Amazon RDSインスタンスタイプの総合ガイド

Amazon RDSインスタンスタイプの総合ガイド

クラウドデータベースの管理は、成長するビジネスが必ず直面する課題だ。新興企業であれ、フォーチュン500に名を連ねる企業であれ、常に一つの疑問がつきまとう：予算を浪費することなく、必要なパフォーマンスを得るにはどうすればいいのか？その答えは、多くの場合、収益に深刻な影響を与える可能性のあるデータベース・インスタンスについて、賢明な決断を下すことに行き着きます。

適切なデータベース・インフラを選択することは、アプリケーションのパフォーマンスとコスト効率を左右します。例えば、あるeコマース企業では、商品カタログ・データベースを大型のRDSインスタンスで運用しており、十分に活用できていないリソースに毎月5,000ドル以上を費やしていました。適切なサイズのインスタンスタイプに切り替えることで、同社はパフォーマンスを犠牲にすることなくコストを60%削減しました。

このシナリオは、パフォーマンスとコストの適切なバランスを実現するという共通の課題を浮き彫りにしています。適切なアプローチによって、不必要な出費を避けながら、データベース・インフラがニーズを効果的にサポートできるようになります。

アマゾン・リレーショナル・データベース・サービス（RDS） は幅広いインスタンスタイプを提供し、それぞれが異なるワークロードや要件に最適化されている。インスタンスタイプを車のサイズやモデルの違いと考えてみてください。コンパクトカーは市街地通勤に最適かもしれませんが、重い荷物を運ぶにはトラックが必要でしょう。同様に、バースト可能なt3.mediumインスタンスは開発環境に理想的かもしれませんが、本番の分析データベースには、重い荷物を運ぶためにメモリが最適化されたr6g.2xlargeが必要かもしれません。

多くの組織が直面する課題は、インスタンスタイプを選択するだけではなく、ワークロードの進化に合わせてそれを長期的に最適化することです。そのため、利用可能なさまざまなRDSインスタンスタイプを完全に理解することが重要です。適切なものを選択することで、コストを抑えながらアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

Amazon RDSの紹介

Amazon RDSは、特定のワークロードに最適化する柔軟性を提供しながら、日常的なデータベースタスクを処理するマネージドデータベースサービスです。

適切なデータベース・インスタンス・タイプを選ぶには、ワークロードを考慮する必要があります。メモリに最適化されたインスタンスはトランザクションの多いタスクや分析に適しており、汎用インスタンスは読み込みの多いアプリケーションや安定したトラフィックに適しています。バースト可能なインスタンスは、予測不可能なワークロードを伴う開発やテストに最適です。選択するインスタンスタイプは、データベースのパフォーマンスとコストに直接影響します。

その中核となるデータベースのパフォーマンスとコストは、選択したインスタンスタイプ（データベースが使用する計算リソースとメモリリソース）によって大きく左右されます。RDSは、以下のような多くの重要なデータベース管理タスクを自動化します：

• ポイント・イン・タイム・リカバリによる自動バックアップ（最大35日間保持）
• カスタマイズ可能なメンテナンスウィンドウによるオペレーティングシステムとデータベースエンジンのパッチ適用
• Multi-AZデプロイメントによる自動フェイルオーバーによる高可用性（実際のフェイルオーバー時間はデータベースのサイズやワークロードなどの要因によって異なりますが、通常60秒から120秒以内に完了します。）
• データベース・ログのローテーションと保持管理
• 長期保存のための自動スナップショット管理

多くの企業にとっての真の課題は、適切なインスタンスタイプを選択することだけではありません。データベース・インスタンスは、多くの場合、過不足なく利用され、無駄なコストやパフォーマンスの低下を招きます。このようなリソースと実際のニーズとのミスマッチは、規模が拡大するにつれてデータベースの需要が急速に変化する成長企業では特によく見られます。だからこそ FinOpsのベストプラクティスDoiTが得意とする）定期的なモニタリングや最適化といったベストプラクティスは、パフォーマンスとコストの適切なバランスを取るための鍵となる。

