削除保護の無効化が必要
• Auroraの場合、クラスタに存在している最後の
インスタンス削除時(クラスタ削除時)に有効
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Performance Insights
• SQL/User/Host/Wait event毎に実行されたクエリのパフォーマン
スを閲覧可能
– データベースのパフォーマンスをクエリレベルでドリルダウンして調査える
– API/SDK対応
– CloudWatchにDBLoad/DBLoadCPU/DBLoadNonCPUをパブリッシュ可能
• Aurora MySQL 1.17.3以上から対応
– T2インスタンスファミリー・5.7互換のAurora MySQLは非対応
• 7日間のデータ保存は無料/2年間保持できるプランはインスタンス
ファミリー・リージョンによって価格が異なる
– https://aws.amazon.com/jp/rds/performance-insights/pricing/
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Performance Insights
• 注意点
Aurora MySQL performance insightsは以下のパラメータを自動で有効にし
ます
– performance_schema=1
– performance-schema-consumer-events-waits-current=ON
– performance-schema-instrument='wait/%=ON'
– performance-schema-consumer-global-instrumentation=ON
– performance-schema-consumer-thread-instrumentation=ON
• 一般的にパフォーマンススキーマ(P_S)有効化時のように、メモリ利用量
の増加とパフォーマンスへの影響があります
• AuroraではP_S有効化時の影響を軽減させる実装を入れていますが影響が
0ではないため、ご注意下さい
• performance_schema パラメータの値を変更すると、DB インスタンス
の再起動が必要になります
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Performance Insights
SQL w/ high CPU
CPU bottleneck
Max vCPU
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Backtrack
データベースの状態を容量によらず瞬時に特定の時点へ巻き戻す
オペミスなどをしてしまった場合に、作業実行前の状態にすぐに巻き戻すことでサービスへの影響
を最小限に抑えることが可能
T0 T1 T2
T0 T1
T2
T3 T4
T3
T4
REWIND TO T1
REWIND TO T3
INVISIBLE INVISIBLE
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Backtrack
• Target backtrack window
– DBクラスタをBacktrackできる時間
• Actual backtrack window
– DBクラスタをBacktrackできる実際の時間
– target Backtrack windowよりワークロードにより短くなる可能性がある
• Auroraは常に一貫性のある時間にBacktrackする
– Backtrackの時間を指定すると、Auroraは自動的に最も近い一貫性のある時間を選択する
ため、完了したBacktrackが指定した時刻と正確に一致しない可能性があります
• 100万changeレコードにつき、$0.014(東京リージョン)
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Backtrack
• CloudWatchメトリクス
– Backtrack Change Records Creation Rate (Count)
• 5分間隔で取得され、この間隔の間に生成されたchangeレコードの量。コスト
を試算する際に利用可能
– [Billed] Backtrack Change Records Stored (Count)
• 実際にDBクラスタが格納しているchangeレコードの量
– Backtrack Window Actual (Minutes)
• Target backtrack windowとActual backtrack windowの間に違いがあるかど
うかを表示
– 例えば、Target backtrack windowが2時間(120分)で、このメトリクスで
Actual backtrack windowが100分とを示している場合、実際のbacktrack
windowはターゲットよりも小さくなる
– Backtrack Window Alert (Count)
• 特定の期間、 Actual backtrack windowがTarget backtrack windowよりも少
なくなったかを表す
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OOM Avoidance (1.19以降)
• システムメモリを監視し、データベースが様々なコンポーネントで使用するメ
モリを追跡して、システムのメモリが不足した際にOut of Memoryにならな
いようにベストエフォートでパラメータグループで指定したアクションを実行
してOOMを可能な限り回避
– T2インスタンスはデフォルトで有効
– aurora_oom_responseパラメータで設定
• print: 大量のメモリを使用するクエリの出力
• tune: 内部テーブルキャッシュをチューニングして、メモリをシステムに開放
• decline: インスタンスのメモリが不足すると新しいクエリを拒否
• kill_query: インスタンスのメモリが閾値より下がるまでメモリ消費の大きい
順にクエリを強制終了する。DDLは強制終了されない
• print, tune: printとtuneのアクションを実行
• tune, decline, kill_query: tune、decline、kill_query"のアクションを実行
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Troubleshooting.html#CHAP_Troubleshooting.AuroraMySQLOOM
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Database cloning
• ストレージコストを増やすことなく
データベースのコピーを作成
• データをコピーするわけではないため、
クローンの作成はほぼ即座に完了
• データのコピーはオリジナルボリュームと
コピー先のボリュームのデータが異なる
場合の書き込み時のみ発生
ユースケース
• プロダクションデータを使用したテスト
• データベースの再構成
• プロダクションシステムに影響を及ばさずに
分析目的で特定の時点での
スナップショットを保存 Production database
Clone Clone
Clone
Dev/test
applications
Benchmarks
Production
applications
Production
applications
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Advanced Auditing
MariaDB server_audit plugin Aurora native audit support
• We can sustain over 500K events/sec
Create event string
DDL
DML
Query
DCL
Connect
DDL
DML
Query
DCL
Connect
Write
to File
Create event string
Create event string
Create event string
Create event string
Create event string
Latch-free
queue
Write to File
Write to File
Write to File
MySQL 5.7 Aurora
Audit Off 95K 615K 6.47x
Audit On 33K 525K 15.9x
Sysbench Select-only Workload on 8xlarge Instance
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Advanced Auditing
• 注意点
– Aurora advanced auditingのタイムスタンプはUnix timeフォー
マットで記録される
– イベントは各インスタンス毎に4つのログファイルに記録され、ロ
グはシーケンシャルには並んでいない。必要に応じてファイルの
結合やタイムスタンプやquery_idを使用してソートを行う
• Unixをお使いの場合の例 cat audit.log.* | sort -t”,” -k1,1 –k6,6
– ファイル数はDBインスタンスサイズに応じて変化しますファイル
のローテーションは100MB毎に行われ、閾値の変更は不可
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Amazon Aurora AuditログをAmazon CloudWatch
