[CTC Forum 2019/10/25] 事例から学ぶ！AWS 移行でデータベースの管理・コストを削減する方法

© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
Amazon Web Services Japan K.K.
Partner Solutions Architect
Takanori Ohba
事例から学ぶ︕
AWS 移⾏でデータベースの
管理・コストを削減する⽅法
CTC Forum 2019
2019/10/25

Who am I ?
p ⼤場崇令（オオバタカノリ）
Ø Partner Solutions Architect
@Amazon Web Services Japan K.K.
(Joined 2015/12)
p Background
ØAWS テクニカルトレーナー@AWSJ K.K.
ØWeb サービスのインフラエンジニア
Ø国内クラウドベンダーにてテクニカルサポート
p 好きな AWS サービス
ØAWS Systems Manager
ØAWS Server Migration Service
ØAWS Service Catalog

本セッションについて
⽬的
対象者
AWSのデータベースサービスの特徴と
マイグレーションプロセスを理解する
AWSをこれから利⽤する⽅
データベースの選定を⾏う⽅

Agenda
• What is AWS?
• AWS データベースソリューション
• Database Migration Tools
• お客様事例
• まとめ

What is AWS?

What is AWS?
• IT リソースをウェブベースで
利⽤可能なクラウドプラットフォーム
• 従量課⾦
• 165 を超えるサービス群を提供
ComputeMessaging
Mobile
App Services
Database
Networking
Development and
Management Tools
Payments
VPC
On-Demand Workforce
Analytics Content Delivery
Storage

Our Vision:
地球上で、もっともお客様を
⼤切にする企業であること

24 48 61 82
159
280
516
722
1,017
1,430
1,957
0
200
400
600
800
1,000
1,200
1,400
1,600
1,800
2,000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
AWS の機能改善、イノベーションのスピード

165 を超える主要なAWSサービス

国内における AWS 利⽤の広がり

AWS データベースサービス

1970 1980 1990 2000
Oracle DB2
SQL Server
MySQL
PostgreSQL
DynamoDB
Redis
MongoDB
Elasticsearch
Neptune
CassandraAccess
Aurora
2010
Timestream
QLDB
DocumentDB

従来のアプリケーション要件
HR Payroll …
CRM ERP
従来要件新要件
ユーザー: 10-10万 100万+
データ量: GB-TB TB-PB-EB
場所: 社内グローバル
パフォーマンス: 秒ミリ秒/マイクロ秒
リクエスト: 万百万
アクセス: 社内サーバーモバイル/IoT
拡張: スケールアップスケールアウト
⽀払い: 前払い従量課⾦
開発者アクセス: ⽇次/週次/⽉次 APIアクセス
従来要件

新しいアプリケーション要件
Social media
Ride hailing Media streaming
Dating
ユーザー: 10-10万 100万+
データ量: GB-TB TB-PB-EB
場所: 社内グローバル
パフォーマンス: 秒ミリ秒/マイクロ秒
リクエスト: 万百万
アクセス: 社内サーバーモバイル/IoT
拡張: スケールアップスケールアウト
⽀払い: 前払い従量課⾦
開発者アクセス: ⽇次/週次/⽉次 APIアクセス
従来要件新要件

「万能のデータベース
は存在しない」
“A one size fits all database doesn't fit
anyone”
Werner Vogels
CTO - Amazon.com
https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/
purpose-built-databases-in-aws.html

従来のエンタープライズ DB システム
アプリ
オンライン
トランザクション
ETLツール
分析
BIツール
・OLTP : Online Transaction Processing
・ETL : Extract, Transform and Load
・OLAP : Online Analytical Processing
・BI : Business Intelligence
⽤途
OLTP DB OLAP DB

データベースの選択
• AWS では多様な
データベースの選択肢
• ワークロードに応じて
最適な選択が可能
Purpose built
The right tool for
the right job
https://www.allthingsdistributed.com/2018/06/purpose-built-databases-in-aws.html
適材適所の選択

