PERF03-BP02 Bewerten verfügbarer Konfigurationsoptionen für den Datenspeicher
Machen Sie sich mit den verschiedenen Funktionen und Konfigurationsoptionen vertraut, die für Ihre Datenspeicher verfügbar sind, und bewerten Sie sie, um Speicherplatz und Leistung für Ihren Workload zu optimieren.
Typische Anti-Muster:
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Sie verwenden nur einen Speichertyp, z. B. Amazon EBS, für alle Workloads.
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Sie verwenden bereitgestellte IOPS für alle Workloads, ohne reale Tests auf allen Speicherebenen durchzuführen.
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Ihnen fehlt das Bewusstsein für die Wahl der Konfigurationsoptionen der Datenverwaltungslösung.
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Sie verlassen sich ausschließlich auf das Vergrößern der Instance-Größe, ohne andere verfügbare Konfigurationsoptionen in Betracht zu ziehen.
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Sie testen die Skalierungsoptionen Ihres Datenspeichers nicht.
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Indem Sie Datenspeicherkonfigurationen erkunden und mit ihnen experimentieren, können Sie möglicherweise Infrastrukturkosten senken, die Leistung verbessern und den Aufwand zur Verwaltung Ihrer Workloads verringern.
Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: mittel
Implementierungsleitfaden
Für einen Workload können je nach Datenspeicher- und Zugriffsanforderungen ein oder mehrere Datenspeicher verwendet werden. Zur Optimierung der Leistungseffizienz und Kosten müssen Sie Datenzugriffsmuster auswerten, um die entsprechenden Datenspeicherkonfigurationen zu bestimmen. Während Sie die Datenspeicheroptionen erkunden, sollten Sie unterschiedliche Aspekte in Betracht ziehen. Dazu zählen Speicheroptionen, Arbeitsspeicher, Rechenvorgänge, Read Replica, Konsistenzanforderungen, Verbindungs-Pooling und Caching-Optionen. Experimentieren Sie mit diesen unterschiedlichen Konfigurationsoptionen, um Metriken zur Leistungseffizienz zu verbessern.
Implementierungsschritte
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Verstehen Sie die aktuellen Konfigurationen (wie Instance-Typ, Speichergröße oder Version der Datenbank-Engine) des Datenspeichers.
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Lesen Sie die AWS-Dokumentation und die bewährten Methoden, um mehr über empfohlene Konfigurationsoptionen zu erfahren, mit denen Sie die Leistung für den Datenspeicher verbessern können. Die wichtigsten Datenspeicheroptionen, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind die folgenden:
Configuration option Examples Offloading reads (like read replicas and caching) -
Bei DynamoDB-Tabellen können Sie Lesevorgänge mithilfe von DAX für Caching auslagern.
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Sie können einen Amazon ElastiCache (Redis OSS)-Cluster erstellen und Ihre Anwendung so konfigurieren, dass sie zuerst aus dem Cache liest und dann auf die Datenbank zurückfällt, wenn das angeforderte Element nicht vorhanden ist.
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Relationale Datenbanken wie Amazon RDS und Aurora sowie bereitgestellte NoSQL-Datenbanken wie Neptune und Amazon DocumentDB unterstützen alle das Hinzufügen von Read Replicas, um die Lesevorgänge des Workloads auszulagern.
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Serverless-Datenbanken wie DynamoDB skalieren automatisch. Stellen Sie sicher, dass Sie ausreichend Read Capacity Units (RCU) bereitstellen, um den Workload zu verarbeiten.
Scaling writes (like partition key sharding or introducing a queue) -
Bei relationalen Datenbanken können Sie die Größe der Instance erhöhen, um einen erhöhten Workload zu bewältigen, oder die bereitgestellten IOPs erhöhen, um einen erhöhten Durchsatz in den zugrunde liegenden Speicher zu ermöglichen.
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Sie können vor Ihrer Datenbank auch eine Warteschlange einrichten, anstatt direkt in die Datenbank zu schreiben. Mithilfe dieses Musters können Sie die Datenerfassung von der Datenbank entkoppeln und die Flow-Rate steuern, sodass die Datenbank nicht überwältigt wird.
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Das Batching Ihrer Schreibanforderungen, anstatt mehrere kurzlebige Transaktionen zu erstellen, kann Ihnen dabei helfen, den Durchsatz bei relationalen Datenbanken mit hohem Schreibvolumen zu verbessern.
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Serverless-Datenbanken wie DynamoDB können den Schreibdurchsatz automatisch skalieren oder indem die bereitgestellten Kapazitätseinheiten für Schreibvorgänge (Write Capacity Units, WCU) abhängig vom Kapazitätsmodus angepasst werden.
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Es können immer noch Probleme mit heißen Partitionen auftreten, wenn Sie die Durchsatzgrenzen für einen bestimmten Partitionsschlüssel erreichen. Dies kann verhindert werden, indem Sie einen Partitionsschlüssel auswählen, der gleichmäßiger verteilt ist, oder indem Sie die Schreibvorgänge des Partitionsschlüssels in Shards aufteilen.
Policies to manage the lifecycle of your datasets -
Mit Amazon S3-Lebenszyklen können Sie Ihre Objekte während ihres gesamten Lebenszyklus verwalten. Wenn die Zugriffsmuster unbekannt oder nicht prognostizierbar sind oder sich ändern, können Sie Amazon S3 Intelligent-Tiering verwenden. Hiermit werden Zugriffsmuster überwacht und Objekte, auf die nicht zugegriffen wurde, automatisch in kostengünstigere Zugriffsebenen verschoben. Anhand von Amazon S3-Storage-Lens-Metriken können Sie Optimierungsmöglichkeiten und Lücken im Lebenszyklusmanagement ermitteln.
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Das Amazon EFS-Lebenszyklusmanagement verwaltet den Dateispeicher für Ihre Dateisysteme automatisch.
Connection management and pooling -
Amazon RDS Proxy kann mit Amazon RDS und Aurora verwendet werden, um Verbindungen mit der Datenbank zu verwalten.
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Serverless-Datenbanken wie DynamoDB haben keine ihnen zugewiesenen Verbindungen, aber ziehen Sie die bereitgestellte Kapazität sowie automatische Skalierungsrichtlinien in Betracht, um Datenverkehrsspitzen zu bewältigen.
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Führen Sie Experimente und Benchmarking in einer Nicht-Produktionsumgebung durch, um herauszufinden, welche Konfigurationsoption Ihre Workload-Anforderungen erfüllen kann.
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Nachdem Sie experimentiert haben, planen Sie die Migration und überprüfen Sie die Leistungsmetriken.
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Verwenden Sie AWS-Tools zur Überwachung (wie Amazon CloudWatch
) und Optimierung (wie Amazon S3 Storage Lens ), um den Datenspeicher kontinuierlich anhand realer Nutzungsmuster zu optimieren.
Ressourcen
Zugehörige Dokumente:
Zugehörige Videos:
Zugehörige Beispiele:
