[MANABIYA] 20180323 Amazon Aurora with PostgreSQL Compatibility

, , . . .© 2018 Amazon Web Services Inc or its Affiliates All rights reserved
 Daichi Egawa, Solutions Architect
 Amazon Web Services Japan K.K.
 2018.3.23

 Introduction to
 Amazon Aurora with
 PostgreSQL Compatibility

内容についての注意点

本資料では 2018 年 3 月 23 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

Agenda
AWS のデータベースサービス
Amazon Aurora とその特徴
 アーキテクチャ
 パフォーマンス
 管理・運用
 移行
まとめ

AWS のサービス群
ネットワークアナリティクスコンピュート
ストレージ & 配信
開発ツール管理ツールセキュリティ
アプリケーションサービス
モバイルサービスデータベースエンタープライズアプリ
S3 CloudFront EFS Glacier
Storage
Gateway
API
Gateway
AppStream
CloudSearc
h
Elastic
Transcoder
SES SQS SWF
Device
Farm
Mobile
Analytics
Cognito SNS RDS DynamoDB
ElastiCach
e
RedShift WorkSpaces WorkDocs WorkMail
Lambda
EC2 Container
Service
Elastic
Beanstalk
EC2 VPC
Direct
Connect
Route 53 EMR
Data
Pipeline
Kinesis
Machine
Learning
Elastic Load
Balancing
QuickSight
Elasticsearch
Service
CodeCommit CodeDeploy
CodePipelin
e
CloudWatch
Cloud
Formation
CloudTrail Config OpsWorks
Service
Catalog
Identity &
Access
Management
Directory
Service
Trusted
Advisor
Cloud HSM
Key
Management
Service
Web App
Firewall
SnowballDMS
IOT
IoT
Hubs
Mobile
Hub
CodeBuild
Athena
AI
Lex
Machine
Learning
Polly Rekognition
GameLift
ゲーム
Pinpoint
Step
Functions
Amazon Relational Database Services
移行

フルマネージドな
リレーショナルデータベース
シンプルかつ迅速にスケール
高速、安定したパフォーマンス
低コスト、従量課金
Amazon
RDS
Amazon RDS 概要
Amazon Aurora

オンプレミス On EC2 RDS
リレーショナルデータベースの
デプロイメントモデル

データベース管理のフルマネージド化による
運用負荷の軽減
Power, HVAC, net
Rack & stack
Server maintenance
OS patches
DB s/w patches
Database backups
Scaling
High availability
DB s/w installs
OS installation
App optimization
Power, HVAC, net
Rack & stack
Server maintenance
OS patches
DB s/w patches
Database backups
Scaling
High availability
DB s/w installs
OS installation
App optimization
Power, HVAC, net
Rack & stack
Server maintenance
OS patches
DB s/w patches
Database backups
Scaling
High availability
DB s/w installs
OS installation
App optimization
オンプレミス On EC2 RDS
お客様

データベース管理者（ DBA ）は
より付加価値の高い仕事に集中できる
 これまでの DBA

バックアップスクリプトの作成、
仕掛け

障害時のフェイルオーバー運用、
障害サーバーの再構築

パッチ適用やスケールのための
メンテナンス作業

各種ログ・メトリクスの可視化、
アラート設定

ハードウェア、ソフトウェアの
保守切れによるマイグレーション
 これからの DBA

各データベースエンジンの特性を
理解して、パフォーマンスを
チューニング

ログ・メトリクスからボトルネッ
クを特定、解消

新しい施策に向けた検証や
ベンチマーク

データベースを中心とした
全体的なシステムアーキテクト

Amazon Aurora とは

リレーショナルデータベースをもう一度考える
 今、データベースを再度実装するならどうするか？
Ø スタックの分割
Ø 以下のようなことを実装 :
ü スケールアウト
ü セルフヒーリング
ü 分散サービスの活用


Amazon Aurora

特徴 (http://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/)
• PostgreSQL9.6, MySQL5.6/5.7 との互換性
• 3AZ に 6 本のディスクに書き込み 2 本のディスク
障害では Read/Write 可能。 3 本のディスク障
害でも Read 可能
• キャシュとログを Aurora プロセスから分離するこ
とで Aurora プロセスのリスタートでもキャッ
シュが残る
• レプリケーション遅延は 10-20ms 程
• 64TB までディスクがシームレスにスケールする

価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/pricing/)
• 選択したインスタンスタイプ
• 実際に利用したディスク容量 ( プロビジョニング
Amazon がクラウド時代に再設計したデータベース

PostgreSQL For Aurora
2017/10/24 GA リリース！ (Virginia, Ohio, Oregon, Ireland)
2017/11/22 Region Expansion(Canada , Frankfurt, Sydney,Mumbai)
2018/2/8 Region Expansion(Tokyo)
2018/3/14 Region Expansion(Singapore, London)

低コストPostgreSQL 9.6 互換ハイパフォーマンススケーラブル、
堅牢かつセキュア
スナップショット経由で
RDS for PostgreSQL か
ら移行可能
Amazon Aurora with PostgreSQL CompatiblityAmazon Aurora with PostgreSQL Compatiblity

PostgreSQL Compatibility
PostgreSQL-compatible edition を選択可能に

PostgreSQL Compatibility
PostgreSQL 9.6 との互換性
Ø SQL
Ø クライアントアプリケーション (psql, pg_dump など )
Ø プロシージャ (PL/pgSQL など )
RDS for PostgreSQL で利用可能な拡張モジュールを利用可能
Ø 例 )PL/pgSQL, pgcypto, PostGIS, pg_hint_plan, orafce など
※ その他のモジュールについては以下のドキュメントを参照くださ
い
 http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_
RDS for PostgreSQL のスナップショットから移行可能

アーキテクチャ

Service Oriented Architecture
ログとストレージレイヤを
シームレスにスケールする
ストレージサービスに移動

EC2, VPC, DynamoDB, SWF,
Route 53 などの AWS サービス
を管理コンポーネントに採用

Amazon S3 を利用して
99.999999999% の耐久性で
ストリーミングバックアップ
Amazon
DynamoDB
Amazon SWF
Amazon Route 53
Logging + StorageLogging + Storage
SQLSQL
TransactionsTransactions
CachingCaching
Amazon S3
Amazon RDS
Data Plane Control Plane

キャッシュレイヤの分離
 キャッシュレイヤは通常、データベース
プロセス内にある – データベースが
ダウンした場合、消去される

 キャッシュをデータベースプロセス外に
移動

 データベースプロセスのリスタートが発
生してもキャッシュが残った状態を
維持可能

 サービスにすぐデータベースを戻すこと
が出来る

 高速なクラッシュリカバリ + 保持可能な
キャッシュ = DB 障害から高速に復
帰可能
SQLSQL
CachingCaching
SQLSQL
CachingCaching
SQLSQL
CachingCaching
キャッシュプロセスを DB プロセス外におくことで
DB プロセスの再起動でもキャッシュが残る

Aurora を構成するコンポーネント
詳細： http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.Overview.html

Aurora を構成するコンポーネント
DB クラスター
Ø Amazon Aurora の管理単位
Ø プライマリインスタンス、レプリカ、クラスターボリュームの総称
プライマリインスタンス (Writer)
Ø 読み込み、書き込みを行うマスターインスタンス
Aurora レプリカ (Reader)
Ø 読み込みをスケールアウトさせるレプリカ (15 台まで作成可能 )
 クラスターボリューム (Amazon Aurora ストレージ ) ( 詳細は後述 )
Ø 3 つの AZ 間でレプリケートされる仮想ボリューム
Ø プライマリインスタンスもレプリカも同じクラスターボリュームを利
用

Aurora エンドポイント
 以下の 3 種類のエンドポイントが利用可能
Ø クラスターエンドポイント：常にプライマリインスタンスを指すエンドポイ
ント
Ø リーダーエンドポイント ( 読み込みエンドポイント ) ：レプリカに接続す
る単一のエンドポイント
Ø インスタンスエンドポイント：各インスタンスごとのエンドポイント

クラスタエンドポイント
Availability Zone A Availability Zone B
VPC subnet VPC subnet
Aurora Writer Aurora Reader
クラスタエンドポイントクラスタエンドポイント
各 Aurora ノードは個別
にエンドポイント ( イ
ンスタンスエンドポイ
ント ) を持っている

クラスターエンドポイン
トは、その時アクティ
ブな Aurora Writer
ノードの CNAME

Write

フェイルオーバが発生
すると、 Aurora ノー
ドの昇格が行われ、
クラスタエンドポイ
ントの指し先が変わ
る
Availability Zone A Availability Zone B
Aurora Writer Aurora Writer
クラスタエンドポイントクラスタエンドポイント
Write
クラスタエンドポイント