RDSインスタンスクラスを理解する

RDS DBインスタンスクラス インスタンス・ファミリーは、計算能力とメモリ能力によって分類され、各クラスは特定の性能特性を満たすように設計されている。各インスタンス・ファミリーは、そのカテゴリーを表す接頭辞で識別されます：

• db.m： コンピュート、メモリ、ネットワークリソースを組み合わせた、バランスのとれた万能インスタンスです。トランザクションアプリ、ブログ、コンテンツ管理システムなど、さまざまなタスクに最適です。読み取りパフォーマンスの向上が必要ですか？リードレプリカを追加して、クエリの負荷を共有します。
• db.r： メモリに最適化されたインスタンスで、大量のインメモリ処理を必要とするアプリに適しています。eコマースプラットフォーム、予約システム、データ量の多いアプリなど、トランザクション量が多く、同時接続数が多いワークロードに最適です。
• db.t： 開発、テスト、または時折トラフィックが急増するワークロードに最適な、安定したパフォーマンスのインスタンスです。必要なときにコンピュートパワーをスケールアップできる、コスト効率の高いオプションです。
• db.x1/x2： SAP HANA、Redisなどのインメモリデータベースや、大量のRAMを必要とするエンタープライズアプリケーション向けに構築されたハイメモリインスタンスです。より一般的なdb.rメモリ最適化インスタンスとは異なり、X1/X2インスタンスは大量のメモリを必要とする特殊なワークロード向けに調整されています。

各インスタンス・クラスには、複数の世代（m5とm6のように数字で示される）とさまざまなサイズ（large、xlarge、2xlargeのような接尾辞で示される）があります。適切なインスタンスを選択するには、ワークロードに基づいて計算能力、メモリ、ネットワーク性能のバランスをとる必要があります。

RDSのストレージに関する考慮事項

インスタンスタイプを選択する際、ストレージのパフォーマンスを見落としてはいけません。RDSは、ワークロードのニーズに合うようにいくつかのストレージオプションを提供します：

• GP3 (General Purpose SSD v3)：カスタマイズ可能なIOPSとスループットを備えた費用対効果の高いSSDオプションで、GP2よりも優れたパフォーマンスを提供します。
• GP2（General Purpose SSD v2）：ストレージ・サイズが大きくなるほど性能が向上する旧型の汎用SSD。
• プロビジョンドIOPS (io1/io2)：低レイテンシーを必要とし、大量のトランザクションを処理するデータベース向けに構築された高性能ストレージ。

インスタンスクラスとストレージの適切な組み合わせを選択することは、データベースを効率的、コスト効率的、かつ大規模に運用し続けるための鍵となります。以下の GP3、GP2、およびProvisioned IOPSストレージ・オプションの比較を比較することで、必要なストレージ構成について十分な情報に基づいて決定することができます。

RDSインスタンスタイプの分類

RDSのインスタンスタイプは、固有の特性と推奨されるユースケースに基づいていくつかのグループに分類することができます：

汎用インスタンス

汎用インスタンス（db.mクラス）はAWS RDSの主力です。幅広いアプリケーションに適しており、コンピュート、メモリ、およびネットワークリソースにわたってバランスの取れたパフォーマンスを提供します。以下のような用途に最適です：

• 中規模データベース
• 開発環境とテスト環境
• コンテンツ管理システム
• Eコマース・アプリケーション

db.m6g（AWSのGraviton2プロセッサーを搭載）のような最新世代は、最大で以下のものを提供する。a 価格性能比がdb.m5と比較して

メモリ最適化インスタンス

メモリ最適化インスタンス（db.r クラス）は、高いメモリ対 vCPU 比を必要とする、メモリ集中型のデータベース・ワークロード用に設計されています。これらのインスタンスは以下の点で優れています：

