AWS DMSを使用した継続的なレプリケーション用のタスクの作成

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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ソースデータストアからの継続的な変更をキャプチャする AWS DMS タスクを作成できます。データの移行中にこのキャプチャを実行できます。サポートされているターゲットデータストアへの初回（全ロード）の移行が完了した後で、継続的な変更をキャプチャするタスクを作成することもできます。このプロセスは、継続的なレプリケーションまたは変更データキャプチャ (CDC) と呼ばれます。 は、ソースデータストアから継続的な変更をレプリケートするときにこのプロセス AWS DMS を使用します。このプロセスでは、データベースエンジンのネイティブ API を使用してデータベースログへの変更を収集します。

ソースエンジンごとに、この変更ストリームを指定されたユーザーアカウントに開示するための固有の設定要件があります。ほとんどのエンジンでは、キャプチャプロセスでデータ損失を発生させずに意味のある方法で変更データを使用するために、追加の設定が必要です。たとえば、Oracle ではサプリメンタルロギングの追加が必要であり、MySQL では行レベルのバイナリログ (bin ログ) が必要です。

ソースデータベースから継続的な変更を読み取るために、 はエンジン固有の API アクション AWS DMS を使用してソースエンジンのトランザクションログから変更を読み込みます。 AWS DMS その方法の例を以下に示します。

継続的なレプリケーションタスクには 2 つのタイプがあります。

CDC 開始ポイントからのレプリケーションの実行

AWS DMS 進行中のレプリケーションタスク (変更データキャプチャのみ) は、複数のポイントから開始できます。これには以下が含まれます。

タスクが作成されると、 は CDC 開始点を AWS DMS マークし、変更することはできません。別のCDC開始点を使用するには、新しいタスクを作成します。

CDC ネイティブのスタートポイントの決定

CDC ネイティブの開始ポイントは、CDC を開始できる時間を定義するデータベースエンジンのログ内のポイントです。例えば、あるバルクデータ ダンプがターゲットに適用されているとします。継続的レプリケーション専用タスクについて、ネイティブのスタートポイントを参照できます。データの不整合を回避するには、レプリケーション専用タスクのスタートポイントを慎重に選択してください。DMS は、選択した CDC スタートポイントの後に開始されたトランザクションをキャプチャします。

以下の例では、サポートされているソースエンジンから CDC ネイティブの開始ポイントを見つける方法を示します。

チェックポイントを CDC のスタートポイントとして使用する

継続的なレプリケーションタスクは変更を移行し、 AWS DMS に固有のチェックポイント情報を随時 AWS DMS キャッシュします。 AWS DMS が作成するチェックポイントに含まれている情報に従って、レプリケーションエンジンは変更ストリームの復旧ポイントを確認します。チェックポイントを使用して変更のタイムラインをさかのぼり、失敗した移行タスクを復旧できます。チェックポイントを使用して、別のターゲットに向けて別の継続的なレプリケーションタスクを任意の時点から開始することもできます。

チェックポイント情報は、以下の 3 つの方法で取得できます：

コミット時間ポイントまたはサーバー時間ポイントでのタスクの停止

CDC ネイティブ開始ポイントの導入により、 AWS DMS は、次のポイントでタスクを停止することもできます。

必要に応じてタスクを変更し、停止する時刻を UTC で設定できます。タスクは、設定したコミット時間またはサーバー時間に基づいて自動的に停止します。または、タスクの作成時に移行タスクを停止する時間があらかじめわかっている場合は、タスクの作成時に停止時間を設定できます。

双方向レプリケーションの実行

AWS DMS タスクを使用して、2 つのシステム間で双方向レプリケーションを実行できます。双方向レプリケーションでは、2 つのシステム間で同じテーブル (またはテーブルのセット) のデータを両方向にレプリケートします。

たとえば、データベース A からデータベース B に EMPLOYEE テーブルをコピーし、テーブルの変更内容をデータベース A からデータベース B にレプリケートできます。さらに、EMPLOYEE テーブルの変更内容をデータベース B から A にレプリケートすることもできます。したがって、双方向レプリケーションを実行していることになります。

