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Amazon Aurora
AWS Black Belt Tech Webinar 2015 (旧マイスターシリーズ)
アマゾン データ サービス ジャパン株式会社
星野 豊
自己紹介
• 星野 豊 (ほしの ゆたか)
– @con_mame
– facebook.com/conmame
– ソリューションアーキテクト
• 経歴
– 全てオンプレ環境のインフラエンジニア
– 全AWS環境のインフラエンジニア
• 担当
– Webサービス / game / Video・Live Streamingなどのメディア系のお客
様
今回お話する内容は2015/7/28現在の情報です
Amazon Aurora
データベース管理を簡単に
• データベースを数分で作成可能
• 自動でパッチの適用
• 数クリックするだけでスケールアウト可能
• S3への継続的なバックアップ
• 障害の自動検知と自動フェールオーバ
Amazon RDS
AWS Black Belt Tech Webinar シリーズ 2015 - Amazon Aurora
2015/7/28 GAリリース!
Virginia / Oregon / Irelandリージョン
Amazon Aurora
• re:Invent 2014で発表されたRDSの新しいエンジン
• Amazonがクラウド時代にリレーショナル・データベース
を作るとどうなるかを1から考え構築
– 新しい技術的チャレンジを盛り込んでいる
• エンタープライズグレードの可用性とOSSレベルのコス
トを両立
Amazon Aurora
• Amazon AuroraはRDSが提供するエンジンのうち
の1つ
– RDSでは現在、MySQL / PostgreSQL / Oracle / MS SQL Server
が選択可能
• ライセンス料金は不
要
• ロックインもない
• 使った分だけ課金
vCPU Mem Hourly
Price
db.r3.large 2 15.25 $0.29
db.r3.xlarge 4 30.5 $0.58
db.r3.2xlarge 8 61 $1.16
db.r3.4xlarge 16 122 $2.32
db.r3.8xlarge 32 244 $4.64
• ストレージ: $0.10/GB/month
• IO課金: $0.20 per million IO
• Virginiaリージョンの価格
Amazon Aurora pricing
Amazon Auroraの特徴
クエリ性能の向上
コストパフォーマンスが良い 高可用性・高耐久性セキュリティにも配慮
MySQL5.6互換スケーラブル
Amazon Auroraの特徴
• MySQL5.6と互換性があるため既存のアプリケーションを簡単に移行
可能
• ストレージが10GBから64TBまでシームレスに拡張
• 3AZに2つずつ、計6つのデータのコピーを保持
– S3にストリーミングバックアップを実施
• VPC内に起動
– Security GroupやNACLを使用してアクセスコントロール可能
• Amazon Auroraは99.99%の可用性を実現するように設計されている
なぜAmazonがデータベースを再考したか
現在のモノリシックなDB
複数の機能レイヤーが1
つのアプリケーションに
なっている
SQL
Transactions
Caching
Logging
現在のモノリシックなデータベース
スケールアウトする
場合は、このセット
を増やしていく必要
がある
SQL
Transactions
Caching
Logging
SQL
Transactions
Caching
Logging
Application
コスト・可用性・柔軟性の面で問題
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?
