CLF-3.4AWS のデータベースサービスを特定する。

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キー値アクセスが中心の1TBカタログをブラックフライデーに最大2万TPSまで伸ばしながらp99で5ms未満を維持するには、ユーザーがノード数やシャーディングを意識せず自動で水平スケールし秒単位でスループットを拡張できるAmazon DynamoDBオンデマンドの特性を活かす構成がまず候補に上がります。
継続的バックアップとマルチAZ同期レプリケーションがサービス内蔵で実現されるとRPOゼロとRTO1分という厳しい復旧目標を個別のスクリプト不要で満たせるため、デフォルトで3台に書き込みを複製しポイントインタイムリカバリも備えるDynamoDBなら可用性99.99%の要件と合わせて達成しやすいです。
運用負荷とコスト最小化の観点では台数のプロビジョニングやパッチ適用が不要なサーバレスモデルに加えてキャッシュ層をワンクリックで導入できるAmazon DAXを組み合わせることでシングルミリ秒応答を実現しつつ平常時は課金を抑え、イベント時のみ自動的に拡張されるDynamoDBオンデマンドが複数要件を総合的に満たすと判断できます。

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読み取り 5,000 TPS を維持するにはリードレプリカを素早く増減させながらストレージを一体管理できる仕組みが不可欠です。Amazon Aurora MySQL 互換は共有ストレージ型でリードレプリカを数分で追加し、最大 128 TB までシームレスに拡張しつつシングルミリ秒レイテンシを実現できるため、EC サイトの高スループット要件と運用負荷軽減の両立に向いています。

5 TB のデータを 5 分未満の停止で移行するには AWS Database Migration Service の連続レプリケーションを事前に走らせ、切替直前に差分だけ適用する方式が効果的です。DMS は Amazon Aurora をターゲットとしてネイティブに扱え、スキーマ修正も最小限で済むため、大容量でもカットオーバーを短時間に抑えられ、ユーザー影響をほぼ感じさせずに移行できます。

自動フェイルオーバー 30 秒以内という厳しい可用性目標では、プライマリ停止検知から DNS 更新までを高速化できる構造が鍵になります。Aurora クラスターは共有ストレージゆえリーダーがライター昇格するだけで多くの場合 10〜30 秒で復旧し、RDS MySQL マルチ AZ の 1 分超より短い復旧時間を実現します。スループット・移行容易性・可用性の複数要件を俯瞰し、全体最適を図る視点でサービス選定を行いましょう。

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5TB規模のSQL Serverを停止15分以内で切り替えながらRPO5秒を維持するには、初期全量コピー後にトランザクションログを連続的に取得してリモートへ適用する仕組みが不可欠です。AWS Database Migration Serviceはタスク開始時にパラレルロードでフルデータをAmazon RDS for SQL Serverへ送信し、そのままChange Data Captureで変更のみを秒単位でストリーミングできるため、ネットワーク帯域の調整やスロットル設定を活用すれば稼働中のERPへの負荷を抑えながら短時間で同期を完了できます。

物理デバイスを利用するAWS Snowball Edgeやファイル転送であるAmazon S3 Transfer Accelerationは、オフラインでフルバックアップやbacpacを一括輸送するケースでは有効ですが、転送後に復元作業やデータキャッチアップが必要になるため、5秒というRPOや15分という極めて短いカットオーバー時間を満たすには追加でリアルタイム同期の仕組みを補完しなければならず、結果としてオンラインで変更を捕捉し続けられるサービスであるAWS Database Migration Serviceを組み合わせる選択肢が現実的になります。

今回の要件は①オンプレミスSQL ServerからAmazon RDS for SQL Serverへのヘテロでない移行、②5TBの大容量、③RPO数秒、④許容停止15分という厳格な切替時間の同時成立です。フルロードとCDCが1タスクで完結し、スキーマの互換性やレプリケーションラグ監視もコンソールで可視化でき、失敗時の自動再試行やCloudWatch連携による運用性を備えるAWS Database Migration Serviceが総合的に条件を最もバランス良く満たします。

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ピーク5万件/秒でも 10ms 以内の書込みを維持するには、パーティションを自動で増減させられる Amazon DynamoDB が適しています。オンデマンドキャパシティと Auto Scaling でスループットが追随し、1 桁ミリ秒の応答を保ったまま数百 TB まで水平に拡張できるため、急激な負荷変動にも強いです。