Logsで管理
DDL
DML
Query
DCL
Connect
Create event string
Create event string
Create event string
Create event string
Create event string
Amazon
CloudWatch Logs
Amazon AuroraのAudit logをCloudWatch
Logsに直接転送可能
Filter Patternを設定しMetricsを作成する
ことが可能なため、CloudWatchを利用した
アラートの発報も可能
事前にAmazon Auroraに対して、IAM Role
の設定が必要
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Load Data From S3
• S3バケットに保存されたデータを直接Auroraにインポート可
能
– テキスト形式(LOAD DATA FROM S3)・XML形式(LOAD XML FROM S3)
– LOAD DATA INFILEとほぼ同様のオプションをサポート (圧縮形式のデータは現在
未サポート)
– Manifestによる一括ロードにも対応 (Version 1.11以降)
<row column1="value1" column2="value2" />
<row column1="value1" column2="value2" />
<row>
<column1>value1</column1>
<column2>value2</column2>
</row>
<row>
<field name="column1">value1</field>
<field name="column2">value2</field>
</row>
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Export Data into S3
• S3バケットにデータを直接Auroraエクスポート可能
– LOAD DATA FROM S3で利用できるManifestファイルを生成可能
– 1ファイルは最大6GBずつ分割される
• 25GBを超えるようなデータをexportする場合は、複数のSQLに分割して
exportする領域をずらして実行する事を推薦
SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3://bucket_name/prefix’
FIELDS TERMINATED BY ',’
LINES TERMINATED BY '¥n’
MANIFEST ON
OVERWRITE ON;
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拡張モニタリング
50+ system/OS metrics | sorted process list view | 1–60 sec granularity
alarms on specific metrics | egress to Amazon CloudWatch Logs | integration with third-party tools
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重要なシステム/OSメトリクスに対応
User
System
Wait
IRQ
Idle
CPU Utilization
Rx per declared ethn
Tx per declared ethn
Network
Num processes
Num interruptible
Num non-interruptible
Num zombie
Processes
Process ID
Process name
VSS
Res
Mem %
consumed
CPU % used
CPU time
Parent ID
Process List
MemTotal
MemFree
Buffers
Cached
SwapCached
Active
Inactive
SwapTotal
SwapFree
Dirty
Writeback
Mapped
Slab
Memory
TPS
Blk_read
Blk_wrtn
read_kb
read_IOs
read_size
write_kb
write_IOs
write_size
avg_rw_size
avg_queue_len
Device IO
Free
capacity
Used
% Used
File System
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拡張モニタリング
• CloudWatch Logsにメトリクスを送信出来る
• CloudWtch logs->Lambda->Elasticsearch
Service連携も容易
– Kibanaを使って可視化も可能 (Kibanaはインストール済)
– アプリケーションやクエリの種類に応じたメトリクスも取得す
れば、アプリケーション・DBサーバメトリクス・クエリのパ
フォーマンスを一箇所で閲覧可能
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Lab mode
• 今後提供予定の機能を試すことが出来る
– DBパラメータグループ aurora_lab_mode 変数で設定可能
– 開発中の機能なので本番適用ではなく検証目的でお使い下さい
• GAクオリティですが、全てのワークロードで性能が発揮出来るか検証を行っている段
階です
– フィードバックをお待ちしています!
• 現在ご提供中
– Lock compression
• ロックマネージャーが利用するメモリを最大66%削減
• OOMを起こさず、更に多くの行ロックを同時に取得することが可能に
– Fast DDL
• nullableカラムをテーブルの最後に追加する場合にデータ件数によらず高速に変更が行
なえます
• http://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/AuroraMySQL.Managing.h
tml#AuroraMySQL.Managing.FastDDL
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Lab mode
• 現在ご提供中
– Hash Join
• equijoinクエリを高速化するためにAuroraのオプティマイザは、
hash joinの使用を自動的に決定
• クエリプランで強制的に使用することも可能
• 内部テストでは、R3.8xlargeインスタンスでコールド・バッ
ファー・プールを利用したケースで最大8.2xの性能向上が見られた
– Batched Scan
• インメモリークエリで最大1.8xの性能向上が見られた
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/AuroraMySQL.Updates.LabModeFeatures.html
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Amazon Auroraマイグレーションオプション
Source database From where Recommended option
RDS
EC2, オンプレミス
EC2, オンプレミス, RDS
コンソールベースの自動ス
ナップショットインテグレー
ションとbinlogを用いたレプリ
ケーション
S3を用いたバイナリス
ナップショットインテグ
レーションとbinlogを用
いたレプリケーション
SCTを用いたスキーマ変
換とDMSを用いたデータ
変換
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まとめ
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Amazon Aurora
• クラウド時代にAmazonが再設計したRDBMS
– MySQL5.6/5.7と互換があり既存の資産を活かしやすい
• 高いクエリ実行並列度・データサイズが大きい環境で性
能を発揮
– Amazon Auroraはコネクション数やテーブル数が多い環境で優位性を発揮
• 高可用性・高速なフェイルオーバ・PITRを実現するた
めの多くのチャレンジ
– Log Structured Storage
– SOA
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参考資料
• 更新情報について
– https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide
/AuroraMySQL.Updates.html
• Amazon Aurora MySQL 2.0 Database Engine Updates
• Amazon Aurora MySQL 1.1 Database Engine Updates
• MySQL Bugs Fixed by Amazon Aurora MySQL Database Engine
Updates
• Lab. Modeについて
– https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide
/AuroraMySQL.Updates.LabModeFeatures.html
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参考資料