異なるノード上のデータが動作的に分離されている状況で双方向レプリケーションを使用します。つまり、ノード A で動作しているアプリケーションによって変更されたデータ要素があり、そのノード A がノード B との双方向レプリケーションを実行するとします。ノード A のそのデータ要素は、ノード B で動作するアプリケーションによって変更されることはありません。

AWS DMS は、次のデータベースエンジンで双方向レプリケーションをサポートしています。

双方向レプリケーションタスクの作成

AWS DMS 双方向レプリケーションを有効にするには、両方のデータベース (A と B) のソースエンドポイントとターゲットエンドポイントを設定します。たとえば、データベース A のソースエンドポイント、データベース B のソースエンドポイント、データベース A のターゲットエンドポイント、データベース B のターゲットエンドポイントを設定します。

次に、ソース A からターゲット B にデータを移動するタスクと、ソース B からターゲット A にデータを移動するタスクの 2 つのタスクを作成します。さらに、各タスクでループバック防止が設定されていることを確認します。これにより、両方のタスクのターゲットに同一の変更が適用されて、少なくとも一方のタスクのデータが破損するのを防ぐことができます。詳細については、「ループバックの防止」を参照してください。

最も簡単な方法として、まずデータベース A とデータベース B の両方に同一のデータセットを作成します。次に CDC 専用タスクを 2 つ作成します。1 つは A から B にデータをレプリケートするタスクで、もう 1 つは B から A にデータをレプリケートするタスクです。

AWS DMS を使用してノード A からノード B の新しいデータセット (データベース) をインスタンス化するには、次の手順を実行します。

ループバックの防止

ループバックの防止を表示するには、タスク T1 AWS DMS reads がソースデータベース A からログを変更し、ターゲットデータベース B に変更を適用するとします。

次に、2 番目のタスクである T2 がソースデータベース B から変更ログを読み取り、ターゲットデータベース A に適用します。T2 がこれを行う前に、DMS は、ソースデータベース A からターゲットデータベース B に対して行われたのと同じ変更がソースデータベース B に対して行われていないことを確認する必要があります。つまり、DMS は、これらの変更がターゲットデータベース A にエコー (ループ) されないことを確認する必要があります。そうしないと、データベース A のデータが破損する可能性があります。

変更のループバックを防止するには、各双方向レプリケーションタスクに次のタスク設定を追加します。これにより、ループバックデータの破損がどちらの方向でも発生しなくなります。

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": Boolean,
    "SourceSchema": String,
    "TargetSchema": String
  },

. . .
}

LoopbackPreventionSettings タスク設定により、トランザクションが新規であるか、反対方向のレプリケーションタスクからのエコーであるかが決まります。 AWS DMS がトランザクションをターゲットデータベースに適用すると、DMS テーブル (awsdms_loopback_prevention) が変更のマークで更新されます。各トランザクションをターゲットに適用する前に、DMS はこの awsdms_loopback_prevention テーブルへの参照を含むトランザクションをすべて無視します。したがって、変更が適用されません。

これらのタスク設定は、双方向ペアの各レプリケーションタスクに含めます。これらの設定により、ループバック防止が有効になります。さらに、各エンドポイントの awsdms_loopback_prevention テーブルを含むタスク内の各ソースおよびターゲットデータベースのスキーマも指定します。

各タスクがそのようなエコーを識別して破棄できるようにするには、EnableLoopbackPrevention を true に設定します。awsdms_loopback_prevention を含むソースでスキーマを指定するには、SourceSchema をソースデータベース内のそのスキーマの名前に設定します。同じテーブルを含むターゲットでスキーマを指定するには、TargetSchema をターゲットデータベース内のそのスキーマの名前に設定します。

次の例では、レプリケーションタスク T1 とその反対方向のレプリケーションタスク T2 の SourceSchema および TargetSchema 設定が、反対方向の設定で指定されています。

タスク T1 の設定は以下のとおりです。

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "LOOP-DATA",
    "TargetSchema": "loop-data"
  },

. . .
}

反対方向のタスク T2 の設定は以下のとおりです。

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "loop-data",
    "TargetSchema": "LOOP-DATA"
  },

. . .
}

双方向レプリケーションの制限

の双方向レプリケーション AWS DMS には、次の制限があります。