マネージドデータベース、つまり Database-as-a-Service (DBaaS) は、顧客および組織のデータにアクセス可能な状態に保つための技術的な作業を処理します。一方、スキーマ設計、クエリのパフォーマンス、アクセス権の付与の管理は引き続き責任を負うことになります。DBaaS はパブリッククラウドサービスの中で 2 番目によく使用されているカテゴリーであり、2026 年現在で64% の導入率となっています。適切なマネージドデータベースの選択は、クラウドプロバイダーの保証内容とアプリケーションのニーズを照らし合わせることに尽きます。
以下では、マネージドデータベースの仕組み、プロバイダー間で比較すべき項目、および初期設定からデータベースにセキュリティを組み込む方法について説明します。
この記事でわかること
マネージドデータベースにより、パッチ適用やフェイルオーバーなどのインフラストラクチャ作業の大部分が不要になります。通常、クエリのパフォーマンスとアクセス制御については引き続き管理する責任があります。
総所有コストには、1 時間あたりのコンピューティング料金に加えて、ストレージ、バックアップ、データ転送、高可用性のコストが含まれます。
適切なデータベースエンジンは、ワークロード、チームの専門知識、データ量の増加スピードによって異なります。
マネージドデータベースとは？
マネージドデータベースとは、クラウドプロバイダーがチームに代わって、サーバーのプロビジョニング、パッチの適用、バックアップの実行、稼働率のモニタリング、トラフィックの変動に応じたコンピューティングのスケーリングなど、インフラストラクチャの作業を管理するデータベースです。スキーマの設計、クエリの作成、およびアプリケーションからデータへのアクセス方法の決定は、引き続き行います。
マネージドデータベースのどの機能を比較すべきか？
マネージドデータベースの種類によって、提供される機能は異なります。ビジネスニーズに合う機能もあれば合わない機能もあり、中にはアプリケーションの成長に伴いデータベースが耐えられるかどうかを左右する機能もあります。
事前に評価すべき項目は次のとおりです。
データベースエンジンのサポート: データベースエンジン (ストレージエンジンとも呼ばれます) は、データベース管理システムがデータベースから情報を作成、読み取り、更新、削除するために使用する基盤となるソフトウェアです。DBaaS プロバイダーが必要なもの (PostgreSQL、MySQL、MongoDB など) を実行しているかどうか、またマイナーバージョンのリリースに対応しているかどうかを確認してください。バージョンの更新が遅れると、セキュリティパッチが適用されなかったり、本来利用できるはずの新しいクエリ機能にアクセスできなくなったりする可能性があります。
リードリプリカ: リプリカを使用すると、読み取りトラフィックをプライマリインスタンスから別の場所へルーティングできるため、トラフィックのピーク時の負荷を軽減し、書き込みのパフォーマンスを安定させることができます。プランで許可されているリプリカの数と、プライマリに大きな負荷がかかった場合に想定されるレプリケーションの遅延を確認してください。
接続制限: マネージドデータベースではインスタンスサイズに基づいて同時接続数が制限されており、その上限に達するまで気付かないことがよくあります。サーバーレスのバックエンドなど、存続期間が短い接続を多数持つアプリケーションは、前面にコネクションプーラーがないと、すぐにその上限に達する可能性があります。コネクションプーラーはアプリケーションとデータベースの間に配置され、少数の再利用可能な接続を維持します。これにより、各リクエストが独自の接続を開くのではなく、多数のリクエストで接続を共有できます。
バックアップの保持: プロバイダーは通常、一定の期間 (たとえば Microsoft Azure Cosmos DB の場合は7 日、30 日、または 35 日)、ポイントインタイムバックアップを保持します。どのくらい前まで復元できるかを確認し、その期間がコンプライアンス要件を満たしているかどうかをチェックしてください。
拡張機能と互換性: アプリケーションが特定の拡張機能 (地理空間クエリ用のPostGISや、埋め込み用のpgvectorなど) に依存している場合、移行を決定する前にプロバイダーがそれらをサポートしていることを確認してください。
ワークロードのスケーリング: トラフィックが一定のペースではなくバースト的に発生する場合、サーバーレスと自動スケーリングのコンピューティングオプションが重要になります。接続とコンピューティングを独自にスケーリングするデータベースを使用すると、定常状態のインスタンスでピーク時に必要となる手動でのサイズ変更を回避できます。
マネージドデータベースのコストと価格はどのように決まるか？
総所有コストには、コンピューティングの価格設定だけでは把握できないいくつかの項目が含まれます。
予算を確保すべき項目は次のとおりです。