• Amazon Aurora MySQL詳細
– https://aws-ref.s3.amazonaws.com/aurora/Amazon+Aurora.pdf
• Amazon Aurora SIGMOD論文(英語)
– http://www.allthingsdistributed.com/files/p1041-verbitski.pdf
• Amazon Auroraストレージエンジン
– http://aws.typepad.com/sajp/2017/02/introducing-the-aurora-storage-engine.html
• Amazon Auroraストレージのquorumに関する実装について
– https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-and-correlated-failure/
– https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-reads-and-mutating-state/
– https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-reducing-costs-using-quorum-sets/
– https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-membership/
• AWS Database Blog (Amazon Aurora)
– https://aws.amazon.com/blogs/database/category/aurora/
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Q&A
• お答えできなかったご質問については
• AWS Japan Blog
「https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/」にて
• 資料公開と併せて、後日掲載します。
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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark
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https://amzn.to/JPWebinar
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  • 2. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 自己紹介 星野 豊 (ほしの ゆたか) • Aurora/RDS (MySQL) Specialist SA 経歴 • 全てオンプレ環境のインフラエンジニア • 全てAWS環境のインフラエンジニア
  • 3. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS Black Belt Online Seminar とは • 「サービス別」「ソリューション別」「業種別」のそれぞれのテーマに分かれて、ア マゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社が主催するオンラインセミナーシリーズで す。 • 質問を投げることができます! • 書き込んだ質問は、主催者にしか見えません • 今後のロードマップに関するご質問は お答えできませんのでご了承下さい Twitter ハッシュタグは以下をご利用ください #awsblackbelt ① 吹き出しをクリック ② 質問を入力 ③ Sendをクリック
  • 4. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 内容についての注意点 • 本資料では2019年4月24日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情 報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。 • 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相 違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 • 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途消 費税をご請求させていただきます。 • AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.
  • 5. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 選択肢 価値 イノベーション
  • 6. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon RDS 様々オープンソースDBとコマーシャルDBの選択肢 RDS プラットフォーム オープンソース コーマーシャル 拡張モニタリング 定期的なメンテナンス ボタン一つでスケール 自動フェイルオーバー バックアップ・リカバリ クロスリージョン・レプリケーション セキュリティ 業界標準の認証・認可 自動的なパッチ適用 クラウドネイティブ
  • 7. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora… オープンソースデータベースのコスト効率でエンタープライ ズデータベースを利用可能 データベースをマネージド サービスで Amazon Aurora コマーシャルデータベースの性能 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果 MySQL, PostgreSQLと互換性がある 利用した分だけお支払い
  • 8. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora innovations Re-imagining databases for the cloud 自動化されたタスク – 完全マネージド・サービス スケールアウト, 分散, マルチテナントデザイン AWSサービスを活用したサービスオリエンテッドアーキ テクチャ
  • 9. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Leveraging AWS services AWS Lambdaイベントを stored procedures/triggers から実行 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)デー タをロード, S3を利用した バックアップデータの保存、 リストア Lambda function Amazon S3 AWS Identity and Access Management Amazon CloudWatch AWS Identity and Access Management (IAM) rolesを利用 してデータベースユーザの認証 システムメトリックスやログを CloudWatchへアップロード
  • 10. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 0 50 100 150 200 250 Max write throughput – up 100% (K) 0 200 400 600 800 Max read throughput – up 42% (K) Launched with R3.8xl 32 cores, 256GB memory Now support R4.16xl 64 cores, 512GB memory R5.24xl coming soon 96 cores, 768GB memory 多くのパフォーマンス最適化に加えて、HWプラットフォームもアップグレード Performance improvement over time Aurora MySQL – 2015-2018
  • 11. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Auroraのストレージ • SSDを利用したシームレスにスケールするスト レージ – 10GBから64TBまでシームレスに自動でスケールアップ – 実際に使った分だけ課金 – Peer-to-peer gossipレプリケーション • 標準で高可用性を実現 – 3AZに6つのデータのコピーを作成 – 2つのディスクが利用不能でも読み書き可能 • 万が一1つのAZが利用不能になっても3本で読み書き可 能な状態で稼働 – 3つのディスクが利用不能でも読み込みは可能 • Log structured Storage – redo logを複数の小さなセグメントに分割 – Log pageによってData pageを作成 SQL Transactions AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching Amazon S3