Relational
参照整合性、
ACIDトラン
ザクション、
スキーマ
Lift and shift,トラン
ザクションアプリ
ケーション、ERP
、CRM、e コマー
ス
Key-value
⾼スループット、
低レイテンシ、
スケーラ
ビリティ
⼤規模アプリケー
ション、リアルタイ
ム⼊札、ショッピン
グカート、顧客ごと
のブックマーク
Document
ドキュメントを
保存し、任意の
属性にクエリで
すばやく
アクセス
コンテンツ管理、
パーソナライズ、
モバイルアプリケー
ション
In-memory
マイクロ秒
レベルの
keyアクセス
キャッシュ、
ゲームのリーダー
ボード、リアルタ
イム分析
Graph
すばやく簡単に
データ間の
関係を元に
グラフ構造を
作成、
ナビゲート
不正検出、SNS、
レコメンド
エンジン
Time-series
時系列に特化
した形で
データの収集、
格納、処理
IoT アプリケー
ション、イベント
トラッキング、産
業テレメトリ
Ledger
アプリケーション
データの全変更を
完全、不変、
検証可能な
履歴として保存
記録システム、
サプライチェーン、
銀⾏トランザクショ
ン
DWH
分析可能な
情報のセン
トラルリポ
ジトリ
分析, BI
「データカテゴリ」と「ユースケース」

Relational Key-value Document In-memory Graph Time-series Ledger DWH
Aurora CommercialCommunity
Amazon
Aurora
Amazon
RDS
Amazon
DocumentDB
Amazon
DynamoDB
Amazon
ElastiCache
Amazon
Neptune
Amazon Quantum
Ledger Database
Amazon
Timestream
Amazon
Redshift
preview
AWS が提供するデータベースサービス

Amazon
Aurora
Amazon
RDS
Amazon
DocumentDB
Amazon
DynamoDB
Amazon
ElastiCache
Amazon
Neptune
Amazon Quantum
Ledger Database
Amazon
Timestream
Amazon
Redshift
preview
マネージドサービス
AWS が提供するデータベースサービス

データベースサービス仮想サーバー
OS インストール
サーバーメンテナンス
ハードウェア資産管理
電源/ネットワーク/空調
拡張性
⾼可⽤性
DB バックアップ
DB パッチ適⽤
DB インストール/構築
OS パッチ適⽤
OS インストール
サーバーメンテナンス
ハードウェア資産管理
電源/ネットワーク/空調
AWSマネージ
オンプレミス
Amazon RDS などAmazon EC2
データベース管理のフルマネージド化

適材適所の選択
The right tool for the right job

Amazon
Aurora
Amazon
RDS
Amazon
DocumentDB
Amazon
DynamoDB
Amazon
ElastiCache
Amazon
Neptune
Amazon Quantum
Ledger Database
Amazon
Timestream
Amazon
Redshift
preview
本⽇紹介するデータベースサービス

リレーショナルデータベース
RDB

オンプレミス On
Amazon EC2
Amazon RDS
リレーショナルデータベースの
デプロイメントモデル

リレーショナルデータ
• テーブル間でデータを分割
• ⾼度に構造化されたデータ
• キーを介して確⽴された
リレーションシップ(関係性)
• データの正確性と⼀貫性
Patient
* Patient ID
First Name
Last Name
Gender
DOB
* Doctor ID
Visit
* Visit ID
* Patient ID
* Hospital ID
Date
* Treatment ID
Medical Treatment
* Treatment ID
Procedure
How Performed
Adverse Outcome
Contraindication
Doctor
* Doctor ID
First Name
Last Name
Medical Specialty
* Hospital Affiliation
Hospital
* Hospital ID
Name
Address
Rating
リレーション
多対 1

ユースケース
• エンタープライズアプリケーション
ü 基幹系システム
ü ERP
ü CRM 等
• SaaS アプリケーション
• E コマースアプリケーション
• ウェブアプリケーション等

