New Research on Cloud Database Cost and Migration Trends

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Good enough until it isn’t: the database complacency trap

A database is like a water heater. When all is well, it just does its job in the background. You don’t fantasize about replacing it or envy the one your friend just got. Really, you don’t even think about it — until something goes awry.

But new research reveals a key difference: With databases, the problems don’t blindside you. Some 38% of technology leaders worry that their current database won’t meet their needs in the near future. However, they aren’t acting on it. They wait until some compelling event (e.g., a production incident, usage spike, budget cut, or cloud strategy pivot) pushes the database to the top of the priority list.

That’s just one of the interesting findings from the Futurum Group’s latest research study, commissioned by ScyllaDB, which explores the latest trends in cloud database cost pressures, performance risks,...

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GKE CPU 起動ブースト: オーバープロビジョニングなしでアプリの起動を高速化

※この投稿は米国時間 2026 年 10 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 トラフィックの急増に対応してマイクロサービスを起動する場合でも、新しいソフトウェア リリースをデプロイする場合でも、アプリケーション レプリカをスケールアップする場合でも、Google Kubernetes Engine(GKE)で実行されるアプリケーションの高速で応答性の高いユーザー エクスペリエンスを維持するには、Pod の起動時間が重要です しかし、プラットフォーム エンジニアと開発者は、アプリケーションが起動時に定常状態の運用時よりも大幅に多くの CPU パワーを必要とすることが多いという、根強いジレンマに直面しています。通常の定常状態の使用量に合わせて CPU リクエストをサイジングすると、起動時に CPU スロットリングが発生し、コールド スタートの遅延や、readiness プローブのタイムアウトにつながる可能性があります。逆に、短時間の起動バーストに対応するためにベースライン CPU リクエストをオーバープロビジョニングすると、貴重なコンピューテ