AWS Auroraとは？RDとの違い、比較・料金・移行の判断軸

Date 2026.06.26 　|　Update 2026.06.26

既存のMySQLやPostgreSQLの更改、クラウド移行、障害対策の強化を進める中で、「次のデータベース基盤を何にするか」は多くの企業のIT部門・情報システム部門にとって重要な論点です。とくに高可用性や性能を重視すると、AWS Auroraが候補に挙がる一方で、「Amazon RDSとの違いは何か」「料金は本当に見合うのか」「移行はどこまで現実的か」と疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AWS Auroraの特徴、Amazon RDSとの違い、料金、移行、運用設計の勘所までを、導入判断に使える実務目線で具体的にご紹介します。

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Index

AWS Auroraとは何か

Amazon Auroraは、高性能かつ高可用性を備えたリレーショナルデータベースエンジンです。

MySQLやPostgreSQLと互換性があり、既存のアプリケーションやツールを大きく変更せずに利用できます。AuroraはAmazon RDSの一種ですが、単なる上位版ではありません。ストレージとレプリケーションはクラウド向けに再設計されており、MySQLの約5倍、PostgreSQLの約3倍のスループットを実現します。

また、データは3つのアベイラビリティゾーン（AZ）にまたがって6重で分散保存されるため、高い耐障害性を確保できます。

この特性を踏まえると、Auroraの評価軸は次のように整理できます。

MySQL / PostgreSQLとの互換性を維持したまま移行したい
単なるリフト＆シフトではなく、基盤の性能・可用性を向上させたい
データベース運用をアプリ開発から分離し、マネージドにしたい
将来的なDR（災害対策）やグローバル展開を見据えたい

Auroraは「更改」「標準化」「可用性強化」と相性が良い

企業の現場でAuroraが検討される背景は、単なる老朽化対応だけではありません。

EC2上の自己管理データベースで保守負荷が大きい
既存RDSで性能は足りるが将来の余力が不安
BCP/DRの要求が厳しくなった
監視やバックアップ、パッチ運用を標準化したい
読み取りの水平分散やクロスリージョン構成が必要

Auroraは、こうした「更改」「標準化」「可用性強化」が同時に来る案件と相性が良いサービスです。特に発注側・推進側の担当者にとっては、性能だけではなく、障害時の挙動や運用体制まで含めて整理しやすい点が大きなメリットです。

Aurora MySQL / PostgreSQL の互換性

Auroraには、Aurora MySQL と Aurora PostgreSQL があります。どちらも既存のMySQL/PostgreSQLと高い互換性を持つため、アプリケーションやSQLを大きく変えずに移行できるケースがあります。

ただし、互換性が高いことと、完全に同一であることは別です。実務では次の点を先に確認する必要があります。

拡張機能やストアド、周辺ツールの互換性
パラメータグループの初期値の違い
バッチやETLが大量I/Oを発生させないか
監視や接続先が単一インスタンス前提になっていないか

AWSは、RDS for MySQL/PostgreSQL から Aurora への移行はスナップショット復元やレプリケーションなどで比較的進めやすいと案内していますが、実際には「業務特性」と「周辺運用」の差分確認が成功率を左右します。

Auroraの独自機能

Auroraが比較対象として強いのは、独自機能が実務要件に直結するためです。

▼Aurora Serverless v2
オンデマンドでスケーリング可能なデータベースサービスです。需要に応じて容量を自動調整する構成であり、変動負荷、マルチテナント、開発検証環境、新規サービスの初期立ち上げと相性が良いです。

▼Aurora Global Database
1つのプライマリと最大10個のセカンダリでクロスリージョン構成を組み、低遅延なグローバル読み取りとDRを実現します。通常1秒未満の複製遅延が目安です。

▼Backtrack
Aurora MySQLで使える巻き戻し機能です。誤DELETEなどの人為ミスから、バックアップ復元より短時間で戻せる場面があります。

本記事では以下の論点を整理します。

AWS AuroraとAmazon RDSのRDSとの違い
料金とI/O-Optimizedの考え方
Aurora Serverless v2 の使いどころ
AWS DMS を含む移行の進め方
CloudWatch Database Insights を中心にした監視
PoCに必要なチェックポイント

AWS AuroraとAmazon RDSの違い

AuroraとAmazon RDSの違いを一言で言えば、最も重要なのは分散ストレージ構造の有無です。同じマネージドデータベースでも、基盤思想が違います。

最も重要な違いは「分散ストレージ構造」

Auroraは、コンピュートとストレージを分離し、データを3AZ・6つのストレージノードへ同期複製する設計です。これにより、バックアップ時のI/O停止やレプリカ増設時のデータコピー負荷を抑えやすく、自動修復を前提にした高い耐障害性を実現します。

