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。

Aurora MySQL

Amazon Aurora for Aurora MySQL で OpenSearch Ingestion パイプラインを設定するには、次の手順を実行します。

Aurora MySQL の前提条件

OpenSearch Ingestion パイプラインを作成する前に、次の手順を実行します。

ステップ 1: パイプラインロールを設定する

Amazon Aurora パイプラインの前提条件を設定したら、パイプライン設定で使用するパイプラインロールを設定します。また、Amazon Aurora ソースの次のアクセス許可をロールに追加します。

JSON

{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
    {
    "Sid": "allowReadingFromS3Buckets",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "s3:GetObject",
    "s3:DeleteObject",
    "s3:GetBucketLocation",
    "s3:ListBucket",
    "s3:PutObject"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:s3:::s3_bucket",
    "arn:aws:s3:::s3_bucket/*"
    ]
    },
    {
    "Sid": "allowNetworkInterfacesActions",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "ec2:AttachNetworkInterface",
    "ec2:CreateNetworkInterface",
    "ec2:CreateNetworkInterfacePermission",
    "ec2:DeleteNetworkInterface",
    "ec2:DeleteNetworkInterfacePermission",
    "ec2:DetachNetworkInterface",
    "ec2:DescribeNetworkInterfaces"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:ec2:*:111122223333:network-interface/*",
    "arn:aws:ec2:*:111122223333:subnet/*",
    "arn:aws:ec2:*:111122223333:security-group/*"
    ]
    },
    {
    "Sid": "allowDescribeEC2",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "ec2:Describe*"
    ],
    "Resource": "*"
    },
    {
    "Sid": "allowTagCreation",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "ec2:CreateTags"
    ],
    "Resource": "arn:aws:ec2:*:111122223333:network-interface/*",
    "Condition": {
    "StringEquals": {
    "aws:RequestTag/OSISManaged": "true"
    }
    }
    },
    {
    "Sid": "AllowDescribeInstances",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:DescribeDBInstances"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:db:*"
    ]
    },
    {
    "Sid": "AllowDescribeClusters",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:DescribeDBClusters"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:cluster:DB-id"
    ]
    },
    {
    "Sid": "AllowSnapshots",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:DescribeDBClusterSnapshots",
    "rds:CreateDBClusterSnapshot",
    "rds:AddTagsToResource"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:cluster:DB-id",
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:cluster-snapshot:DB-id*"
    ]
    },
    {
    "Sid": "AllowExport",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:StartExportTask"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:cluster:DB-id",
    "arn:aws:rds:us-east-2:111122223333:cluster-snapshot:DB-id*"
    ]
    },
    {
    "Sid": "AllowDescribeExports",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "rds:DescribeExportTasks"
    ],
    "Resource": "*",
    "Condition": {
    "StringEquals": {
    "aws:RequestedRegion": "us-east-2",
    "aws:ResourceAccount": "111122223333"
    }
    }
    },
    {
    "Sid": "AllowAccessToKmsForExport",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:Encrypt",
    "kms:DescribeKey",
    "kms:RetireGrant",
    "kms:CreateGrant",
    "kms:ReEncrypt*",
    "kms:GenerateDataKey*"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:kms:us-east-2:111122223333:key/export-key-id"
    ]
    },
    {
    "Sid": "AllowPassingExportRole",
    "Effect": "Allow",
    "Action": "iam:PassRole",
    "Resource": [
    "arn:aws:iam::111122223333:role/export-role"
    ]
    },
    {
    "Sid": "SecretsManagerReadAccess",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
    "secretsmanager:GetSecretValue"
    ],
    "Resource": [
    "arn:aws:secretsmanager:*:111122223333:secret:*"
    ]
    }
    ]
    }

ステップ 2: パイプラインを作成する

次のような OpenSearch Ingestion パイプラインを設定します。サンプルパイプラインは、ソースとして Amazon Aurora クラスターを指定します。

version: "2"
aurora-mysql-pipeline:
  source:
    rds:
      db_identifier: "cluster-id"
      engine: aurora-mysql
      database: "database-name"
      tables:
        include:
          - "table1"
          - "table2"
      s3_bucket: "bucket-name"
      s3_region: "bucket-region"
      s3_prefix: "prefix-name"
      export:
        kms_key_id: "kms-key-id"
        iam_role_arn: "export-role-arn"
      stream: true
      aws:
        sts_role_arn: "arn:aws:iam::account-id:role/pipeline-role"
        region: "us-east-1"
      authentication:
        username: ${{aws_secrets:secret:username}}
        password: ${{aws_secrets:secret:password}}
  sink:
    - opensearch:
        hosts: ["https://search-mydomain.us-east-1.es.amazonaws.com"]
        index: "${getMetadata(\"table_name\")}"
        index_type: custom
        document_id: "${getMetadata(\"primary_key\")}"
        action: "${getMetadata(\"opensearch_action\")}"
        document_version: "${getMetadata(\"document_version\")}"
        document_version_type: "external"
        aws:
          sts_role_arn: "arn:aws:iam::account-id:role/pipeline-role"
          region: "us-east-1"
extension:
  aws:
    secrets:
      secret:
        secret_id: "rds-secret-id"
        region: "us-east-1"
        sts_role_arn: "arn:aws:iam::account-id:role/pipeline-role"
        refresh_interval: PT1H

