Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2020年DBプラットフォーム (超個人的)5大ニュース
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
tzkoba
December 21, 2020
Technology
1.3k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
2020年DBプラットフォーム (超個人的)5大ニュース
2020/12/21 InfraStudy #9
tzkoba
December 21, 2020
More Decks by tzkoba
See All by tzkoba
The State of Distibuted Database In Japan
tzkoba
1
1.6k
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
tzkoba
4
3.5k
Cloud Native時代のデータベース
tzkoba
13
15k
PostgreSQLプラットフォームの徹底比較(コンテナからクラウドまで)
tzkoba
6
12k
Kubernetesでストレージ?そもそも何に使えるの?
tzkoba
0
1.3k
データ損失を回避しよう 各DBの機能比較
tzkoba
3
2.3k
昨今のデータデバイス(アーカイブ編)
tzkoba
3
1.8k
理解して拡げる分散システムの基礎知識
tzkoba
21
11k
NewSQL その成り立ちとモチベーション
tzkoba
13
6.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
老害フォレンジッカーはAI羊の夢を見るか?
tadmaddad
0
360
その“隠したつもり”が命取り ── 自前と平文をやめて「正解」に委ねる
kuroneko13
0
140
AI・HPC開発を支えるGPU環境の新しい選択肢 液冷GPUシステム「AquSys」の取り組み
gpuunite_official
0
160
AIにブラウザを触らせて、E2EテストをPlaywrightで書く
koji_kawamura
0
220
MIXIで活躍できるエンジニアを 若手社員目線で考えてみる
mixi_engineers
PRO
0
110
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
5k
AIペネトレーションテスト・ セキュリティ検証「AgenticSec」紹介資料
laysakura
2
9.3k
[potatotips #96] Give Your AI Agent the Flutter Playbook
korodroid
0
120
猫付きpingコマンドを自作
uyuki234
0
280
Kiro入門|仕様駆動開発で変わるAI時代の開発スタイル
cmkudo
0
270
AIに狂うスタートアップが、あえて「人との協働」に全振りした新卒エンジニア研修 / New Graduate Engineer Training at a Startup Accelerating AI Adoption
ohnoeight
0
160
NANDでも描画したい!
nichica906
0
250
Featured
See All Featured
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
350
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
500
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
800
We Are The Robots
honzajavorek
0
300
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.9k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.5k
The browser strikes back
jonoalderson
0
1.5k
Transcript
2020年の(超個人的) DBプラットフォーム 5大ニュース Infra Study Meetup #9 , 12/21 @tzkb
2 InfraStudyと私 • 2020/5/20、第2回 • 2020/7/29、第4回
3 • 2020年に個人的に気になった、DB関連のニュースを 5つ紹介。 • あくまで5大というだけで、順位や時系列で並べて いません。 • PostgreSQL 13とか、Oracle
21cとかそういう話は しません。 • Database on Kubernetesの要素が強めです。 • 明日とか来年とかに役立つことは多分ありません。 今日のお題は
4 そしてコンテナへ - 変化を求められるDBMS - • コンテナ、Kubernetesへの対応もVM時代と同様、DBは遅れている印象。 • 太い帯域、低いレイテンシがDBサーバの足回りには必要? •
やっぱりDBは急に落ちては困るし、勝手に落とされても困る? • コンテナ、Kubernetesのコンセプトと合わないのでは? operator -0 -1 -2 postgres snapshot 【NewSQL with Kubernetes】 【Kubernetes Operatorパターン】 #2から再掲
5 <No.1> Kubernetes-Native testbed • 日本で一番有名なKubernetesエンジニアによる、CI/CDや StatefulなOSSの詰め合わせ。 • DB on
K8sとしても、PostgreSQLやMySQLはもちろん、 CassandraにMongoDB、そしてYugabyteDBやTiDBまでの 欲張りセット。 • 「データストアをKubernetesでどう管理するか?」の良いお手本。
6 (参考)Kubernetes-Native testbedの構成
7 <No.2> MariaDB SkySQL • MySQL互換のMariaDBが提供する、 「Kubernetes上にMariaDB Platformを実装する世界初のDBaaS」 • マルチクラウドやリージョン間クラスタをサポート(らしい)。
• OLTPもOLAPも対応と謳っている。
8 <No.3> MySQL Analytics Engine: Heatwave • 本家Oracleでも、Oracle Cloud上のDBaaSとして、 MySQL
Database Service(MDS)を満を持してリリース。 • さらにAnalytics Engine(サービス名:Heatwave)を稼働させること で、Auroraなどの先行サービスを追いかける。 • リージョン展開などはまだ十分とは言えないが、MySQLベースの HTAP(OLTP+OLAP)の本命となるか。
9 (参考)MDSの新機能、Heatwave • いわゆるデュアルフォーマットのDBサービス。データ移動が不要。
10 <No.4> Crunchy Bridge • Crunchy Data(PostgreSQLで有名)が展開するDBaaS。 US East East
US メインサイト DRサイト • AWSとAzureを選択可能な マネージドPostgreSQL。 • マルチリージョンなレプリカ展開 が可能。 • マルチクラウドなレプリカ展開も 可能。 • DRやクラウドプロバイダの障害に 対応できる(はず)。 • 展開できるリージョンに制限あり。 • 現状で日本は未展開。
11 <No.5> Azure Arc enabled data services • Azure data
servicesをオンプレ/マルチクラウド/エッジに展開。 Azure Arc DB管理 • オンプレ/Azure他のクラウド、 エッジのKubernetesクラスタに Azure data servicesを展開可能。 • Azure側はコントロールプレーン、 データプレーンは任意。 • Azureでしか使えなかった、 Hyperscale(Citus)などを Kubernetesクラスタがあれば、 どこでも利用可能に。 • 現時点でプレビュー版。
12 (参考)Hyperscale(Citus)とは • ノード間でデータを分割して保持、 一つのDBのように見せる。 • コーディネータが処理を振り分け、 負荷を分散する。 • AzureのHyperscale(Citus)はシャー
ド毎のデータも冗長化されている。 • 多数のノードを管理する必要があり、 マネージドで運用負荷を軽減する効果 が大きい。 • PostgreSQLをスケーラブルな分散データベースにする拡張。 • マネージドサービスとしては、Azureが提供している。 コーディネータ
13 まとめに代えて • Kubernetesはさえあれば、各社のマネージドサービスを マルチクラウド・マルチリージョンで管理できる時代に。 • さらにデータベースは OLTP+OLAP=HTAP へ向かっている。 ベアメタル
EC2 ホスト コンテナ ランタイム オーケスト レーション IaaS マネージドサービス (DBaaS) Kubernetes Service オンプレミス Kubernetes EKS DBaaS with K8s AWS Outposts Azure Stack HCI
14 Questions? @tzkb @tzkoba