• 高性能データベース
• リアルタイムのビッグデータ分析
• 大容量インメモリーキャッシュ
• 複雑なクエリを含むアプリケーション

最新のdb.r6gインスタンスは、最大512GiBのメモリを提供し、メモリ上で大規模なデータセットを処理するアプリケーションに最適です。

安定したパフォーマンス・インスタンス

バースト可能なパフォーマンス・インスタンス（db.tクラス）は、作業負荷が変動するアプリケーションのためのコスト効率の高いオプションです。これらは以下を提供する：

• バースト可能なベースライン・パフォーマンス
• 閑散期に蓄積されるCPUクレジット
• 開発データベース、ステージング・データベース、小規模プロダクション・データベースのサポート

RDSインスタンスタイプの詳細比較

インスタンス・タイプの主な違いを見てみよう：

Amazon RDSインスタンスタイプの比較

インスタンス・クラス	ユースケース	vCPU	メモリ（GiB）	ネットワーク・パフォーマンス
db.m6g	標準的なウェブアプリケーション、CMSシステム、eコマース	1-64	4-256	最大25 Gbps
db.m5	中小企業向けアプリケーション	2-96	8-384	最大25 Gbps
db.r6g	ビジネスインテリジェンスツール、インメモリ分析	2-64	16-512	最大25 Gbps
db.r5	高性能データベース、エンタープライズデータウェアハウス、リアルタイム分析プラットフォーム	2-96	16-768	最大25 Gbps
db.t4g	開発、テスト環境、コードリポジトリ	2-8	1-32	最大5Gbps
db.t3	トラフィックの少ないブログ、小規模なWordPressサイト	2-8	1-32	最大5Gbps

この比較は、開発に適した小規模なバースト可能インスタンスから、エンタープライズ・ワークロードを処理できる大規模なメモリ最適化インスタンスまで、利用可能なオプションの範囲を示しています。インスタンスタイプは継続的に進化しており、次のような新世代のインスタンスではパフォーマンスと効率が向上しています。 AWS グラビトン・プロセッサ.

RDSインスタンスタイプを選択する際に考慮すべき5つのポイント

適切なAmazon RDSインスタンスタイプを選択することは、アプリケーションの具体的なニーズを精査することを意味します。これにより、パフォーマンス、コスト削減、スケーラビリティのベストミックスを得ることができます。以下は、考慮すべきいくつかの点です。

1.ワークロード要件

ワークロードを理解することは、インスタンスタイプ選択の基礎です。毎分数千のトランザクションを処理する多忙なeコマース・プラットフォームと、一晩中バッチ・ジョブを処理する内部レポート・データベースとでは、ニーズが大きく異なります。以下のワークロードの特徴を考慮してください：

• クエリーの複雑さと頻度
• ピークと平均の利用パターン
• 同時ユーザー接続数
• データベース操作の読み書き比率
• データ処理要件（OLTP対OLAP）

2.性能対コスト

すべての組織は、パフォーマンス要件と予算制約のバランスを取る必要があります。最も強力なインスタンス・タイプが常に最良の選択というわけではなく、パフォーマンスと効率のスイート・スポットを見つけることが重要です。主な検討事項は以下のとおりです：

• 一日を通してのCPUパフォーマンス利用パターン
• 特定のデータベースエンジンのメモリ要件
• I/O要件とストレージ・スループットのニーズ
• 予算制約と最適化の機会

例えば、アプリケーションが主に読み取り処理を行い、時々書き込みを行うような場合、計算最適化されたインスタンスよりも、データセットを効率的にキャッシュできるメモリ最適化されたインスタンスの方がメリットが大きいかもしれない。

注意ワークロードが一貫して予測可能な使用量である場合、 リザーブド・インスタンス（RI） はお金を節約する素晴らしい方法です。オンデマンド価格と比較して大幅な割引が適用されるため、Amazon RDSのコスト削減に最適なオプションの1つです。RIは、リソースのニーズがわかっている定常的なアプリケーションに特に有効です。使用パターンが予測できないワークロードの場合、 アマゾン・オーロラ・サーバーレス は、アプリケーションの需要に応じて自動的に拡張する、柔軟でコスト効率の高いデータベースソリューションでもあります。開発、テスト、または季節的なアプリケーションに最適です。

