IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ 事業継続 ＞ 事例ニュース ＞ 住信SBIネット銀行、ネットバンキング基盤をAWS東京/大阪リージョンで冗長構成、障害検知から5分以内に復旧 事業継続 事業継続記事一覧へ [事例ニュース] 住信SBIネット銀行、ネットバンキング基盤をAWS東京/大阪リージョンで冗長構成、障害検知から5分以内に復旧 2023年8月29日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 住信SBIネット銀行（本社：東京都港区）は2023年8月29日、インターネットバンキングシステムの可用性を高めるため、システム基盤のAmazon Web Services（AWS）をマルチリージョンで構成したと発表した。AWSの東京リージョンに障害が発生した際に、大阪リージョンに切り替えて業務を継続する仕組みで、障害検知から5分以内にサービスを復旧できるようになった。2

この記事は私個人の2021年の活動を振り返るものです。 2020年に蒔いた種が今年は芽吹き、パブリックなメディアに登場する機会をいくつか頂くことが出来ました。その結果、皆さんにお伝えしている以上に多くのデータベース関係者とお話をする機会があり、とても楽しかったです。 詳説 データベース 2020年から仕込んでいたDatabase Internalsの翻訳版 「詳説 データベース」 が、満を持して7月に発売されました。 Amazonで★1つをもらったり、誤訳を指摘されて凹んだりしていましたが、「挑戦したものだけが失敗できる」 の精神のもと、気持ちは前に進んでいます。 2020年の12月は監訳作業にとても苦しんでいた時期で、それに比べれば2021年末は穏やかに過ごしています。しかし、「喉元過ぎれば熱さを忘れる」とは良く言ったもので、もう一冊ぐらい翻訳に関わってみたいなぁなんて思い始めています。

クラウドネイティブで変わる「NewSQL」の意味――地球規模でデータ分散を可能にする合意プロトコルの仕組みと課題：クラウドネイティブ時代のデータベース（終） クラウドネイティブ時代に求められるデータベースの3要件を満たすべく開発が進められているNewSQLの基本概念と、データの可用性を高める仕組みを解説する。 本連載第2回では、クラウドネイティブ化で高速化したアプリケーション開発と同様に、データベースもアジリティを獲得するためにKubernetesを利用する手法を紹介した。第3回では、クラウド事業者の障害も超えた可用性を獲得するために、マルチクラウドでデータベースを管理する手法を紹介した。 クラウドネイティブでもう一つ重要とされるスケーラビリティ、いわゆる水平方向の拡張性はこれまで部分的にしか言及してきていない。これは長い歴史を持つRDBMS（リレーショナルデータベースマネジメントシステム

クラウドネイティブ時代、データベースに求められる要件を整理する：クラウドネイティブ時代のデータベース（1） クラウドネイティブは、その要素技術としてコンテナやマイクロサービスなどを含んでおり、近年の開発において一般的となりつつある。では、データベースにもそうした技術要素は取り込まれていくのだろうか。本連載では、クラウドネイティブ時代のデータベース設計で考慮すべきポイントを検討する。 クラウドネイティブとは、「スケーラブルなアプリケーションを構築および実行する能力を組織にもたらす」考え方として定義される（参考記事：「クラウドネイティブ」はどう誤解されているか）。そして、そこに含まれる技術要素として、コンテナ、サービスメッシュ、イミュータブルインフラストラクチャ、宣言型API、マイクロサービスアーキテクチャ（以後、MSA）があり、その採用はシステム構成に大きな変化をもたらす。 MSAでは分割さ

パフォーマンス・チューニングに関するブログの第１回目です PayPayは、日本でもっともよく知られているQR決済サービスとなりました。2018年10月5日のローンチ後、2018年12月より実施した100億円あげちゃうキャンペーンは、その後のプロダクトの急成長に合わせたシステムのスケール拡張という長い道のりのスタート地点でもありました。 ここ数ヶ月の新規ユーザーの増え方[1]を見るにつけても、PayPayが驚異的な成長を続けていることは間違いありません。スタートアップ企業はまるで竹のように成長するとはこのことではないでしょうか。（竹は24時間で最大約90cmも伸びるそうです） PayPayの成長速度は？ ユーザー数の伸び 2018年10月に初めてユーザーが増え、キャンペーンや日々メディアで報道されることによるユーザー数の増加もあり、1年後には1500万人を突破しました。2020年5月現在、サ

データベース運用改善のヒント！コア開発者直伝のPostgreSQL 10の7つの新機能 全国のPostgreSQL使いエンジニアが待ちに待った、バージョン10。新機能の中から、特に“運用”に役立つ7の新機能を、PostgreSQLの専門家、そして開発者である澤田雅彦さんにピックアップして解説してもらいました。 2017年10月5日、全国のPostgreSQL使いエンジニアが待ちに待った、バージョン10（安定版）がリリースされました。「今後、自分の開発業務に導入していきたい」と考えている方も多いでしょう。 今回は、PostgreSQLの専門家、そして開発者である澤田雅彦さんに、新機能の中でも特に“運用”に役立つ7の新機能をピックアップして解説してもらいました。これを読めば、現場ですぐに役立つPostgreSQL 10（以下、バージョン10）の知識が身につきます！ < PostgreSQL:

(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ

The PostgreSQL Global Development Group today announced the release of PostgreSQL 10, the latest version of the world's most advanced open source database. A critical feature of modern workloads is the ability to distribute data across many nodes for faster access, management, and analysis, which is also known as a "divide and conquer" strategy. The PostgreSQL 10 release includes significant enhan

なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ

HashiCorp 社から、新たなソフトウェアである Vault by HashiCorp がリリースされました。 - HashiCorp Blog: Vault この Vault について、Getting Started を一通り実施した後に Docs の一部を確認してみたので、簡単にその内容をまとめてみます。 Vault とは何なのか Vault を一言で言うと、機密情報(Secret) を管理するツールです。 これだけ IT が広がっている現在、機密情報の範囲も広がり続けており、データベースにアクセスするためのユーザ/パスワードや、連携するシステムの API キー等、多岐に渡ります。こういった情報、おまえのところのシステムではどう管理してた？XML に生で書いてる、あるよねそういうの。jdbc.properties に直書き、うんうんわかるわかる。ちょっとがんばったら crypt で

平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識

スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）

エンジニアパパと4歳の娘で2024年に作ったもの 娘も4歳となり、何かを親が作る、というより「親と一緒に作る」ことが増えてきました。 今年も細かいモノづくりをたくさんおこなったので。年末ということで一気にまとめて紹介してみようと思います。 この記事は子育てエンジニア Advent Calendar 2024の12/07の記事で…

MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう

2. アジェンダ • パフォーマンスと初期設定 • データベースの監視 • 性能劣化とメンテナンス • パフォーマンスチューニング（GUC編） • パフォーマンスチューニング（SQL編） • バックアップ＆リカバリ 本日の資料は http://slideshare.net/uptimejp にアップしてあります。 Copyright 2009 Uptime Technologies LLC, All rights reserved. 4. PostgreSQLプロセス構造 • PostgreSQL 8.4の場合 [snaga@devpg01 ~]$ ps -aef | cat | grep ^snaga snaga 5282 1 0 20:15 tty1 00:00:00 /usr/local/pgsql/bin/postgres - D ./pgdata snaga 5283 5282

インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです（こんな記事を書いている場合じゃない）。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース（TCTDB）の実装について説明します。 SQLiteとの違いは？ SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら