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。
# でのデータベース分解 AWS
*Philippe Wanner と Saurabh Sharma、Amazon Web Services*
*2025 年 10 月* ([ドキュメント履歴](doc-history.md))
データベースのモダナイゼーション、特にモノリシックデータベースの分解は、データ管理システムの俊敏性、スケーラビリティ、パフォーマンスを向上させたい組織にとって重要なワークストリームです。ビジネスが成長し、そのデータニーズがより複雑になるにつれて、従来のモノリシックデータベースは多くの場合、ペースに追いつくのに苦労します。これにより、パフォーマンスのボトルネック、メンテナンスの課題、ビジネス要件の変化への適応が困難になります。
以下は、モノリシックデータベースの一般的な課題です。
+ **ビジネスドメインの不整合** – モノリシックデータベースは、多くの場合、テクノロジーを個別のビジネスドメインに合わせることができないため、組織の成長が制限される可能性があります。
+ **スケーラビリティの制約** — システムはスケーリング制限に頻繁にぶつかるため、事業拡大の障壁となります。
+ **アーキテクチャの剛性** – 構造が緊密に結合されているため、システム全体に影響を与えずに特定のコンポーネントを更新することが困難になります。
+ **パフォーマンスの低下** — データ負荷が増加し、ユーザーの同時実行数が増加すると、システムパフォーマンスが低下することがよくあります。
データベース分解の利点は次のとおりです。
+ **ビジネスの俊敏性の向上** – 分解により、変化するビジネスニーズに迅速に適応し、独立したスケーリングをサポートします。
+ **パフォーマンスの最適化** – 分解は、特定のユースケースに合わせてカスタマイズされた特殊なデータベースソリューションを作成し、各データベースを個別にスケールするのに役立ちます。
+ **コスト管理の向上** – 分解により、リソースの効率的な使用が可能になり、運用コストを削減できます。
+ **柔軟なライセンスオプション** – 分解により、コストのかかる独自のライセンスからオープンソースの代替ライセンスに移行する機会が生まれます。
+ **イノベーションの有効化** – 分解により、特定のワークロード専用のデータベースの導入が容易になります。
## 対象者
このガイドは、データベースアーキテクト、クラウドソリューションアーキテクト、アプリケーション開発チーム、エンタープライズアーキテクトに役立ちます。これは、モノリシックデータベースをマイクロサービスに沿ったデータストアに分解し、ドメイン駆動型データベースアーキテクチャを実装し、データベース移行戦略を計画し、増大するビジネス需要に合わせてデータベースオペレーションをスケールするのに役立つように設計されています。このガイドの概念と推奨事項を理解するには、リレーショナルデータベースと NoSQL データベースの原則、 AWS マネージドデータベースサービス、マイクロサービスアーキテクチャパターンに精通している必要があります。このガイドは、データベース分解プロジェクトの初期段階にある組織を支援することを目的としています。
## 目的
このガイドは、組織が以下の目標を達成するのに役立ちます。
+ ターゲットアーキテクチャを分解するための要件を収集します。
+ リスクを評価し、コミュニケーションするための体系的な方法論を開発します。
+ 分解計画を作成します。
+ 成功メトリクス、主要業績評価指標 (KPIs)、緩和戦略、事業継続計画を定義します。
+ ビジネス需要への対応に役立つワークロードの伸縮性を確立します。
+ イノベーションを可能にする特定のユースケースに特殊なデータベースを採用する方法について説明します。
+ 組織のデータセキュリティとガバナンスを強化します。
+ 以下を通じてコストを削減します。
+ ライセンス料金の削減
+ ベンダーロックインの削減
+ より広範なコミュニティサポートとイノベーションへのアクセスを改善
+ コンポーネントごとに異なるデータベーステクノロジーを選択する機能
+ 段階的な移行により、リスクが軽減され、時間の経過とともにコストが分散する
+ リソース使用率の向上