  • 12. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora I/O profile MySQL with Replica Amazon Aurora EBS mirrorEBS mirror AZ 1 AZ 2 EBS Amazon Elastic Block Store (EBS) Primary Instance Replica Instance 1 2 3 4 5 Amazon S3 MySQL I/O profile for 30 min Sysbench run 780K transactions 7,388K I/Os per million txns (excludes mirroring, standby) Average 7.4 I/Os per transaction AZ 1 AZ 3 Primary Instance AZ 2 Replica Instance ASYNC 4/6 QUORUM Distributed writes Replica Instance Amazon S3 Aurora IO profile for 30 min Sysbench run 27,378K transactions – 35X MORE 0.95 I/Os per transaction (6X amplification) – 7.7X LESS Binlog Data Double-writeLog From files
  • 13. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ストレージノードクラスタ • Protection Group毎に6つのストレージノードを使用 • 各ログレコードはLog Sequence Number(LSN)を持っており 不足・重複しているレコードを判別可能 • 不足している場合はストレージノード間でgossip protocolを利用し補完を行う
  • 14. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ディスク障害検知と修復 • 2つのコピーに障害が起こっても、読み書きに影響は無い • 3つのコピーに障害が発生しても読み込みは可能 • 自動検知、修復 SQL Transaction AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching SQL Transactio n AZ 1 AZ 2 AZ 3 Caching 読み書き可能読み込み可能
  • 15. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. クォーラムモデル • レプリケーション管理のためのクォーラムのルール 1. Vr + Vw > V (読み込みクォーラム(Vr)、書き込みクォーラム(Vw)が、 少なくとも1つ共通のコピーを保持) 2. Vw > V/2 (書き込みクォーラムは、過半数のコピーを保持) V (コピーの数) Vw (書き込みクォーラム) Vr (読み込みクォーラム) 1 1 1 2 2 1 3 2 2 4 3 2 5 3 3 6 4 3 7 4 4
  • 16. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. V (コピーの数) Vw (書き込みクォーラム) Vr (読み込みクォーラム) 1 1 1 2 2 1 3 2 2 4 3 2 5 3 3 6 4 3 7 4 4 Amazon Aurora におけるクォーラムモデル クォーラムモデル • レプリケーション管理のためのクォーラムのルール 1. Vr + Vw > V (読み込みクォーラム(Vr)、書き込みクォーラム(Vw)が、 少なくとも1つ共通のコピーを保持) 2. Vw > V/2 (書き込みクォーラムは、過半数のコピーを保持)
  • 17. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. なぜ6つのコピーが必要なのか?  AWS は大規模環境  AZ障害は影響範囲が広域  AZ + 1の障害(二重障害)を許容し、 修復する必要がある  3つのAZの場合、6つのコピーが必 要 AZ 1 AZ 2 AZ 3 Quorum break on AZ failure 2/3 read 2/3 write AZ 1 AZ 2 AZ 3 Quorum survives AZ failure 3/6 read 4/6 write 2/3 クォーラム 4/6 クォーラム time time
  • 18. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. メンバーシップチェンジ  ほとんどのシステムは、メン バーシップの変更にコンセン サスを使用しますがジッタと ストールを引き起こす  Auroraはクォーラムセットと エポックを使用  停止なしのAZ + 1のフォール トトレランス、積極的に障害 を 検出可能 A B C D E F A B C D E F A B C D E G A B C D E F A B C D E G Epoch 1: 全てのノードがHealthy Epoch 2:ノードFは疑わしい状態と認識され ると、第2のクォーラムグループがノードGを 用いて作成され、両方のクォーラムがアクティ ブ Epoch 3:ノードFはunhealthyであること が確認されます。ノードGを持つ新しい クォーラムグループがアクティブになる
  • 19. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. クオーラムの効率化 • ほとんどのクォーラムベー スのシステムでは読み込み にコストがかかる • Auroraはどのノードが最新 でレイテンシが少ないかの 情報を持っている • リードクォーラムは、 修理やクラッシュリカバリ に必要 LSN N LSN N LSN N-1 LSN N LSN N-1 LSN N LSN N LSN N LSN N-1 LSN N LSN N-1 LSN N 各データブロックに対して、クォー ラムグループ内の少なくとも4つの ノードが最新のデータを持つ これら4つのノードのいずれかから読 み取ると、最新のデータが返される
  • 20. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. コストを抑えるための工夫 • 6つのコピーは全て同一ではない  3 つのフルセグメント:データページとロ グレコード  3つのテールセグメント:ログレコードのみ • 6つのコピーが必要だが、物理ス トレージとして必要な容量は、 6倍ではなく、3倍より少し多い程 度 データページ フルセグメント テールセグメント ログレコード ※ ストレージ料金は、実際に使った容量のみ(3倍〜6倍になるわけではない)
  • 21. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. レプリケーション Aurora Master 30% Read 70% Write Aurora Replica 100% New Reads Shared Multi-AZ Storage MySQL Master 30% Read 70% Write MySQL Replica 30% New Reads 70% Write シングルスレッド でBinlog適用 Data Volume Data Volume MySQL read scaling • レプリケーションにはbinlog / relay logが必要 • レプリケーションはマスターへ負荷がかかる • レプリケーション遅延が増加していくケースが ある • フェイルオーバでデータロスの可能性がある PAGE CACHE UPDATE
  • 22. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. • アクティブなスレッドに複数のコネクションを収容 • Kernel空間の epoll() がラッチフリーキューにコネクションをアサイン • スレッドプールの数は動的に調整される • r3.8xlインスタンスのAmazon Auroraで5,000同時コネクションを扱える • Standard MySQL – コネクション毎に1 • コネクション数に応じてスケールしない • MySQL EE – スレッドプール毎にコネクションをアサイン • しきい値を慎重に設定する必要がある CLIENTCONNECTION CLIENTCONNECTION LATCH FREE TASK QUEUE epoll() MYSQL THREAD MODEL AURORA THREAD MODEL アダプティブスレッドプール
  • 23. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora lock management MySQL lock manager Aurora lock manager Scan Delete Insert Scan Scan Delete Scan Insert Insert Delete Insert Scan MySQLと同じロックセマンティクス ロックチェーンへの同時アクセス 個々のロックチェーン内の複数のスキャナ ロックフリーデッドロック検出 多くの同時セッションをサポートする、高い更新スループット
  • 24. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 高速でより予測可能なフェイルオーバー時間 App runningFailure detection DNS propagation Recovery Recovery DB failure MYSQL App running Failure detection DNS propagation Recovery DB failure AURORA WITH MARIADB DRIVER 1 5 - 2 0 s e c 3 - 2 0 s e c
