データベース：従来型のリレーショナルか serverless か？

データをどこに保存するかを選ぶとき、データベースの種類（リレーショナルかそうでないか）に加えて、ますます重要になっているもうひとつの判断があります。固定の容量でプロビジョニングされる従来型のデータベースを使うか、自動的にスケールし従量課金される serverless のデータベースを使うかです。この違いはデータモデルの話ではなく、データベースをどう管理し、スケールさせ、支払うかの話です。正しく選ぶことは、コスト、運用、そしてダウンも浪費もせずにピークを吸収するシステムの能力に影響します。

この記事では従来型のデータベースと serverless を比較し、それぞれの利点と欠点を示し、ケースに応じてどう選ぶかを説明します。

従来型のデータベースとは

従来型（またはプロビジョニング型）のデータベースは、あなたが定義した固定の容量の上で動きます。一定のメモリと処理能力を持つサーバーまたはインスタンスが、利用が多くても少なくても常時起動しています。その利点は予測可能性と制御です。一定したパフォーマンス、既知のコスト、そして成熟しよく理解された挙動です。安定し予測可能な負荷には堅実な選択肢です。その代わり、あらかじめサイズを見積もる必要があり（足りなくなるか、払いすぎるリスクがあります）、スケールには介入と、時にはダウンタイムが必要です。

serverless のデータベースとは

serverless のデータベースは、需要に応じて容量を自動的に調整し、実際の利用分だけを請求します。サーバーをプロビジョニングしたり管理したりする必要はありません。その大きな利点は弾力性と、変動する負荷に対するコストです。ユーザーが来れば拡張し、活動がなければ（ゼロまでさえ）縮小し、消費した分だけを支払います。予測不能な負荷、新規プロジェクト、継続的には使われない環境に最適です。その代わり、コストは予測しにくくなることがあり、非常に激しく一定した負荷ではより高くつくことがあります。

主な違い

両方のモデルの違いが最も顕著に表れる要素は次のとおりです。

• 容量：固定でプロビジョニング型 対 自動で弾力的。
• コスト：従来型は予測可能、serverless は従量制。
• 変動負荷：serverless は適応して節約、固定は無駄になる。
• 一定負荷：従来型のほうが安く済むことが多い。
• 運用：serverless は管理とサイズ見積もりを減らす。
• 予測可能性：従来型のほうが高い。

利用パターンという要素

決定の鍵は、データベースがどう使われるかにあります。負荷が安定して一定なら（業務時間中に継続的に使われる社内システムなど）、適切にサイズを見積もった従来型のほうが安く予測しやすいことが多いです。負荷が変動し、山と谷があり、季節性があるか予測不能なら（新しいアプリ、テスト環境、利用が不規則なサービス）、serverless は遊休容量への支払いを避け、介入なしでピークを吸収します。サイズよりも利用パターンこそが、天秤を傾けるものです。

選び方

負荷が変動的または予測不能なとき、プロジェクトを始めてどれだけ成長するか分からないとき、あるいは常時稼働していない開発・テスト環境のときは serverless のデータベースを選びましょう。節約でき、管理も減らせます。安定して一定し大量の負荷で、コストとパフォーマンスの予測可能性が見合うときは従来型のデータベースを選びましょう。いつものように、正しい決定は今の流行ではなく実際の利用データから出発し、システムが進化するにつれて見直すのが望ましいでしょう。

AxiomTech では、それぞれのケースに適したデータベース、従来型または serverless を、利用パターンとコストに応じて選び設計します。データベースをどうプロビジョニングするか迷っているなら、ぜひご相談ください。実際の負荷に基づいた推奨をお出しします。