選択指針
• 汎⽤的
• 既存アプリケーション移⾏
• 正規化／リレーショナル
• SQLを使⽤可能
ü 複数の表を結合 (JOIN) して
利⽤できる
• 柔軟なクエリ
• トランザクション処理
• データの堅牢性／⼀貫性
Patient
* Patient ID
First Name
Last Name
Gender
DOB
* Doctor ID
Visit
* Visit ID
* Patient ID
* Hospital ID
Date
* Treatment ID
Medical Treatment
* Treatment ID
Procedure
How Performed
Adverse Outcome
Contraindication
Doctor
* Doctor ID
First Name
Last Name
Medical Specialty
* Hospital Affiliation
Hospital
* Hospital ID
Name
Address
Rating
JOIN

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
6つのデータベースエンジンから選択できるマネージリレーショナルデータベース
容易な管理⾼可⽤性と永続性⾼スケール⾼速でセキュア
インフラストラクチャの
プロビジョニング、データ
ベースのインストール、
メンテナンス不要
マルチAZデータレプリケー
ション、⾃動バックアップ、
スナップショット、
⾃動フェイルオーバー
数クリックでコンピュートと
ストレージをスケール可能
アプリケーションの
ダウンタイムは最⼩限
SSDストレージのI/O保証、
保存時と通信時の暗号化

RDB は、運⽤フェーズの負荷が⼤きい
運⽤前（設計・導⼊）
• サイジング
• 導⼊作業
• 可⽤性設計
• バックアップ設計
運⽤開始後
• バックアップの⾃動実⾏
• リストア
• モニタリング
• サイズ調整（ディスク追加等）
• SQLチューニング
• 統計情報の更新
• フラグメンテーションの解消

クラウドへ移⾏することで解決できる部分とそうでない部分
運⽤前（設計・導⼊）
• サイジング
• 導⼊作業
• 可⽤性設計
• バックアップ設計
運⽤開始後
• バックアップの⾃動実⾏
• リストア
• モニタリング
• サイズ調整（ディスク追加等）
• SQLチューニング
• 統計情報の更新
• フラグメンテーションの解消
クラウド化で楽になる部分
変わらず残る部分

⾃動
バックアップ
スナップ
ショット
パッチ更新
Amazon Relational Database Service
フルマネージドのRDBMSサービス
ü バックアップやフェイルオーバーに対応したDBを数クリックで利⽤可能
ü メンテナンスコストを⼤幅削減（パッチ当てやバックアップの⾃動化）
Availability Zone a Availability Zone b
負荷分散のための「読み取り
⽤レプリカ」を作成可能
別AZにデータを同期
⾃動的にフェイルオーバー

シンプルな⼿順で⾼度なアーキテクチャを実現
数クリックでDBが起動
• DBエンジン
• インスタンスクラス
• ディスクの種類とサイズ etc..
選択するだけで⾼度な機能を実装
• マルチAZデプロイメント
• リードレプリカ
• バックアップ（スナップショット）
• 監視（CloudWatch）
• 拡張モニタリング etc..
マネジメントコンソールやAPIで操作可能

Amazon Aurora
特徴 (http://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/)
• MySQL5.6, 5.7 / PostgreSQL 9.6, 10と互換性
• ⾼い堅牢性 / 可⽤性
• レプリカの障害からの⾃動復旧
• 3つのAvailability Zone(AZ)にまたがる6つの
データコピーによる⾼可⽤性
• スケーラビリティ
• 64TBまでディスクがシームレスにスケール
• 15台までの読み取り専⽤レプリカでスケールアウト
• フルマネージド
Amazonがクラウド時代に再設計したデータベース
Availability
Zone
Availability
Zone
Availability
Zone
Primary
Instance
Aurora
Replica
Writes
W
rites
Writes
Reads
Reads
Reads
Reads
Amazon Aurora DB Cluster
Data Copies Data Copies Data Copies
Cluster Volume

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
• Peer-to-peer gossipレプリケーション
標準で⾼可⽤性を実現
• 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でも読み込みは可能
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

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
Transaction
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
読み書き可能読み込み可能

