Aceleração em memória com o DynamoDB Accelerator (DAX) - Amazon DynamoDB
Casos de uso para o DAXObservações sobre o uso do DAX

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Aceleração em memória com o DynamoDB Accelerator (DAX)

O Amazon DynamoDB foi concebido para escala e performance. Na maioria dos casos, os tempos de resposta do DynamoDB podem ser medidos em milissegundos de um dígito. No entanto, existem certos casos de uso que exigem tempos de resposta em microssegundos. Para esses casos de uso, o DynamoDB Accelerator (DAX) oferece tempos de resposta rápidos para acessar dados finais consistentes.

O DAX é um serviço de armazenamento em cache compatível com o DynamoDB no qual você pode se beneficiar da rápida performance em memória para aplicações exigentes. O DAX lida com três cenários principais:

  1. Como um cache na memória, o DAX reduz os tempos de resposta de workloads de leitura final consistente por uma ordem de magnitude que varia de milissegundos de um único dígito até microssegundos.

  2. O DAX reduz a complexidade operacional e da aplicação fornecendo um serviço gerenciado que é compatível com a API do DynamoDB. Portanto, ele exige apenas alterações funcionais mínimas para uso com um aplicativo existente.

  3. Para workloads de leitura intermitentes ou pesadas, o DAX fornece throughput mais alto e economia potencial de custos operacionais reduzindo a necessidade de provisionar unidades de capacidade de leitura em excesso. Isso é especialmente benéfico para aplicativos que exigem leituras repetidas para chaves individuais.

O DAX é compatível com a criptografia do lado do servidor. Com a criptografia em repouso, os dados persistentes pelo DAX no disco serão criptografados. O DAX grava dados ao disco como parte das alterações de propagação do nó primário para as réplicas de leitura. Para mais informações, consulte Criptografia em repouso do DAX .

O DAX também oferece suporte à criptografia em trânsito, garantindo que todas as solicitações e respostas entre a aplicação e o cluster sejam criptografadas por TLS (Transport Level Security) e que as conexões com o cluster possam ser autenticadas pela verificação de um certificado x509 de cluster. Para mais informações, consulte Criptografia em trânsito do DAX.

Tópicos

Casos de uso para o DAX

O DAX dá acesso a dados finais consistentes de tabelas do DynamoDB, com latência de microssegundos. Um cluster do DAX multi-AZ pode servir milhões de solicitações por segundo.

O DAX é ideal para os seguintes tipos de aplicações:

  • Aplicativos que exigem o melhor tempo de resposta possível para leituras. Alguns exemplos incluem lances em tempo real, jogos sociais e aplicações de negócios. O DAX oferece uma performance de leitura rápida na memória para esses casos de uso.

  • Aplicativos que fazem a leitura de um pequeno número de itens com mais frequência do que outros. Por exemplo, considere um sistema de comércio eletrônico que tem uma promoção de um produto popular válida por apenas um dia. Durante a promoção, a demanda por esse produto (e seus dados no DynamoDB) aumentaria drasticamente em comparação a todos os outros produtos. Para mitigar os impactos de uma chave de "aceleração" e uma distribuição de tráfego não uniforme, você pode descarregar as atividades de leitura em um cache do DAX até que essa promoção de um dia acabe.

  • Aplicativos que exigem leitura intensa, mas que também são sensíveis aos custos. Com o DynamoDB, você fornece o número de leituras por segundo que a sua aplicação exige. Se as atividades de leitura aumentarem, você poderá aumentar o throughput de leitura provisionado das suas tabelas (a um custo adicional). Como alternativa, é possível descarregar as atividades da sua aplicação em um cluster do DAX e reduzir a quantidade de unidades de capacidade de leitura que você precisa comprar.

  • Aplicativos que exigem leituras repetidas em um grande conjunto de dados. Esses aplicativos poderiam desviar os recursos de banco de dados de outros aplicativos. Por exemplo, uma análise de longa execução de dados meteorológicos regionais pode consumir toda a capacidade de leitura em uma tabela do DynamoDB. Essa situação pode afetar negativamente outros aplicativos que precisam acessar os mesmos dados. Com o DAX, a análise meteorológica pode ser realizada com base nos dados em cache.

O DAX não é ideal para os seguintes tipos de aplicação:

  • Aplicativos que exigem leituras fortemente consistentes (ou que não toleram leituras eventualmente consistentes).

  • Aplicativos que não precisam de tempos de resposta em microssegundos para leituras ou descarregar atividades de leitura repetidas de tabelas subjacentes.

  • Aplicativos que exigem gravação intensa ou que não realizam muitas atividades de leitura.

  • Aplicações que já usam uma solução de armazenamento em cache diferente com o DynamoDB e estão usando sua própria lógica no lado do cliente para trabalhar com essa solução de armazenamento em cache.

Observações sobre o uso do DAX

  • Para obter uma lista das regiões da AWS onde o DAX está disponível, consulte Preços do Amazon DynamoDB.

  • O DAX oferece suporte a aplicações escritas em Go, Java, Node.js, Python e .NET usando os clientes fornecidos pela AWS para essas linguagens de programação.

  • O DAX só está disponível para a plataforma EC2-VPC.

  • A política da função de serviço do cluster do DAX deve permitir a ação dynamodb:DescribeTable para manter os metadados sobre a tabela do DynamoDB.

  • Os clusters do DAX mantêm metadados sobre os nomes de atributos de itens que armazenam. Esses metadados são mantidos indefinidamente (mesmo depois que o item expira ou é removido do cache). As aplicações que usam um número não vinculado de nomes de atributos podem, com o tempo, provocar exaustão de memória no cluster do DAX. Essa limitação aplica-se somente aos nomes de atributo nível superior, não a nomes de atributo aninhados. Exemplos de nomes de atributo de nível superior problemáticos incluem time stamps, UUIDs e IDs de sessão.

    Essa limitação se aplica a nomes de atributos, não a seus valores. Itens como esses não constituem um problema.

    {
    "Id": 123,
    "Title": "Bicycle 123",
    "CreationDate": "2017-10-24T01:02:03+00:00"
}

    Mas itens como esses serão um problema, se houver um número suficiente deles e cada um tiver um timestamp diferente.

    {
    "Id": 123,
    "Title": "Bicycle 123",
    "2017-10-24T01:02:03+00:00": "created"
}