ストレージ: マネージドデータベースでは、ストレージはコンピューティングとは別に請求され、データの増加に伴って拡張されます。さらにその上にバックアップストレージが加わります。これを基本料金に含めているプロバイダーもあれば、設定された保持期間を過ぎると料金を請求するプロバイダーもあります。
データ転送: 別のクラウドリージョンであっても自社のサーバーであっても、プロバイダーのネットワークの外部へデータを移動する場合、多くはギガバイト単位の料金が発生します。障害復旧のためにリージョン間でレプリケーションを行うアプリケーションでは、転送コストが膨れ上がり、コンピューティングの請求額を上回る可能性があります。
高可用性: フェイルオーバー (サーバーやネットワークを自動的にバックアップするプロセス) のためにスタンバイインスタンスを稼働させると、多くの環境でコンピューティングコストが大幅に増加する可能性があります。これは、手動での介入なしにゾーンの停止を乗り切るデータベースを維持するためのコストです。
リードリプリカ: 各リプリカには、プライマリインスタンスがすでに実行しているコストに加えて、独自のコンピューティングコストがかかります。読み取りの規模を拡大するためにリプリカを追加するほど、コストは高くなります。
サポートプラン: コミュニティサポートが付いた基本プランの場合、多くは使用料以外のコストはかかりません。応答時間とアカウントへのアクセスが保証されたプランではコストが高くなる可能性があります。本番環境でデータベースを稼働させる企業は、システム停止によって問題が表面化する前にコストを見積もる必要があります。
適切なマネージドデータベースを選択するには？
適切なマネージドデータベースは、アプリケーションにおけるデータの扱い方によって異なります。PostgreSQL や MySQL のようなリレーショナルデータベースは、注文が顧客に紐付き、さらに支払いに紐付いているような、構造化されたデータとレコード間の明確な関係性を持つアプリケーションに適しています。これらはスキーマを適用し、複雑な結合やトランザクションをサポートするため、データの一貫性を少しでも損なうことが許されない場合に重要になります。
NoSQL データベースは、データ構造が柔軟で変化が速いアプリケーション、書き込み量が多いアプリケーション、または行と列にきれいにマッピングできないデータを扱うアプリケーションに適しています。MongoDB などのドキュメントストアは、レコードごとに形式が異なるコンテンツを処理します。キーバリューストアは、高速な検索が求められ、データモデルがシンプルに保たれるキャッシュやセッションデータに適しています。
サーバーレスのオプションは、トラフィックが予測不能なワークロードやトラフィックのピークがあるワークロードに適しています。24 時間常に固定サイズのインスタンスに料金を支払うのではなく、実際に使用したコンピューティングに対してのみ料金を支払い、データベースが自律的に接続と容量をスケーリングします。これは、固定サイズのインスタンスよりも、初期段階のアプリケーションや不規則な使用パターンのあるあらゆる環境にはるかに適しています。
時系列データベースやエンベディング用のベクトルデータベースのような特化したデータストアは、特定のアクセスパターンを中心に構築されたアプリケーションに適しています。そのワークロードを汎用のリレーショナルデータベースに押し込もうとすると、ツールを活用するどころか、無理な運用を強いられる結果になります。
ワークロードの種類だけでなく、レイテンシとユーザーの所在地のバランス、データに適用されるあらゆるコンプライアンス規約、チームのデータベースに関する専門知識、今後 1 年間で予想されるデータ量の増加スピードを比較検討することが役立ちます。データベースに関する深い専門知識がないチームの場合は、あらゆる設定項目を手作業で管理するオプションよりも、独自の設定が組み込まれたフルマネージドのオプションを利用する方がより大きな価値を得られます。
マネージドデータベースのプロビジョニングとデプロイはどのように行われるか？
データベースを適切にプロビジョニングする (そしてアプリケーションで使用できるように準備する) ということは、毎回同じ方法で設定を行うということです。
準備すべき項目は次のとおりです。
アクセス制御: アプリケーションサービスや個々の開発者が必要なアクセス権のみを取得できるように、ロールベースの権限を設定します。特定のテーブルの読み取りと書き込みのみを行うバックエンドサービスは、管理者の認証情報を保持すべきではありません。また、同じ認証情報を無期限に有効にしておくよりも、スケジュールに従ってローテーションする方が優れています。
スキーマ管理: アプリケーションのコードをバージョン管理するのと同じように、バージョン管理を行う移行ツールを使用してスキーマの変更を処理します。これにより、すべての変更が記録され、移行によって本番環境で問題が発生した場合にロールバックすることができます。