リーダーエンドポイント
クラスタ内の Reader に
ラウンドロビンで接
続

常に Reader に接続され
るが、 Reader が 1 イ
ンスタンスもいなく
なった場合は Writer
に接続

Reader の追加・削除は
自動で行われるAvailability Zone A Availability Zone B
Aurora Reader Aurora Reader
リーダエンドポイントリーダエンドポイント
Read
Aurora Writer
Amazon Aurora cluster 内の Reader に単一のエンドポイントを提供

Aurora 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
 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
 クォーラムシステムの採用
 継続的に S3 へ増分バック
SQLSQL
AZ 1 AZ 2 AZ 3
CachingCaching
Amazon S3

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
SQLSQL
TransactionTransaction
AZ 1 AZ 2 AZ 3
CachingCaching
SQLSQL
TransactionTransaction
AZ 1 AZ 2 AZ 3
CachingCaching
読み書き可能読み込み可能

セキュリティ
 データの暗号化
 AES-256 ( ハードウエア支援 )
 ディスクと Amazon S3 に置かれている全ブロックを暗号化
 AWS KMS を利用したキー管理

 SSL を利用したデータ通信の保護

 標準で Amazon VPC を使ったネットワークの分離

 ノードへ直接アクセスは不可能

 業界標準のセキュリティとデータ保護の認証をサポート
StorageStorage
SQLSQL
CachingCaching
Amazon S3
ApplicationApplication
詳細：

レプリケーション

可用性

データベースノードに不具合が発生す
ると、自動的に検知され置換


不具合が発生したプロセスは自動的に
検知され、再起動


フェイルオーバーの必要がある場合、
レプリカは自動的にプライマリへ昇格


フェイルオーバー順を指定可能
AZ 1 AZ 3AZ 2
Primary
Node
Primary
Node
Primary
Node
Primary
Node
Primary
Database
Node
Primary
Database
Node
Primary
Node
Primary
Node
Primary
Node
Primary
NodeRead ReplicaRead Replica
Primary
Node
Primary
Node
Primary
Node
Primary
NodeRead ReplicaRead ReplicaDatabase and Instance MonDatabase and Instance Mon
パフォーマンス
リードレプリカを利用して、参照のスケールアウトが可能
リーダーエンドポイントを利用して自動的にバランシング
可能

Amazon Aurora Continuous Backup
セグメントスナップショット
ログレコード
リカバリポイント
Segment 1
Segment 2
Segment 3
Time
 各セグメントごとに Amazon S3 へ継続的なスナップショットを並列に取得
 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
 リストア時、並列非同期に適切なセグメントのスナップショットとログを取得し、
ストレージへ適用

高速なデータ修復
既存のデータベース

最後のチェックポイントからログ
を適用していく

 PostgreSQL ではシングルスレッ
ドなため適用完了までの時間が増
加
Amazon Aurora
 Disk read の一環として、オンデ
マンドで redo log の適用を行う


並列、分散、非同期で行われる
Checkpointed DataCheckpointed Data WALWAL
T0 でクラッシュが発生すると
最後のチェックポイントからの
ログを適用する必要がある
T0 T0
T0 でクラッシュが発生すると redo
を並列で分散して非同期でログの適用を行う

高速でより予測可能なフェイルオーバー時間
App
running
App
runningFailure detectionFailure detection DNS propagationDNS propagation
RecoveryRecovery RecoveryRecovery
DB
failure
DB
failure
Amazon RDS for PostgreSQL is good:
failover times of ~60 seconds
Failure detectionFailure detection DNS propagationDNS propagation
RecoveryRecovery
DB
failure
DB
failure
Amazon Aurora is better:
failover times < 30 seconds
1 5 - 2 0 s e c
3 - 1 0 s e c
Replica-Aware App RunningReplica-Aware App Running
App
Running
App
Running

パフォーマンス

ベンチマーク環境
PostgreSQL – Single AZ, no backup Amazon Aurora
EBSEBS EBSEBS EBSEBS
60,000 total IOPS
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Amazon S3
r4.16xlarge database
instance
instance
Storage
Node
Storage
Node
Storage
Node
Storage
Node
Storage
Node
Storage
Node
r4.8xlarge client driverr4.8xlarge client driver
instance
instance
Amazon S3
Amazon RDS
r4.16xlarge
30,000 iops
Amazon Aurora PostgreSQL Performance Benchmarking Guide ：
https://d1.awsstatic.com/product-marketing/Aurora/RDS_Aurora_PostgreSQL_Performance_Assessment_Benchmarking_V1-0.pdf

pgbench による性能測定結果
Amazon Aurora は、 PostgreSQL のピーク性能値の 1.6 倍以上、
最多クライアント数で実行した際の 2.9 倍以上のスループットを発揮

sysbench による性能測定結果
.22x .53x
.27x
 Amazon Aurora は、 PostgreSQL のピーク性能値の 2 倍以上、
最多クライアント数で実行した際の 5 倍以上のスループットを発揮