Backtrack
• データベースの状態を容量によらず瞬時に特定の時点へ巻き戻す
• オペミスなどをしてしまった場合に、作業実⾏前の状態にすぐに巻き戻すことでサービスへの影
響を最⼩限に抑えることが可能
T0 T1 T2
T0 T1
T2
T3 T4
T3
T4
REWIND TO T1
REWIND TO T3
INVISIBLE INVISIBLE

Amazon Aurora マイグレーションオプション
Source database From where Recommended option
RDS
EC2, オンプレミス
EC2, オンプレミス,
RDS
コンソールベースの
⾃動スナップショット
インテグレーションとbinlog
を⽤いたレプリケーション
S3を⽤いたバイナリ
スナップショットインテ
グレーションとbinlogを
⽤いたレプリケーション
SCTを⽤いたスキーマ
変換とDMSを⽤いた
データ変換

AWS のリレーショナルデータベースサービス
Amazon RDS Amazon Aurora
概要
• データベース管理がフルマネージド化された
リレーショナルデータベースサービス
データベースエンジン
• Oracle、SQL Server、
MySQL、PostgreSQL、MariaDB
特徴
• ⾼速、安定したパフォーマンス
• 低コスト、従量課⾦
• Oracleの場合、Standard Edition が
ライセンス込みの従量課⾦で使⽤可能
概要
• Amazonがクラウド時代にRDBMSを作ると
どうなるかを1から考え構築
データベースエンジン
• MySQLまたはPostgreSQLとの互換性
特徴
• 低コスト、従量課⾦、フルマネージドサービス
• 1/10のコストで商⽤データベースと同等の
パフォーマンスと可⽤性
• 耐障害性、⾃⼰修復機能を持ち、64TBまで
シームレスにスケールするストレージ

データウェアハウス
DWH

データストアの分類と違い
OLTP (Online Transaction Processing)
ビジネスアプリケーションの永続層として機能する
多数のショートトランザクション (INSERT, UPDATE, DELETE) 中⼼
例: Amazon Aurora / ⼀般的に⾏指向アーキテクチャ
OLAP (Online Analytical Processing) /
データドリブンな意思決定のための分析⽤途
⽐較的少量のトランザクションが中⼼
クエリは多くの場合複雑で⼤規模な履歴データセットに対する集計を伴う
例: Amazon Redshift / ⼀般的に列指向アーキテクチャ
データレイク
すべてのデータを単⼀の統⼀された場所に、任意の規模で低コストで
収集および保存できるアーキテクチャパラダイム
データウェアハウスなどの他のデータストアを補完（≠置換）
例: Amazon S3
OLTP
PostgreSQL
Amazon
Aurora
Amazon EC2
(Business Application)User
Applications
DataLakeOLAP
ETL Tools
Amazon
QuickSight
Amazon Redshift
AWS
Glue
BI Tools
OLTP ERP CRM LOBUser
Dashboards

データウェアハウスの時代による遷移
DWH
アプライアンス
DWHアプライアンス
OLTP向け
RDBMS
OLTP向けRDBMS
分析専⽤
RDBMS
分析専⽤RDBMS
遅い
⾼い
クラウド
■フルマネージド
運⽤管理のオフロード
■初期投資不要
すぐに始められる
■時間課⾦
■列指向、MPP
管理が
つらい
Amazon
Redshift

データウェアハウス特化のデータベース
ペタバイト級までスケールアウト
フルマネージドサービス
多数の周辺ソフト; PostgreSQL互換性
約$1,000/TB/年; 最⼩$0.314/時*から
Amazon S3上のデータへの直接アクセス
Amazon
Redshift
*費⽤は2018年9⽉時点での東京リージョンのものです
より速く
よりシンプルに
より安価に

15,000を超えるお客様が
Amazon Redshift
を使⽤し、
1 ⽇に 2 エクサバイトを
超えるデータが処理
されています
その他のクラウド
と⽐較して
最⼤ 75% 削減
エクサバイトデータ
に対して
オープンフォーマット
でローディング不要で
クエリを実⾏
その他のクラウド
と⽐較して
最⼤ 2 倍⾼速
クラウドデータウェアハウス
Amazon Redshift の特徴