バックアップの自動化: マネージドデータベースでは通常、デフォルトでバックアップが処理されます。ただし、保持期間が復旧要件を満たしていることを確認し、必要になる前に復元をテストしてください。
モニタリング: 接続数、クエリのレイテンシ、レプリケーションの遅延、ストレージの増加を追跡し、アプリケーションに影響を与える上限に達する前にアラートを設定します。
移行計画: データベースのバージョン間またはプロバイダー間の移行では、ダウンタイムの許容範囲とデータ量を考慮し、移行中に問題が発生した場合のロールバックオプションを含めた計画が必要です。
マネージドデータベースで考慮すべきセキュリティとコンプライアンスのリスクは何か？
マネージドホスティングでは、セキュリティ作業の一部がプロバイダーに移行されますが、すべてではありません。プロバイダーは通常、転送中の暗号化、基盤となるオペレーティングシステムへのパッチ適用、およびデータベースインスタンス周辺のネットワークレベルの保護の管理を行うことができます。それ以外については、以下の点に注意を払う必要があります。
アクセス制御: 広範すぎる権限、サービス間で共有される認証情報、取り消されることのない未使用のアカウントはすべて、リスクを増大させます。ロールによってアクセスを制限し、プロバイダーがサポートしている場合は存続期間が短い認証情報を使用し、スケジュールに従ってアクセスを監査します。
ネットワークの分離: パブリックインターネットからアクセス可能なデータベースは、プロビジョニングから数時間以内に、自動スキャンやブルートフォース攻撃を受けます。アプリケーションサーバーからのみアクセス可能なプライベートネットワーク内にデータベースを配置することで、そのようなリスクを大幅に減らすことができます。
コンプライアンスフレームワーク: System and Organization Controls (SOC) 2 Type II、Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)、およびPayment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)などの基準では、暗号化、アクセスログの記録、およびデータ処理に関する特定の要件がそれぞれ定められています。プロバイダーが業界に関連する認証を保持していることを確認してください。また、プロバイダーのインフラストラクチャの認証は、アクセスの設定方法やデータベースに保存する内容には適用されないことに留意してください。
データのレジデンシー: 国境を越えて事業を展開する企業は、規制により特定のデータを移動させないことが求められる場合、ストレージとバックアップを特定のリージョンに固定できるかどうかをプロバイダーに確認する必要があります。
Stripe Data Pipeline の活用方法
Stripe Data Pipelineにより、企業は Stripe アカウントのデータをデータウェアハウスやクラウドストレージプロバイダーと直接、簡単に同期できるようになります。Data Pipeline を使用すると、Stripe データを他のデータセットと組み合わせて簡単に表示できます。
Data Pipeline は以下の点で役立ちます。
規模に応じたデータ配信の自動化: コーディング不要で数分で Data Pipeline を設定でき、すべての Stripe データとレポートを Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、および一般的なクラウドストレージソリューションで継続的に自動受信できます。
データの遅延と停止の回避: Stripe に組み込まれたパイプラインにより、継続的なメンテナンスの負担を軽減します。また、Data Pipeline には API のレート制限がありません。そのため、データ量がどれほど多くても、常に完全かつ正確な状態が保たれます。
帳簿の締めとインサイトの取得の迅速化: Stripe データを他のプロダクト、顧客、マーケティングのデータと一元化することで、収益の消込を迅速化し、価値が最も高いセグメント、不正利用、支払いコストを 1 カ所で分析できます。さらに、Data Pipeline 専用に事前構築された充実したデータセットにアクセスして、複雑な財務モデリングを行うことなく、MRR、カスタムの不正利用対策ルール、売上回収のパフォーマンスなどの分析を開始できます。
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この記事の内容は、一般的な情報および教育のみを目的としており、法律上または税務上のアドバイスとして解釈されるべきではありません。Stripe は、記事内の情報の正確性、完全性、妥当性、または最新性を保証または請け合うものではありません。特定の状況については、管轄区域で活動する資格のある有能な弁護士または会計士に助言を求める必要があります。