  • 25. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Streaming snapshotとPITR • Amazon Auroraでは各セグメント毎にAmazon S3 へ継続的に増分バックアップを取得している – Backup retention periodでバックアップを残す期間を指定可能 • Amazon Auroraが使用しているディスクの仕組み によりパフォーマンスへ影響を与えない • PITRで5分前からBackup Retention Periodまでの 任意の位置に秒単位で復元可能
  • 26. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. SQLによるフェイルオーバのテスト SQLによりノード・ディスク・ネットワーク障害をシミュレーション可能 • データベースノードのクラッシュをシミュレート: ALTER SYSTEM CRASH [{INSTANCE | DISPATCHER | NODE}] • レプリケーション障害をシミュレート: ALTER SYSTEM SIMULATE percentage_of_failure PERCENT READ REPLICA FAILURE [ TO ALL | TO "replica name" ] FOR INTERVAL quantity [ YEAR | QUARTER | MONTH | WEEK| DAY | HOUR | MINUTE | SECOND ]; • 他にも – ディスク障害をシミュレート – ディスクコンジェスションをシミュレート
  • 27. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 新機能
  • 28. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Global Transaction ID support • Aurora MySQL 2.04以降で対応 – レプリケーションソース・ターゲットとして利用可能 – 設定方法などの詳細はドキュメントを参照 • 新規パラメータ – gtid_mode (Management Consoleではgtid-mode) – enforce_gtid_consistency https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/mysql-replication-gtid.html CALL mysql.rds_set_external_master_with_auto_position ( host_name , host_port , replication_user_name , replication_user_password , ssl_encryption );
  • 29. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora backup billing • Amazon CloudWatchで、継続バックアップとスナップ ショットで使用している容量を確認可能に(Aurora DB クラ スターごとに個別に計算される) – BackupRetentionPeriodStorageUsed: 継続的バックアップの保存に使用 されているバックアップストレージの量。クラスターボリュームのサイズと、 保存期間中に行った変更の量によって変化する • クラスターサイズが 100 GiB で、保存期間が 2 日間である場合、 BackRetentionPeriodStorageUsed の最大値は 200 (100 GiB + 100 GiB) となりま す – SnapshotStorageUsed: 手動スナップショットを保存するために使用されて いるバックアップストレージの量。保存期間内に作成された手動スナップ ショットや自動スナップショットは、バックアップストレージ量にカウントさ れない • 保存期間外のスナップショットが 1 つあり、このスナップショットを作成した時点の クラスターのボリュームサイズが 100 GiB であった場合、SnapshotStorageUsed の 値は 100 です https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/documentdb/latest/developerguide/backup-restore.understanding-storage.html
  • 30. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora backup billing – TotalBackupStorageBilled: BackupRetentionPeriodStorageUsed と SnapshotStorageUs ed の合計から、1 日のクラスターボリュームのサイズと等しい バックアップストレージの量を引いた値 • データベースサイズが 100 GiB、保存期間が 1 日で、保存期間外 のスナップショットが 1 つある場合、 TotalBackupStorageBilled は 100 (100 GiB + 100 GiB - 100 GiB) となります https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/documentdb/latest/developerguide/backup-restore.understanding-storage.html
  • 31. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 起動バージョン・バージョンアップ対象の指定方法改善 • Aurora MySQL 1.19, 2.03.2以上にバージョン アップを行う場合、ターゲットバージョンを指定可 能に – Aurora MySQLクラスタ起動時にも指定可能 – バージョンアップグレードがPending Maintenance Actionではな くModifyDBInstanceでEngineVersion指定に – 例: --engine-version 5.7.mysql_aurora.2.03.2 or 5.6.mysql_aurora.1.19.0
  • 32. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Custom Endpoints • Auroraクラスター内の、どのインスタンスを含めるかをユーザが指定可能なエン ドポイントが作成可能 • オンラインクエリ用のリードレプリカと分析クエリ用のリードレプリカを分離する ことが可能に • Readerだけを追加/Writerも含めて追加可能が選択可能 • 明示的に指定したノードだけを追加や新規起動ノードを自動で追加するなどオプションがある
  • 33. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Global Database • 通常1秒未満の低レイテンシなレプリケーションと、通常1分以内の高速なフェールオーバーが可能 – ソースDBクラスタにパフォーマンス影響を与えない • Binlogを利用せず、Auroraストレージレベルでクラスタ間のレプリケーションを行う – レプリケーション先には書き込みはできない • 2019/4時点の対応リージョン – バージニア北部 / オハイオ / オレゴン / アイルランド MR R REGION 1 AZ 1 AZ 2 AZ 3 SHARED STORAGE R AZ 1 AZ 2 AZ 3 SHARED STORAGE REPLICATION FLEET REPLICATION FLEET REGION 2
  • 34. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Aurora Serverless • 不可の少ないアプリケーション(例: アクセスの少 ないブログサイト) • 可変負荷のアプリケーション - 予測が困難な活動の ピーク(ニュースサイトなど) • 夜間または週末に必要とされない開発データベース またはテストデータベース • マルチテナントSaaSアプリケーションの統合基盤
  • 35. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Serverless Endpoint Provisioning • Aurora Serverless: – Auroraストレージボリュームを作成 – アプリケーション接続のためのVPC内の プロキシエンドポイントの作成 – プロキシの背後にネットワークロードバ ランサを構成 – リクエストルータを初期化してデータ ベーストラフィックをルーティングする – 初期容量を確保 DATABASE STORAGE APPLICATION CUSTOMER VPC VPC PROXY ENDPOINTS VPC ENDPOINTS NETWORK LOAD BALANCER REQUEST ROUTERS INITIAL CAPACITY