3.スケーラビリティ要件

ビジネスの成長に伴い、データベースのニーズも増加します。スケーラビリティを考慮した計画を立てることで、インスタンスタイプが常に調整を必要とすることなく、その成長に対応できるようになります。以下のスケーリング要因を考慮してください：

• 予測データ成長率
• 季節による交通量の変化
• メンテナンス・ウィンドウとバックアップ要件
• 高可用性のためのマルチAZ展開のニーズ

重要なのは、現在のニーズを満たすだけでなく、過剰なプロビジョニングをせずに成長の余地を提供するインスタンスタイプを選択することです。

4.データベースエンジンの互換性

MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Serverなど、異なるデータベースエンジンはすべてリソースの使い方が異なり、独自のニーズがあります。MySQLに最適なインスタンス・タイプがSQL Serverではうまく機能しないかもしれません。重要な考慮事項は以下の通りです：

• エンジン固有のメモリ要件
• インスタンスタイプのバージョン互換性
• 異なるインスタンスファミリーにまたがる機能のサポート
• エンジン固有の最適化機能

例えば、PostgreSQLはそのバッファ管理のおかげでメモリ最適化インスタンスからより多くの恩恵を受けるかもしれないが、MySQLは同様のワークロードに対して汎用インスタンスで十分なパフォーマンスを発揮するかもしれない。

5.コンプライアンスとセキュリティ

コンプライアンス・ニーズとセキュリティ要件は、適切なインスタンス・タイプを選択する上で大きな役割を果たします。これは、ヘルスケアや金融などの規制業種に特に当てはまります。主なセキュリティおよびコンプライアンス要因には以下が含まれます：

• データ保護要件
• パフォーマンス・モニタリングと監査のニーズ
• バックアップとリカバリ機能
• 地理的制限とデータ居住要件

例えば、コンプライアンス要件で、高いパフォーマンスで静止時の暗号化が義務付けられている場合、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、追加の計算オーバーヘッドを処理できるインスタンスタイプが必要になります。以下のようなセキュアなRDSセットアップを保証します。 パブリック・サブネットからアイソレーション・サブネットへの移行への移行は、コンプライアンス基準を満たすための一歩でもある。

これらの要素はすべて、適切なインスタンスタイプを選択する上で一役買っており、個別に見るのではなく全体として見ることが重要です。DoiTでは、Cloud Analyticsを使用してこれらの要素を分解し、RDSセットアップに関するスマートでデータ駆動型の意思決定を支援するためにお客様と協力しています。多くの場合、これはパフォーマンスを維持しながら大幅なコスト削減につながります。

RDSインスタンスを選択するための5つのベストプラクティス

適切なRDSインスタンスを選択するには、考慮すべきすべての要素とワークロードに圧倒されることがあります。これを単純化するために、私たちはあなたのニーズに最適な選択をするのに役立つベストプラクティスを概説しました：

1.性能試験

本番環境でインスタンス・タイプにコミットする前に、徹底的なパフォーマンス・テストを行うことが重要です。これは車の試乗のようなもので、購入する前に実際の条件下でどのようにハンドリングするかを体験する必要がある。包括的なテスト・アプローチには以下が含まれる：

• 本番環境と同様のワークロードとデータ量による負荷テスト
• 異なるインスタンスタイプ間でのパフォーマンスベンチマーク
• ピーク時のテスト
• バックアップとメンテナンス業務の検証

2.モニタリングと最適化

効果的な監視は、単にCPU使用率を見るだけではありません。データベースの経時的な挙動を十分に理解することが必要です。以下の監視方法を実践してください：

• CPU使用率パターンなど、主要なパフォーマンス・メトリクスを追跡：
  • メモリ使用量とスワップ動作
  • I/O操作と待ち時間
  • 接続数とクエリーパフォーマンス
• パフォーマンスしきい値に対するプロアクティブ・アラートの設定
• 利用方法 DoiTクラウド分析コストと使用に関する深い洞察のために
• 遅いクエリログとクエリパターンを定期的に確認する