保持期間が 30 日でよい場合は DynamoDB の TTL 機能を使えば期限切れデータが自動削除され、運用負荷を抑えられます。さらに DynamoDB Streams を Kinesis Data Firehose に接続すると、書込み直後のストリームをほぼリアルタイムで転送できるため RPO0 を実現しつつ二次処理へシームレスに流せます。

Amazon RDS for MySQL や Amazon Redshift ではシャーディングやノード増設計画を利用者が管理し、書込み待ちが増える恐れがあります。ElastiCache for Redis は高速ながら長期保管や永続化設定が追加作業となります。運用最小化・自動スケール・低遅延・RPO0 の全要件を総合的に見て判断しましょう。

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毎秒5万件を世界5リージョンでさばき 5ms 以内に双方向更新するには、サーバーレスで自動スケールする Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティを基盤に Global Tables を有効化し、各リージョンにローカルアクセスしつつミリ秒台で非同期複製されるアクティブアクティブ構成を設定するのが運用負荷と性能の両面で有効です。
Amazon RDS for MySQL のマルチ AZ やクロスリージョンリードレプリカは非同期レプリケーションが前提のためリージョン障害時に遅延分のトランザクションが失われて RPO 0 を満たせず、書き込み可能なノードが単一でスループット 5 万 TPS を確保するにはシャーディングなど大きな運用作業が必要になります。
ElastiCache for Redis はインメモリで高速ながら耐久性がスナップショット依存で RPO 0 を保証できず、自己管理 MySQL on EC2 はパッチやフェイルオーバーを利用者が担うため RTO 1 分を確実に守るのが難しいので、世界同時書き込みとゼロデータロスをフルマネージド機能だけで満たすサービスを選択することが総合的に最適です。

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同時接続10万という高トラフィックをミリ秒レベルで捌きつつ、スキーマレスなデータモデルを採り、プロビジョニングやシャーディングを気にせずリクエスト課金で済ませたい場合は、Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティーモードが自動でスループットを上下させ、フルマネージドでバックアップや暗号化まで包含し、さらにグローバルテーブルで多リージョン展開も容易な点に注目してみてください。
高可用性を考えると Amazon RDS や Amazon Aurora も候補に挙がりますが、これらはリレーショナルであり IOPS やインスタンスサイズを決めるキャパシティプランニングが必要です。マルチ AZ 構成でも書き込みは単一プライマリに集約されるため、秒間十万規模のリクエストを弾力的にさばくには、自動水平分散と単桁ミリ秒応答を備えた NoSQL サービスのほうが要件への適合度が高くなります。
ElastiCache for Redis は高速キャッシュ、EC2 上の MongoDB クラスターは柔軟性という強みがありますが、いずれもシャード数やインスタンスサイジングを利用者が管理する必要があります。今回求められるのはキャッシュではなく永続データストアであり、ストレージ自動拡張、リクエスト単位の課金、シングルデジットミリ秒応答を全て満たすフルマネージド NoSQL で、複数要件を総合的に見れば DynamoDB が最も整合する選択肢となるでしょう。

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停止時間60分・RPO15分という条件は、Oracleから移行先へ事前に増分を送り続けておき、カットオーバー時には最終差分だけを適用する方式が必要です。AWS Database Migration Serviceの連続レプリケーションを使えば、5 TB規模でもOracleからAmazon Aurora MySQLへほぼリアルタイム同期が可能で、データ検証オプションにより整合性も確認できるため、ビジネス影響を抑えた短時間切替を実現できます。

運用負荷とライセンス費を下げる観点では、Amazon RDS for OracleのBYOLは依然ライセンス管理が残りますが、Amazon Aurora MySQLはライセンス料不要のフルマネージド型で自動バックアップやストレージ自動拡張、マルチAZが標準のため運用が大幅に軽減されます。リードレプリカを追加すれば2,000同時接続も水平スケールで捌け、高い読み取り性能を維持できます。

mysqldumpの全件インポートやDynamoDBへのアプリ改修は5 TBを1時間以内に復元するのが難しく、EC2上の自己管理MySQLはフェイルオーバーやパッチ適用の手間が残ります。RPO15分を満たせる継続同期と、Aurora MySQLのスケーラビリティ・運用容易性を両立する構成が、停止時間・コスト・性能といった複数要件を総合的に満たす最もバランスの良い選択となります。

