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
tzkoba
December 21, 2020
Technology
1.3k
0
Share
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
1.5k
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
tzkoba
4
3.4k
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
11k
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
6.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
NFLコンペ2026 解法
lycorptech_jp
PRO
0
100
Splunk MCPサーバの利活用事例 ーKINTOテクノロジーズの取り組み
kintotechdev
1
320
AI時代に求められる思考のパラダイムシフト
nrinetcom
PRO
1
140
LLM時代のリファクタリング戦略_AIエージェントによる段階的・安全なTS移行方法
play_inc
0
180
キャリア25年目にしてTypeScript に出会うまで - 「型」を通じて振り返るプログラミング言語遍歴 / Meeting TypeScript After 25 Years in Tech - Looking Back at My Programming Language Journey Through "Types"
bitkey
PRO
2
270
AIのために、AIを使った、Effect-TSからの脱却 〜テストを活用した安全なリファクタリングの進め方〜
bitkey
PRO
1
550
大規模環境でどのように監視を実現する?
yuobayashi
1
130
その英語学習、AWSで代替できませんか?
suzutatsu
1
230
ジュニアエンジニアはSREとどう向き合うべきか
nrinetcom
PRO
1
120
Kaggle未経験社員をメダリストに育てる「AIドラゴン桜」
lycorptech_jp
PRO
0
530
脅威をエンジニアリングの糧にして:恐怖を乗り越えた先にあったもの / Turn threats into fuel for engineering: what lay beyond overcoming fear
nrslib
0
200
ソフトウェアサプライチェーン攻撃対策として今からサクッとできること
flatt_security
2
130
Featured
See All Featured
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
200
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
370
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
How to make the Groovebox
asonas
2
2.2k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
200
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
380
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
7
36k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
140
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.1k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
400
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.7k
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