  • 36. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. REQUEST ROUTER スケールアップ・ダウン • Auroraはデータベース(CPU、メモリ、 接続)のアプリケーション負荷を監視 • スケーリングのしきい値に達すると、イ ンスタンスが自動的にスケールアップま たはスケールダウン • スケーリング操作はアプリケーションに 透過的。接続とセッションの状態は新し いインスタンスに転送される • スケーリングの最小および最大値を設定 可能 DATABASE STORAGE CURRENT INSTANCE WARM POOL NEW INSTANCE PROXY ENDPOINT APPLICATION
  • 37. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 0からスケール • 必要に応じて、ユーザー定義の非アク ティブ期間が経過するとインスタンスが 削除される • データベースが停止している間は、スト レージの支払いのみ • データベースへのリクエストによりプロ ビジョニング • バッファキャッシュをコピーする実行中 のサーバーがないため、0へのスケーリ ングはより高価なオペレーションです WARM POOL INSTANCE DATABASE STORAGE REQUEST ROUTER APPLICATION PROXY ENDPOINT
  • 38. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 負荷に応じたスケールアップ・ダウン 1 2 4 8 16 32 64 128 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324 343 362 381 400 419 438 457 476 495 514 533 552 571 590 609 628 647 666 685 704 723 TPS ACU SEC
  • 39. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora Serverless Queries Directly from the AWS Management Console (Beta) • Amazon Aurora Serverlessク ラスタに直接マネージメントコ ンソールからクエリを実行可能 – Query Editorへのアクセスは IAMで制御下 • よく利用するクエリを保存可 能 – 履歴機能もあり • 2019/4現在バージニアリー ジョンで利用可能
  • 40. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora Serverless Database with the New Data API (Beta) • Aurora Serverless へのアクセス方法として、 MySQLネイティブプロトコルに加え、 HTTPSエンドポイントおよび AWS SDK か らのアクセスを提供 • AWS Lambda や AWS AppSync から、VPC にアクセスすることなくAuroraを利用可能 • クエリー結果はJSON形式で戻される – 1,000行および1MBが上限 • 同期APIであり、1分以内に完了しない場合は 中断される • 2019/4時点では、バージニア北部でベータ 版として提供
  • 41. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon RDS Data API for serverless applications Millions of IOT/mobile devices Data API fleet API End-point Amazon Aurora Serverless シンプルなwebインターフェース経由でアクセス • どこからでもアクセスできるパブリックエンドポイント • クライアントに特別な設定は不要 • 永続接続は不要 サーバーレスアプリケーション(Lambda) 軽量なアプリケーション(IOT)
  • 42. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Parallel Query Orders of magnitude faster queries OLTPワークロードの分析クエリ • リアルタイムデータの分析 • アドホッククエリに対するETL パイプラインを作らなくて良い • 複数の分析クエリを同時実行 Reduced contention with OLTP workload Parallelism increases with data size
  • 43. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. クエリをストレージノードの数千のCPUに プッシュダウン • Auroraストレージには数千のCPUがある  ストレージ・フリートを使用して問合せ処理をプッ シュダウンおよび並列化する機能を提供  v1: single-table predicates (selections, projections, 200+ SQL functions, case statements, filters) and hash joins  v2: group by, order by, aggregation  データに近い箇所で処理を実行すると、ネットワー クのトラフィックとレイテンシを軽減出来る DATABASE NODE STORAGE NODES PUSH DOWN PREDICATES AGGREGATE RESULTS
  • 44. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データベースクラスタのstop/startサポート • Amazon Auroraで、データベースクラスタのstop/startをサポート • 常にデータベースクラスタを実行する必要がない場合に簡単に手頃な価格で開発やテスト用 にデータベースを使用可能に • データベースクラスタ停止中も、指定された自動バックアップ保持期間内であれば、ポイン トインタイムの復元を実行可能 • データベースクラスタを停止すると、WriterインスタンスとReaderが 停止 • データベースクラスタの停止中に、指定された保持期間内のクラスタストレージ、手動のス ナップショット、およびバックアップストレージに対しては課金されますが、データベース インスタンス時間に対しては課金されない • データベースクラスタは 1 回で最大 7 日まで停止可能。7 日後に自動 的に開始
  • 45. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Deletion Protection • 削除保護フラグを設定可能 • 削除保護が有効な場合、インスタンスの削除リ クエストはブロックされるため、インスタンス の削除リクエスト前に削除保護の無効化が必要 • Auroraの場合、クラスタに存在している最後の インスタンス削除時(クラスタ削除時)に有効
  • 46. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Performance Insights • SQL/User/Host/Wait event毎に実行されたクエリのパフォーマン スを閲覧可能 – データベースのパフォーマンスをクエリレベルでドリルダウンして調査える – API/SDK対応 – CloudWatchにDBLoad/DBLoadCPU/DBLoadNonCPUをパブリッシュ可能 • Aurora MySQL 1.17.3以上から対応 – T2インスタンスファミリー・5.7互換のAurora MySQLは非対応 • 7日間のデータ保存は無料/2年間保持できるプランはインスタンス ファミリー・リージョンによって価格が異なる – https://aws.amazon.com/jp/rds/performance-insights/pricing/
  • 47. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Performance Insights • 注意点 Aurora MySQL performance insightsは以下のパラメータを自動で有効にし ます – performance_schema=1 – performance-schema-consumer-events-waits-current=ON – performance-schema-instrument='wait/%=ON' – performance-schema-consumer-global-instrumentation=ON – performance-schema-consumer-thread-instrumentation=ON • 一般的にパフォーマンススキーマ(P_S)有効化時のように、メモリ利用量 の増加とパフォーマンスへの影響があります • AuroraではP_S有効化時の影響を軽減させる実装を入れていますが影響が 0ではないため、ご注意下さい • performance_schema パラメータの値を変更すると、DB インスタンス の再起動が必要になります
  • 48. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Performance Insights SQL w/ high CPU CPU bottleneck Max vCPU
  • 49. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Backtrack データベースの状態を容量によらず瞬時に特定の時点へ巻き戻す オペミスなどをしてしまった場合に、作業実行前の状態にすぐに巻き戻すことでサービスへの影響 を最小限に抑えることが可能 T0 T1 T2 T0 T1 T2 T3 T4 T3 T4 REWIND TO T1 REWIND TO T3 INVISIBLE INVISIBLE
