オンプレミスからAWSへのデータベース移行において、システム停止時間やデータ整合性の確保は大きな課題です。AWS DMS（Database Migration Service）は、OracleやMySQLなど多様なデータベースに対応し、稼働中のシステムへの影響を最小限に抑えながら、安全かつ迅速な移行を実現します。本記事では、DMSの仕組みであるレプリケーションインスタンスの役割から、CDC（変更データキャプチャ）の活用法、SCTとの違い、気になる料金体系までをわかりやすく解説します。
この記事で分かること
- AWS DMSの基礎知識と移行の仕組み
- ダウンタイムを最小限に抑えるメリット
- 料金体系とコストを抑えるポイント
AWS DMS（Database Migration Service）の基礎知識
AWS DMS（AWS Database Migration Service）は、リレーショナルデータベース、データウェアハウス、NoSQLデータベースなどを、簡単かつ安全にAWSへ移行するためのマネージドサービスです。オンプレミス環境からクラウドへの移行はもちろん、クラウド間でのデータ移動や、異なるデータベースエンジン間での移行もサポートしています。
企業がクラウド移行を検討する際、最も懸念されるのが「データ移行の複雑さ」と「業務停止時間」です。AWS DMSはこれらの課題を解決するために設計されており、移行中もソースデータベースを稼働させ続けることで、アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えることが可能です。
AWS DMSとはどのようなサービスか
AWS DMSは、単なるデータコピーのツールではなく、移行元のデータベース（ソース）と移行先のデータベース（ターゲット）の間で継続的にデータを同期する機能を持っています。これにより、一度限りのデータ転送だけでなく、継続的なデータレプリケーションを行うことも可能です。
AWS DMSが対応する移行パターンは主に以下の2種類に分類されます。
- 同種データベース移行（Homogeneous）：OracleからOracle、MySQLからMySQLなど、同じデータベースエンジン間での移行。スキーマ構造が同じであるため、比較的容易に実施できます。
- 異種データベース移行（Heterogeneous）：OracleからAmazon Aurora、Microsoft SQL ServerからMySQLなど、異なるデータベースエンジン間での移行。この場合、AWS Schema Conversion Tool（AWS SCT）と組み合わせて使用することが一般的です。
詳細な機能や最新の対応データベースについては、AWS公式のDMS製品ページで確認することができます。
データベース移行が必要となる背景と課題
近年、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に伴い、多くの企業がオンプレミスで運用していたレガシーシステムをクラウドへ移行（リフト＆シフト）する動きを加速させています。しかし、従来のデータベース移行手法にはいくつかの大きな課題が存在しました。
- 長時間のシステム停止：データの抽出・転送・ロードが完了するまでシステムを停止する必要があり、ビジネスへの影響が大きい。
- 高額なコストとリソース：移行専用のツールや専門的なエンジニアのリソース確保が必要となり、コストが増大する。
- データ整合性のリスク：手動での移行や複雑なスクリプトによる移行は、人為的ミスやデータ欠損のリスクを伴う。
- 互換性の問題：特に商用データベースからオープンソースデータベースへの移行では、スキーマやコードの変換が障壁となる。
これらの課題は、クラウド移行プロジェクトの遅延や失敗の主な要因となっていました。そのため、より自動化され、リスクを低減できる移行ソリューションへの需要が高まっています。
AWS DMSが選ばれる主な理由
AWS DMSは、前述した従来の移行課題を解決するための強力な機能を備えています。多くのエンジニアや企業に選ばれている理由は、単に「AWSのサービスだから」というだけでなく、移行プロセスそのものを効率化できる点にあります。
従来の手法とAWS DMSを利用した場合の違いを整理すると、以下のようになります。
| 比較項目 | 従来の移行手法 | AWS DMSを利用した移行 |
|---|---|---|
| ダウンタイム | データ転送完了まで長時間の停止が必要 | 移行中も稼働可能（切り替え時のみ数分程度） |
| コスト | 高額なライセンスや専任要員が必要 | 使用したリソース分のみの従量課金で低コスト |
| 難易度 | 複雑なスクリプト作成や手動操作が必要 | コンソール上の設定で自動化・管理が可能 |
| 監視・運用 | 独自の監視ツールが必要 | Amazon CloudWatch等で一元管理が可能 |
このように、AWS DMSを利用することで、移行に伴うリスクとコストを大幅に削減できます。特に、ビジネスを止められないミッションクリティカルなシステムの移行において、継続的なレプリケーション機能は極めて重要な役割を果たします。
