Auroraのクラスター構成・エンドポイント・Serverless・グローバルDB（SAA）

このページの狙い

Aurora は MySQL／PostgreSQL 互換でありながら、共有ストレージと計算分離という独自の説明がなされます。試験では エンドポイントの役割、フェイルオーバー時の昇格ルール、Serverless と Data API、グローバル DB がセットで問われます。ここでは RDS マルチ AZ との比較も含めて厚くします。

公式ドキュメント（入口）

• Aurora の概要
• Aurora DB クラスター内のエンドポイント
• Aurora のフェイルオーバー
• バックトラック（利用可能なエンジンは公式で確認）
• Aurora Serverless v2
• Data API
• Aurora グローバルデータベース

ストレージとインスタンスの二層理解

Aurora は 共有ストレージ（クラスターボリューム） と DB インスタンス（計算） を分離して考えます。

• ストレージ層: 複数 AZ に冗長化され、自己修復の説明がなされる。
• 計算層: ライター 1 つ＋最大 15 のリーダーという整理が試験の定番（数値は公式の最新に従う）。

試験では「インスタンスを増やすと、データファイルがインスタンスごとに完全コピーされる」系の古い RDB 感覚が誤答になりやすいです。共有ボリューム＋計算ノードという語彙に寄せます。

エンドポイント（混同しやすい4種）

種類	向き	代表的な用途
クラスターエンドポイント	常に ライター（プライマリ）	アプリの書き込み既定
リーダーエンドポイント	リードレプリカ側への負荷分散	読み取り専用トラフィック
インスタンスエンドポイント	特定インスタンス固定	特定バージョン検証、単一ノードに縛りたい運用
カスタムエンドポイント	任意に選んだレプリカ集合	分析用レプリカだけに流す、別チームの読み取り隔離

誤答の型

• 「リーダーエンドポイントに書き込んだら自動でライターに転送される」→ 基本は読み取り用。書き込みは クラスターエンドポイントの設計を前提にします。
• 「カスタムエンドポイントは書き込みにも使える」→ 用途は読み取り側の振り分けという説明が中心です（公式の定義に従う）。

フェイルオーバー（優先度のルール）

ライター障害時、どのレプリカを昇格するかは運用上の重要論点です。AWS の説明では カスタムのフェイルオーバー優先度（ティア） が小さいほど優先され、同順位なら インスタンスクラスが大きい レプリカが選ばれやすい、という整理が示されます。

シナリオ

• 分析用の小さなレプリカと、本番読み取り用の大きなレプリカが同居するとき、意図せず小さい方が昇格しないようティアを設計する、という文脈が出ます。

バックトラック（入口）

過去の時点へデータを巻き戻す機能として紹介されることがあります。対応エンジン・制約・ストレージコストは変化しやすいため、試験直前は公式の Backtrack ページで確認してください。PITR との違いは「速やかに戻したい運用」か「任意時点復元のバックアップ戦略」か、という読み分けになります（RDSのバックアップとPITR と併読）。

Aurora Serverless（v2 を前提に論点整理）

負荷に応じてキャパシティが伸縮し、使わない時間のコストを抑える方向です。

• ACU（Aurora 容量ユニット） の最小／最大レンジを設定する話が教材に出ます。
• スケールのタイムアウトや アイドル時の縮小は運用要件とセットで読む。

Data API

• アプリから HTTP で SQL を実行し、接続プールや VPC 内エージェントの負担を減らす文脈で出ます（Data API）。

誤答の型

• 「Serverless だから常にプロビジョンドより安い」→ 負荷パターン次第。
• 「Data API だからすべてのバイナリプロトコルがそのまま」→ HTTPS＋JSON ベースの制約を読む。

Aurora グローバルデータベース

プライマリリージョン＋セカンダリリージョンで、ストレージレベルのレプリケーションにより低レイテンシーな複製が説明されます。

向きやすい要件

• 災害復旧（RTO/RPO） … セカンダリへの昇格のストーリー。
• 地理的に近い読み取り … ユーザーを近いリージョンに寄せる。

誤答の型

• 「グローバル DB だから世界中どこからでも単一 Aurora クラスタと同じ強一貫」→ 短絡。複製遅延とアプリの読み取り要件を分離して読む。

RDS マルチ AZ との比較の観点

観点	RDS マルチ AZ	Aurora
読み取りスケール	リードレプリカは別途（台数は RDS の説明に従う）	最大 15 リーダーが定番の数値論点
ストレージ	インスタンスに近い理解が強い	共有クラスターボリュームの説明が強い
フェイルオーバー	自動フェイルオーバー	高速フェイルオーバーが売りの一つ
バックアップ	スナップショット／PITR	継続バックアップの説明が教材に出ることがある

詳細は RDSマルチAZとレプリカ と RDS, Aurora, DynamoDB を併読してください。

関連トピック

• バックアップとPITR（RDS／Aurora）
• DynamoDB の整合性・ストリーム・グローバルテーブル（マルチリージョンの別解）