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# のリレーショナルデータベースの DR ソリューションを自動化する AWS
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*Jitendra Kumar、Oliver Francis、Pavithra Balasubramanian、Amazon Web Services (AWS)*

*2024 年 5 月* ([ドキュメント履歴](doc-history.md))

アマゾン ウェブ サービス (AWS) で[ディザスタリカバリ (DR) 戦略](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-database-disaster-recovery/welcome.html)を計画する場合、組織内のデータベースに DR ソリューションを実装できます。データベースインスタンスのフェイルオーバーを実行するようにイベント駆動型アーキテクチャを設定することで、DR ソリューションを自動化できます。このアプローチの利点は次のとおりです。
+ 手動調整によるヒューマンエラーの削減
+ 場合によっては、最短の目標復旧時間 (RTO) を提供する
+ DR ソリューションの繰り返し可能なテストの促進

自動化がない場合、プライマリの停止により AWS リージョン、組織内のリソースはランブックのステップを手動で実行する必要があります。これらのステップには、新しいプライマリデータベースインスタンスとして機能する AWS リージョン ようにセカンダリで Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) リードレプリカを昇格させるなど、複数のプロセスが含まれる場合があります。 は、これらのアクションを自動化するための [AWS SDK for Python (Boto3)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html) APIs AWS を提供し、組織のニーズに合わせた DR ソリューションの構成要素を形成することができます。

このガイドでは、一元化されたマニフェスト駆動型 DR オーケストレーターについて説明します。このオーケストレーターは、同じ AWS リージョン 内の 全体で AWS データベースの DR ソリューションを実現するのに役立ちます AWS アカウント。フェイルオーバーを実行する決定は、依然として人間による介入が必要であり、自動化の対象外です。

このガイドの対象者は、アプリケーションアーキテクト、インフラストラクチャアーキテクト、データベースアーキテクト、データベースコンサルタントです。

## 目的
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DR Orchestrator Framework ソリューションを実装すると、次の成果を達成できます。
+ **停止中の手動エラーを減らす** – DR プロセスを手動で実行すると、エラーが発生しやすくなります。DR アクティビティのフェーズ中にアクションを自動化すると、手動エラーが軽減され、フェイルオーバーやフェイルバックがスムーズになります。
+ **大規模な DR の管理** – 組織に大量のデータベースがある場合、DR の自動化を構築することで DR ソリューションをスケールできます。DR Orchestrator Framework を使用して、 AWS データベース DR ソリューションを自動化できます。DR Orchestrator は、JSON 形式のパラメータファイルを使用して、 AWS データベースのフェイルオーバーまたはフェイルバックのステップを自動化します。