一方、Amazon RDSはフルマネージドである点は同じでも、Auroraのような専用の分散ストレージアーキテクチャを前提にしていません。つまり、Auroraの優位性は「設定項目の多さ」ではなく、障害時のデータ配置と復旧動作の設計にあります。

性能・可用性・運用負荷の比較

まずは比較表で整理すると分かりやすいです。

比較項目	AWS Aurora	Amazon RDS	判断ポイント
可用性	3AZ・6コピーの分散ストレージ、リードレプリカ昇格	エンジン依存、標準的なHA構成	停止許容度が低いならAurora有利
性能	高スループット、読み取り分散に向く	一般的な業務には十分	高トラフィックや将来増加を見込むならAurora
拡張性	最大15レプリカ、Global Database、Serverless v2	幅広いエンジンに対応	グローバル展開や急変動負荷ならAurora
料金	機能に応じて高く見えやすい	比較的予測しやすい	I/O量の見積りが重要
運用負荷	クラスタ運用、エンドポイント抽象化	標準的なRDS運用	データベース運用の標準化を進めるならAurora

補足すると、Auroraはレプリカを最大15台まで追加でき、フェイルオーバー時は既存のレプリカを昇格させることで、通常は60秒未満、しばしば30秒未満でサービスを復旧できるとAWSは説明しています。レプリカが無い場合は新規プライマリ作成となり、復旧は通常10分未満です。

料金の違いとコスト構造

Auroraの料金は、インスタンス、ストレージ、I/O、オプション機能の組み合わせで決まります。ここがRDSとの比較で最も誤解されやすい点です。

見るべき要素は次の通りです。

データベースインスタンス料金
ストレージ使用量
I/Oリクエスト課金
バックアップ保持
Global DatabaseやBacktrackなどの追加機能
Serverless利用時のACU課金

Aurora StandardではI/O課金が発生しますが、I/O-Optimized では読み書きI/Oが別課金されません。AWSは、I/O支出がAurora全体コストの25％以上なら、I/O-Optimizedで最大40％のコスト削減余地があると案内しています。

どちらを選ぶべきかの判断基準

最終的な選び方は、次の3パターンで考えると実務的です。

Auroraを選ぶ：可用性、性能、DR、将来拡張を重視する
RDSを選ぶ：コスト、シンプル運用、対応エンジンの広さを重視する
段階導入にする：まずRDSで開始し、要件の増大に応じてAuroraへ展開する

AWS公式では、RDS for MySQL／PostgreSQLをAuroraへの移行元として明示しており、スナップショットやリードレプリカなど複数の方法で移行可能です。ただし、段階導入としての利用が標準と明記されているわけではありません（※1）。

※参照1：Migrating data to an Amazon Aurora DB cluster [docs.aws.amazon.com]

結論｜AWS Auroraはどんな要件に向くか

AWS Auroraは、単に「高性能そうなデータベース」ではありません。自社のデータベース基盤に対して、どこまで可用性、拡張性、復旧性を求めるかで評価すべきサービスです。

この段階で押さえたい判断軸は次の4つです。

障害時のフェイルオーバーをどこまで短くしたいか
読み取り負荷や将来の増加にどこまで備えたいか
料金の予測しやすさと最適化余地をどう見るか
移行後の監視、権限、バックアップまで含めて運用を標準化したいか

Auroraが向くケース

Auroraが向くのは、停止や性能劣化の影響が大きい業務です。具体的には、基幹系、会員基盤、EC、SaaS、分析基盤の一部など、継続稼働と応答性能が事業に直結するシステムです。

とくに次の条件に当てはまるなら、AWS Auroraは有力候補です。

既存データベースで性能限界や運用負荷が目立ってきた
障害時の復旧を短くし、RPO/RTOを改善したい
読み取り負荷が高く、レプリカ活用を前提にしたい
将来の増設やリージョン分散まで見据えたい
Aurora MySQL または Aurora PostgreSQL の互換性で移行可能性が高い

AWSはAuroraを、MySQLおよびPostgreSQL互換のフルマネージドデータベースとして位置づけており、分散されたストレージ基盤を前提に、最大256TiBまでの自動拡張、高可用なレプリケーション、クラスタ運用を提供しています。また、公式にはstock MySQL/PostgreSQL比で最大6倍のスループットをうたっています。

