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Amazon Keyspaces: 仕組み

Amazon Keyspaces では、Cassandra の管理にかかる管理オーバーヘッドが取り除かれます。その理由を理解するには、Cassandra アーキテクチャについて調べた上で Amazon Keyspaces と比較するとよいでしょう。

高レベルのアーキテクチャ: Apache Cassandra と Amazon Keyspaces の比較

従来の Apache Cassandra は 1 つ以上のノードで構成されるクラスターにデプロイされます。各ノードの管理と、クラスターのスケールに応じたノードの追加および削除は、ユーザーに責任があります。

クライアントプログラムは、いずれかのノードに接続し、Cassandra クエリ言語 (CQL) ステートメントを発行することで Cassandra にアクセスします。CQL はSQL、リレーショナルデータベースで使用される一般的な言語である に似ています。Cassandra はリレーショナルデータベースではありませんが、 は Cassandra でデータをクエリおよび操作するための使い慣れたインターフェイスCQLを提供します。

次の図は、4 つのノードで構成されるシンプルな Apache Cassandra クラスターを示しています。

本番稼働用の Cassandra のデプロイは、1 つまたは複数の物理データセンターで数百台の物理コンピュータ上で動作する数百のノードで構成されている可能性があります。ソフトウェアのインストール、保守、および運用に加えて、サーバーのプロビジョニング、パッチ適用、管理を行わなければならないアプリケーションデベロッパーに、運用上の負担がかかる可能性があります。

Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) では、サーバーのプロビジョニング、パッチ適用、管理が不要なため、より優れたアプリケーションを構築することに集中できます。Amazon Keyspaces では、読み取りと書き込みの 2 つのスループットキャパシティモード (オンデマンドとプロビジョニング) があります。テーブルのスループットキャパシティモードを選択すれば、ワークロードの予測可能性と変動性に基づいて読み取りと書き込みの料金を最適化できます。

オンデマンドモード (デフォルト) - アプリケーションにより実行される実際の読み取りと書き込みに対してのみ料金が発生します。テーブルのスループットキャパシティを事前に指定する必要はありません。Amazon Keyspaces は、アプリケーショントラフィックの上昇と下降にほぼ瞬時に対応するため、トラフィックが予測不能であるアプリケーションに適しています。

プロビジョンドキャパシティモードでは、予測可能なアプリケーショントラフィックがあり、テーブルのキャパシティ要件を事前に予測できる場合に、スループットの料金を最適化できます。プロビジョンドキャパシティモードを使用する場合、アプリケーションに必要な 1 秒あたりの読み取り回数と書き込み回数を指定します。オートスケーリングを有効にすると、テーブルのプロビジョンドキャパシティが自動的に調整されます。

ワークロードのトラフィックパターンについて詳しく学んだとおり、大量のテーブルトラフィックの発生が予想される主要なイベントなど、トラフィックの大幅なバーストが予想される場合は、テーブルのキャパシティモードを 1 日 1 回変更することができます。読み取り/書き込みキャパシティのプロビジョニングについては、「Amazon Keyspaces で読み取り/書き込みキャパシティモードを設定する」を参照してください。

Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) では、耐久性と高可用性のために、3 つのデータコピーが複数のアベイラビリティーゾーンに保存されます。さらに、データセンターと、セキュリティを非常に重視する組織の要件を満たせるように構築されたネットワークアーキテクチャーというメリットがあります。新しい Amazon Keyspaces テーブルを作成し、すべてのクライアント接続で Transport Layer Security () が必要になると、保管時の暗号化が自動的に有効になりますTLS。その他の AWS セキュリティ機能には、、AWS Identity and Access Management、仮想プライベートクラウド () エンドポイントのモニタリングが含まれます。 VPC使用可能なすべてのセキュリティ機能の概要については、「Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) のセキュリティ」を参照してください。

Amazon Keyspaces のアーキテクチャを次の図に示します。

クライアントプログラムは、事前定義されたエンドポイント (ホスト名とポート番号) に接続し、CQLステートメントを発行することで Amazon Keyspaces にアクセスします。利用可能なエンドポイントのリストについては、「Amazon Keyspaces のサービスエンドポイント」を参照してください。

Cassandra のデータモデル

Amazon Keyspaces から最適なパフォーマンスの達成を目指す上で、ビジネスケースのデータをどうモデル化するかが重要になります。データモデルが貧弱だとパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。

CQL に似ていますがSQL、Cassandra とリレーショナルデータベースのバックエンドは大きく異なるため、異なる方法でアプローチする必要があります。次に、考慮すべき重要な問題をいくつか取り上げます。

設計なしSQLと Amazon Keyspaces の詳細については、「」を参照してください設計なしSQLの主な違いと設計原則。Amazon Keyspaces とデータモデリングの詳細については、「」を参照してくださいデータモデリングのベストプラクティス: データモデルを設計するための推奨事項。

アプリケーションからの Amazon Keyspaces へのアクセス

Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) は Apache Cassandra クエリ言語 (CQL) を実装しているためAPI、既に使用している CQLおよび Cassandra ドライバーを使用できます。アプリケーションの更新は、Cassandraドライバーの更新や、Amazon Keyspaces サービスエンドポイントを指すための cqlsh 設定と同じくらい簡単です。必要な認証情報の詳細については、「」を参照してください作成と設定 AWS Amazon Keyspaces の 認証情報。

次の Python プログラムで Cassandra クラスターに接続してテーブルをクエリする場合を考えてみましょう。

from cassandra.cluster import Cluster
#TLS/SSL configuration goes here

ksp = 'MyKeyspace'
tbl = 'WeatherData'

cluster = Cluster(['NNN.NNN.NNN.NNN'], port=NNNN)
session = cluster.connect(ksp)

session.execute('USE ' + ksp)

rows = session.execute('SELECT * FROM ' +  tbl)
for row in rows:
    print(row)

Amazon Keyspaces に対して同じプログラムを実行するには、次の作業を行う必要があります。