モニタリングとは、データを収集し、それを有用な洞察に変えることで、より賢い最適化の意思決定に役立てることであることを忘れてはならない。

3.コスト管理

コストの最適化は、当面の経費と長期的な経費の両方に注意を払う必要のある、継続的なプロセスである。綿密に計画されたコスト管理戦略には、以下が含まれる：

• 予測可能なワークロードのためのAWSリザーブドインスタンスの戦略的利用
• 変動負荷に対する自動スケーリングポリシーの実装
• 利用率データに基づく定期的な適正規模の見直し
• さまざまな環境におけるコスト配分のトラッキング

DoiT Flexsaveは、インスタンスのコミットメントをインテリジェントに管理し、パフォーマンスを損なうことなくコスト削減の機会を特定することで、このプロセスの自動化を支援します。

4.キャパシティプランニング

効果的なキャパシティ・プランニングは、過負荷とパフォーマンスの両方の問題を防ぐのに役立ちます。データベースの成長の道のりをマッピングするようなものだと考えてください：

• 過去のデータパターンに基づき、明確な成長予測を立てる：
  • 事業拡大計画
  • 季節変動
  • 地理的拡大ニーズ
• 該当する場合は、複数地域の要件に対応する計画を立てる
• バックアップとメンテナンスのオーバーヘッド
• 予期せぬスパイクに備えたバッファ・ネットワーク容量の構築

よくある間違いは、データの増加だけに注目して、新機能やより複雑なクエリの影響を無視することです。キャパシティプランニングに総合的なアプローチを取ることで、このような見落としを防ぐことができます。

5.定期的な見直しと最適化

データベースのニーズはビジネスの成長とともに変化するため、定期的な見直しと最適化は必須です。ここでは、その方法をご紹介します：

• 四半期ごとの業績およびコスト・レビューの予定
• 資源利用の傾向を分析する：
  • クエリーパターン
  • 取引単価
  • パフォーマンス指標
• ニーズの変化に応じてインスタンスタイプを更新
• 最適化の決定とその結果を文書化する

例えば Pythonを使ったレビューによって、営業時間外に開発環境が過負荷になっていることが判明し、自動スケーリングやインスタンス・スケジューリングのチャンスにつながるかもしれません。

最適化は反復プロセスであることを忘れてはならない。ワークロードの進化に伴い、今日うまくいっていることが半年後には最適でなくなっているかもしれません。DoiTのクラウドエキスパートは、時間をかけてお客様と共に作業を行い、強固な最適化戦略の確立を支援します。また、クラウドのフットプリントを拡大する際にも、お客様のビジネスニーズに合わせてアーキテクチャを進化させ、ワークロードに最もコスト効率の良いインスタンスタイプで常に稼働できるよう、お客様と協力し続けます。

DoiTでコストを最適化

適切なRDSインスタンスタイプを選択することは、始まりに過ぎません。パフォーマンスを維持しながらデータベースコストを真に最適化するには、継続的なモニタリングと最適化が必要です。DoiTのクラウド管理プラットフォームが提供します：

• Flexsave：インテリジェントなインスタンスコミットメント管理によるRDSコストの自動最適化
• クラウド分析： データベースの使用状況とコストパターンに関する深い洞察
• 専門家によるサポート：RDS導入の最適化を支援するデータベーススペシャリストへのアクセス
• 自動モニタリング： 最適化の機会に対する積極的なアラートと推奨

RDSのインスタンスタイプを把握することは、効率的でコスト効果の高いデータベースセットアップを構築するための鍵となります。RDS を初めて導入する場合でも、現在のデプロイメントを微調整する場合でも、DoiT の一連のクラウド管理ツールは、パフォーマンスを維持しながらコストを削減するのに役立ちます。 今すぐお問い合わせくださいクラウドコストを削減する