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データベースリライアビリティエンジニアリング ―回復力のあるデータベースシステムの設計と運用

Name: データベースリライアビリティエンジニアリング ―回復力のあるデータベースシステムの設計と運用
ISBN: 9784873119403

by Laine Campbell, Charity Majors, 八木和生

April 2021

Beginner to intermediate

308 pages

4h 25m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　大扉
　原書大扉
　クレジット
　序文
　訳者まえがき
　はじめに
　1章　イントロダクション
　　1.1　DBREの指針　　　1.1.1　データを守れ　　　揮発性ストレージをプロダクション環境のデータベースとして使う　　　1.1.2　周囲を巻き込め　　　1.1.3　骨折り仕事を減らせ　　　職人の手作りによるデータベース　　　1.1.4　サーバーの家畜化は時代の流れ　　　1.1.5　分業制に囚われるな　　1.2　オペレーションの本質　　1.3　欲求段階説　　　1.3.1　生存と安全の欲求　　　スケールのパターン　　　1.3.2　愛と帰属の欲求　　　Etsyのガードレール　　　1.3.3　承認の欲求　　　1.3.4　自己実現の欲求　　1.4　この章のまとめ
　2章　サービスレベルマネジメント
　　2.1　SLOの必要性　　2.2　SLOの指標　　　2.2.1　レイテンシ　　　2.2.2　可用性　　　2.2.3　スループット　　　2.2.4　耐久性　　　2.2.5　費用対効果　　2.3　サービス目標の定義　　　2.3.1　レイテンシ指標　　　2.3.2　可用性の指標　　　2.3.3　スループットの指標　　　2.3.4　費用対効果の指標　　2.4　SLOに基づいた監視とレポート　　　2.4.1　可用性の監視　　　2.4.2　レイテンシの監視　　　2.4.3　スループットの監視　　　2.4.4　費用対効果の監視　　2.5　まとめ
　3章　リスクマネジメント
　　3.1　リスク評価　　　3.1.1　不確定要素と複雑性のリスク　　　3.1.2　リソース不足とリソースマネジメント　　　3.1.3　個人にまつわるリスク　　　3.1.4　集団にまつわるリスク　　3.2　どうすればいいの？　　3.3　してはいけないこと　　3.4　実際の作業：はじめの一歩　　　3.4.1　リスク評価　　　3.4.2　リソースの棚卸し　　　3.4.3　優先順位づけ　　　3.4.4　リスク管理と意思決定　　3.5　改善のサイクル　　3.6　まとめ
　4章　オペレーションの見える化
　　　原因はヒューマンエラーにあらず？　　　昔ながらの監視方法　　4.1　現在の見える化の標準仕様　　　4.1.1　見える化をBIのように扱う　　　4.1.2　仮想環境におけるクラスタの見える化　　　4.1.3　高分解能でのメトリクス収集　　　4.1.4　アーキテクチャをシンプルに保つ　　　メトリクスのどこを見ればいいのか？　　4.2　OpVizフレームワーク　　4.3　データの入力　　　ブラックボックステストとキュー理論　　　ノイズの除去　　　4.3.1　テレメトリ／メトリクス　　　4.3.2　イベント　　　4.3.3　ログ　　4.4　データの出力　　4.5　監視の第一歩　　　データベースをストリームと捉えた場合　　　4.5.1　データは安全か　　　4.5.2　サービスは落ちていないか　　　4.5.3　顧客のサービス体験に痛みが伴っていないか　　4.6　アプリケーションの計器　　　4.6.1　分散トレーシング　　　昔気質のSQL分析方法　　　4.6.2　イベントとログ　　4.7　サーバーやインスタンスの計器　　　4.7.1　イベントとログ　　　クラウドと仮想サーバー　　4.8　データベースの計器　　4.9　データベースの接続レイヤ　　　4.9.1　利用率　　　4.9.2　リソースの飽和点　　　4.9.3　エラー　　　PostgreSQLの接続スピードに関するトラブルシューティング　　4.10　データベースの内部構造の見える化　　　4.10.1　スループットとレイテンシのメトリクスの見える化　　　4.10.2　コミット、再実行、ジャーナリングの見える化　　　4.10.3　レプリケーション状態の見える化　　　4.10.4　メモリ構造の見える化　　　4.10.5　ロックと並行性の見える化　　4.11　データベース内オブジェクトの見える化　　4.12　データベースクエリの見える化　　4.13　データベースのアサートとイベントの見える化　　4.14　まとめ