– 少なくとも1970年代の方法で実装はしない
– AWSサービスを活かすことができ、スケールアウトが簡単で、セルフ
ヒーリングが出来るようなデータベースを作りたいと考えた
クラウド時代に適したリレーショナルデータベース
• ハイエンドデータベースの様なスピード 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の高さ
• MySQLと互換性を保つ
• 利用した分だけお支払いいただく課金モデル
• AWSサービスと簡単に連携
マネージド・サービスとしてご提供
Establishing our ecosystem
“Amazon AuroraがMySQL互換であることは素晴らしいことです。MariaDB
connectorsはAuroraとシームレスに動作します。 MariaDB Enterprise の
MariaDB MaxScaleドライバとコネクタを使ってAurora, MariaDB, そしてMySQLを互換性の
心配なしに接続出来ます。私たちは、Auroraチームと今後さらにMySQLエコシステムを加
速させるために一緒に働くことを楽しみにしています。”
— Roger Levy, VP Products, MariaDB
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, Amazon DynamoDB,
Amazon SWF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
Data Plane
Logging + Storage
SQL
Transactions
Caching
Amazon S3
Control Plane
Amazon
DynamoDB
Amazon SWF
Amazon Route
53
キャッシュレイヤの分離
• キャッシュをデータベースプロセス外
に移動させた
• 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
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
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
• 標準でHighly available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の場合読み込みのみ可能
• 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
Auroraのストレージ
• Amazon Auroraは6本全てのディスクへの書き込みを
待たずに、少なくとも4つのディスクに書き込みが完了す
るとすぐに次の処理を実行
• ホットスポットの影響を取り除き、非常に高い並列度を
実現
• ストレージはSSDベースのディスクに10GBずつのブ
ロック内に分散して書き込まれる
Auroraのストレージの特徴
• リードレプリカもマスタと同じストレージを参照
• Log Structured Storage
• 継続的なS3へ増分バックアップ
– パフォーマンスへの影響なし
• 64TBまで自動でストレージがシームレスにスケールアップ
– パフォーマンスや可用性に影響無し・利用開始時のプロビジョニング不要
• 自動で再ストライピング、ミラー修復、ホットスポット管理、暗号化
Log Structured Storage
• 追記型のストレージ・システム
– ログの様に常に末尾にデータを追加していくだけ
– データが書き込まれているブロックを上書いたりはしない
– GCによりデータを効率的に格納する
• シーケンシャルに読み出すことが出来る
• 常に最新のデータが末尾にある
• これらの特徴によりS3への継続バックアップや高速なリカバリ、書き込み性能
の向上を実現
空きスペース
data
data
先頭
data
data
data
新規データは末尾に追記される
↓
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
レプリケーション
AZ 1 AZ 2
Primary
Instance
Standby
Instance
EBS
Amazon S3
EBS
mirror
EBS
EBS
mirror
MySQL レプリケーション
PITR
シーケンシャ
ル・ライト
シーケンシャ
ル・ライト
AZ 1 AZ 3
Primary
Instance
Amazon S3
AZ 2
Replica
Instance
改善点
• Consistency – 異常を修復
• Latency – 同期 vs 非同期レプリケーション
• network I/Oを効率的に行う
非同期 4/6クオーラム 分散書き込み
Amazon Aurora
ログレコード
Binlog
データ
Double-write buffer
metadata
書き込みの種類
レプリケーション
ページキャッシュ
パージ
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
レプリケーション
• Amazon Auroraは、15台のリードレプリカを作成可
能
– リードレプリカはマスタサーバとストレージを共有しており、低負荷で
粒度の高いほぼ同期型のレプリケーションを行う
– 10-20msのレイテンシーでレプリケーションされる
– RDS for MySQLではリードレプリカは5つまで (孫リードレプリカを入
れて30)
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 (現在未サポート)
• 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
Storage
SQL
Transactions
Caching
Amazon S3
Application
DBクラスタ
• Amazon AuroraはDBクラスタという概念を持っている
– マスタ (Writer)とリードレプリカ(Reader)をひとまとめにしたもの
– Parameter GroupやMaintenance WindowもDBクラスタと各ノードそろ
ぞれに存在する
• フェイルオーバが発生しても常にマスタを参照するエン
ドポイントがクラスタ毎に1つ存在する
– アプリケーションからのWriteクエリは常にこのエンドポイントを参照する
ように設定
DB Parameter GroupとDB Cluster Parameter Group
• RDS for MySQLではDB Parameter Groupのみ
• Auroraでは設定の適用範囲毎にグループを設定
– DB Cluster Parameter Group: Auroraクラスタ内全ノードで共通
– DB Parameter Group: 各Auroraノード個別の設定
新しいメトリクス画面
• Throughput
– Select
– Commit
– DML/DDL
• Latency
– Select
– Commit
– DML/DDL
• Cache Hit Ratio
– Buffer Cache
– Result Set
• Deadlocks
• Login Failures
• Blocked Transactions
メトリクススキーマ
• INFORMATION_SCHEMA.REPLICA_HOST_STATUS
• mysql.ro_replica_status
mysql> SELECT SERVER_ID, REPLICA_LAG_IN_MILLISECONDS, SESSION_ID FROM
