AWS:RDSの構築
AWSのサーバー運用に着目し、RDSについて調べました。
AWSの提供するサービスは多岐に渡ります。クラウドでサービスを提供する強みを存分に発揮し、オンライン対戦通信の同期実現やロボット作成のフレームワークの提供も行っています。今回はその中で、AWS利用のうち最もポピュラーな使用用途であるサーバー運用について着目しました。今の世の中はネットワーク通信がほぼ全ての行動に、直接的ないし間接的に関わっています。先述したオンライン対戦通信を実現する場合も、通信の処理を行う場所としてサーバーが必要になります。これは、何かを実現しようとしたときサーバーの知識がないことがボトルネックになってしまう一例として考えることができます。つまり逆に考えた場合、サーバーの知識があれば今後役に立つ機会が大いにあると言い換えることができます。機械学習を例とした場合、学習データとして膨大なデータ量が必要になります。自身の立てたサーバーを基点にネットワークを通じて学習材料を収集することにより、機械学習の一助とすることができます。そのため今回はサーバー運用に着目しました。そして、サーバーはデータを貯めこむことも大切な機能の一つです。サーバーをきちんと活用するためにはたくさんのデータを抱え、かつ有効に利用できる手段を知る必要があります。今回はRDSに着目しました。AWSは非RDSも提供していますが、RDSの方がコンセプトを掴みやすいため理解しやすいと判断しました。まずRDSの大本であるRDBについて調べ、AWSのRDSの構築について落とし込んでいきます。
RDBとは
RDBとはRelational Databaseの略で、データを表管理し表と表の関係性をつなげて効率よくデータ管理する技術のことです。
効率を考えずにデータをそのままデータベースに保管することも可能です。極少量であればかえって見やすい可能性すらあります。効率よくデータを保管する必要性はデータベースをわざわざ利用する背景から考えるとわかりやすくなります。サーバーにデータを格納・管理する場合、求められることとしてデータ検索時間の短さがあげられます。項目を最適化せず表を分割化しなかった場合、煩雑化したデータ群から検索データを探すことになるため、効率がよくありません。
また、重複データを多数抱えることになるため記憶容量の無駄遣いにも繋がります。AWSのRDSは確保したストレージが課金に関わるため、一般のRDB利用時より問題となります。RDBの表を最適化し適切な分割を行うことで容量の無駄遣いを抑えることができます。データベースを使う状況として最もポピュラーなのが、管理です。管理を行う場合、定めたキーワードで管理することが多いため、語句の重複が頻繁に発生します。キーワードを適切に管理することで容量を節約することができます。また、データの統計などの応用利用も可能にします。表の形でデータを表現できるため人間が理解しやすく、かつ表と表に関係性によって機械にも解釈しやすいデータ管理が可能となります。
AWSのRDSには複数のDBMSが用意されています。PostgreSQLやMySQLといったRDB試作時にまず試すものをはじめ、Microsoft SQL Serverなども使用可能です。業務で必要とされている要件に柔軟に対応することができます。
RDSの構築について
RDSを構築する流れ自体はシンプル
AWSにてRDSを構築するための手順自体はとても簡潔です。AWSにてRDS作成画面に入り、DBインスタンスを作成します。RDSに接続しデータベースに必要なデータの入力を行えば完了します。AWSを利用する利点の一つが、構築時の容易さです。データベース作成時の土台作成がインスタンス作成フェーズに集約されていることにより根本的な不足を抑制する効果を持ちます。また、作成がフェーズごとに区切られているため、作成における管理を容易にしています。全て自身で行った場合に陥る計画の流れと詳細を同時進行で行うことで生じる検討事項の漏れを最小限にすることができます。
データベースを構築する場合、一番大変になるのがデータベースの要件決めです。まず構築するシステムの要件を洗い出し適切なDBMSを決定します。他にネットワークやセキュリティ、データベース名称の命名規則やポート番号の決定など多岐に渡るものを最初に決めておかなければいけません。RDSという枠組みを利用することで、作業の把握がしやすくなります。AWS：RDSを上手く使って構築することで人間がデータベース構築のボトルネックになるリスクを低くすることができます。
まとめ
RDSを使う利点はもちろん構築が簡単になることです。運用も自身で全て管理するより容易になります。構築が簡単になることの恩恵は意外と大きく、構築の実際の自由度を引き上げてくれることが隠れた利点といえます。フルスクラッチの場合、構築理念の土台がないためシステムが最小構成になりやすくなります。逆に土台がある場合、土台に引きずられてレガシーなシステムに寄ってしまうことがあります。ネットワーク業界は現在流れが非常に早いため、どちらも時代に取り残されるリスクが生じます。必要最低限なコストでシステム構築ができることは可能性を広げることにつながります。データベースはシステムの中核の一つです。それを担うRDSを上手に利用することでシステムの完成度を向上させる可能性が十分にあることが今回の調査でわかりました。