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移行作業中にまったく停止時間を設けずにRPOを5分以内へ抑えるには、変更データキャプチャで常時同期させる仕組みが欠かせません。AWS DMS の Continuous replication は PostgreSQL の WAL を読み取りながら差分を継続転送し、CloudWatch で遅延も可視化できます。ネットワーク暗号化や自動再試行も備え、無停止カットオーバーと運用簡素化の両方に有効です。

本番環境では 1 万 TPS と 99.99 パーセントの可用性が求められますが、Amazon Aurora PostgreSQL は 6 分割ストレージを 3 つの AZ に多重化する設計で、マルチ AZ 構成だけで 4 ナインの SLA を提供します。トランザクションは 4/6 書き込みで成立し、フェイルオーバーは 30 秒未満が想定範囲です。共有ストレージのおかげでキャッシュの温存とリーダーのスケールアウトも容易で、1 万 TPS も余裕を持って吸収できます。

長期運用ではバックアップ取得、パッチ適用、拡張、障害復旧を自動化できるほど負荷が下がります。Aurora なら継続的バックアップが S3 へ自動保存され、ポイントインタイムリカバリも数クリックです。フェイルオーバーや AutoScaling もフルマネージドで、管理者は CloudWatch と Amazon RDS イベントを確認する程度で済みます。RPO・RTO・可用性・性能・運用コストを俯瞰すると、マルチ AZ クラスタと DMS 連続レプリケーションの組み合わせが総合判断としてもっとも適切といえます。

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ピーク時 50 万リクエスト/秒かつ 1 ms 応答という高スループットを運用負荷なく満たすには、水平分散と自動シャーディングが鍵です。Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティと Adaptive Capacity はパーティションを自動拡張し、SSD ベースで並列 I/O を最適化してスロットリングを抑制します。そのためアプリケーションは API 呼び出しのみで済み、利用者は CLI や CloudWatch による容量調整作業から解放され、秒間 50 万超の急激な負荷変動でもミリ秒応答を維持できます。

RPO 30 秒以内でグローバル同時書き込みを実現するには、リージョン間非同期レプリカではなくマルチリージョンアクティブ型の仕組みが不可欠です。DynamoDB Global Tables は各リージョンをプライマリとして扱い、DynamoDB Streams ベースの複製遅延は通常数百ミリ秒と短く、障害時も Route 53 フェイルオーバー後に最新データを保持できます。自動暗号化やメンテナンスフリーの設計により、単一リージョン障害・運用作業・データ損失のリスクを同時に最小化できます。

頻繁なスキーマ変更が求められる場合、キー・バリュー型の NoSQL である DynamoDB はアイテム毎に可変属性を保持でき、ALTER TABLE や再インデックスを伴わず迅速な機能追加が可能です。フルマネージドなバックアップ、Point-in-Time Recovery、AWS Config 連携も備え、コンプライアンス対応や CI/CD とも親和性が高いことから、高スループット・低レイテンシ・可用性・運用簡素化という複数要件を俯瞰すると最もバランス良く適合する選択となります。

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ミリ秒未満ではなくマイクロ秒単位の読込と秒間 5000 以上の書込を時間帯によって伸縮させたい場合、キャパシティを自動で増減する Amazon DynamoDB オンデマンドが有効です。さらに DAX を数クリックで追加すればメモリ内キャッシュが透過的に働き、アプリケーションコードは変更せずにレイテンシーを大幅短縮できます。完全マネージドのためスループット調整、パッチ適用、ノード障害対応を運用者が意識する必要がなく、ゲームの開発やイベント運営に専念できます。

オンラインゲームのセッション管理は短いキーアクセスが中心の OLTP であり、列指向分析に強い Amazon Redshift やリードレプリカ中心の Amazon Aurora MySQL、ライセンス管理が伴う Amazon RDS for SQL Server では高頻度書込と瞬間的スケールの両立に追加設計が求められます。DynamoDB は内部でパーティションを自動分割し、プロビジョニング不要で数万リクエストを水平分散するためシャーディングや複数マスター構成を考えずに済み、ピーク時でも一貫した低レイテンシーを維持できます。

今回は「1 ms 未満の読込」「秒間 5000 の書込」「自動スケール」「運用負荷最小化」という複数要件を俯瞰し、ストレージ層とキャッシュ層をフルマネージドで統合しながら課金もリクエストベースで済む DynamoDB オンデマンドと DAX の組み合わせが、設計と運用のシンプルさを保ったまま性能要件を満たすかどうかを総合判断するとよいでしょう。

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RPO5分・RTO1分という厳しい可用性要件を守るには、マルチAZで同期レプリケーションと自動フェイルオーバーが秒単位で動く構成が欠かせません。Amazon Aurora PostgreSQL はストレージを6つのアベイラビリティゾーンに分散し、4/6書き込み成立でコミットする仕組みを備えるため性能を落とさず耐障害性を確保できます。障害時の DNS 切替もマネージドで行われ、Route 53 設定や手動スクリプトに依存せず復旧目標を達成しやすいです。

毎秒2,000件の高い書き込みを支えるには WAL 遅延や I/O ボトルネックを避ける拡張性が重要です。Aurora Storage は 10GB 単位で自動ストライピングし最大128TiBまでスケール、ライターとは独立して最大15台の Aurora レプリカを追加できます。読取負荷が変動する場合も Auto Scaling でオンデマンドに台数を増減できるため、Amazon DynamoDB のパーティション設計やプロビジョンドキャパシティ調整と比べてシンプルに書込性能を確保できます。

バックアップ、ポイントインタイムリカバリ、パッチ適用を AWS が管理し CloudWatch で運用監視できる Aurora PostgreSQL なら、Amazon RDS 単一AZ構成で必要なスタンバイ設計や Amazon ElastiCache 移行時のデータモデル修正を避けつつ、リレーショナル ACID 特性を維持できます。可用性・性能・運用負荷・コストの複合条件を俯瞰すると、フルマネージドなクラスタ型リレーショナルサービスへの移行が最も合理的です。

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RPO5分かつ停止1時間以内という要件では、増分データを常時キャプチャしてターゲットへ配信し最終カットオーバー時に差分がほとんど残らない方式が望ましいため、AWS DMS の CDC 機能で MySQL バイナリログを取得し Amazon RDS へ連続適用する流れが最もダウンタイムを抑えやすく、500GB 規模でもネットワーク経由で初期ロードから追従まで自動化でき、レプリケーションインスタンスが監視や再試行も担当するので運用負荷が小さくなり、さらにタスクは停止時点を指定し一貫性を保ったスナップショット後に自動で完了できる機能も用意されています。
Boto3 でのスクリプト管理や mysqldump 手動オペレーション、Snowball Edge での物理搬送、AWS Data Pipeline での S3 退避と Glue 読み込みはいずれも初期ロードには有効でも差分追従が自動化されないため、何度もエクスポートや再インポートを行う調整が必要になり、500GB の更新量を5分刻みで反映するには作業量とダウンタイムの増大が避けられず、結果としてフルマネージドで継続複製を提供する AWS DMS に比べて運用負荷が大きくなり、特に停止1時間の制約下ではリハーサルやリトライも想定すると自動切替フローの有無が成功の鍵となります。
移行対象のサイズ、ネットワーク帯域、RPO、停止許容時間、切替手順の自動化、保守運用を総合的に見渡すと、データ転送と差分複製をワンストップで担い Amazon CloudWatch と EventBridge 連携で状態監視まで行える AWS DMS が最も要件適合度と運用効率のバランスを取りやすいといえるでしょう。

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JSON形式の履歴を高速に読むなら、サーバレスでトラフィックに応じてスループットを自動調整するAmazon DynamoDBオンデマンドモードが有力です。さらにインメモリキャッシュのAmazon DAXを併用すれば数マイクロ秒〜数ミリ秒で取得でき、シャーディングやパーティション管理もサービス側で自動化されます。マルチAZレプリケーションやポイントインタイムリカバリも標準で備わるため、バックアップ運用やパッチ適用の負担をほぼゼロにでき、開発チームはビジネスロジックに集中できます。