RDSが向くケース（コスト・シンプル運用）

一方で、常にAuroraが最適とは限りません。ワークロードが比較的小さく、I/O負荷も中程度で、まずはコストを抑えてシンプルに管理したいなら、Amazon RDSのほうが適するケースがあります。

代表的には次のような場面です。

まずは標準的なMySQL/PostgreSQL構成で十分
Oracle、SQL Server、データベース2などAurora非対応エンジンが必要
高度な分散ストレージやGlobal Databaseまでは不要
社内説明では「最小構成から始める」方針が通りやすい
将来的に必要ならAuroraへ段階的に拡張したい

AWSも、Amazon RDSは幅広いデータベースエンジンに対応し、総保有コストを重視した選択肢であり、Auroraはより高い性能・可用性・クラウドネイティブ性を重視する場合に選ぶべきだと整理しています。

AWS Auroraのアーキテクチャと主要機能

Auroraを正しく評価するには、「なぜ高可用性なのか」を構造で理解する必要があります。営業資料の印象論ではなく、障害時の振る舞いで見ましょう。

この章で押さえるべき論点は次の通りです。

分散ストレージと自動修復
リーダー/ライター構成
リーダーエンドポイントの使い方
バックアップとポイントインタイムリカバリ
クロスリージョンのDR設計

分散ストレージと自動修復の仕組み

Auroraでは、データは単一ノードに依存せず、3つのAZにまたがる分散ストレージに保存されます。書き込みは6つのストレージノードに同期複製されるため、AZ障害が発生してもデータ損失を抑えながら継続運用が可能です。

また、ストレージはデータベースインスタンスと分離されており、レプリカ追加時にフルコピーが不要です。これにより、スケールアウトや切り替えを高速かつ低負荷で実行できる点が特徴です。

リーダー／ライター構成とエンドポイント

Auroraでは、書き込み（ライター）と読み取り（リーダー）を分離する構成が基本です。接続先はインスタンス名ではなくエンドポイントで抽象化できるため、アプリ側の接続制御を簡素化できます。

主なエンドポイントは以下の通りです。

クラスターエンドポイント：書き込み系の接続先

リーダーエンドポイント：読み取り負荷分散用

カスタムエンドポイント：特定レプリカへ振り分け

インスタンスエンドポイント：個別診断・確認用

高可用性を重視する場合は、書き込みにクラスターエンドポイント、読み取りにリーダーエンドポイントを使う構成が推奨されます。フェイルオーバー時もエンドポイント側で接続先の切替が吸収されるため、アプリ影響を最小化できます。

バックアップ・PITR・クロスリージョン設計

Auroraのバックアップは継続的かつ増分で取得され、保持期間内であれば任意時点へ復元（PITR）が可能です。通常は、直近5分以内の時点まで復旧可能とされています。

ディザスタリカバリ（DR）を強く求める場合は、Aurora Global Databaseの利用が有力です。
プライマリ1つに対して最大10個のセカンダリを他リージョンに配置でき、リージョン障害への耐性を高められます。また、近年のアップデートにより、クロスリージョンの計画切替は書き込み再開まで30秒未満で実行可能となっています。

AWS Auroraの料金の考え方とコスト最適化の判断軸

Auroraが「高い」と言われるのは、単価だけが理由ではありません。料金の見え方が、RDSより複合的だからです。

この章では、見積り前に必ず見るべき要素を整理します。

インスタンス課金
ストレージ課金
I/O課金
ServerlessのACU課金
バックアップや追加機能の影響
ワークロードごとの最適構成

課金要素（インスタンス・I/O・ストレージ）

Auroraの課金要素は主に次の3つです。

データベースインスタンス
ストレージ容量
I/Oリクエスト

これに加えて、Backtrackの保持、Data API、データ転送、Global Databaseのリージョン間複製などが条件次第で加わります。自動バックアップはクラスターサイズの100％までは追加料金なしですが、それを超える保持やスナップショット運用は別途考慮が必要です。

Standard / I/O-Optimized / Serverless v2 の違い

構成の選び方を整理すると、次の比較表が使いやすいです。

構成	向くワークロード	主な課金	判断ポイント
Aurora Standard	I/Oが低〜中程度	インスタンス＋ストレージ＋I/O	標準的な業務向け
Aurora I/O-Optimized	I/O集約型	インスタンス＋ストレージ	I/O課金を外したいとき
Aurora Serverless v2	変動負荷、PoC、マルチテナント、新規サービス	ACU秒課金＋ストレージ	需要変動が読みにくい場合に有効