1⽇に 2 エクサバイトを超えるデータを処理
Amazon Redshift は最も利⽤の多いクラウドデータウェアハウス
15,000を超えるお客様がAmazon Redshiftを利⽤
利⽤者数トップ・⾼いコスト効果・データレイクと連携・⾼速

Amazon Redshift
p クラウド上のデータウェアハウス
Ø 数クリックで起動
Ø 使った分だけの⽀払い
p ⾼いパフォーマンス
Ø ハイ・スケーラビリティMPP
Ø カラムナ（列指向）
p ⾼い汎⽤性
Ø PostgreSQL互換のSQL
Ø 多くのBIツールがサポート

p カラムナー型ストレージ
p データ圧縮
p ゾーンマップ
p 直結ストレージ
p データブロックサイズ
Amazon Redshift : I/Oを減らすための仕組み
orderid name price
1 Book 100
2 Pen 50
…
n Eraser 70
orderid name price
1 Book 100
2 Pen 50
…
n Eraser 70
• ⾏指向型（他RDBMS）
・列指向型（Redshift）

データベース移⾏のツール

移⾏先エンジン/データベースの選定⽅法
(全ての機能⽐較表を作る前に)
Aurora/データベース
エンジンの異なる
Amazon RDSに
移⾏できそう︖
既存のデータベース
エンジン(RDS)に
移⾏できそう︖
既存データベース
エンジンを
Amazon EC2上
に構築
Amazon Aurora/
Amazon RDS
既存データベース
エンジンの
Amazon RDS
No No
Yes Yes
- バージョンの互換性
- アプリケーションの(⽐較的⼤きな)
改修コスト
- データベース固有機能が外せるのか
- データベースエンジンを変更するこ
とで技術的、ビジネス的課題を解決
するのか
- 3rd パーティーのパッケージのサポート
- 既存のパフォーマンスとの⽐較したサイジングで制限がある
- 運⽤、アプリケーションの改修の可能性(OSへのアクセスや
エージェント)

移⾏パターンとポイントの整理
⼗分な停⽌時間を
取れる
ダンプツール
CSVアンロード
ソースとターゲットが
同⼀DBエンジン
はいはい
いいえいいえ

移⾏パターンとポイントの整理
⼗分な停⽌時間を
取れる
ダンプツール
CSVアンロード
レプリケーション
AWS Database
Migration Service
DB純正の
レプリケーションが
組める
はいはい
いいえいいえ
はいはい
いいえいいえ

AWS Database Migration Service (DMS)
• 既存のデータベースを
最⼩限のダウンタイムで
マイグレーションするサービス
• 同種はもちろん
異種プラットフォームの
移⾏にも対応
オンプレミスDB
DB on
Amazon EC2
Amazon RDS
オンプレミスDB
DB on
Amazon EC2
Amzaon RDS
※オンプレミス to オンプレミスは⾮対応
DMS
Amazon S3

インターネット or
VPN or Direct Connect
ユーザー
移⾏中もアプリケーションは稼働したまま
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

ユーザー
1. DMSを準備
DMS
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

ユーザー
1. DMSを準備
2. DMSがソースDBと
ターゲットDBに接続
DMS
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

ユーザー
1. DMSを準備
3. 対象のスキーマ、
テーブルなどを選択
DMS
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

ユーザー
1. DMSを準備
4. DMSがテーブルを作成し、データを
ロードし、レプリケーション開始
DMS
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

ユーザー
1. DMSを準備
4. DMSがテーブルを作成し、データを
ロードし、レプリケーション開始
5. 任意のタイミングで、
アプリをターゲットDB側に切り替え
オンプレミス
Oracle
AWS Cloud
Aurora /
Redshift

AWS Schema Conversion Tool (SCT)
• ソースDBのスキーマ、ビュー、
ストアドプロシージャ、ファンクションの
⼤部分を⾃動的にターゲットDB互換
フォーマットに変換できる
無償のデスクトップアプリケーション
• 何割のオブジェクトが⾃動変換可能か
などのPDFレポートを数クリックで作成可
変換⼯数の⾃動⾒積もりを補助