リレーショナルエンジンであるAmazon RDS for MySQLや高性能のAmazon Aurora MySQLは、プロビジョンドIOPSやリードレプリカ構成でスループットを引き上げられますが、インスタンスサイズや容量の事前見積もり、ピーク時の追加レプリカ作成に数分〜十数分かかるプロビジョニング時間、さらにはフェイルオーバー後のキャッシュウォームアップなどを考慮すると、常時5ミリ秒以内のレイテンシ確保には継続的な運用調整が必要になります。

EC2上のMongoDB自己管理案は障害復旧やOSパッチ適用を自社で担う負荷が残ります。1日1,000万回のAPI呼び出しをピークに合わせて自律的に伸縮し、常時5ミリ秒以内でJSONを返すには、Amazon DynamoDBオンデマンドとAmazon DAXのようにフルマネージド・サーバレス・インメモリキャッシュを兼ね備えたキーバリュー型サービスがパフォーマンス、可用性、運用最小化の三条件を最もバランス良く満たします。

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秒間20万書込10万読取という桁外れのワークロードでは水平スケールが自動で行われることが不可欠です。Amazon DynamoDB はパーティション自動分割とオンデマンドキャパシティによりスロットリングを最小化し、DAX を組み合わせればインメモリキャッシュで読取もサブミリ秒を達成でき、運用者は容量計画から解放されます。

RDS for MySQL や Aurora Serverless v1 はマルチAZやオートスケールで高可用性を提供する一方、スループット上限やスケール段階の切り替え時間が存在し、20万TPS級の急激なデータ注入にはシャーディングやレプリカ調整が必須となり運用負荷が残ります。EC2 上の MongoDB ではパッチ適用・フェイルオーバー・シャード再配置を全て自前で行う必要があり、IoT バーストに追随するたびにインスタンスタイプを変更するなどの作業が発生します。

求められる「無制限水平スケール」「1桁ミリ秒の一貫したレイテンシ」「瞬時のバースト吸収」「フルマネージドで最小運用」という複数条件を俯瞰すると、DynamoDB がオンデマンド課金と DAX によるキャッシュをネイティブに備え、IoT の超高頻度書込と読取を同時に支えられる点で総合的に最適な選択となります。

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1. 秒間数万〜数十万の書込みが同時に発生しても、Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードなら EC2 や Auto Scaling Group の台数を気にせずスループットを自動調整し、レスポンスは一桁ミリ秒で返します。使用量ベースの従量課金なので、イベント期間外のアイドル時もコストが抑えられ、運用は完全サーバレスで済むのが大きな利点です。

2. ユーザデータを東京とバージニアで同時に更新したい場合、Global Tables を有効にした DynamoDB は各リージョンが書込み主権を持つ多マスター構成を数クリックで構築できます。Aurora Global Database はプライマリが一つ、RDS MySQL や Multi-AZ はマスタ／リードの非対称構成なので、真のアクティブアクティブには届かない点が比較のポイントです。

3. キャッシュ主体の ElastiCache for Redis は永続性と多リージョン書込みを補う追加設計が必要で、Aurora Serverless v2 もコネクション上限や MySQL のレプリケーション遅延を考慮した水平拡張が欠かせません。サーバレスでミリ秒応答、従量課金、自動スケール、多リージョン同時書込みという複数要件を俯瞰すると、マネージド NoSQL が単独で条件を満たす選択肢であると判断できます。

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異種エンジンであるOracleからAurora PostgreSQLへ短時間で切り替えるには、初回フルロード後に変更差分を継続的に取り込み続け、カットオーバー直前に残データを同期済みにする仕組みが不可欠です。AWS Database Migration ServiceはCDC機能でこの連続レプリケーションをマネージドに提供し、ターゲットとしてAmazon Auroraをネイティブサポートするため設定も簡単で、15分未満の停止時間という要件にも十分対応できます。

5 TB程度の容量ならネットワーク経由のストリーミングが現実的で、Snowball Edgeの物理搬送は出荷と受領に日数を要し目標時間を超過します。Amazon DataSyncはNFSやS3オブジェクトのファイル転送特化で、トランザクションログを含むリレーショナルDBの一貫性維持は得意ではありません。手動エクスポート／インポートは検証や再実行に時間がかかるため、RDSやAuroraを対象に自動で連続同期できるDMSの方が実運用移行に適します。

