Amazon Web Services（AWS）は米国時間11月27日、年次イベント「re:Invent 2023」をネバダ州ラスベガスで開催した。開催初日の夜は、ユーティリティコンピューティング担当シニアバイスプレジデントのPeter DeSantis氏が登壇。同講演では主に、同社が長年取り組んできたサーバーレスの変遷と、それに関する新たなサービスを説明した。
ユーティリティコンピューティング担当シニアバイスプレジデントのPeter DeSantis氏
DeSantis氏は、同社がこれまでクラウドストレージサービス「Amazon S3」やクラウドコンピューティングサービス「AWS Lambda」といった、大規模なサーバーレスサービスの提供を通して、ユーザーに安全で信頼性の高い、スケーラブルなコンピューティングとストレージを提供してきたと話す。
AWSは、クラウドコンピューティングに対して「Elasticity（弾力性）」「Security（安全性）」「Performance（パフォーマンス）」「Cost（費用）」「Availability（可用性）」「Sustainability（持続可能性）」――の6つの要素が重要だと示してきた。「サーバーレスコンピューティングは、これらの要素を進化させている」（同氏）
今回、新たに発表されたサーバーレスサービスは、「Amazon Aurora Limitless Database」「Amazon ElastiCache Severless」「Amazon Redshift Serverless Next-generation AI-driven scaling and optimizations」の3つ。これらの提供を通して同社は、顧客がデータインフラストラクチャーを迅速に拡張し、コスト最適化やデータの価値を容易に最大化できるよう支援するという。
Amazon Aurora Limitless Databaseは、リレーショナルデータベース（RDB）「Amazon Aurora」において毎秒、数百万の書き込み処理を実行し、ペタバイト（PB）規模のデータを扱う大規模なアプリケーションを支える。これを実現するため、同社は独自のハイパーバイザー「Caspian」を開発した。
これまで、大規模なデータベースをホストしようとすると、複数の「Aurora Serverless」のクラスターを受けて、ユーザー自身がデータベースの負荷を分散する「シャーディング」をする必要があった。Amazon Aurora Limitless Databaseを使うことで、ユーザーが分散の仕組みを独自に開発・メンテナンスする必要がなくなる。
ユーザーのデータモデルに基づいて、自動的にデータとクエリを複数の「Aurora Serverless」クラスターに分散する
コンピューティングまたはストレージの要件が増加すると、Amazon Aurora Limitless Databaseはワークロードの需要を満たすために、サーバーレスインスタンス内では垂直方向に、インスタンス間で水平方向にリソースを自動的にスケーリングする。1つのデータベースとして扱えるため、メンテナンス作業やデータベースのパラメーター変更などは一度作業をするだけで全体に広がる。
同サービスは、PostgreSQL互換版で限定プレビューを開始しており、アジアパシフィック（東京）でも利用できる。MySQL互換版は近日予定だとしている。
また、分散システムを実現するためには、高度な時刻同期とキャッシュが必要だという。同社では、時刻同期サービス「Amazon Time Sync」を開発し、マイクロ秒以内で正確な同期を図れるようにした。ローカルと衛星ベースで基準クロックを提供できるように、原子時計をラックの中に設置し、EC2に配信する。これによって高度な時刻同期を行うという。この時刻が正確であることで、複数の分散されたシステムでもデータの順序を一貫できる。
Time synchronization infrastructureのイメージ。ローカルの原子時計も搭載しているため、衛星ベースの原子時計が使えない場合でも正確な時間になる
キャッシュについては、Amazon ElastiCache Severlessを発表。同サービスでは、インフラストラクチャーの設定やプロビジョニングなしに、可用性の高いキャッシュを1分未満で作成できる。これによりユーザーは、キャッシュが保有するリソースやメモリー、CPUを監視するという複雑な作業が不要になるという。また、パフォーマンスの劣化やダウンタイムがなく、アプリケーションの要求に応じて水平／垂直に即座にスケールができる。
同サービスでは、複数のアベイラビリティーゾーンに対して自動的にデータを複製（レプリケーション）し、全てのワークロードに99.9％の可用性を提供する。料金体系は、保存したデータ量と使用したコンピュートリソースの消費量に基づく。同サービスは、「Memcached」と「Redis」の2つのエンジンから選ぶことができ、全てのAWS商用リージョンで一般利用を開始している。
Amazon Redshift Serverless Next-generation AI-driven scaling and optimizationsは、AIを活用したワークロードの予測により、リソースを自動的にスケーリングおよび最適化し、顧客のコストパフォーマンスをサポートする。
具体的には、ユーザーが持つクエリーの複雑度やデータサイズ、実行頻度など、ワークロードの情報をAIが学習し、ユーザーが設定するコストパフォーマンスの目標を達成できるように、ワークロードのパターンに合わせてプロアクティブにリソース量を調整する。
ユーザーは、AWSコンソールでコストと性能をどの程度重視するかを設定できる。現時点では、テストと評価を目的としたプレビュー版をアジアパシフィック（東京）でも提供しているという。
機械学習を活用したクエリーの予測モデル
Riot GamesのRich氏
顧客事例として講演に登壇したのは、コンピューターゲームなどを開発・提供するRiot GamesでGlobal Infrastructure and Operationsの責任者を務めるBerent Rich氏。同社は、AWSのクラウドに移行し、eスポーツコンテンツの開発と配信の最適化を進めている。
eスポーツでは、遅延が命取りになる。Riot Gamesでは、公平で楽しいゲームの実現のためにフルマネージド型データベースサービス「AWS OutPosts」を活用し、35ミリ秒以内の遅延、1秒に128回のサーバーへのアクセスを実現したという。また、新型コロナウイルスの感染症により、リモートでもアクセスできる仕組みが必要となり、遠隔でも実行できるようにした。
（取材協力：アマゾン ウェブ サービス ジャパン）