　5章　インフラストラクチャエンジニアリング
　　5.1　ホスト　　　5.1.1　物理サーバー　　　5.1.2　オペレーティングシステムおよびカーネル　　　TwitterにおけるNUMAとMySQL　　　5.1.3　ストレージエリアネットワーク　　　5.1.4　物理サーバーの利点　　　5.1.5　物理サーバーのコスト　　5.2　仮想化　　　5.2.1　ハイパーバイザ　　　5.2.2　並行性　　　5.2.3　ストレージ　　　5.2.4　実際のケース　　5.3　コンテナ　　5.4　DBaaS（サービスとしてのデータベース）　　　5.4.1　DBaaSへの挑戦　　　DBaaSとNTP　　　5.4.2　DBREとDBaaS　　5.5　まとめ
　6章　インフラストラクチャマネジメント
　　6.1　バージョンコントロール　　6.2　データベースインフラ設定の定義　　6.3　データベースインフラ設定とビルド　　6.4　データベースインフラ設定の管理　　　6.4.1　設定定義の実行　　6.5　インフラストラクチャ定義とオーケストレーション　　　6.5.1　モノリシックなインフラストラクチャ定義　　　6.5.2　垂直的な分割　　　6.5.3　水平的な分割　　6.6　テストとコンプライアンス　　6.7　サービスカタログ　　6.8　すべてを1つに　　6.9　開発環境　　6.10　まとめ
　7章　バックアップとリカバリ
　　7.1　基本的原則　　　7.1.1　物理VS論理　　　7.1.2　オンラインVSオフライン　　　7.1.3　フル、インクリメンタル、そして差分バックアップ　　7.2　リカバリ考察　　7.3　リカバリのシナリオ　　　7.3.1　想定内のシナリオ　　　7.3.2　想定外のシナリオ　　　7.3.3　エラーの影響範囲　　　7.3.4　障害の重大度　　7.4　リカバリ戦略の解剖　　　7.4.1　計画1：問題の発見　　　7.4.2　計画2：階層化ストレージ　　　7.4.3　計画3：リカバリに役立つツール　　　7.4.4　計画4：テスト　　7.5　リカバリ戦略を定義する　　　7.5.1　オンラインのリカバリ戦略（高性能なストレージを使用する場合）　　　7.5.2　オンラインのリカバリ戦略（低性能なストレージを使用する場合）　　　7.5.3　オフラインストレージ　　　7.5.4　オブジェクトストレージ　　7.6　まとめ
　8章　リリースマネジメント
　　8.1　教育と協力　　　8.1.1　データベース情報のキュレーターとなる　　　8.1.2　データベース議論の触媒となる　　　8.1.3　ドメイン固有知識　　　8.1.4　脱セクショナリズム　　8.2　継続的インテグレーション　　　8.2.1　前提条件　　8.3　テスト　　　8.3.1　テストフレンドリな開発　　　8.3.2　コミット後のテスト　　　8.3.3　完全なデータセットを利用したテスト　　　8.3.4　ダウンストリームテスト　　　8.3.5　運用テスト　　8.4　デプロイメント　　　8.4.1　マイグレーションとバージョン管理　　　8.4.2　影響分析　　　8.4.3　マイグレーションのパターン　　　8.4.4　手動か自動か　　8.5　まとめ
　9章　セキュリティ
　　9.1　セキュリティの目的　　　9.1.1　盗難からの保護　　　9.1.2　意図的な破壊からの保護　　　9.1.3　意図しない破壊からの保護　　　9.1.4　データを外部に晒さない　　　9.1.5　コンプライアンスと監査の標準化　　9.2　機能としてのデータベースのセキュリティ　　　9.2.1　教育と協調　　　9.2.2　セキュリティプロセスの設計、実装、そして組織への浸透　　　9.2.3　統合とテスト　　　9.2.4　オペレーションの見える化　　9.3　脆弱性と悪用　　　9.3.1　STRIDE　　　9.3.2　DREAD　　　9.3.3　予防策のベストプラクティス　　　9.3.4　サービス拒否攻撃　　　9.3.5　SQLインジェクション　　　9.3.6　ネットワークと認証プロトコル　　9.4　データの暗号化　　　9.4.1　財務情報　　　9.4.2　健康情報　　　9.4.3　個人情報　　　9.4.4　政府や軍の情報　　　9.4.5　機密および部外秘の情報　　　9.4.6　送受信中のデータの暗号化　　　9.4.7　データベースに保存されているデータ　　　9.4.8　ファイルシステム上のデータ　　9.5　まとめ
　10章　ストレージ、インデックス、レプリケーション
　　10.1　データ構造のストレージ　　　10.1.1　データベースの行ストレージ　　　10.1.2　ストアドストリングテーブルとログ構造のマージツリー　　　10.1.3　インデックスの生成　　　10.1.4　ログとデータベース　　10.2　データのレプリケーション　　　10.2.1　単一リーダーによるレプリケーション　　　決定性トランザクション　　　10.2.2　複数リーダーのレプリケーション　　10.3　まとめ
　11章　データストアフィールドガイド
　　11.1　概念としてのデータストアの属性　　　11.1.1　データモデル　　　ORMとDBRE　　　11.1.2　トランザクション　　　さまざまな分離　　　11.1.3　BASE　　11.2　データベースの内部特性　　　11.2.1　ストレージ　　　11.2.2　CAP定理　　　11.2.3　一貫性とレイテンシのトレードオフ　　　11.2.4　可用性　　11.3　まとめ
　12章　さまざまなデータアーキテクチャ
　　12.1　アーキテクチャのコンポーネント　　　12.1.1　フロントエンドデータベース　　　12.1.2　データアクセスレイヤ　　　12.1.3　データベースのプロキシ　　　12.1.4　イベントとメッセージシステム　　　12.1.5　キャッシュとメモリストア　　12.2　データアーキテクチャ　　　12.2.1　LambdaとKappa　　　12.2.2　イベントソーシング　　　12.2.3　CQRS　　12.3　まとめ
　13章　実践DBRE
　　13.1　データベースリライアビリティ文化　　　13.1.1　チームの壁を打ち破れ　　　13.1.2　データドリブンな意思決定　　　13.1.3　データの整合性とリカバリ力　　13.2　まとめ
　著者紹介
　奥付