Aurora Serverless v2 は、ワークロードに応じて容量を自動調整するため、ピーク読みにくい案件で便利です。とくにPoC、開発検証、季節変動の大きい業務、テナントごとの負荷差が大きいSaaSで効果を発揮します。

Auroraは高い？RDSとのコスト比較の現実

実務では「Auroraの方が高そう」で止まることが多いですが、評価は単純ではありません。

例えば、I/Oの多いバッチ取り込みや分析前処理があるなら、Aurora Standardは見た目以上にコストがぶれる可能性があります。一方でI/O-Optimizedへ切り替えると、予測しやすさが上がり、月額総コストが下がるケースもあります。

AWSのRocketReachの事例では、Aurora I/O-Optimizedへの移行で月次コストを60％削減したと報告されています（※2）。

※参照2：How RocketReach stabilized Amazon Aurora costs and improved performance with Amazon Aurora I/O-Optimized

また、業種別の事例も例に挙げます（※3）。事例を参照する際は単価比較だけでなく、運用工数や停止影響も含めた総コストで見るべきです。

▼金融
・DriveWealth：読み書きスループット最大5倍と80％のコスト削減
・住信SBIネット銀行：データベース管理コスト83％削減と性能50％向上

▼ゲーム
・ガンホー：更新8倍・参照約10倍高速化、バックアップ時間80％短縮、AWSコスト40％削減

※参照3： Amazon Aurora のお客様

見積り時の落とし穴とコスト最適化

見積りで失敗しやすいのは次の点です。

平均負荷だけを見てピークI/Oを見落とす
バックアップ保持やDR構成を後付けにする
読み取りレプリカ数を先に決めずに試算する
ETLや監視ジョブのアクセス量を過小評価する
開発・検証環境まで本番同等の固定構成にする

そのため、PoC段階では少なくとも以下を計測すべきです。

I/O比率
書き込みピーク
読み取り分散の効き具合
ストレージ増加速度
バックアップ保持と復旧時間

AWS Auroraの導入・移行の進め方（PoC〜本番）

Aurora導入は、データベース移設だけでは終わりません。移行後の運用モデルまで先に設計することが成功条件です。

進め方は、次の4段階に分けると整理しやすいです。

現状棚卸し
方式選定
PoCと見積り
本番移行と切替

現状棚卸しと要件整理

最初に確認すべきは、データベースの「サイズ」より「性格」です。

どの業務が止まると困るか
読み取り主体か、書き込み主体か
ピーク時間帯はいつか
RPO/RTOの要求はどこまでか
周辺バッチ、BI、ETL、認証の依存は何か

ここが曖昧だと、Auroraを選んでも構成が合わず、逆にコストや性能で失敗します。特に稟議で必要なのは、「なぜRDSではなくAuroraか」を定量・定性の両方で示すことです。

移行方式の選定（AWS DMS・レプリケーションなど）

同種エンジン間であれば、移行は比較的進めやすいです。 AWSはAuroraコンソールから、EC2、オンプレミス、他クラウド上のMySQL/PostgreSQLをAuroraへ移行できると案内しており、その中核がAWS DMSです。

主な方式は次の通りです。

方式	向くケース	ダウンタイム傾向	注意点
フルロード	小〜中規模、停止許容あり	あり	切替時停止を前提に計画
フルロード＋CDC	停止を短くしたい	小さくできる	ログ取得設定や整合性確認が重要
CDCのみ	稼働継続しながら同期	最小化しやすい	初期データの別手段が必要な場合あり
スナップショット復元	RDS同系統からの移行	比較的短い	エンジン互換性の確認が必要

AWSによれば、移行元が1TiB未満なら、Auroraへの移行アクションで必要時間とリソースを抑えやすいとされています。また、同等な移行のためには、移行元と移行先で同一エンジンかつ互換バージョンであることが前提です。

PoC・見積り・検証の進め方

PoCでは「つながるか」では不十分です。見るべきは次の5点です。

想定負荷で性能が出るか
フェイルオーバー後のアプリ再接続が問題ないか
監視項目が運用に足るか
料金試算が現実に近いか
切替時のダウンタイムが許容内か

実際、Netflixは自己管理のPostgreSQL互換基盤からAurora PostgreSQLへ移行し、最大75％の性能向上と28％のコスト削減を実現したと報告しています。Spinnakerでは平均レイテンシ50％削減、Policy Engineでは平均レイテンシ75％削減の効果が出ています。PoCでは、こうした「自社にとっての改善指標」を定めることが重要です。