AWS DMSの仕組みとアーキテクチャ
AWS Database Migration Service（AWS DMS）は、データベースの移行を簡素化し、安全かつ効率的に実行するためのマネージドサービスです。その仕組みを理解するためには、DMSが単なるデータコピーのツールではなく、移行プロセス全体を管理する中間サーバーとして機能していることを把握する必要があります。
AWS DMSのアーキテクチャは、主に「レプリケーションインスタンス」「エンドポイント」「移行タスク」の3つの要素で構成されています。これらが連携することで、ソースデータベースからターゲットデータベースへのデータ転送と継続的な同期を実現しています。
レプリケーションインスタンスの役割
レプリケーションインスタンスは、AWS DMSのアーキテクチャにおける中心的なコンポーネントです。これは、移行プロセスを実行するための計算リソース（CPU、メモリ）とストレージを備えた、AWSクラウド上の管理されたAmazon EC2インスタンスです。
レプリケーションインスタンスは、ソースデータベースとターゲットデータベースの間に位置し、データの読み取り、変換、書き込みの処理を一手に引き受けます。ユーザーは移行の規模やデータ量に応じて、適切なインスタンスクラスを選択する必要があります。
- T3などの汎用クラス：開発環境や小規模なデータベース移行、テスト利用に適しています。
- C5などのコンピューティング最適化クラス：CPU負荷が高い異種間移行（SCTと併用する場合など）に適しています。
- R5などのメモリ最適化クラス：大規模なデータ移行や、高スループットが求められる本番環境の移行に推奨されます。
また、本番環境の移行においては、可用性を高めるために「Multi-AZ（マルチアベイラビリティーゾーン）」配置を選択することが一般的です。これにより、万が一インスタンスに障害が発生しても、自動的に予備のインスタンスに切り替わり、移行プロセスの中断を防ぐことができます。
ソースエンドポイントとターゲットエンドポイント
エンドポイントは、DMSがデータベースに接続するための「接続情報」を定義したものです。DMSでは、データを取り出す元を「ソースエンドポイント」、データを書き込む先を「ターゲットエンドポイント」と呼びます。
エンドポイントの設定には、サーバー名、ポート番号、データベースへのアクセス権限を持つユーザー名とパスワードなどが含まれます。AWS DMSは、Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQLなどの主要なデータベースに加え、Amazon S3やAmazon Redshiftなど、多岐にわたるデータストアに対応しています。
エンドポイントの設定において重要な要素を以下の表に整理しました。
| 設定項目 | 内容と役割 |
|---|---|
| エンドポイントタイプ | ソース（移行元）かターゲット（移行先）かを選択します。 |
| エンジンタイプ | MySQL、Oracle、PostgreSQL、Auroraなど、データベースの種類を指定します。 |
| 接続情報 | ホスト名（IPアドレス）、ポート、ユーザー名、パスワードなどの認証情報を入力します。 |
| SSLモード | 通信を暗号化するための設定です。セキュリティ要件に応じて証明書を適用します。 |
AWS DMSは、これらのエンドポイント情報を使用してデータベースへの接続テストを行い、正常にアクセスできることを確認してから移行タスクを開始します。
全ロードとCDC（変更データキャプチャ）の違い
移行タスクを作成する際、データをどのように移行するかという「移行タイプ」を選択する必要があります。AWS DMSでは、主に「既存データの移行（全ロード）」と「変更データのレプリケーション（CDC）」、そしてその両方を組み合わせた方法が提供されています。
それぞれの違いと利用シーンを正しく理解することが、ダウンタイムを最小限に抑える鍵となります。
| 移行タイプ | 仕組みと特徴 | 主な利用シーン |
|---|---|---|
| 既存データを移行する （Full Load） |
テーブル内の全データを一括でターゲットにコピーします。移行中はデータの静止点を作る必要があるため、長時間のダウンタイムが許容される場合に利用されます。 | 開発環境の構築 一度きりのデータ転送 |
| データ変更のみをレプリケートする （CDC only） |
特定の時点以降に発生したデータの追加・更新・削除（トランザクションログ）のみをリアルタイムで同期します。 | データの常時同期 災害復旧（DR）対策 |
| 既存データを移行して、継続的な変更をレプリ ケートする （Full Load + CDC） |
全データのコピー完了後、コピー中に発生した変更分を追跡して適用し、その後も同期を続けます。移行時のダウンタイムを最小限にするために最も利用される手法です。 | 本番環境のデータベース移行 サービスの切り替え |
CDC（Change Data Capture）を利用する場合、ソースデータベース側でトランザクションログ（MySQLのバイナリログやOracleのRedoログなど）の有効化が必要になる点に注意が必要です。適切な移行タイプを選択することで、業務への影響を抑えながらスムーズなデータベース移行が可能になります。
詳細なサポートされているデータベースエンジンや要件については、AWS Database Migration Service のドキュメントを参照してください。
AWS DMSを利用する3つのメリット
データベース移行は、企業のITインフラにおいて最もリスクが高く、複雑な作業の一つです。AWS DMS（Database Migration Service）は、これらの課題を解決するために設計されており、従来の移行手法と比較して安全性と効率性を大幅に向上させます。ここでは、AWS DMSを利用する上で特に重要な3つのメリットについて解説します。
移行中のダウンタイムを最小限に抑える
従来のデータベース移行では、データの整合性を保つためにシステムを長時間停止させる必要がありました。しかし、AWS DMSを利用することで、移行中もソースデータベースを稼働させたままにすることが可能です。
AWS DMSは、初期のデータロード（全ロード）を行った後、ソースデータベースに加えられた変更を継続的にキャプチャしてターゲットデータベースに適用します。この機能により、アプリケーションのダウンタイムを、最終的な切り替え時のわずかな時間にまで短縮できます。
- ビジネスへの影響を最小限に抑え、24時間365日のサービス継続を支援します。
- 移行プロセス中に発生したデータ変更も、自動的に同期されます。
- 切り替えのタイミングを任意の時間に設定できるため、業務負荷の低い時間帯を選べます。
異種データベース間の移行をサポート
AWS DMSの大きな特徴として、異なるデータベースエンジン間での移行（ヘテロジニアス移行）に対応している点が挙げられます。例えば、オンプレミスのOracleデータベースから、クラウドネイティブなAmazon Aurora（PostgreSQL互換）へ移行するといったケースです。
これにより、高額な商用データベースのライセンスコストを削減し、オープンソースベースのデータベースへモダナイズすることが容易になります。なお、異種間移行の際は、スキーマやストアドプロシージャの変換を支援するAWS Schema Conversion Tool（SCT）と組み合わせて利用するのが一般的です。
| 移行タイプ | 概要 | 具体例 |
|---|---|---|
| 同種間移行 | 同じデータベースエンジン間での移行。主にクラウドへのリフト（移行）で利用。 | Oracle から Oracle (Amazon RDS) MySQL から MySQL (Amazon Aurora) |
| 異種間移行 | 異なるエンジンへの移行。ライセンスコスト削減やモダナイズで利用。 | Oracle から Amazon Aurora (PostgreSQL) Microsoft SQL Server から Amazon RDS for MySQL |
高可用性と低コストな料金体系
AWS DMSは、ミッションクリティカルな移行作業にも耐えうる高い可用性を備えています。「Multi-AZ（マルチアベイラビリティーゾーン）」オプションを利用することで、レプリケーションインスタンスに障害が発生した場合でも、自動的に予備のインスタンスへフェイルオーバーし、移行プロセスを継続します。
また、コスト面でも非常に効率的です。AWS DMS自体にはライセンス費用がかからず、使用したレプリケーションインスタンスのコンピューティングリソースと、追加のログストレージに対してのみ料金が発生します。商用ツールと比較して初期投資を抑えられるため、コストパフォーマンスに優れた移行が実現します。
- 初期費用やライセンス料が不要な従量課金制です。
- 特定のデータベースへの移行であれば、無料利用枠が適用される場合があります。
- 冗長構成により、移行中の予期せぬ障害リスクを低減します。
AWS DMSの料金体系とコスト見積もり
AWS DMS（Database Migration Service）の導入を検討する際、技術的な仕組みと同様に重要となるのがコストの試算です。AWS DMSは初期費用が不要で、実際に使用したリソース分だけ支払う従量課金制を採用しています。
コスト構造は主に「レプリケーションインスタンス」「ストレージ」「データ転送」の3つの要素で構成されています。これらを正しく理解することで、無駄な出費を抑えながら安全なデータベース移行を実現できます。
インスタンスタイプによる課金
AWS DMSの料金の中で最も大きな割合を占めるのが、レプリケーションインスタンスの利用料です。これはデータベース移行処理を実行するサーバー（コンピュートリソース）のことで、選択するスペック（インスタンスクラス）と可用性構成（シングルAZかマルチAZか）によって単価が異なります。
移行するデータの規模や処理速度の要件に合わせて、適切なインスタンスタイプを選択することがコスト最適化の鍵となります。
