Bewährte Methoden mit Amazon Aurora

Nachstehend finden Sie Informationen zu allgemeinen bewährten Methoden und zu Optionen für die Verwendung oder Migration von Daten zu einem Amazon Aurora-DB-Cluster.

Einige der bewährten Methoden für Amazon Aurora sind spezifisch für eine bestimmte Datenbank-Engine. Weitere Informationen zu den bewährten Methoden in Aurora für eine spezifische Datenbank-Engine finden Sie im Folgenden.

Datenbank-Engine	Bewährte Methoden
Amazon Aurora MySQL	Siehe Bewährte Methoden mit Amazon Aurora MySQL
Amazon Aurora PostgreSQL	Siehe Bewährte Methoden mit Amazon Aurora PostgreSQL

Anmerkung

Allgemeine Empfehlungen für Aurora finden Sie unter Anzeigen und Beantworten von Amazon-Aurora-Empfehlungen.

Grundlegende Anleitungen für Amazon Aurora

Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Anleitungen für die Ausführung, die bei der Arbeit mit Amazon Aurora befolgt werden sollten. Das Amazon RDS Service Level Agreement setzt voraussetzt, dass Sie diese Anleitungen befolgen:

• Sie müssen die Nutzung von Arbeitsspeicher, CPU und Speicher überwachen. Sie können Amazon so einrichten CloudWatch , dass Sie benachrichtigt werden, wenn sich die Nutzungsmuster ändern oder wenn Sie sich der Kapazität Ihrer Bereitstellung nähern. Auf diese Weise können Sie leichter die Leistung und Verfügbarkeit des Systems wahren.

• Wenn Ihre Client-Anwendung die Domain Name Service (DNS) -Daten Ihrer DB-Instances zwischenspeichert, legen Sie einen time-to-live (TTL) -Wert von weniger als 30 Sekunden fest. Die zugrunde liegende IP-Adresse einer DB-Instance kann sich nach einem Failover ändern. Daher kann das Zwischenspeichern der DNS-Daten über einen längeren Zeitraum zu Verbindungsfehlern führen, wenn Ihre Anwendung versucht, eine Verbindung mit einer IP-Adresse herzustellen, die nicht mehr verwendet wird. Bei Aurora-DB-Clustern mit mehreren Lesereplikaten kann es auch zu Verbindungsfehlern kommen, wenn Verbindungen den Leser-Endpunkt verwenden und eine der Lesereplikat-Instances gewartet wird oder gelöscht wurde.

• Testen Sie den Failover für Ihren DB-Cluster, um zu verstehen, wie lange der Vorgang für Ihren Anwendungsfall dauert. Durch Testen des Failovers können Sie sicherstellen, dass die Anwendung, die auf Ihren DB-Cluster zugreift, nach dem Failover automatisch eine Verbindung zum neuen DB-Cluster herstellen kann.

RAM-Empfehlungen für DB-Instances

Um die Leistung zu optimieren, sollten Sie ausreichend RAM zuteilen, damit sich Ihr Arbeitssatz beinahe vollständig im Arbeitsspeicher befindet. Um festzustellen, ob Ihr Arbeitssatz fast vollständig im Arbeitsspeicher ist, überprüfen Sie die folgenden Kennzahlen in Amazon CloudWatch:

• VolumeReadIOPS: Diese Metrik misst die durchschnittliche Anzahl von I/O-Lesevorgängen aus einem Cluster-Volume, die in 5-minütigen Intervallen gemeldet werden. Der Wert für VolumeReadIOPS sollte klein und stabil sein. In einigen Fällen stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihre Lese-I/O steil ansteigt oder höher ist als üblich. Untersuchen Sie in diesem Fall die DB-Instances in Ihrem DB-Cluster, um festzustellen, welche DB-Instances die erhöhte I/O verursachen.

  Tipp

  Wenn Ihr Aurora MySQL Cluster eine parallele Abfrage verwendet, wird möglicherweise eine Zunahme der VolumeReadIOPS-Werte. Parallel Query verwendet den Bufferpool nicht. Obwohl die Abfragen schnell sind, kann diese optimierte Verarbeitung zu einem Anstieg der Lesevorgänge und damit verbundenen Gebühren führen.

• BufferCacheHitRatio: Diese Metrik misst den Prozentsatz der Anfragen, die vom Puffer-Cache einer DB-Instance in Ihrem DB-Cluster verarbeitet werden. Diese Metrik stellt Ihnen Einsichten in die Menge der Daten bereit, die vom Arbeitsspeicher bereitgestellt werden.