本番移行と切り替え

本番移行では、単にデータを同期するだけでなく、切替判定の条件を事前に文書化する必要があります。

同期遅延が許容内か
バッチ停止／再開の手順は明確か
監視アラートが有効か
ロールバック条件が決まっているか
接続先変更がアプリ全体で吸収できるか

AWS Aurora移行でよくある失敗と注意点

Aurora導入が失敗するのは、サービス自体が難しいからではありません。「互換性は高い＝何も考えなくてよい」と誤解すると失敗します。

先に共有したい典型パターンは次の4つです。

I/O課金の想定漏れ
互換性の過信
パラメータ設計不足
切替手順の甘さ

I/O課金によるコスト増加

Aurora StandardではI/O課金が効いてきます。特に、夜間バッチ、監査ログ参照、レポーティング処理、再計算ジョブが多い環境では、通常業務より周辺処理の方がI/Oを押し上げることがあります。

対策は明快です。 PoCでI/O比率を取り、25％を超えそうならI/O-Optimizedも比較対象に入れることです。

互換性による不具合（MySQL / PostgreSQL差異）

Aurora MySQL や Aurora PostgreSQL は高互換ですが、拡張、ドライバ、監視ツール、DDL運用まで含めると差異は出ます。 SQLが動いても、周辺運用がそのまま通るとは限りません。

特に見落としやすいのは次の点です。

ストアドや拡張機能
タイムアウト設定
接続プールやProxy構成
レプリカ参照を前提にしない既存実装

パフォーマンス劣化・パラメータ設計ミス

Auroraへ移せば自動的に速くなる、とは言い切れません。クエリ設計、インデックス、セッション設定、バッファ利用、テンポラリI/Oの影響は残ります。

AWSも、クエリチューニングは利用者側の責任範囲であり、ワークロードに応じた監視・調整が必要だと明記しています。

ダウンタイム・切り替え失敗

最も痛い失敗は、切替そのものより「切替後の揺れ」です。 DNSキャッシュ、接続再試行、リーダー/ライター切替、ジョブ再開順序が未整理だと、短時間停止のはずが長引きます。

Auroraではエンドポイント抽象化が使えるため、アプリ側は個別インスタンス名に依存しない設計へ寄せるべきです。必要に応じてRDS Proxyも検討するとよいでしょう。AWSは、RDS ProxyがAurora Multi-AZでフェイルオーバー時間を最大66％短縮し得ると説明しています。

AWS Auroraの運用設計の勘所

本番で差が出るのは導入時ではなく、運用開始後です。ここで設計を省くと、可用性を買ったのに運用で失点します。

運用で最低限そろえるべき観点は次の通りです。

監視
バックアップ／復旧
セキュリティ
障害対応の運用体制

監視（CloudWatch Database Insights / Performance Insights / CloudWatch）

監視の中心は、CloudWatch Database InsightsとCloudWatchメトリクスです。

CloudWatchメトリクスは、AWSリソースの状態を数値データとして収集・監視する機能です。Database Insightsでは、DB Load、待機イベント、SQL、ホスト、ユーザー別の負荷を分析でき、Auroraクラスター全体を横断して可視化できます。

Advanced modeでは、低速SQL分析、ロック分析、実行計画、フリート横断監視など、詳細な分析にも対応します。

重要なのは、Performance Insightsの今後の扱いです。AWSは2026年7月31日でコンソール提供の終了を発表しており、以降はCloudWatch Database Insightsへ統合されます。APIは継続されますが、監視設計はDatabase Insightsを前提とするのが安全です。

バックアップ・復旧（PITR / RPO / RTO）

Auroraの自動バックアップは継続的・増分的です。そのためPITR、すなわちポイントインタイムリカバリを前提に、RPOとRTOを現実的に設計しやすいのが強みです。

実務では次の整理が必要です。

RPO：何分までのデータ損失を許容するか
RTO：何分でサービス再開したいか
誤操作復旧：Backtrackで代替できるか
リージョン障害：Global Databaseが必要か

AWSは、最新の復旧可能時刻は通常現在時刻の5分以内と説明しており、復旧時のデータ損失を比較的小さくできます。

セキュリティ（IAM / KMS / VPC / 暗号化）

Aurora運用では、データベース設定だけでなく周辺の責任分界も重要です。

IAM：操作権限の最小化
KMS：暗号鍵管理
VPC：通信経路の分離
暗号化：保存時・転送時の保護
監査ログ：取得範囲と保管方針

AWSは、AuroraもRDSも保存時・転送時の暗号化、IAM連携、自動バックアップなどを備えると整理していますが、実務では「誰が何を管理するか」を運用体制に落とすことが重要です。