| インスタンスクラス | 特徴と推奨ユースケース | コスト感 |
|---|---|---|
| 汎用（Tシリーズ） | CPU性能をバースト可能なタイプ。開発環境や小規模なデータベース移行、断続的なテスト利用に適しています。 | 低 |
| コンピューティング最適化（Cシリーズ） | CPU性能が高く、大量のデータ変換や異種間移行（SCTと併用など）で高い処理能力が必要な場合に推奨されます。 | 中〜高 |
| メモリ最適化（Rシリーズ） | メモリ容量が大きく、トランザクション量が多い大規模なデータベース移行や、継続的なレプリケーション（CDC）に最適です。 | 中〜高 |
また、本番環境の移行では可用性を高めるために「マルチAZ（Multi-AZ）」構成が推奨されますが、シングルAZ構成と比較して料金が高くなる点に注意が必要です。開発やテスト段階ではシングルAZを利用し、本番切り替え時のみマルチAZにするなどの使い分けも有効です。
最新の料金単価については、AWS公式サイトのDMS料金ページをご確認ください。
ストレージとデータ転送の費用
インスタンス以外のコスト要因として、ログデータなどを保存するストレージ料金と、ネットワークを介したデータ転送料金があります。
AWS DMSのレプリケーションインスタンスには、通常50GB〜100GB程度のスワップスペースやログ用ストレージが含まれていますが、長期間のログ保存や大規模なキャッシュが必要な場合は追加のストレージコストが発生します。
- ストレージコスト：デフォルトの容量を超えるログストレージが必要な場合、汎用SSD（gp2）などのEBSボリューム料金が発生します。
- データ転送コスト（インバウンド）：AWSへのデータ転送（インバウンド）は基本的に無料です。
- データ転送コスト（アウトバウンド）：異なるアベイラビリティーゾーン（AZ）や異なるリージョンへデータを転送する場合、通常のAWSデータ転送料金が適用されます。
特に注意が必要なのは、ソースデータベースとターゲットデータベースが異なるリージョンにある場合です。この場合、リージョン間データ転送の料金が発生するため、可能な限り同一リージョン内で移行を完結させる設計がコスト削減につながります。
無料利用枠の活用方法
AWS DMSを初めて利用する場合や、小規模な検証を行いたい場合に役立つのが「無料利用枠」です。AWSアカウントを作成してから1年以内のユーザーであれば、特定の条件下でDMSを無料で利用できます。
無料利用枠には一般的に以下のリソースが含まれます。
- シングルAZのdms.t2.microまたはdms.t3.microインスタンスの750時間分の利用（1ヶ月分相当）
- 50GBの汎用SSD（gp2）ストレージ
この枠を活用することで、PoC（概念実証）や小規模なデータベースの移行テストをコストをかけずに実施可能です。ただし、無料枠の対象となるインスタンスタイプは処理能力が限られているため、数TBクラスの大規模データ移行には向きません。あくまで機能検証や小規模利用として割り切って活用しましょう。
AWS DMSに関するよくある質問
AWS Database Migration Service（AWS DMS）の導入や運用において、エンジニアやプロジェクトマネージャーから頻繁に寄せられる質問をまとめました。コスト管理やトラブルシューティング、ツールの使い分けなど、実務で役立つ情報をQ&A形式で解説します。
AWS DMSの料金体系と無料枠について教えてください
AWS DMSは、主に「レプリケーションインスタンスの稼働時間」と「ログストレージ」に対して課金される従量課金制のサービスです。データベース移行にかかるコストを正確に把握するためには、以下の3つの課金要素を理解しておく必要があります。
- コンピュートリソース（レプリケーションインスタンス）：インスタンスのクラスと稼働時間に応じた料金。
- ストレージ：スワップ領域やログの保存に使用されるストレージ容量（一定量までは無料）。
- データ転送：AWS外部へのデータ送信時に発生する通信料金（同一AZ内やS3への転送などは条件により無料）。
また、AWS DMSには特定の条件を満たすことで利用できる無料利用枠が存在します。例えば、Amazon AuroraやAmazon Redshiftなどの特定のターゲットデータベースへ移行する場合、dms.t2.microインスタンスが最大6ヶ月間、月750時間まで無料で利用できるキャンペーンが適用されることがあります。
ただし、これらの無料枠は期間や条件が変更される場合があるため、プロジェクト開始前に必ずAWS公式サイトで最新の料金情報を確認するようにしてください。
AWS DMSで移行できるデータベースの種類は何ですか？
AWS DMSは、リレーショナルデータベース（RDBMS）、NoSQLデータベース、データウェアハウスなど、非常に幅広いデータストアに対応しています。OracleからOracleへの同種間移行はもちろん、OracleからAmazon Aurora PostgreSQLへの異種間移行もサポートしています。
代表的なサポート対象のデータソースとターゲットは以下の通りです。
