次世代データベースのトリプルプレイ: クラウド、サービスとしてのプラットフォーム、オープンソース

今日、ますます多くの組織が次世代データベース アーキテクチャをサーバーではなくソリューションに移行し、オープン ソース データベース テクノロジの価値を取り入れています。

2017 年はデータベース テクノロジー市場にとって極めて重要な年でした。この期間に大規模なパラダイム シフトがいくつか発生し、今後もその勢いが止まる気配はありません。企業は、何十年も何世代にもわたって導入されてきた従来のモノリシック データベース アーキテクチャから、より最適化され、柔軟性が高く、自己管理型のクラウド データ プラットフォーム戦略へと徐々に移行しています。

規模、セキュリティ、パフォーマンス、高可用性、そしておそらく最も重要なコストと運用の最適化に対する需要が高まる中、次世代データベース アーキテクチャの「2.0」を推進する 3 つの重要な推進要因を特定できます。

• （１）顧客はクラウド中心になりつつある。
• （2）顧客は、サービスとしてのプラットフォームのデータベースソリューションにますます依存するようになっています。
• （３）顧客はオープンソースのデータベースエンジンを採用している。

独自の IT データベース戦略がデータベース市場の全体的な方向性と一致しているかどうかを確認したいですか?あなたがしなければならないのは、これらの原則を確実に採用することだけです。以下で、それらの意味を詳しく見ていきましょう。

クラウドコンピューティングを中心としたデータベースの時代

マイクロソフトのソフトウェアおよびサービス戦略全体が再調整された2014年には、CEOのサティア・ナデラ氏が「モバイルファースト、クラウドコンピューティングファースト」というスローガンを掲げました。ナデラ氏は、モバイルやクラウドのサービスとソリューションの分野におけるマイクロソフトの取り組みについて積極的に発言しており、エンタープライズ市場全体としても同様の優先事項を受け入れることに熱心であるようだ。

たとえば、マッキンゼー・アンド・カンパニーの「IT as a Service Cloud」および「Enterprise Cloud Infrastructure Survey」によると、ワークロードの主要環境としてクラウド コンピューティングを採用する企業の割合は、2015 年の 10% から 2018 年には 51% に増加すると予想されています。マッキンゼーはまた、企業がAmazon、Google、Microsoftなどのハイパースケールクラウドソリューションプロバイダーが提供するサービスを選択する可能性が高いと指摘した。

大規模な IT 組織に投資し、データ センター事業に何十年もの経験を持つ非常に伝統的な企業でさえ、クラウド中心の IT 戦略の利点を活用する必要性を感じています。

しかし、企業にクラウド コンピューティングを導入してもらうために単に「クラウド コンピューティング」というスローガンを使用するだけでは不十分であり、人々を混乱させる可能性もあります。既存のサーバーをオンプレミスのデータセンターからクラウドに移行する予定ですか? あるいは、さらに一歩進んで、データベースにクラウドネイティブ ソリューションを導入する予定ですか?

「リフト アンド シフト」(IaaS) 戦略は、企業の IT 管理オーバーヘッドを削減し、運用の俊敏性と可用性を大幅に向上させるのに役立ちますが、多くの「クラウド ファースト」組織にとって、これは過去の一面を垣間見るだけのもので、クラウド ソリューションとサービスの完全かつ徹底した導入ではありません。

サーバーを考えることからサービスを考えることへ

ガートナー社の「2017 年の PaaS の主要トレンド」調査レポートによると、企業顧客はますます多くの戦略的イニシアチブを実行するためにプラットフォーム アズ ア サービス (PaaS) を採用しており、ますます多くの顧客が PaaS がプラットフォーム配信の主な形式になると考えています。

理由は簡単です。PaaS データベース テクノロジーは自己管理および自己運用されるからです。これらのソリューションにより、データベース アーキテクチャの維持にかかる運用オーバーヘッドが大幅に削減され、企業は過度に複雑なデータベース インフラストラクチャを保護するのではなく、ビジネスの成功を促進するアプリケーション中心のアクティビティに IT スタッフ (特にデータベース管理者) の時間と労力を投入できるようになります。

データベース ソフトウェアおよびクラウド コンピューティング ベンダーは、PaaS データベース ソリューションに多大な研究開発の努力を注いでおり、これがクラウド コンピューティング ベンダー (Amazon、Microsoft、Google、Oracle) にとって最も重要な差別化要因の 1 つになりつつあります。

2014 年に Amazon は、ハイエンドの商用データベースの速度と可用性と、オープンソース データベースのシンプルさとコスト効率性を兼ね備えた、完全に管理されたリレーショナル データベース エンジンである Aurora を発表しました。さらに、おそらくもっと重要なのは、Aurora は AWS のネイティブ PaaS データベース ソリューションであるということです。 Aurora は発売以来、多くの採用と認知を獲得してきました。 Amazon は 2017 年の re:Invent ショーで、クラウド データベース製品をさらに進化させ、ユーザーが使用したデータベース リソースに対して料金を支払う、完全に管理可能な「抽象」データベースである Aurora Serverless を発表しました。