商⽤DBからの移⾏を検討しているお客様の声
「システム全体をクラウドに移⾏する際に、データベースの
ダウンタイムを可能な限り短くしたい」
「RDBMSも従量課⾦で利⽤したいがCPUライセンスだとそ
れができない」
「IT予算の多くを商⽤DBライセンスが占めている」など

考えられる移⾏パス: リフト
• 既存のデータベース環境は
できるだけ変更せず、
そのままクラウド化する
• 既存データベースエンジンを
使⽤するシステムをクラウド化
することを最優先するオンプレミス

考えられる移⾏パス: リフト
データベースエンジンを維持したリフト
Amazon EC2 に
既存データベースを
お客様がインストール
(Oracle on EC2)
Amazon RDS
for Oracleを使⽤
オンプレミス

考えられる移⾏パス: シフト
• 既存データベース環境の
クラウド化と合わせて
プラットフォーム変更も⾏う
• クラウド化とRDBMSの
プラットフォーム変更を
同時に⾏うため、
1回の移⾏⼯数は多いが
1回で済む
Amazon RDS
for PostgreSQL
オンプレミス

考えられる移⾏パス: リフト&シフト
• 既存データベース環境を
ひとまずリフトするが、
次のステップで
より最適なプラットフォームに
変更する
• 将来的には、より最適な
プラットフォーム採⽤するが、
まずはシステムの
クラウド化を優先する
Amazon RDS
for PostgreSQL
オンプレミス

考えられる移⾏パス
①リフト
• 移⾏⼯数は少ない
• クラウド最適化メリットは⼩さい
②シフト
• 移⾏⼯数は⼤きい
• クラウド最適化メリットは⼤きい
③リフト&シフト
• 移⾏が2回必要
• 迅速なクラウド化(リフト)が可能
• クラウド最適化メリットを享受
(シフト)できる

Database Migration Playbook
• トピックごとにどのようにデータベース、
DWHをAWSのデータベースサービスに
移⾏するか記載
• データベース固有の機能と様々な
データベースオブジェクトを網羅
• 移⾏のベストプラクティス
• Oracle to Amazon Aurora PostgreSQL
• Oracle to Amazon Aurora MySQL
• Oracle to Amazon Redshift
• SQL Server to Aurora MySQL
• SQL Server to Aurora PostgreSQL
https://aws.amazon.com/dms/resources/

お客様事例

事例: 住信SBIネット銀⾏
オンプレミスの Oracle Database を Amazon Aurora へ移⾏
• 2019年3⽉4⽇ Webニュース
• Oracle Database 11g 3ノードRAC から、
Amazon Aurora PostgreSQL 10 への移⾏を決定
• 機能／⾮機能／移⾏の観点で予備検討を実施
• アプリケーションの書き換えにはコストが
かかるが、リリース後３年で回収可能
出典）https://www.netbk.co.jp/wpl/NBGate/i900500CT/PD/corp_news_20190304
https://japan.zdnet.com/article/35133723/
性能︓ピーク時のスループットが最⼤50％向上
可⽤性︓障害時は30秒でフェイルオーバーが完了
コスト︓83％のランニングコスト削減

Oracle を AWS上に移⾏したお客様事例
マガシーク株式会社
総合ファッションECサイトで
使⽤していた Oracle RAC を
Amazon Aurora に移⾏
• AWS Database Migration Service
を利⽤して2⼈体制で移⾏完了
• Auroraに単純移⾏しただけで、
あるバッチ処理の性能が3倍向上
• 拡張が柔軟にできるようになり、
セール対応が楽になった
株式会社
VOYAGE GROUP
ECナビで使⽤している
OracleをAWSに移⾏
• Oracleライセンス込みプ
ランを使⽤、初期費⽤で
数千万円、年間でも千数
百万円ほどのライセンス
費⽤の削減を実現
• ECナビのコアとなる情報
を扱うだけの⼗分な性能
と信頼性を確認
ソニー銀⾏株式会社
管理会計システム⽤
OracleをAWSに移⾏
• オンプレ環境に⽐べ、イ
ンフラコストを30〜50%
程度削減
• インフラ導⼊ / 構築期間
が半減
• 新たなシステム構成 / ⽅
式の実機検証も、低コス
トかつスピーディーに対
応可能