規模がより大きい環境で Aurora は真価を発揮
 データベースサイズが、 10GiB から 100 GiB に増えるにつれて、
 スループットも 1.8 倍から 4.4 倍に
1.8x 2.8x
sysbench 実行時の結果。それぞれの最大スループット時の結果で比較。

Amazon Aurora の継続的な改善： GA にあたっての改善
 GA 時の性能測定では Preview 時点に比べて、より高い性能を発揮

Amazon Aurora Loads Data Faster
 pgbench でのデータロードでは、 PostgreSQL の 2 倍早く完了

高負荷環境でも、高速なレスポンスタイム
 重い書き込み処理中のレスポンスタイムは、 PostgreSQL に比べて
2 倍以上高速 ( 加えて、 10 倍以上一貫した結果に )

一貫したパフォーマンスを発揮
 測定中のパフォーマンスは、 PostgreSQL に比べて 3 倍以上一貫した
結果に

Amazon Aurora Reduced Recovery Time Up to 97%
ストレージシステムのリカバリが高速に実行可能

ベンチマークから見る Aurora の特徴と使い所
高いクエリ並列度、データサイズが大きい環境で性能を発揮
Ø コネクション数、データ量が多いワークロードで高スループッ
ト、安定した性能を発揮
Ø
並列度が活かせる場面でより性能的な優位性を発揮
Ø リカバリ、 Vacuum などの処理がより高速に

高い可用性・堅牢性を兼ね備えつつ、高スループットを実現
Ø Aurora ストレージは 3AZ で、 6 つのコピーを保持
Ø 自動的かつ継続的なバックアップ取得

 I/O を減らす

ネットワークパケットを最小限にする

結果をキャッシュしておく

データベースエンジンをオフロードす
る

DO LESS WORK
非同期で処理する
レイテンシーの通り道を減らす
ロックフリーなデータ構造を使う
バッチ操作を同時に行う
BE MORE EFFICIENT
データベースは I/O が全て
ネットワーク接続したストレージは PACKETS/SECOND が全て
高スループットの処理にコンテキストスイッチは許されない
性能向上のために行っていること

IO traffic in Aurora ( データベース )
AZ 1 AZ 3
Primary
instance
Primary
instance
Amazon S3
AZ 2
Replica
instance
Replica
instance
AMAZON AURORA
ASYNC
4/6 QUORUM
DISTRIBUTED
WRITES
IO FLOW
REDO ログレコードのみ書き込む ; 全てのステップは非同期
データブロックは書かない ( チェックポイント , キャッシュ置換
時 )
6 倍のログ書き込みだが , 1/9 のネットワークトラフィック
ネットワークとストレージのレイテンシー異常時の耐性
OBSERVATIONS
PERFORMANCE
REDO ログレコードをまとめる – 完全に LSN 順に並ぶ
適切なセグメントに分割する – 部分ごとに並ぶ
ストレージノードへまとめて書き込む
DATAAMAZON AURORA + WAL LOG COMMIT LOG & FILESWAL
T Y PE O F W RI T E
write-only もしくは、 read/write が混在するワークロード
にて、 PostgreSQL のコミュニティエディションに比べ
て、 2 倍以上の性能を発揮

IO traffic in Aurora ( ストレージノード )
LOG RECORDS
Primary instancePrimary instance
INCOMING QUEUE
STORAGE NODE
S3 BACKUPS3 BACKUP
1
2
3
4
5
6
7
8
UPDATE
QUEUE
ACK
HOT
LOG
DATA
BLOCKS
POINT IN TIME
SNAPSHOT
GC
SCRUB
COALESCE
SORT
GROUP
PEER-TO-PEER GOSSIPPeer
storage
nodes
Peer
storage
nodes
全てのステップは非同期
ステップ 1 と 2 だけがフォアグラウンドのレイテンシーに影
響
インプットキューは PostgreSQL に比べて極めて小さい
レイテンシーにセンシティブな操作に向く
ディスク領域をバッファーに使ってスパイクに対処
OBSERVATIONS
IO FLOW
1レコードを受信しインメモリのキューに追加
2レコードを SSD に永続化して ACK
3レコードを整理してギャップを把握
4ピアと通信して穴埋め
5ログレコードを新しいバージョンのデータブロックに合体
6定期的にログと新しいバージョンのブロックを S3 に転送
7定期的に古いバージョンのガベージコレクションを実施
8定期的にブロックの CRC を検証