  • 50. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Backtrack • Target backtrack window – DBクラスタをBacktrackできる時間 • Actual backtrack window – DBクラスタをBacktrackできる実際の時間 – target Backtrack windowよりワークロードにより短くなる可能性がある • Auroraは常に一貫性のある時間にBacktrackする – Backtrackの時間を指定すると、Auroraは自動的に最も近い一貫性のある時間を選択する ため、完了したBacktrackが指定した時刻と正確に一致しない可能性があります • 100万changeレコードにつき、$0.014(東京リージョン)
  • 51. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Backtrack • CloudWatchメトリクス – Backtrack Change Records Creation Rate (Count) • 5分間隔で取得され、この間隔の間に生成されたchangeレコードの量。コスト を試算する際に利用可能 – [Billed] Backtrack Change Records Stored (Count) • 実際にDBクラスタが格納しているchangeレコードの量 – Backtrack Window Actual (Minutes) • Target backtrack windowとActual backtrack windowの間に違いがあるかど うかを表示 – 例えば、Target backtrack windowが2時間(120分)で、このメトリクスで Actual backtrack windowが100分とを示している場合、実際のbacktrack windowはターゲットよりも小さくなる – Backtrack Window Alert (Count) • 特定の期間、 Actual backtrack windowがTarget backtrack windowよりも少 なくなったかを表す
  • 52. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. OOM Avoidance (1.19以降) • システムメモリを監視し、データベースが様々なコンポーネントで使用するメ モリを追跡して、システムのメモリが不足した際にOut of Memoryにならな いようにベストエフォートでパラメータグループで指定したアクションを実行 してOOMを可能な限り回避 – T2インスタンスはデフォルトで有効 – aurora_oom_responseパラメータで設定 • print: 大量のメモリを使用するクエリの出力 • tune: 内部テーブルキャッシュをチューニングして、メモリをシステムに開放 • decline: インスタンスのメモリが不足すると新しいクエリを拒否 • kill_query: インスタンスのメモリが閾値より下がるまでメモリ消費の大きい 順にクエリを強制終了する。DDLは強制終了されない • print, tune: printとtuneのアクションを実行 • tune, decline, kill_query: tune、decline、kill_query"のアクションを実行 https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Troubleshooting.html#CHAP_Troubleshooting.AuroraMySQLOOM
  • 53. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Database cloning • ストレージコストを増やすことなく データベースのコピーを作成 • データをコピーするわけではないため、 クローンの作成はほぼ即座に完了 • データのコピーはオリジナルボリュームと コピー先のボリュームのデータが異なる 場合の書き込み時のみ発生 ユースケース • プロダクションデータを使用したテスト • データベースの再構成 • プロダクションシステムに影響を及ばさずに 分析目的で特定の時点での スナップショットを保存 Production database Clone Clone Clone Dev/test applications Benchmarks Production applications Production applications
  • 54. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Advanced Auditing MariaDB server_audit plugin Aurora native audit support • We can sustain over 500K events/sec Create event string DDL DML Query DCL Connect DDL DML Query DCL Connect Write to File Create event string Create event string Create event string Create event string Create event string Latch-free queue Write to File Write to File Write to File MySQL 5.7 Aurora Audit Off 95K 615K 6.47x Audit On 33K 525K 15.9x Sysbench Select-only Workload on 8xlarge Instance
  • 55. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Advanced Auditing • 注意点 – Aurora advanced auditingのタイムスタンプはUnix timeフォー マットで記録される – イベントは各インスタンス毎に4つのログファイルに記録され、ロ グはシーケンシャルには並んでいない。必要に応じてファイルの 結合やタイムスタンプやquery_idを使用してソートを行う • Unixをお使いの場合の例 cat audit.log.* | sort -t”,” -k1,1 –k6,6 – ファイル数はDBインスタンスサイズに応じて変化しますファイル のローテーションは100MB毎に行われ、閾値の変更は不可
  • 56. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora AuditログをAmazon CloudWatch Logsで管理 DDL DML Query DCL Connect Create event string Create event string Create event string Create event string Create event string Amazon CloudWatch Logs Amazon AuroraのAudit logをCloudWatch Logsに直接転送可能 Filter Patternを設定しMetricsを作成する ことが可能なため、CloudWatchを利用した アラートの発報も可能 事前にAmazon Auroraに対して、IAM Role の設定が必要
  • 57. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Load Data From S3 • S3バケットに保存されたデータを直接Auroraにインポート可 能 – テキスト形式(LOAD DATA FROM S3)・XML形式(LOAD XML FROM S3) – LOAD DATA INFILEとほぼ同様のオプションをサポート (圧縮形式のデータは現在 未サポート) – Manifestによる一括ロードにも対応 (Version 1.11以降) <row column1="value1" column2="value2" /> <row column1="value1" column2="value2" /> <row> <column1>value1</column1> <column2>value2</column2> </row> <row> <field name="column1">value1</field> <field name="column2">value2</field> </row>
  • 58. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Export Data into S3 • S3バケットにデータを直接Auroraエクスポート可能 – LOAD DATA FROM S3で利用できるManifestファイルを生成可能 – 1ファイルは最大6GBずつ分割される • 25GBを超えるようなデータをexportする場合は、複数のSQLに分割して exportする領域をずらして実行する事を推薦 SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3://bucket_name/prefix’ FIELDS TERMINATED BY ',’ LINES TERMINATED BY '¥n’ MANIFEST ON OVERWRITE ON;