運用体制と障害対応

最後に見落とされやすいのが運用体制です。 Auroraはフルマネージドですが、業務影響判断、障害一次切り分け、復旧判断、性能チューニングは利用側の責任です。

最低限、次を決めておくと運用が安定します。

監視アラートの一次受け
データベース障害時の連絡フロー
フェイルオーバー時のアプリ確認手順
性能劣化時のSQL／メトリクス確認責任者
ベンダー・内製・AWS支援の分担

AWS Aurora導入判断チェックリスト

Auroraを採用すべき条件

ここまでを踏まえ、採用可否はチェックリストで整理すると社内説明に使いやすくなります。次の項目に多く当てはまるなら、Auroraの優先度は高いと考えられます。

高い可用性が必要
読み取り負荷が高く、レプリカ活用が前提
フェイルオーバー時間を短くしたい
データベース運用の自動化・標準化を進めたい
将来のDRやGlobal Database構成も視野にある

RDSや他サービスを選ぶべき条件

一方で、次の条件ならAurora以外も有力です。

エンジン要件がAurora非対応
変動が小さく、標準的なRDSで十分
コスト予測の分かりやすさを最優先する
周辺システムが単一インスタンス前提で大きく依存
社内の運用成熟度がまだ追いついていない

社内稟議・説明で必要な5つの観点

稟議では、次の観点を明文化すると通しやすくなります。

なぜ現行基盤のままでは課題が残るのか
Aurora採用でどのKPIが改善するのか
料金は月額・年額でどう見えるか
PoCで何を確認するか
移行時のダウンタイムと回避策は何か

AWS Auroraでよくある質問と導入相談のポイント

Q.AuroraはRDSの一種ですか？

A.はい。AuroraはAmazon RDSの一種です。ただし、MySQL/PostgreSQL互換を持ちながら、ストレージとレプリケーションをクラウド向けに再設計した独自エンジンです。

Q.Aurora Serverless v2 の適用ユースケース

A.Aurora Serverless v2 は、負荷変動が大きい、本番規模が読みにくい、テナントごとの増減が激しいといったケースで有効です。一方、常時高負荷で安定している基幹系では、固定プロビジョニングの方がコスト予測しやすい場合もあります。

Q.無停止移行はどこまで可能か？

A.完全無停止と断言するのは危険です。ただし、AWS DMS のCDCを使えば、切替時の停止を最小化できる可能性があります。最終的には、整合性確認、接続切替、バッチ停止、アプリ再接続まで含めた設計次第です。

導入・移行で支援が必要になるケース

次のケースでは、導入・移行支援を付けた方が成功率は上がります。

現行データベースの依存関係が複雑
料金試算に自信がない
RPO/RTO要件が厳しい
監視や権限設計まで一緒に整えたい
社内説明用の比較資料まで必要

まとめ

AWS Auroraは、Amazon RDSの一種でありながら、分散ストレージ、高い可用性、柔軟なスケーリング、豊富なDR機能により、より厳しい業務要件に応えやすいマネージドデータベースです。一方で、Auroraを正しく評価するには、RDSとの違いを性能だけでなく、料金、移行、監視、バックアップ、運用体制まで含めて判断する必要があります。

まずは自社データベースの現状棚卸しとPoCの設計から始め、Aurora Standard / I/O-Optimized / Aurora Serverless v2 のどれが合うかを比較するのが現実的です。

テクノプロでは、Aurora導入の構成検討、PoC、見積り、AWS DMSを含む移行計画、運用設計まで一貫してご相談いただけます。データベース更改やクラウド移行の判断材料を整理したい場合は、ぜひ早い段階でご相談ください。

監修者

テクノプロ・ホールディングス株式会社

チーフマネージャー
中島　健治

2001年入社

ITエンジニアとして25年のキャリアを持ち、チーフマネージャーとしてテクノプロ・エンジニアリング社にて金融・商社・製造業など多業界でのインフラ基盤構築に従事してきた。2008年から2024年まで、オンプレミス環境でのストレージ・サーバ統合基盤の設計・構築を手掛け、特に生成AI・データ利活用分野のソリューション開発実績が評価されている。現在は技術知見を活かしたマーケティング戦略を推進している。