Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon AWS RDSの論理バックアップ中にデータの一貫性を確保するにはどうすればよいですか


AWS RDSの論理バックアップ中にデータの一貫性を確保するにはどうすればよいですか


AWS RDSの論理バックアップ中のデータの一貫性は、データベースバックアップの整合性と信頼性を確保するために不可欠です。論理バックアップとは、生のディスクスナップショットではなく、論理形式(SQLダンプファイルなど)でデータとデータベーススキーマをエクスポートすることを指します。論理バックアップ中にデータの一貫性を確保するには、バックアップタイミング、データベース構成、監視メカニズムに関するベストプラクティスに従う必要があります。

###データベーストランザクションの一貫性機能を使用します

AWS RDSの論理バックアップには、通常、MySQLの「MySqldump」やPostgresQlの「PG_Dump」などのネイティブデータベースツールを使用してデータのエクスポートが含まれます。これらのツールは、バックアップ中にトランザクションの一貫性を確保するためのオプションを提供します。

- 一貫したスナップショットまたはトランザクションモードを使用する:postgreSQLの場合、「PG_DUMP」は、テーブルをロックするか、トランザクションスナップショットを使用して一貫したダンプをサポートし、ダンプが単一の時点を表すようにします。 mysqlの場合、「mysqldump」の「-single-transaction」などのオプションは、ロックを遅らせてトランザクション内でダンプすることにより、InnoDBテーブルの一貫したバックアップを有効にします。

- 慎重にテーブルをロックする:テーブルのロックは一貫性を保証しますが、書き込みをブロックできるため、特に交通量の多い生産環境では慎重に使用する必要があります。

- 低活動期間中にバックアップを実行する:オフピーク時間中に論理バックアップのスケジューリングは、競合のリスクを最小限に抑え、ロック時間を短縮し、アプリケーションのパフォーマンスへの影響を減らします。

###自動化されたバックアップとスナップショットを活用します

AWS RDの自動バックアップは、論理ではなく主に物理的ですが、全体的なバックアップの一貫性に貢献しています。

-AWS RDS自動バックアップは、毎日のスナップショットを取り、トランザクションログをキャプチャして、物理データストアの一貫性を維持するポイントインタイム回復を可能にします。

- マルチAZの展開では、バックアップがスタンバイレプリカで発生し、プライマリインスタンスのパフォーマンスに影響を与えないようにします。

- 論理バックアップとAWS自動バックアップスナップショットを組み合わせることで、論理バックアップがスキーマとデータエクスポートの柔軟性を提供する包括的なアプローチを提供し、自動スナップショットは迅速な回復と耐久性を提供します。

Multi-Azの展開を使用し、一貫性のためにレプリカを読み取ります

Multi-AZ構成は、さまざまな可用性ゾーンでデータベースの同期レプリカを維持することにより、高可用性を提供します。バックアップ中、これらのレプリカは次のとおりです。

- バックアップのソースとして機能して、プライマリデータベースへのパフォーマンスへの影響を減らします。

- 読み取りトラフィックをレプリカにリダイレクトすることにより、論理バックアップ中に一貫した読み取りを許可します。

- 最小限の混乱とデータの一貫性を確保するために、フェイルオーバーシナリオを支援します。

データは主要なインスタンスから非同期的に複製されているため、読み取りレプリカを使用して論理バックアップをオフロードすることもできます。このセットアップはパフォーマンスへの影響を減らしますが、いくつかの複製遅延リスクがあるため、注意深く監視する必要があります。

###バックアップツールとプラクティスは、論理バックアップに固有のプラクティスです

-AWSデータベース移行サービス(DMS)を使用して、継続的な論理バックアップまたはデータ移行が必要な場合は、継続的な複製とバックアップを保証します。

- PostgreSQLの論理バックアップの場合、WAL輸送や論理デコードなどの機能を使用して、変更をキャプチャし、トランザクションの一貫性を維持します。

-MySQLのバイナリロギングを有効にし、それらのログと互換性のあるツールを使用して、バックアップの一貫性を維持し、ポイントインタイムの回復を促進します。

###監視と検証

- レプリケーションの遅れとバックアップのジョブステータスを定期的に監視して、不一致を迅速に検出および解決します。

- バックアップの整合性とデータの一貫性を検証するために、定期的に論理バックアップのテスト復元を実行します。

- チェックサムとデータ検証クエリを使用して、データの精度を確認します。

- バックアップエラーと失敗したジョブを追跡して警告し、問題が迅速に対処されるようにします。

###バックアップスケジューリングとリソース管理

- メンテナンスウィンドウまたは低データベースアクティビティの期間中に論理バックアップをスケジュールして、ロックと競合を最小限に抑えます。

- ロックタイムアウトやトランザクションの分離レベルなどのデータベースパラメーターを調整して、バックアップの一貫性とアプリケーションの応答性のバランスを取ります。

- それに応じて、ロードパターンを分析し、バックアップ戦略をカスタマイズします。たとえば、大きなデータベースをバックアップのために小さなチャンクに分割します。

###セキュリティとアクセス制御

- 不要な変更を防ぐために、バックアップが最小限の特権と保護された資格情報で実行されることを確認します。

- バックアップデータ転送に暗号化された接続(SSL/TLS)を使用します。

- 暗号化およびアクセス制御されたAmazon S3バケツまたはAWSバックアップボールトに、論理バックアップを安全に保存します。

### まとめ

AWS RDSの論理バックアップ中にデータの一貫性を確保するには:

- トランザクションスナップショットモードやテーブルロックなどのデータベースネイティブ機能を慎重に活用します。

- 競合を減らすために、オフピーク時間中にバックアップをスケジュールします。

-Multi-Azの展開を使用し、論理バックアップをオフロードしてレプリカを読み取り、影響を最小限に抑えます。

- 信頼性を向上させるためのAWS自動化された物理バックアップを備えた論理バックアップを補完します。

- レプリケーションの遅れ、バックアップの成功を監視し、定期的な検証復元を実行します。

- バックアップデータの強力なセキュリティと暗号化を実施します。

これらのプラクティスは、バックアップの一貫性を維持し、生産環境でのAWS RDS論理バックアップの信頼性と回復可能性を改善するのに役立ちます。