はじめに タイミーで SRE 業務を担当している徳富(@yannKazu1)です。 日々、数千万件のデータと向き合う中で、Aurora MySQL の運用をより良くするための改善を積み重ねています。 本記事では、その中で経験してきた “机上ではわからないリアルな気づきや学び” を、できるだけ具体的にまとめました。 これから Aurora を本気で運用したい方や、同じような課題に悩んでいる方のヒントになれば嬉しいです。 (この記事はTimee Product Advent Calendar 2025の3日目の記事です。) 1. オンラインDDLでも「ゼロロック」ではない ─ ALTER TABLE 実行時の落とし穴 「MySQL のオンラインDDLなら、日中でもサッと ALTER できるよね?」 ──そんなふうに思ってしまうこと、ありますよね。 たしかにオンラインDDLはとても便利で、データ
Amazon Web Services ブログ 2025 年 10 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内 2025 年 10 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「AWS Black Belt Online Seminar 一覧」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「AWS Black Belt Online Seminar の Playlist」をご覧ください。 Amazon Aurora 機能編 – Aurora Global Database の詳細 Amazon Aurora Global Database では、複数の AWS リー
When developers choose Convex, they're often betting their company on our infrastructure. That's a responsibility we take seriously, and fulfilling it begins with having a world-class relational database as our foundation. The database service that underlies Convex must be rock-solid, extremely fast, and cost-efficient. For years, we've operated Convex on top of AWS Aurora. The experience has been
Just make it scale: An Aurora DSQL storyMay 27, 2025 • 3404 words At re:Invent we announced Aurora DSQL, and since then I’ve had many conversations with builders about what this means for database engineering. What’s particularly interesting isn’t just the technology itself, but the journey that got us here. I’ve been wanting to dive deeper into this story, to share not just the what, but the how
re:Invent 2024 で発表された Amazon Aurora DSQL がプレビューから一般提供となりました。日本のリージョンでも利用できます。 ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 昨年の re:Invent 2024 で発表された Amazon Aurora DSQL が一般提供となりました AWS News Blog Amazon Aurora DSQL is now generally available AWS What's NewAmazon Aurora DSQL is now generally available Amazon Aurora DSQL Aurora DSQL は AWS re:Invent 2024 で発表された、事実上無制限のスケールするサーバーレスな分散 SQL データベースです。3個の AZ にまたがる Active/Act
tenです。 皆さま、Google CloudのDatastreamはご存知でしょうか。 DatastreamはOracle DatabaseやMySQL、PostgreSQLなどのRDBMSからニアリアルタイムでデータをレプリケーションするマネージドサービスです。 データベースに接続さえできれば、オンプレミスやマルチクラウドなど、構成に制限が無いのが強みです。 今回は、少し特殊な例として、DatastreamをAWSのNetwork Load Balancer (NLB)経由でAurora PostgreSQLに接続する方法をご紹介いたします。 まず、Datastreamの詳細や構成方法については下記の記事で解説されておりますので、本記事では割愛いたします。 【Google Cloud】Datastream for BigQueryを使ってみた! 今回の下記のような構成で、Datastr
CDC 用に Amazon Aurora MySQL データベースを構成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Amazon Aurora MySQL データベースから サポートされている宛先(BigQuery や Cloud Storage など)にデータをストリーミングするように変更データ キャプチャ(CDC)を構成する方法について説明します。 パラメータ グループを作成する Amazon RDS ダッシュボードを起動します。 ナビゲーション ドロワーで [パラメータ グループ] をクリックします。 [パラメータ グループを作成] をクリックします。[パラメータ グループを作成] ページが表示されます。 次の表を参照して、このページのフィールドに値を入力します。 フィールド説明
このように更新の激しいデータベースの場合、I/O 費用が結構高くなるので -$1700/月 くらいのコスト削減になることは珍しくありません。当然ですが、この3つの条件はサービスや Auroraクラスタによって異なるので、こういう風に整理して計算してみましょうという例に過ぎません。 インスタンスとデータ容量の費用が上昇する分を、I/O 費用で相殺以下にできるかがポイントなので、まずは Cost Explorer でグループ化の条件を「使用タイプ」にして Aurora:StorageIOUsage の費用を確認するところから始めましょう。 I/O の使用量 負荷試験時などサービスのリリース前においては、正確に I/O リクエスト数を予想することは難しいです。そのため、リリースやアップデート前後において、標準からI/O最適化へ、I/O最適化から標準に変更することを視野に入れておくとよいです。 変
Amazon Redshift および Amazon SageMaker AI との Aurora ゼロ ETL 統合では、Aurora からのデータを使用して、ほぼリアルタイムの分析と機械学習 (ML) が可能です。これは、トランザクションデータを Aurora DB クラスターに書き込んだ後に分析送信先で利用できるようにするためのフルマネージドソリューションです。抽出、変換、ロード (ETL) は、複数のソースからのデータを大規模な中央のデータウェアハウスにまとめるプロセスです。 ゼロ ETL 統合では、Aurora DB クラスターのデータが Amazon Redshift または Amazon SageMaker AI Lakehouse でほぼリアルタイムで利用できます。データがターゲットデータウェアハウスまたはデータレイクに格納されると、機械学習、マテリアライズドビュー、データ
はじめに OpenAIに始まり、AWSでも2023/9/29にAmazon BedrockがGAしたりと、2023年はLLM関連のニュースが非常に多くなっている。その中でも、Vector DBと組み合わせてRAGを用いることでハルシネーションの回避をすることができるようになるため、非常に重要な技術になってきている。 AWSでも、2023/7/13よりAurora(PostgreSQL互換)がpgvectorをサポートして、よりVector DBが身近なものになった。 今回は、このpgvector拡張のインストールと使い方を確認していく。 Amazon Aurora(PostgreSQL互換)を準備する まずは、Amazon Auroraクラスタを起動しよう。 Amazon Auroraクラスタの起動は過去の記事を参考にしていただきたい。 なお、pgvectorのサポートしているPostgr
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