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AWS は、クラウド データベース ポートフォリオの機能を拡張しながら、同時に企業のコストを削減しています。
でのセッションで AWS re:invent 2024 本日、クラウドの巨人は一連のクラウド データベースの革新について概要を説明しました。これらには、新しい Amazon Aurora DSQL 分散 SQL データベース、Amazon DynamoDB NoSQL データベースのグローバル テーブル、Amazon MemoryDB の新しいマルチリージョン機能が含まれます。 AWS はまた、全体的なデータベース戦略について詳しく説明し、生成 AI アプリケーションの実現に役立つベクトル データベースの機能をどのように適合させるかについても概説しました。アップデートと並行して、 AWSも明らかに Amazon DynamoDB のオンデマンド価格を最大 50% 引き下げるなど、一連の値下げが行われます。
データベース管理者にとってデータベースの機能は興味深いものですが、クラウド データベースが提供する実用的なユーティリティが原動力となっています。 AWS のイノベーション。これらの新機能はすべて、分散展開全体でますます大規模かつ高度なワークロードを可能にする全体的な戦略の一部です。 AWS クラウド データベース ポートフォリオは、要求の厳しいワークロードをリアルタイムで実現することにも重点を置いています。今日の基調講演では、ユナイテッド航空、BMW、ナショナル フットボール リーグを含む複数の AWS ユーザーが、AWS クラウド データベースをどのように使用しているかについて話しました。
AWS のデータベース サービス担当副社長、Ganapathy (G2) Krishnamoorthy 氏はセッション中に次のように述べました。「私たちは、構築者がデータベースを革新し、楽に構築できるよう取り組んでいます。そうすることで、構築者は時間とエネルギーを次世代のアプリケーションの構築に集中できます。」 「データベースはアプリケーションの重要な構成要素であり、データ分析と AI に対する当社のビジョンの全体像の一部です。」
AWS は Amazon Aurora DSQL を使用して分散 SQL の概念をどのように再考しているか
分散 SQL データベースの概念は新しいものではありません。分散 SQL を使用すると、リレーショナル データベースを複数のサーバー、さらには地理的に複製して、可用性と拡張性を向上させることができます。 Google、Microsoft、CockroachDB、Yugabyte、および スキュラDB すべてが分散 SQL 製品を備えています。
AWS は現在、常に利用可能なアプリケーションの読み取りと書き込みを高速化するために、分散 SQL アーキテクチャがどのように機能するかを再考しています。 Krishnamoorthy 氏は、シャーディングや割り当てられたリーダーに依存することが多い従来の分散データベースとは異なり、Aurora DSQL は単一リーダーのないアーキテクチャを実装し、無制限のスケーリングを可能にすると説明しました。
新しいデータベースは、AWS Lambda サーバーレス テクノロジーを強化する Firecracker マイクロ仮想マシン テクノロジーに基づいて構築されています。 Amazon Aurora DSQL は、クエリプロセッサ、トランザクション システム、ストレージ システムなどの各システム コンポーネントの独立したスケーリングを可能にする、小規模で一時的なマイクロサービスとして実行されます。
分散型 SQL クラウド データベースに楽観的な同時実行性が実現
配布されたものであれば、 データベース技術、インスタンス間の一貫性については常に懸念があります。最終的な整合性の概念はデータベース空間では一般的です。これは、整合性を維持する際にある程度の待ち時間が発生する可能性があることを意味します。
これは、AWS が Krishnamoorthy 氏が「オプティミスティック同時実行性」と呼んだアプローチで解決しようとしている課題です。このアプローチでは、すべてのデータベース アクションがローカルで実行され、トランザクションのコミットのみがリージョンを越えて実行されます。これにより、単一のトランザクションが過剰なログを保持してアプリケーション全体を中断することがなくなります。
「私たちはオプティミスティックな同時実行性を中心に Aurora DSQL を設計しました。一貫性や分離のためのロックは必要ありません」と Krishnamoorthy 氏は述べています。
Amazon DynamoDB グローバルテーブルの一貫性を向上させる方法
AWS はまた、DynamoDB NoSQL データベースに強力な一貫性とグローバル分散をもたらします。
強い整合性を備えた DynamoDB グローバル テーブルを使用すると、DynamoDB テーブルに書き込まれたデータを複数のリージョン間で同期的に永続化できます。グローバル テーブルに書き込まれるデータは、少なくとも 2 つのリージョンに同期的に書き込まれ、アプリケーションはどのリージョンからでも最新のデータを読み取ることができます。これにより、アプリケーション コードを変更することなく、ミッション クリティカルなアプリケーションを複数のリージョンにデプロイできるようになります。
多くの AWS ユーザーの中で、この新機能に特に熱心なのはユナイテッド航空です。 AWS re:invent のビデオ紹介で、航空会社のマネージメントディレクター Sanjay Nayar 氏は、彼の組織が 15 ペタバイト以上のデータを保存する 2,500 以上のデータベースクラスターを備えた AWS をどのように使用し、毎秒数百万のトランザクションを実行しているかを説明しました。これらのデータベースは、航空会社の運航の複数のミッションクリティカルな側面を強化します。
ユナイテッド航空は、座席用の社内システムの一部として Amazon DynamoDB グローバル テーブルを使用しています。
「DynamoDB グローバル テーブルを座席割り当てのプライマリ システムとして選択したのは、卓越したスケーラビリティと、1 桁ミリ秒のレイテンシを実現するアクティブ/アクティブ、マルチリージョン、高可用性のためです」と Nayar 氏は述べています。 「これにより、座席割り当ての書き込みと読み取りを迅速かつ確実に行うことができ、常に最新の情報を入手できるようになります。」
Amazon MemoryDB がマルチリージョンに移行し、NFL による AI アプリの構築を支援
Amazon MemoryDB インメモリデータベースにも、新しいマルチリージョン機能を備えた配布アップデートが適用されます。
AWS のリレーショナル データベース、非リレーショナル データベース、移行サービス担当副社長の Jeff Carter 氏によると、AWS は一連のクラウド データベースでベクトル サポートを提供していますが、Amazon MemoryDB は最高レベルのパフォーマンスを持っています。 NFL (ナショナル フットボール リーグ) がこのデータベースを使用して、AI を利用した生成アプリケーションの構築を支援しているのはこのためです。
NFL のメディア管理およびポストプロダクション担当ディレクターのエリック・ピーターズ氏は、「クエリ実行中の短期メモリと、成功したクエリをベクトル ストアに保存して今後の検索に利用するための長期メモリの両方に MemoryDB を使用しています」と述べています。 「これらの保存されたメモリを使用して、新しいクエリをガイドして次世代統計 API から結果をより迅速かつ正確に取得できます。時間が経つにつれて、これらの成功したユーザーのメモリが蓄積され、システムがよりスマートで高速になり、最終的には大幅に安価になります。」