管理・運用

スケーリング
スケールアップ






スケールアウト
Ø リードレプリカ：最大 15 台まで
インスタンスクラス vCPU メモリ (GiB)db.r4.large 2 15.25db.r4.xlarge 4 30.5db.r4.2xlarge 8 61db.r4.4xlarge 16 122db.r4.8xlarge 32 244db.r4.16xlarge 64 488

Aurora のモニタリング
 CloudWatch
Ø 詳細：
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/Auror
 拡張モニタリング
Ø 詳細：
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuid
 Performance Insight( プレビュー )
Ø http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/User
Ø


拡張モニタリング
 OS レベルの監視情報を提供


Performance
Insights
Intuitive tuning
for managed cloud databases

Performance Insights dashboard
Average Active Sessions グラフ Top Load Items テーブル

Average Active Sessions グラフ
データベースへのワークロードとキャパシティを表示
データベースへの負荷を以下の観点でリアルタイムに表示
Ø Waits( 待機状態 )
Ø SQL
Ø アクセス元ホスト
Ø データベースユーザー
各観点のドリルダウン
時間軸の調整
最大 CPU ラインとの比較

分析の観点の一例
最大 CPU ラインとの比較
Ø 最大 CPU ラインをよく超えており、待機状態が CPU の場合
ü Max_connections の調整
ü 該当クエリのチューニング
ü インスタンスタイプのスケールアップ
Ø
Ø
最大 CPU ラインを超えていないにも関わらず、システムに
ボトルネックが発生している場合は？
Ø 単一の重たいクエリが発生している可能性
ü 単一のセッションで重たいクエリをドリルダウンで探索
Ø テーブルなどへのアクセス競合が発生している可能性
Ø データベース以外の部分で問題が発生している可能性

移行

RDS for PostgreSQL からのマイグレーション
RDS スナップショットから Aurora を作成可能
Ø マネジメントコンソールで数クリックの操作で移行
Ø スナップショットは PostgreSQL 9.6.1 以降であることが必
要

RDS for PostgreSQL から Aurora PostgreSQL の
リードレプリカを作成可能に ( より短いダウンタイムでの移行が可能
に )Aurora PostgreSQL リードレプリカを RDS for PostgreSQL の
インスタンスとして作成可能に
RDS for PostgreSQL から Aurora に対してレプリケーションが可能に
よりダウンタイムの短い移行が可能
対応バージョン：
　 RDS for PostgreSQL 9.6.1 以降
詳細：

レプリケーション
以下のような場合は、 AWS Database Migration
Service （ DMS ）を利用した移行も検討
Ø RDS for PostgreSQL 以外のデータベースからの移行する場
合
特徴 (https://aws.amazon.com/jp/dms/)
マネージド型データベース移行サービス
異機種 RDB 間のデータ移行をサポート
継続的なレプリケーション（ CDC ）機能

まとめ
クラウド時代に Amazon が再設計した RDBMS
Ø スケーラブル、高い堅牢性、可用性をもつ設計
Ø PostgreSQL 9.6 と互換性があり既存資産を流用しやすい
Ø
高いクエリ並列度、データサイズが大きい環境で性能を発揮
Ø コネクション数、データ量が多いワークロードでより優位性を
発揮
Ø
高可用性・実環境での性能向上を実現するための多くのチャレ

Q&A

参考資料
 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/

 re:invent 2017 Aurora with PostgreSQL Compatibility 関連セッション
 Deep Dive on the Amazon Aurora PostgreSQL-compatible Edition ：
https://www.youtube.com/watch?v=nd_BT_H-vsM
 Report from the Field on Amazon Aurora Performance ：
https://www.youtube.com/watch?v=6kDP-95YJKU

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主に AWS のソリューションや
業界カットでの使いどころなどを紹介
( 例： IoT 、金融業界向け etc.)
【水曜 18:00~19:00 】
主に AWS サービスの紹介や
アップデートの解説
( 例： EC2 、 RDS 、 Lambda etc.)
※ 開催曜日と時間帯は変更となる場合がございます。

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