事前設定された Amazon Aurora ブループリントを使用して、このパイプラインを作成できます。詳細については、「ブループリントの使用」を参照してください。

Amazon Aurora をソースとして使用するには、パイプラインの VPC アクセスを設定する必要があります。選択する VPC は、Amazon Aurora ソースが使用する VPC と同じである必要があります。次に、1 つ以上のサブネットと 1 つ以上の VPC セキュリティグループを選択します。パイプラインには Aurora MySQL データベースへのネットワークアクセスが必要であるため、パイプラインの VPC セキュリティグループからデータベースポートへのインバウンドトラフィックを許可する VPC セキュリティグループが Aurora クラスターに設定されていることも確認する必要があります。詳細については、「セキュリティグループによるアクセスの制御」を参照してください。

を使用してパイプライン AWS Management Console を作成する場合は、ソースとして Amazon Aurora を使用するには、パイプラインを VPC にアタッチする必要があります。これを行うには、[ネットワーク設定] セクションを見つけ、[VPC にアタッチ] チェックボックスをオンにして、提供されたデフォルトオプションのいずれかから CIDR を選択するか、独自のものを選択します。RFC 1918 のベストカレントプラクティスで定義されているように、プライベートアドレス空間から任意の CIDR を使用できます。

カスタム CIDR を指定するには、ドロップダウンメニューから [その他] を選択します。OpenSearch Ingestion と Amazon Aurora の間の IP アドレスの衝突を回避するには、Amazon Aurora VPC CIDR が OpenSearch Ingestion の CIDR と異なることを確認してください。

詳細については、「Configuring VPC access for a pipeline」を参照してください。

データ整合性

パイプラインは、Amazon Aurora クラスターから変更を継続的にポーリングまたは受信し、OpenSearch インデックス内の対応するドキュメントを更新することで、データの整合性を確保します。

OpenSearch Ingestion は、データの耐久性を確保するためにエンドツーエンドの確認応答をサポートしています。パイプラインがスナップショットまたはストリームを読み取る際に、並列処理用のパーティションが動的に作成されます。パイプラインは、OpenSearch ドメインまたはコレクション内のすべてのレコードを取り込んだ後に確認応答を受信すると、パーティションを完了としてマークします。OpenSearch Serverless 検索コレクションに取り込みたい場合は、パイプラインでドキュメント ID を生成できます。OpenSearch Serverless 時系列コレクションに取り込む場合は、パイプラインがドキュメント ID を生成しないため、パイプラインシンク設定document_id: "${getMetadata(\"primary_key\")}"で を省略する必要があることに注意してください。

また、OpenSearch Ingestion パイプラインは、着信イベントアクションを、対応する一括インデックス作成アクションにマッピングして、ドキュメントの取り込みをサポートします。これによりデータの整合性が保たれるため、Amazon Aurora のすべてのデータ変更が OpenSearch の対応するドキュメントの変更と照合されます。

データ型のマッピング

OpenSearch Ingestion パイプラインは、MySQL データ型を、消費する OpenSearch Service ドメインまたはコレクションに適した表現にマッピングします。OpenSearch でマッピングテンプレートが定義されていない場合、OpenSearch は最初に送信されたドキュメントに基づいて動的マッピングを持つフィールドタイプを自動的に決定します。マッピングテンプレートを使用して、OpenSearch で最適なフィールドタイプを明示的に定義することもできます。

次の表に、MySQL データ型と対応する OpenSearch フィールド型を示します。明示的なマッピングが定義されていない場合、デフォルトの OpenSearch フィールドタイプ列には OpenSearch の対応するフィールドタイプが表示されます。この場合、OpenSearch は動的マッピングを使用してフィールドタイプを自動的に決定します。推奨 OpenSearch フィールドタイプ列は、マッピングテンプレートで明示的に指定することが推奨される対応するフィールドタイプです。これらのフィールドタイプは MySQL のデータ型とより密接に連携しており、通常、OpenSearch で使用できる検索機能を改善できます。

OpenSearch Ingestion パイプラインでデッドレターキュー (DLQ) を設定することをお勧めします。キューが設定済みである場合、OpenSearch Service は、動的マッピングの失敗により取り込めなかったすべての失敗したドキュメントをキューに送信します。

自動マッピングが失敗した場合、パイプライン設定template_contentで template_typeと を使用して明示的なマッピングルールを定義できます。あるいは、パイプラインを開始する前に、検索ドメインまたはコレクションにマッピングテンプレートを直接作成することもできます。

制限

Aurora MySQL の OpenSearch Ingestion パイプラインを設定するときは、次の制限を考慮してください。

推奨される CloudWatch アラーム

取り込みパイプラインのパフォーマンスをモニタリングするには、次の CloudWatch メトリクスをお勧めします。これらのメトリクスは、エクスポートから処理されたデータの量、ストリームから処理されたイベントの数、エクスポートとストリームイベントの処理エラー、送信先に書き込まれたドキュメントの数を特定するのに役立ちます。これらのメトリクスの 1 つが、指定された時間にわたって指定された値を超えた場合にアクションを実行するように CloudWatch アラームを設定できます。