INFORMATION_SCHEMA.REPLICA_HOST_STATUS;
+-----------------+-----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
| SERVER_ID | REPLICA_LAG_IN_MILLISECONDS | SESSION_ID |
+-----------------+----------------------------------------------------+-------------------------------------------+
| demo-db01 | 18.458999633789062 | 62c35a1c-2f61-11e5-96de-06be620fb7bd |
| demo-db02 | 0 | MASTER_SESSION_ID |
| demo-db03 | 19.39299964904785 | 6194b000-2f61-11e5-9bf6-12715c13435b |
+-----------------+---------------------------------------+--------------------------------------------------------+
メトリクススキーマ
フェイルオーバとリカバリ
フェイルオーバ と リプレース
• リードレプリカが存在する場合は1分程でフェイルオー
バ可能
– RDS for MySQLよりも高速にフェイルオーバ可能
– リードレプリカが存在しない場合は10分程
• 優先的にフェイルオーバさせるノードを1つ指定可能
– Multi-AZ配置として別AZで起動する
– RDS for MySQLと違いリードアクセス可能
クラスタエンドポイント
• WriterとReaderのセットをクラスタと呼び、クラスタで常にWriter(マスタ)を指すクラスタエン
ドポイントが存在する
• 各Auroraノードは個別にエンドポイントを持っている
Reader
Writer
クラスタエンドポイント
Aurora Writer Aurora Reader
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を
持っている
• クラスタエンドポイン
トは、その時アクティ
ブなAurora Writer
ノードのCNAME
• Readは各Readerを参
照する
Write
クラスタエンドポイント
• 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
Aurora Writer Aurora Reader
クラスタエンド
ポイント
Write
Writer / Readerノードの識別
• innodb_read_onlyを参照
– SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_read_only’;
– OFF: Writer
– ON: Reader
• アプリケーションやドライバでAuroraノードに対する
負荷分散やフェイルオーバーロジックの実装に利用
可能
– メトリクススキーマのSEESION_IDも利用可能
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
• MySQL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 Data Redo Log
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
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
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
パフォーマンス
Auroraのパフォーマンスを引き出すために
• クエリ並列度が高い、データサイズが大きいケース
で効果を発揮
• ロック機構やQuery cache・スレッドプールなどに手
を入れて性能向上を行っている
– write heavyな環境ではoffをおすすめ
– CPUを効率的に利用する改善により、CPU利用率がMySQLと比較
して高くなるが、性能が落ちにくくなっている
パフォーマンス測定
Aurora Writer
• 複数のインスタンスから同時に負荷
をかけ並列度を上げる
– NWの影響を抑えるために同一リー
ジョンで行う
– 1-2時間など長時間行う
• 単一のインスタンスからだけでは、イ
ンスタンス毎のNW帯域の制限に達
する可能性がある
• 高負荷環境でもスループット低下を
抑える改善が入っているためCPU/メ
モリ利用率がRDS for MySQLと比
較して高くなるケースがある
defaultパラメータの違い
• RDS for MySQLと比べるとbuffer / connection /
周りの値が少なめ
• query cacheがON
– ONの状態でも性能が出るようにAuroraでは性能向上が行われてい
る
– Write heavyな環境ではOFFも検討
defaultパラメータの違い
• innodb_change_buffering
– NONE
– 今のところ変更不可
– Secondary indexへの更新などに影響が出そうだが、1-2時間など長
時間ベンチマークを行い、change bufferに収まらない量になってくる
と、Auroraの優位性が出てくる
• 数十分の短いベンチマークだと多少影響を受ける可能性がある
新規パラメータ
• thread_handling
– Default: multiple-connections-per-thread
– multiple-connections-per-thread, no-threads, one-thread-per-
connection, dynamically-loaded
– 接続を扱うAuroraのスレッドに関する設定
パフォーマンス
• 性能が5倍というのはどのようなケースか
– re:Invent で発表された5倍という性能はSysbenchを4インスタンス
(r3.8xlarge + NW関連のkernelパラメータ調整済)からr3.8xlargeの
Auroraインスタンスに実行した場合の結果
• TPC-C をr3.8xlargeに実行した場合は約2.5〜5倍
の性能を観測している
パフォーマンス
• FAQとパフォーマンステストのガイドライン・テス
ト用AMIを提供しています
– http://aws.amazon.com/rds/aurora/faqs/ の Amazon Aurora
Performance Benchmarking Guide
パフォーマンス
• 価格性能比5倍
– Amazon Auroraは高速でSSDベースのストレージにより高速に動作
するが、既存のどんなクエリでも5倍高速に実行出来ることを意味し
ているわけではない
– Amazon Auroraは他の製品よりも、より多くの書き込み・読み込みク
エリを同時に扱うことが出来るためデータベースの集約やスループッ
ト向上が見込める
– Amazon Aurora独自で高並列なストレージへのアクセスにより保存
されているデータへのコンテンションを解決し、クエリを効率よく処理
参考 (re:Inventで発表された資料)
よく見ると
• Auroraはデッドロックをがほんの少し出やすいがリ
トライを行ってもMySQLよりスループットが出る
• CPU / Memoryの利用率がMySQLより高いがス
ループットが出ている
– 分散ロック機構によりCPUリソースを使いきってスループットを出して
いる
何をみるのか?