  Eine hohe Trefferrate bedeutet, dass Ihre DB-Instance über genügend Speicher verfügt. Wenn die Trefferrate niedrig ist, zeigt dies an, dass Ihre Abfragen für diese DB-Instance häufig zum Datenträger geleitet werden. Untersuchen Sie den Workload darauf, welche Abfragen dieses Verhalten verursachen.

Wenn Sie aufgrund der Untersuchung des Workloads feststellen, dass Sie mehr Arbeitsspeicher benötigen, sollten Sie erwägen, die DB-Instance-Klasse auf eine Klasse mit mehr RAM zu skalieren. Anschließend können Sie die voranstehend beschriebene Metrik untersuchen und weiter skalieren wie erforderlich. Wenn Ihr Aurora-Cluster größer als 40 TB ist, verwenden Sie nicht die Instanzklassen db.t2, db.t3 oder db.t4g.

Weitere Informationen finden Sie unter CloudWatch Amazon-Metriken für Amazon Aurora.

AWS Datenbanktreiber

Wir empfehlen die AWS Treibersuite für die Anwendungskonnektivität. Die Treiber wurden so konzipiert, dass sie schnellere Switchover- und Failover-Zeiten sowie Authentifizierung mit AWS Secrets Manager, AWS Identity and Access Management (IAM) und Federated Identity unterstützen. Die AWS Treiber sind darauf angewiesen, den Status des DB-Clusters zu überwachen und die Clustertopologie zu kennen, um den neuen Writer zu ermitteln. Dieser Ansatz reduziert die Switchover- und Failover-Zeiten auf einstellige Sekunden, im Vergleich zu mehreren zehn Sekunden bei Open-Source-Treibern.

Im Zuge der Einführung neuer Servicefunktionen besteht das Ziel der AWS Treibersuite darin, eine integrierte Unterstützung für diese Servicefunktionen zu bieten.

Weitere Informationen finden Sie unter Mit den AWS Treibern eine Verbindung zu Aurora-DB-Clustern herstellen.

Überwachen von Amazon Aurora

Amazon Aurora stellt verschiedene Metriken und Erkenntnisse bereit, die Sie überwachen können, um den Zustand und die Leistung Ihres Aurora-DB-Clusters zu ermitteln. Sie können verschiedene Tools wie die, und CloudWatch API verwenden AWS Management Console AWS CLI, um Aurora-Metriken anzuzeigen. Sie können die kombinierten Performance Insights und CloudWatch Metriken im Performance Insights Insights-Dashboard einsehen und Ihre DB-Instance überwachen. Performance Insights muss für Ihre DB-Instance aktiviert sein, damit diese Ansicht verwendet werden kann. Weitere Informationen zu dieser Überwachungsansicht finden Sie unter Anzeigen von kombinierten Metriken in der Amazon-RDS-Konsole.

Sie können einen Leistungsanalysebericht für einen bestimmten Zeitraum erstellen und sich die ermittelten Erkenntnisse und Empfehlungen zur Lösung der Probleme ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Leistungsanalyseberichts.

Arbeiten mit DB-Parametergruppen und DB-Cluster-Parametergruppen

Es wird empfohlen, Änderungen für DB-Parametergruppen und DB-Cluster-Parametergruppen in einem DB-Test-Cluster zu testen, bevor Sie Änderungen für Parametergruppen auf Ihr DB-Produktions-Cluster anwenden. Wenn die Parameter für eine DB-Engine falsch festgelegt werden, kann dies unbeabsichtigte nachteilige Auswirkungen haben, einschließlich einer reduzierten Leistung und Systeminstabilität.

Gehen Sie stets vorsichtig vor, wenn Sie DB-Engine-Parameter ändern, und sichern Sie Ihren DB-Cluster, bevor Sie eine DB-Parametergruppe ändern. Informationen zum Sichern eines DB-Clusters finden Sie unter Sichern und Wiederherstellen eines Amazon-Aurora-DB-Clusters.

Video zu bewährten Amazon-Aurora-Methoden

Der Kanal AWS Online Tech Talks auf YouTube umfasst eine Videopräsentation mit bewährten Methoden für die Erstellung und Konfiguration eines Amazon Aurora Aurora-DB-Clusters, um sicherer und hochverfügbar zu sein.