クラウド ソリューションと PaaS データベース製品における Amazon の革新と破壊が業界全体に波を起こしたことは明らかです。 Oracle は、従来のハイエンド エンタープライズ リレーショナル データベース ソフトウェア市場におけるリーダーの 1 つです。同社は数十年にわたる研究開発に投資し、世界最大かつ最も包括的な構成可能で調整可能なリレーショナル データベースの 1 つを作成しました。同社は、OpenWorld 2017年次カンファレンスで独自の「自動運転」データベース製品を発表した。オラクルの最高技術責任者ラリー・エリソン氏は、自律型データベースクラウドのビジョンの一環として、同社が自動運転、自動スケーリング、自動修復のデータベースソリューションに重点を置いていることを、オラクルデータベースのチューニング、パッチ適用、更新、保守に伴う人的コストを削減する試みとして説明した。

Amazon と Oracle がデータベース製品を発売しただけでなく、Microsoft も、パフォーマンスと保護を向上させるためにデータベースを自動的に調整する、完全に管理されたリレーショナル クラウド データベース サービスである Azure SQL DB を発売しました。 Azure SQL DB は、Microsoft のクラウド プラットフォーム SQL Server と Azure のハイエンドなパフォーマンスと機能を組み合わせた Microsoft の PaaS 製品です。

オープンソースデータベースエンジンの台頭

商用データベース エンジン (Oracle、SQL Server、DB2 など) は、提供する機能とパフォーマンスの幅広さにおいて最高です。実際、これが高額なライセンス価格の伝統的な正当化です。しかし、オープンソースのデータベース管理システムは、独自の商用データベース エンジンに代わる非常に実用的な代替手段へと成熟しました。特に近年では、PostgreSQL と MySQL が進歩しています。多くのユースケースにおいて、これらのオープンソース データベースは、商用データベース市場の業界大手が提供する製品と競合する可能性があります。

データベース業界の状況に注目してきた人々にとって、オープンソース データベース エンジンの採用の急増は驚くべきことではありません。 2015 年には早くも、ガートナー社の「2015 年のオープン ソース RDBM の状況」というレポートで、オープン ソース データベースがユーザーに広く受け入れられると予測されていました。「2018 年までに、新しい社内アプリケーションの 70% 以上が OSDBMS で開発され、既存の商用 RDBMS インスタンスの 50% が OSDBMS に変換される予定です。」

さらに重要なのは、オープンソースのリレーショナル データベースの最大の欠点は、クラウドに展開した場合、独自のデータベースに比べて特定のハイエンド機能が欠けていることです。

たとえば、Oracle と Microsoft はどちらも、データベース製品に直接組み込まれた非同期メッセージング/キューイング メカニズムを提供しています。 Oracle ではこれを Advanced Queuing と呼び、Microsoft では Service Broker と呼んでいます。 PostgreSQL や MySQL はネイティブでは同様の機能を提供しません。オープンソース データベース テクノロジの使用を開始する前に、企業はこの潜在的な問題について検討する必要があります。

クラウドコンピューティングの導入

主要なクラウド プラットフォームが提供する機能を活用し、これらの機能をオープン ソース データベース アーキテクチャの一部として統合することで、企業は商用データベースと同等の機能をより簡単に実現できます。

たとえば、企業が Amazon Aurora MySQL を使用している場合、Oracle AQ と SQL Server Service Broker の代替として、Amazon Simple Queue Service (マイクロサービスと分散システム向けの完全に管理されたメッセージキュー) と Amazon Lambda (ユーザーがエージェントレスコードを実行できるようにする) の組み合わせを使用することもできます。 Amazon SQS + Lambda を使用すると、データベースにキューサービスが組み込まれているかのように、ユーザーは Amazon Aurora MySQL から直接メッセージをキューに入れることができます。

同様に、ユーザーが定期的に複雑なデータ変換を実行する必要がある場合、Microsoft Azure で MySQL データベースを実行すると、Azure Data Factory を使用できるようになり、クラウドベースの PaaS ソリューションを通じてソース データベース エンジンの不足している機能が軽減されます。これらのクラウド サービスや他の多くのサービスは、完全なソリューション アーキテクチャの一部として PaaS オープン ソース データベース エンジンと統合できます。

要約すると、現代のリレーショナル データベースの全体的な概念は、モノリシック アーキテクチャから、多数の機能が組み込まれた多数の強力なデータベース サーバー、そしてクラウド プラットフォームをサービスとして活用するアジャイルな PaaS およびオープン ソース モデル ソリューションとテクノロジへと移行しています。

これは明らかなパラダイムシフトであり、今後 10 年間のデータベース技術開発の基盤を築くものとなるでしょう。