Cosmos DB のアーキテクチャ

Azure Storage 開発

Shahzad Mian

Content developer, DataCamp

Azure Cosmos DB

課題

Cosmos DB とは

 

• マルチモデル対応のグローバル分散型 NoSQL データベース。
• NoSQL - 柔軟なフォルダー形式のストレージ。
• 複数の API とデータ型をサポート。
• 用途に合わせて API を選択可能:
  • SQL (Core): JSON ドキュメント用。
  • MongoDB: Mongo 開発者向け。
  • Cassandra: ワイドカラム データ用。
  • Gremlin: グラフ リレーションシップ用。
  • Table API: キーと値のストレージ用。

開発者向け Cosmos DB

• 開発者向けに設計。
• 自動インデックス作成 - スキーマ管理不要。
• 高速クエリ。
• 5 段階の整合性レベル: Strong から Eventual まで。
• パフォーマンスと整合性のトレードオフ。
  • Strong: 全員が同じ情報を即座に受信。
  • Eventual: 全員が後から同期。

 

スケーリングとスループット (RU/s)

• リクエスト ユニット/秒 (RU/s) = Cosmos DB のパフォーマンスの基準単位。
• 読み取り、書き込み、クエリごとに RU/s を消費。
• 固定プロビジョニングまたは自動スケールを選択。

スケーリングとスループット (RU/s)

• リクエスト ユニット/秒 (RU/s) = Cosmos DB のパフォーマンスの基準単位。
• 読み取り、書き込み、クエリごとに RU/s を消費。
• 固定プロビジョニングまたは自動スケールを選択。
• 自動スケールは需要に応じて自動調整。

エラスティック スケールとパーティション分割

• Cosmos DB はパーティション分割によってスケールアウト。
• 各コンテナーはパーティション キーを使用。
• キーで関連データをグループ化。
• 例: Cipher Coffee は注文に /customerId を使用。
• /customerId をパーティション キーにすると、同じ顧客の注文が同一パーティションに格納。
• データが増えてもクエリを高速に維持。
• ホット パーティション: 負荷の偏りによるパフォーマンス低下。

グローバル分散

• 任意の Azure リージョンへのデータ レプリケーションが簡単。
• チェックボックスをオンにするだけで設定不要。
• リージョン障害時にトラフィックを自動再ルーティング。
• ダウンタイムもデータ損失もなし。
• 即座に対応できるバックアップ拠点のような存在。

監視とコスト最適化

• Azure Portal でパフォーマンスを監視。
• RU/s、待機時間、リクエスト コストなどのメトリックを確認。
• 車のダッシュボードのように速度と燃料を把握。
• Cipher Coffee のエンジニアがこれらのメトリックを分析。
• スループットを動的に調整してコストを削減。

では、練習しましょう！

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