  • 59. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 拡張モニタリング 50+ system/OS metrics | sorted process list view | 1–60 sec granularity alarms on specific metrics | egress to Amazon CloudWatch Logs | integration with third-party tools
  • 60. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 重要なシステム/OSメトリクスに対応 User System Wait IRQ Idle CPU Utilization Rx per declared ethn Tx per declared ethn Network Num processes Num interruptible Num non-interruptible Num zombie Processes Process ID Process name VSS Res Mem % consumed CPU % used CPU time Parent ID Process List MemTotal MemFree Buffers Cached SwapCached Active Inactive SwapTotal SwapFree Dirty Writeback Mapped Slab Memory TPS Blk_read Blk_wrtn read_kb read_IOs read_size write_kb write_IOs write_size avg_rw_size avg_queue_len Device IO Free capacity Used % Used File System
  • 61. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 拡張モニタリング • CloudWatch Logsにメトリクスを送信出来る • CloudWtch logs->Lambda->Elasticsearch Service連携も容易 – Kibanaを使って可視化も可能 (Kibanaはインストール済) – アプリケーションやクエリの種類に応じたメトリクスも取得す れば、アプリケーション・DBサーバメトリクス・クエリのパ フォーマンスを一箇所で閲覧可能
  • 62. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Lab mode • 今後提供予定の機能を試すことが出来る – DBパラメータグループ aurora_lab_mode 変数で設定可能 – 開発中の機能なので本番適用ではなく検証目的でお使い下さい • GAクオリティですが、全てのワークロードで性能が発揮出来るか検証を行っている段 階です – フィードバックをお待ちしています! • 現在ご提供中 – Lock compression • ロックマネージャーが利用するメモリを最大66%削減 • OOMを起こさず、更に多くの行ロックを同時に取得することが可能に – Fast DDL • nullableカラムをテーブルの最後に追加する場合にデータ件数によらず高速に変更が行 なえます • http://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/AuroraMySQL.Managing.h tml#AuroraMySQL.Managing.FastDDL
  • 63. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Lab mode • 現在ご提供中 – Hash Join • equijoinクエリを高速化するためにAuroraのオプティマイザは、 hash joinの使用を自動的に決定 • クエリプランで強制的に使用することも可能 • 内部テストでは、R3.8xlargeインスタンスでコールド・バッ ファー・プールを利用したケースで最大8.2xの性能向上が見られた – Batched Scan • インメモリークエリで最大1.8xの性能向上が見られた https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/AuroraMySQL.Updates.LabModeFeatures.html
  • 64. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Auroraマイグレーションオプション Source database From where Recommended option RDS EC2, オンプレミス EC2, オンプレミス, RDS コンソールベースの自動ス ナップショットインテグレー ションとbinlogを用いたレプリ ケーション S3を用いたバイナリス ナップショットインテグ レーションとbinlogを用 いたレプリケーション SCTを用いたスキーマ変 換とDMSを用いたデータ 変換
  • 65. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. まとめ
  • 66. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Aurora • クラウド時代にAmazonが再設計したRDBMS – MySQL5.6/5.7と互換があり既存の資産を活かしやすい • 高いクエリ実行並列度・データサイズが大きい環境で性 能を発揮 – Amazon Auroraはコネクション数やテーブル数が多い環境で優位性を発揮 • 高可用性・高速なフェイルオーバ・PITRを実現するた めの多くのチャレンジ – Log Structured Storage – SOA
  • 67. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 参考資料 • 更新情報について – https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide /AuroraMySQL.Updates.html • Amazon Aurora MySQL 2.0 Database Engine Updates • Amazon Aurora MySQL 1.1 Database Engine Updates • MySQL Bugs Fixed by Amazon Aurora MySQL Database Engine Updates • Lab. Modeについて – https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide /AuroraMySQL.Updates.LabModeFeatures.html
  • 68. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 参考資料 • Amazon Aurora MySQL詳細 – https://aws-ref.s3.amazonaws.com/aurora/Amazon+Aurora.pdf • Amazon Aurora SIGMOD論文(英語) – http://www.allthingsdistributed.com/files/p1041-verbitski.pdf • Amazon Auroraストレージエンジン – http://aws.typepad.com/sajp/2017/02/introducing-the-aurora-storage-engine.html • Amazon Auroraストレージのquorumに関する実装について – https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-and-correlated-failure/ – https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-reads-and-mutating-state/ – https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-reducing-costs-using-quorum-sets/ – https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-aurora-under-the-hood-quorum-membership/ • AWS Database Blog (Amazon Aurora) – https://aws.amazon.com/blogs/database/category/aurora/
  • 69. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Q&A • お答えできなかったご質問については • AWS Japan Blog 「https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/」にて • 資料公開と併せて、後日掲載します。
  • 70. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark AWS 公式 Webinar https://amzn.to/JPWebinar 過去資料 https://amzn.to/JPArchive ご視聴ありがとうございました