| 分類 | ソース（移行元）の例 | ターゲット（移行先）の例 |
|---|---|---|
| RDBMS | Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MariaDB, IBM Db2 | Amazon RDS, Amazon Aurora, Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL |
| NoSQL | MongoDB, Amazon DynamoDB | Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB, MongoDB |
| その他 | Amazon S3, Azure SQL Database | Amazon Redshift, Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams |
このように多様な組み合わせに対応しているため、オンプレミスからクラウドへの移行だけでなく、クラウド間でのデータ移動や、分析基盤へのデータ集約にも活用可能です。
移行中のダウンタイムを最小限にする方法はありますか
はい、AWS DMSの「継続的なレプリケーション（CDC）」機能を利用することで、移行に伴うシステムの停止時間を最小限に抑えることが可能です。
ダウンタイムを短縮するための一般的なアプローチは以下の通りです。
- 全ロード（Full Load）の実行：稼働中のソースデータベースからターゲットへ、既存データを一括でコピーします。この間、ソースデータベースは稼働を続けられます。
- 変更データキャプチャ（CDC）の適用：全ロード中に発生したデータの追加・更新・削除をキャプチャし、ターゲットデータベースに順次反映させます。
- データベースの切り替え：ソースとターゲットのデータが同期（追いついた）状態になったタイミングで、アプリケーションの接続先をターゲットへ切り替えます。
この手順を踏むことで、サービス停止が必要な時間は、最終的な接続先の切り替えにかかるわずかな時間のみに短縮できます。
AWS Schema Conversion Tool（SCT）との違いは何ですか？
AWS DMSとAWS Schema Conversion Tool（SCT）は、データベース移行において互いに補完し合う関係にありますが、その役割は明確に異なります。
- AWS DMS：データの移行を担当します。テーブル内のレコードをコピーし、継続的に同期を行いますが、ストアドプロシージャやビューなどのデータベースコードの変換は行いません。
- AWS SCT：スキーマの変換を担当します。異種データベース間（例：OracleからPostgreSQL）の移行において、テーブル定義、インデックス、関数、ストアドプロシージャなどをターゲットデータベースに適した形式に自動変換します。
同種間の移行（MySQLからMySQLなど）であればAWS DMS単体で完結することもありますが、データベースエンジンを変更する異種間移行プロジェクトでは、AWS SCTでスキーマを変換した後にAWS DMSでデータを流し込むという併用パターンが一般的です。
AWS DMSのタスクが失敗した場合の対処法を教えてください
移行タスクがエラーで停止した場合、まずは原因を特定するためにAmazon CloudWatch Logsに出力されるタスクログを確認する必要があります。よくある失敗原因としては、ネットワーク接続の問題、データ型の不整合、主キー違反などが挙げられます。
タスク失敗時の基本的なトラブルシューティング手順は以下の通りです。
- CloudWatch Logsの確認：エラーメッセージを検索し、「ERROR」や「FATAL」と記録されている箇所を特定します。
- 検証機能の有効化：タスク設定で検証機能を有効にしておくと、ソースとターゲットのデータ不整合を検知しやすくなります。
- 個別テーブルのリロード：特定のテーブルのみでエラーが発生している場合、タスク全体を再実行するのではなく、失敗したテーブルのみを選択して再ロードを行います。
また、本番移行の前には必ずステージング環境でリハーサルを行い、エラーが発生する可能性のあるデータを事前に洗い出しておくことが重要です。
まとめ
AWS DMS（Database Migration Service）は、データベース移行を安全かつ効率的に行うための強力なサービスです。移行中のダウンタイムを最小限に抑え、同種・異種間を問わず柔軟なデータ連携を実現します。
この記事の重要ポイントは以下の通りです。
- ダウンタイムの最小化：継続的なレプリケーションにより、業務への影響を抑えて移行可能です。
- 幅広い対応データベース：商用DBからオープンソースまで、多様な組み合わせをサポートします。
- コストパフォーマンス：必要なリソース分だけの従量課金で、低コストに運用できます。
データベース移行はクラウド活用の第一歩です。まずはAWS Schema Conversion Tool（SCT）での評価や、無料利用枠を活用した検証から始めてみましょう。
