1課の技術書 ～AWS編③～

皆さんこんにちは、yaakaです。

今回は、AWS編3回目ということで「Amazon RDS」について書かせていただきます。
これまでのブログでは、AWSの代表的なサービスとしてEC2（仮想サーバ）と S3（ストレージ）に触れ、それぞれの基本的な仕組みや使い方をまとめてきました。
今回取り上げるAmazon RDSは、AWS上でリレーショナルデータベースを構築・運用できるマネージドサービスです。
EC2やS3と同様、AWSにおいて広く利用されている代表的なサービスの一つです。

現場の業務で言葉はよく耳にするものの、詳細については理解が浅い部分もあるので整理がてらまとめていこうと思います～！

そもそもデータベースって？という方は、こちらのブログで概要をチェックしてみてください！

▼Amazon RDSとは

Amazon RDS（Amazon Relational Database Service）は、AWSが提供するマネージド型のリレーショナルデータベースサービスです（以降、RDS）。
マネージド型？リレーショナルデータベース？なんだか難しいワードが出てきました。

まず、AWSにおけるマネージド型とは、データベースの構築や運用に伴う面倒な作業（環境構築、セキュリティ管理、監視など）をAWSが代わりに行ってくれるサービスのことを指します。
次にリレーショナルデータベースとは、Excelの表のような”テーブル形式”でデータを整理して保存しておくことができるデータベースです。

つまり、「リレーショナルデータベースを利用したいけど構築や運用に伴う面倒な作業は避けたいな～^^;」というときにお手軽にリレーショナルデータベースを利用することができるのが、Amazon RDSです。

データベースはあくまで整理されたデータが並んでいるだけの保管場所みたいなもので、それ単体ではデータを追加したり削除したりといった操作機能は備わっていません。
そこで必要になるのが、DBMS（Database Management System）というソフトウェアです。
DBMSとはデータベース管理システムで、データの格納・削除・検索などといったデータベースを実際に操作する役割を担い、RDSでは以下のDBMSに対応しており、利用目的に合わせて指定して利用することが可能です。

参考：Amazon RDS DBインスタンス (2025年8月確認時点)

▼Amazon Auroraとは

その中でもAWSが独自に開発した「Amazon Aurora」をピックアップして掘り下げていこうと思います。
Amazon Auroraは、AWSが独自に開発した高性能なDBMSです。
大きな特徴としては、オープンソースであるMySQLやPostgreSQLと互換性があり、現在それらを使っているアプリケーションやシステムはAuroraへ容易に移行ができ、運用の手間も少なく済みます。

また、Auroraは「Amazon Aurora DBクラスター」という単位でサービスが提供されています。
Amazon Aurora DB クラスターは、1 つ以上の DB インスタンスとそれらのインスタンスで利用するデータを管理するクラスターボリュームで構成されます。
DBインスタンスには2つの種類があります。
プライマリ DB インスタンス
読み取りと書き込みの両方を行うメインのインスタンスで、クラスターボリュームに対するすべてのデータ変更処理を行います。
Auroraレプリカ
読み込み専用のインスタンスで、クラスターボリュームのデータに対するすべての読み取り処理を担い、負荷分散と高可用性を実現します。

また、クラスターボリュームはAmazon Aurora DBクラスター内のすべてのDBインスタンスが共有するストレージ領域です。
データは自動的に複数のアベイラビリティーゾーン(AZ)^※に複製され、仮に1つのAZで障害が発生しても継続して利用できます。
_{※アベイラビリティーゾーン(AZ)・・・リージョンというAWSで利用するデータセンターの所在地内にある、物理的に分離されたデータセンター群のこと。}

▼Amazon Auroraの使い方

では、ここまでAmazon RDSの概要を説明してきたところで、実際にAmazon RDSでAuroraを構築する手順を見ていきましょう。

●コンソール画面のサービス一覧から「Aurora and RDS」を選択します。

●左ペインから「データベース」を選択し、「データベースの作成」を押下します。

●データベースの作成方法とエンジンタイプを選択します。
　「標準作成」はインスタンスサイズやAZ構成などの構築項目を細かくカスタマイズでき、「簡単に作成」はAWSにて推奨設定が自動で選ばれ、最小限の入力で構築できます。
　今回は、お試しなので「簡単に作成」でサクッと作成してみます。

　エンジンは「Amazon Aurora（MySQL 互換版）」を選択します。
　※ここで”エンジン”という言葉が出てきましたが、先述したDBMSのことです。

●DBインスタンスサイズ・クラスター識別子・マスターユーザーを設定します。
　DBインスタンスサイズ
　利用目的に応じて「本番稼働用」または「開発/テスト」を選択します。
　「本番稼働用」は高可用性や高性能を重視した構成で、複数AZに自動で配置され、障害発生時にもサービスを継続しやすくなります。
　「開発/テスト」はコストを抑えた軽量構成で、検証や学習目的に向いています。
　今回は、　「開発/テスト」を選択します。

　DBクラスター識別子
　クラスターを識別するための名前を設定します。

　マスターユーザー名
　RDSにログインし、設定変更やデータ管理を行う際に利用する管理者アカウント名を設定します。

●認証情報と暗号キーの設定
　「AWS Secrets Managerで管理」は、AWSが提供する秘密情報管理サービスで、ユーザー名やパスワードを安全に暗号化して保存でき、自動パスワードローテーション機能により定期的にパスワードを自動更新できます。
　「セルフマネージド」は、マスターユーザー名とパスワードを自分で設定し、RDS内部に保持します。シンプルで設定も容易ですが、パスワード更新や共有は手動で行う必要があります。

セキュリティを高めつつ、更新作業の手間も減らせるので、今回は　「AWS Secrets Managerで管理」を選択します。

認証情報の設定で「AWS Secrets Managerで管理」 を選択すると、認証情報はKMS^※で暗号化されます。
デフォルトではAWS管理の AWS/secretsmanager が使われ、追加設定なしで安全に利用できます。
^{※KMS（AWS Key Management Service）・・・AWSのサービスやアプリケーションで使用する暗号化／復号化のためのキーを管理するサービス}。

必要情報を設定できたら、「データベースの作成」を押下すると、Aurora DBクラスターが作成されます。クラスターとインスタンスが「利用可能」と表示されていれば、正常に作成できています。
Aurora ではこのように”クラスター”と”インスタンス”がセットで構成され、インスタンスを通じてクラスターボリュームにアクセスする仕組みになっています。

以上、Amazon RDSとAuroraの概要から構築手順までを簡単にまとめてみました。
私自身もAmazon RDSについて理解を深められてよかったです。(^^♪
本記事が、AWSでのデータベース構築や運用を始める際の参考になれば幸いです。

次回の技術書でお会いしましょう。