Hori Blogフリーランスでバックエンドエンジニアとして活動している Ryota Hori のブログです。 最近はテック系記事より雑記ブログ気味。 Amazon Aurora 事例祭り に行ってきたので、メモを公開します。 社内共有で Slack に貼ろうと思っていたメモなのですが、長くなったのでブログに公開します。 概要 Amazon Aurora 事例祭り （2017 年 3 月 7 日開催） | AWS セッション内容 Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティスと最新アップデート @con_mame さん データベースソリューションアーキテクト 登壇資料: [Aurora 事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス 開発サイドからの知見と今後の展望 PostgreSQL For Aurora でるよ！ 9.6.4 と互換 My
MariaDB Connector/J has evolved a lot during the year. In this post I will talk about the failover capabilities in the connector and give some guidance on how to use them in some certain cases. One other important new feature that I’ll cover in a later article is the fact that MariaDB Connector/J can do load balancing over several servers now as well. To start off with we’ll need the connector its
Photo via Visual hunt ヌーラボアカウントではつい先日、Amazon RDS for MySQL から Amazon Aurora へと移行しました。ここでは、その経緯と実際に実施した作業を簡単にご紹介させていただきます。 移行の経緯 ヌーラボアカウントは Backlog や Cacoo、Typetalk といったヌーラボのサービスへの認証機能を提供しています。もし認証機能が使えないとすべてのサービスを利用できなくなってしまいます。そのため、ヌーラボアカウントには常に認証機能を提供し続けられるような、高いアベイラビリティが求められています。 ヌーラボアカウントではこれまで RDS for MySQL を利用していましたので、MySQL 互換を掲げる Amazon Aurora は、リリースされたときから移行の可能性を検討をしてきました。Aurora のメリットについては
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 本日、Amazon Auroraで読み込みエンドポイント（Reader Endpoint）が発表されました。今までは、インスタンスエンドポイント（Instance Endpoint）とクラスターエンドポイント（Cluster Endpoint）が利用できましたが、新しいエンドポイントについて試してみました。 読み込みエンドポイントとは 現在Auroraには、以下の3種類のエンドポイントがあります。クラスターエンドポイントはWriterを指すエンドポイントで、インスタンスエンドポイントは各インスタンスを指しエンドポイントです。今回追加された読み込みエンドポイントはReaderを指すエンドポイントです。 クラスターエンドポイント（Cluster endpoint） インスタンスエンドポイント（Instance endpoint） 読み込みエ
Google、MySQL互換の第二世代「Cloud SQL」正式リリース。ベンチマークを公開し、Amazon Auroraより高速だとアピール Googleは、Google Cloud Platformで提供しているマネージドサービスのMySQL互換データベースである「Cloud SQL」を正式版としてリリースしました。 Cloud SQLは2011年に発表され、2015年12月には性能を強化した第二世代が登場、最大10テラバイトのデータ容量とインスタンスあたり最大104GBメモリを提供し、最大2万IOPSの性能に達すると説明されていました。 正式版リリースにあたり、同社はブログ「Google Cloud Platform Blog: Cloud SQL Second Generation performance and feature deep dive」で競合となるAmazonクラウド
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2019年3月14日に開催されたHadoop / Spark Conference Japan 2019での講演資料です。
どうも佐野です。トレタのインフラはEngineyardでワオワオやってたんですが、あの、なんていうのAurora？それを使いたかったわけです。 さて、私が書いた前々回の記事にて、「コア機能のAWS化」を今後のTODOとして挙げていましたが、5/9にEngineyardからAWSへの移設が完了していました。EngineyardはRailsやnodejsなどのWEB-DB環境を簡単に構築できるPaaSです。Herokuとの違いはサーバにsshしたり、chefを利用してFluentdなどのミドルウェアを入れたり、既存のコンフィグレーションをカスタマイズしたりすることができる点が挙げられます。比較的自由度の高いPaaSと言えるでしょう。トレタでは創業〜先月までお世話になりました。 今回は移設とAuroraの運用に関するTipsの紹介になります。なお、本記事に示す設計・運用方針はAWSのソリューショ
Amazon Aurora 東京ローンチイベント 10/Nov/2015 発表資料 - RDS for MySQL から Aurora への移行に関する共有 事前に読んでおくべき資料 - Amazon re:Invent (DAT405) Amazon Aurora Deep Dive http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/dat405-amazon-aurora-deep-dive - AWS Black Belt Tech Webinar シリーズ 2015 - Amazon Aurora http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-black-belt-tech-2015-amazon-aurora - RDS for AuroraとRDS for MySQL5.6のPar
今回は、まだ全然底が見えていないAuroraのガチンコ検証となります。公式資料に、発表当初の簡単な検証数値もありますが、自分でやらないと理解できない部分が多くあるためです。 既にAuroraにするだけで従来より速くなる説は有力ですが、なぜ速くなるのか、どのような点に注意を払って運用すべきなのか、といったことを理解するために、より局所的な検証をいくつか行って考察していきたいと思います。 目次 楽しい検証になって長くなりましたので、目次を置いておきます。 はじめに クエリのレスポンスタイム クエリキャッシュ CPU利用率とIOPSの性質 データ容量とストレージ性能の関係 インスタンスタイプとストレージ性能の関係 運用面の色々 何がボトルネックになるか はじめに いくつか前提的なものを。 ベンチマークは全て、sysbench を使ってテストデータ作成・ランダム参照／更新クエリを実行しています デ
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