Content preview from データベースリライアビリティエンジニアリング ―回復力のあるデータベースシステムの設計と運用

●著者紹介

Laine Campbell（レイン・キャンベル）

Fastlyの上級エンジニアであり、PalominoDB/Blackbirdの創業者かつCEO。データベースのコンサルタントとして、オバマ大統領の再選キャンペーン、アクティビジョン社の大ヒットゲーム「コールオブデューティ」、アドビ社の電子サインサービスEchoSign、ブログ検索エンジンのTechnorati、その他LiveJournalやZendeskといったサービスに関わる。18年に渡るデータベースおよび分散システムにおけるスケーラビリティの知見を持つ。

Charity Majors（チャリティ・メジャーズ）

honeycomb.ioの共同創業者かつCEO。Honeycombは精密なログ収集、迅速な時系列データのメトリクス、そしてAPM（Application Performance Metrics）の柔軟性を併せ持つ次世代の分析基盤サービスである。過去には開発者プラットフォームであるParse（Facebookが買収）とFacebookでオペレーションチームをひきい、MongoDB、Redis、Cassandra、MySQLといったデータベースにおける巨大クラスタ群の運用経験を持つ。FacebookのRocksDBチームと一緒にホットプラグ可能なストレージAPIを使用して、世界初となるMongoとRocksを組み合わせたデプロイを達成している。

●訳者紹介

八木和生（やぎかずお）

1977年千葉県生まれ。日本で心理学を、イングランドで経営学を、独学でコンピュータサイエンスを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして働く傍ら、イベントの通訳や書籍の翻訳を行っている。

●表紙の説明

表紙の動物はサフォーク・パンチ（Suffolk ...

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