• よく聞かれる質問
– CPU利用率高いんだけど?
– メモリ利用量多いんだけど?
– Disk IOが多めなんだけど?
• 見てほしいこと
– Auroraはマシンリソースを最大限利用してスループットを出す設
計です
– システムトータルでパフォーマンスが向上
– 管理コスト、障害耐性、データ保全性
何をみるのか?
• AuroraはMySQL互換ですが、マシンリソースの使
い方が根本的に違います
• Auroraが得意な場面・状況を理解してパフォーマン
スを測定
– マシンリソースを使い切りそうになりながらもMySQLと比べるとス
ループットやレスポンスタイムの落ち方が緩やか
Amazon Auroraへの移行
RDS for MySQLからマイグレーション
• マネージメントコンソールから数クリックでAmazon Auroraへ
移行可能
– RDS for MySQLのスナップショットからAmazon Auroraへマイグレーション可能
– RDS for MySQLは5.6を使う必要がある
マイグレーション時の注意
• RDS for MySQLとParameter Groupで設定出来る
項目や規定値などが異なる
– 例: max_connection / innodb_buffer_pool_size / query_cache_*
など
• マイグレーションに必要なディスクスペース
– スナップショットをインポートする場合、インポート前にEBSボリューム
を使用しデータをフォーマットする
– データをフォーマットするための追加容量が必要になる場合がある
マイグレーション時の注意
• Amazon AuroraはInnoDBのみサポート
– MyISAMなどのストレージエンジンは非対応
• マイグレーション時に自動でMyISAMからコンバート
されますが、事前に手動でInnoDBへの変換を行っ
ていただくことがオススメです
マイグレーション時の注意
• MyISAM形式のテーブルが含まれない場合
– 移行前のディスクで6TBまで容量を利用可能
• MyISAM形式のテーブルが含まれる場合
– マイグレーションを行うテーブルで3TBを超えるものが無いことを確
認する
MySQLからレプリケーション
• MySQL5.6からAmazon Auroraへレプリケーションを行うことが可
能
• 専用のProcedureを使用
mysql > CALL mysql.rds_set_external_master (DB Hostname or IP address',
3306,’user', ‘password', ’Binlog', position, 0);
mysql > CALL mysql.rds_start_replication;
MySQLからレプリケーション
• RDS for MySQLやMySQL on EC2、オンプレ環境
のMySQLからAmazon Auroraにレプリケーション
可能
– バックアップからAuroraにインポートを行い、レプリケーションを実行
– 移行時にアプリケーションのメンテナンスを入れ、書き込みがなくなり、
レプリケーションが追いついたタイミングでアプリケーションの書き込
み先などをAuroraに変更
Amazon Auroraの使いどころ
クエリ同時実行数やテーブルサイズが大きい
• Amazon Auroraに移行することで、クエリスルー
プットの向上などが見込まれる
– マルチコア環境でCPUを効率的に利用
– 分散ロック機構やquery cacheの改善による性能向上
• ディスク
– データ量の増加に応じてディスク容量を気にする必要が無い
– 性能に影響を及ばさずバックアップ
複数のサーバにシャーディングしている
• 複数の小さいDBを1つにまとめる
– コスト効果増大と管理コストの軽減
– シャーディングをするデータベースを減らすことでアプリケーションの
設計を簡略化出来る
– 障害時の影響を考慮する必要はある
まとめ
Amazon Aurora
• クラウド時代にAmazonが再設計したRDBMS
– MySQL5.6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
Q&A
次回Webinarのお申し込み
http://aws.amazon.com/jp/event_schedule/
Webinar資料の配置場所
• AWS クラウドサービス活用資料集
– http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/
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日々更新しています!
もしくは
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AWS Black Belt Tech Webinar シリーズ 2015 - Amazon Aurora

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