全⽇本空輸株式会社様
⼤規模なデータの移⾏には、データベース移⾏ツール
AWS Database Migration Service（DMS）を採⽤。
20 年以上にわたってオンプレミス環境で運⽤してき
たデータ分析基盤を、⼤きなトラブルなくクラウドに
移⾏できたことの意義は⼤きい
”
”
DMSを利⽤したお客様の声
Why AWS︖
AWS を選んだ決め⼿は、⽇本国内の⾦融機関や⼩売業など⼤規模
に機密情報を扱うシステムでの豊富な導⼊実績に裏付けられたセ
キュリティの⾼さ、ノウハウを持つ AWS パートナーの数が圧倒
的に多かった。検討当初からコンサルティング／アドバイザリー
サービスの AWS プロフェッショナルサービスを活⽤し、専⾨家
の知⾒を取り込んだこともプロジェクトの円滑な進⾏につながり
ました。

課題
データから洞察を得て、ビジネスの機
会を認識し、パフォーマンスを評価す
るために分析する必要があった
Oracle で構築された旧来の DWH では、
規模がスケールせず、維持が難しく、
⾼コストであった
ソリューション
Amazon S3 データレイクを構築し、
Amazon Redshift および Redshift
Spectrum、そして Amazon EMRを使っ
てデータを分析する
結果: 分析できるデータ容量は2倍に増
加 (100PB), コストは削減され、洞察を
得るまでのスピードが向上
データ容量︓>100 PB
分析ジョブ/⽇︓600,000

事例︓ ビデオリサーチ様 (CTC 様ご⽀援)
⼤規模データの分析基盤をAmazon Redshiftに移⾏、
性能は既存のオンプレミス並みで運⽤コストは2分の1に
• アプライアンスの
保守切れを機に新たな選択肢を模索
• PoC検証でAmazon Redshiftの実⼒を確認
リソース拡縮の⾃由度の⾼さで導⼊を決定
• 運⽤管理業務の効率化に⼤きな効果
⇛ 運⽤コストは2分の1に
「分析基盤を使わない時間帯に Amazon Redshift のサービスを⾃動的に停⽌したり、
無駄なリソースを使わないように運⽤したりすることで、5 年間のトータル運⽤コスト
はオンプレミス環境と⽐べて 50％以上は削減ができると⾒ています。」
株式会社ビデオリサーチ IT・技術推進局 IT1 部⻑兼管理グループ課⻑太⽥雅⽒

• APN プレミアコンサルティングパートナー
Ø
• AWS 移⾏コンピテンシーを取得
Ø
• AWS Oracle コンピテンシーを取得
Ø
マイグレーションの⽀援は CTC 様へ
Premier

まとめ

• データベースの選択
Ø 適材適所のサービス選択
Ø RDB / NoSQL / DWH …
• データベースの移⾏パス
Ø リフトのみ
Ø シフトのみ
Ø リフト & シフト
• 移⾏⽀援サービス
Ø AWS Database Migration Service
Ø AWS Scheme Conversion Tool
• マネージドサービスの活⽤
Ø 導⼊・運⽤コスト削減
Ø Innovation に集中
事例から学ぶ︕AWS 移⾏でデータベースの
管理・コストを削減する⽅法まとめ

Thank You!

[CTC Forum 2019/10/25] 事例から学ぶ！AWS 移行でデータベースの管理・コストを削減する方法

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to [CTC Forum 2019/10/25] 事例から学ぶ！AWS 移行でデータベースの管理・コストを削減する方法

Similar to [CTC Forum 2019/10/25] 事例から学ぶ！AWS 移行でデータベースの管理・コストを削減する方法 (20)

[CTC Forum 2019/10/25] 事例から学ぶ！AWS 移行でデータベースの管理・コストを削減する方法