SaaS データパーティショニングモデル

SaaS デベロッパーにとっての課題の 1 つは、マルチテナント環境でデータを表現および整理するためのアーキテクチャパターンを設計することです。これらのマルチテナントストレージのメカニズムとパターンは、通常、データパーティショニング と呼ばれます。

マルチテナント SaaS 環境では、データパーティショニングとテナント分離を区別することが重要です。これらの概念は関連していますが、同義語ではありません。データパーティショニングとは、各テナントのデータを保存する方法を指します。ただし、パーティショニングだけではテナントの分離が保証されません。あるテナントのデータが別のテナントにアクセスできないようにするには、追加の対策が必要です。

マルチテナント SaaS システムの 3 つの一般的なデータパーティショニングモデルは、サイロ、プール、ハイブリッドです。どのモデルを選択するかは、次のような要因によって異なります。

さらに、 で使用できる各データベースタイプには、 AWS 通常、データパーティショニングとテナント分離モデルの一意のコレクションが用意されています。ソリューションのさまざまなニーズをサポートするためにテナントグラフを整理する方法を検討するときは、Amazon Neptune が提供するモデルを検討してください。

多くの場合、次のいずれかのアサーションを使用して Neptune で設計ISVsを開始します。

検討後、これらのアサーションは正しくないISVsことを認識してください。これは、ほぼすべてのワークロードで、各顧客がデータベースに切断されたグラフを持っているためです。このドキュメントで説明されているデータモデリングとアクセスガイダンスを実装すると、これらのデータ境界が交差し、顧客のデータプライバシーが維持されます。

このガイドでは、サイロモデル とプールモデル の両方について説明しますが、ほとんどの場合、コストと運用効率のためにプールモデルISVsを選択します。このガイドでは、サイロモデルとプールモデルの両方の側面を組み合わせたハイブリッドモデルについて簡単に説明します。グラフサイズの規制またはコンプライアンス要件に対応するために、最大の顧客向けにハイブリッドモデルISVsを使用する人もいます。