AWS大全の一部です。AWS大全の一覧はこちら。DMSを耐障害性の観点から超詳細解説しています。具体的には以下流れで説明します。200:トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能を解説するレベル」の内容です。DMS)は、異なるデータベースエンジン間でのデータの移行、変換、同期を可能にするフルマネージドなデータベース移行サービスです。DMSを使用することで、既存のデータベースをAWS上の異なるデータベースエンジンに簡単かつ効果的に移行できます。そのため、アプリケーションのクラウドへの移行、データウェアハウスの構築、データの統合など、様々なシナリオに対応できます。SCT)を利用したデータベースエンジン間でのデータ変換やフィルタリングをサポートしています。これにより、異なるデータベースエンジン間でのデータ型や構造の違いを補正し、移行プロセス中にデータの整合性を保つことができます。SCTは、異なるデータベースエンジン間でのスキーマ変換を簡素化し、自動化するためのツールです。RDSなどAWSのデータベースサービスにデータを移行する際のスキーマ変換プロセスを支援します。SCTを利用する際には変換後のスキーマが正確であることを確認するために、変換されたスキーマの検証を行うことが重要です。SCTは変換プロセスの透明性を提供しますが、自動であるため意図しない変換が行われてしまうことがあります。そのため、検証を通じてデータの整合性を確保し、移行後のシステムの安定性を向上させます。DMSは多くのデータベースエンジンと互換性がありますが、全てのデータベースエンジンに対して同じような機能や性能が提供されるわけではありません。データベースエンジンごとにサポートされる機能や最適な構成が異なるため、移行プロジェクトを開始する前にサポートされるデータベースエンジンの特性を理解することが重要です。DMSによって同期されたデータがターゲットデータベースで期待通りのパフォーマンスを発揮するかどうかを確認することが重要です。パフォーマンステストを行い、適切な設定やインデックスを検討することで、本番環境でのスムーズな運用が期待できます。DMSは、データベースの変更をトリガーとして、ソースデータベースとターゲットデータベースを同期させることができます。これにより、リアルタイムでのデータ同期が可能となり、データベースの冗長性と可用性を向上させます。障害が発生した場合でも、ソースとターゲットが同期しているため、瞬時に切り替えてサービスの継続性を確保できます。DMSを使用する際、データ移行プロセスは冗長でフォールトトレラントなアーキテクチャに基づいています。データ移行中にエラーが発生した場合でも、自動的にリトライが行われ、データの整合性が保たれます。これにより、データ移行プロセス中のエラーに強いディザスタリカバリメカニズムが提供されます。DMSを耐障害性の観点から超詳細解説しました。DMSを用いたディザスタリカバリ次回はAutoScalingを用いた耐障害性を考えます。tech4anyoneSIer勤務のクラウドエンジニア。2019年以降現在に至るまで、AWSを利用したシステム構築を担当。得意分野はネットワーク、データ分析、DevOps。※投稿内容は個人の意見であり、所属組織の公式見解ではありません。バッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。バッジを贈るDiscussiontech4anyoneSIer勤務のクラウドエンジニア。2019年以降現在に至るまで、AWSを利用したシステム構築を担当。得意分野はネットワーク、データ分析、DevOps。※投稿内容は個人の意見であり、所属組織の公式見解ではありません。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。