要件は①Oracle→PostgreSQLの異種移行、②5 TBのデータ量、③15分以内のダウンタイム、④ほぼ無停止の連続レプリケーション、⑤Auroraとの整合性です。これら複数条件を単独で満たせるのは、Schema Conversion Toolと組み合わせて使うことでスキーマ変換からCDCまで自動化できるAWS Database Migration Serviceであり、総合的に見て最も合理的な選択と判断できます。

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月間30億クエリという高スループットには、MySQL互換で分散ストレージを採用し1/10のレプリケーショントラフィックで最大15台までリーダーを数分で追加できる Amazon Aurora MySQL が適しており、EC2 自己管理や従来 RDS for MySQL ではストレージ帯域や手動スケールがボトルネックになりやすいと考えられます。
目標復旧時間1分と復旧時点5分を同時に満たすには、6重コピーを3AZに跨って自動同期し30秒前後で書き込み可能ノードへ切り替える Amazon Aurora のマルチAZフェイルオーバーが優位であり、RDS マルチAZやEC2 クラスタではログ転送やインスタンス起動に要する数分がRTOを超過しがちです。
運用負荷を減らしたい場合、パッチ適用やバックアップをフルマネージドで実行し継続的バックアップにより過去5分以内へポイントインタイムリカバリを行え、障害時はクラスターエンドポイントが自動で新プライマリに向き直る Amazon Aurora MySQL が総合的に可用性・保守性・性能をバランス良く満たす選択肢になります。

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秒間30万件・2ミリ秒以内という要求はレイテンシが極端に小さくピークが読めないため、マネージドNoSQLであるAmazon DynamoDBが提供するキーバリューモデルと自動水平分散が適します。プロビジョニング不要のオンデマンドキャパシティでは流量急増でもスロットリングを回避しつつスループットを拡張でき、適切なパーティションキー設計を施せばホットパーティションを抑えつつコード変更なしでWrite Shardingも担保できるため高速注文処理と好相性です。

東西2リージョンに高速でレプリケーションしたい場合、Amazon DynamoDB Global Tablesのマルチリージョン・マルチライタ特性が効果的です。数クリックでリージョン追加が完了し、数百ミリ秒オーダーの非同期複製が自動実行されるためアプリケーションは単一エンドポイントを呼び出すだけで済みます。SDKの自動リトライがフェイルオーバー先へ誘導するためRPOゼロに近く、複雑なDDLやレプリカ設定を抱えずに高可用性と災害対策を両立できます。

運用負荷を下げつつ複雑な結合を避けたいという前提ではスキーマレスかつフルマネージドなAmazon DynamoDBが第一候補です。Amazon RDSやAmazon AuroraはSQL利点がある一方でシャーディングやチューニング負荷が増し、Amazon EC2上の自前MySQLはバックアップ・パッチ管理まで責任範囲が広がります。注文番号をキーにアイテムをまとめ、Global Tablesとオンデマンドキャパシティを組み合わせると、超高TPS・低レイテンシ・自動スケール・マルチリージョンといった全要件を追加構成なく一括で満たせるという総合判断が成り立ちます。

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1日5,000万セッションという規模はピークで毎秒数万リクエストになる可能性があります。EC2上のMySQLやRedisではインスタンスおよびEBSのスループット上限が律速点になりやすい一方、Amazon DynamoDBはテーブルをパーティション分割して水平方向に自動スケールし、一桁ミリ秒の応答を維持できます。加えて接続数管理やシャーディング、レプリケーション設定が不要で運用作業も大幅に削減できます。

バックアップを23時開始から15分以内に終わらせる制約では、ストレージサイズに比例するスナップショット方式よりも差分なしで即時にポイントを生成できる仕組みが有利です。DynamoDBのオンデマンドバックアップやAWS Backup連携は数テラバイト級でも数分で完了し、さらにPITR機能で過去35日間の秒単位復旧を自動提供できるため、復旧目標時間と運用手間を同時に満たせます。

運用負荷最小化という観点では、マネージドなパッチ適用・フェイルオーバー・自動スケーリングがサービス側で完結し、利用者はスキーマ設計とアクセス制御に集中できることが望まれます。EC2ベースの自前運用や手動スナップショットは作業工数が残りやすく、ElastiCacheのみでは永続要件に課題が残るため、可用性・スケール・バックアップの複数要件を総合的に俯瞰するとフルマネージドなNoSQLサービスを選ぶ判断が現実的です。