マネージド データベース サービスとは

データベース インフラストラクチャは多くの企業にとって悩みの種です。ほぼすべての従業員が顧客データや組織のデータとやり取りするため、アプリケーションのニーズに適したデータベースを選択して維持することが非常に重要です。データベースの可用性とパフォーマンスを安定して維持するには、メンテナンスのベスト プラクティスが重要です。

データベース管理には、次の 3 つのカテゴリに分類されるタスクがあります。

• 設定: データベースのプロビジョニング、構成、デプロイ
• メンテナンス: データベースの保護、バックアップの作成、更新とアップグレードの実行
• 最適化: データベースのスケーリング、健全性のモニタリング、最適なパフォーマンスに向けた調整

データベースの場所にかかわらず、セルフマネージドにすることも、フルマネージドにすることもできます。

オプションは次のように表示されます。

• オンプレミス、セルフマネージド: オンプレミスを自社管理している場合、設定とメンテナンスのすべてのタスクは社内のチームに依存します。プライベート クラウドの DBaaS ソフトウェアをデプロイすることで、ユーザーにより良いサービスを提供できますが、すべての管理責任はチーム内に残ります。オンプレミスのデータベースは、クラウドネイティブなモニタリング テクノロジーやクラウド ベンダーのセキュリティに関する深い専門知識に依存できないため、保護がより困難になる可能性があります。
• クラウド データベース、セルフマネージド: データベースは仮想マシンにインストールされてホストされるため、インフラストラクチャのメンテナンスに関する多くの負担が不要になります。データベース管理は社内のチームが担当しているため、よりきめ細かな管理を維持できます。  
• マネージド データベース サービス: クラウド データベースにはクラウド サービスとしてアクセスします。サービス プロバイダは、クラウド プラットフォーム ベンダーであれ、プラットフォーム上で運用している独立したプロバイダであれ、ホスティングとすべての運用、メンテナンス、管理タスクの責任を負います。

データベースは、セルフマネージドのオンプレミス デプロイからマネージド クラウド サービスに移行できます。これは通常、クラウドのスケーラビリティ、アジリティ、セキュリティ、費用対効果を得るために役立ちます。移行は通常、次の 2 つの方法のいずれかで行われます。

1. 1 つのステップで行う方法。ソース データベースからマネージド データベース サービスにデータを直接移行する
2. 2 つのステップで行う方法。まず、クラウド内のセルフマネージド データベースにデータを移行し、次にクラウド内でフルマネージド データベースに移行する

1 つめのデータベースの移行方法はより効率的ですが、2 つめの方法は、例えばデータセンターのリースの終了などの理由でクラウドへの移行を迫られている組織にとって有益です。

データベースはビジネス運営に不可欠なため、十分なパフォーマンスを提供し、ダウンタイムを厳密に制限する必要があります。

セルフマネージド データベースでは、社内チームがすべての管理タスクとメンテナンス タスクを担当します。エンタープライズ レベルのデータベースを維持するための適切な資格を持つデータベース管理者を見つけることは、困難な場合があります。これは特に、十分な IT リソースを持たない中小企業に当てはまりますが、大規模で複雑なデータベース フリートを持つ大企業にも影響する可能性があります。

セルフ マネージメントには多大な時間を費やす必要があり、その時間をアプリケーション開発、アーキテクチャ設計、データ分析といった差別化された活動に費やすことになります。データベースのセルフ マネージメントは時間が経つにつれ、イノベーションの効果が損なわれた機会費用に加えて、費用の増加を招きます。また、メンテナンス タスクを手動で実行すると、特に自動システムによって確実に行われる定型タスクで、エラーが発生する可能性が高まります。

さらに、セルフマネージド データベースのスケーリングは難しく、大量のリソースを消費します。オンプレミス ソリューションでは、コンピューティング、ストレージ、ネットワークのニーズが増加すると、追加のハードウェア リソースが必要になる場合があります。データベースの種類によっては、トランザクション量を増やすために、パフォーマンスを維持するための最適化が必要になります。

一部の企業は、プライベート クラウドを使用してデータベースのメンテナンス タスクを自動化しています。これらのタスクには、パッチの実行、プロビジョニングの支援、データベースの障害からの復旧（フェイルオーバー）の支援などが含まれます。

クラウド プロバイダは、フルマネージド サービス パッケージの一部として、セットアップ、メンテナンス、最適化のタスクをさらに自動化します。

AI はデータベース自動化においてますます重要な要素になりつつあります。機械学習と AI のアルゴリズムは、データベースの使用パターンを分析して、パフォーマンスやセキュリティの異常の検出、クエリの最適化、パフォーマンスの調整を行います。

まず、特定のビジネス目標に適したクラウド データベースの種類を選択します。アプリケーションのニーズ、開発チームのスキル、データ分析と AI のニーズによって、適切なデータベース エンジンを決定します。

次に、選択したデータベース エンジン向けのフルマネージド サービスを提供するプロバイダを選択します。業界のセキュリティ、信頼性、経験に関するプロバイダの実績を調査します。プロバイダが将来の成長に合わせてスケーリングできることを確認し、データベース サービスへの移行に対する専門的なサービスや金銭的インセンティブがあるかどうかを尋ねます。

クラウド プロバイダによって技術的能力が異なります。データベースの自動化を強化し、データベース開発者とユーザーとしてのエクスペリエンスを簡素化するために、AI テクノロジーの最新の進歩を活用しているプロバイダを探しましょう。

プロバイダを選択したら、データベース移行オプションを確認します。移行には時間と費用がかかりますが、効率性、信頼性、スケーラビリティ、機能性、セキュリティが優れているため、移行に価値があります。