SUS04-BP02 Verwenden von Technologien, die Datenzugriff und Speichermuster unterstützen - AWS Well-Architected Framework
ImplementierungsleitfadenRessourcen

SUS04-BP02 Verwenden von Technologien, die Datenzugriff und Speichermuster unterstützen

Nutzen Sie Speichertechnologien, die den Zugriff auf Ihre Daten und ihre Speicherung jeweils optimal unterstützen, um die Zahl der bereitgestellten Ressourcen zu minimieren und gleichzeitig den Workload zu unterstützen.

Typische Anti-Muster:

  • Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsmuster gelten.

  • Sie verwenden nur eine Speicherebene, vorausgesetzt, dass alle Workloads in diese Ebene passen.

  • Sie gehen davon aus, dass Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit konsistent bleiben.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Die Auswahl und Optimierung Ihrer Speichertechnologien auf der Grundlage von Datenzugriffs- und Speichermustern hilft Ihnen, die erforderlichen Cloud-Ressourcen zu reduzieren, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und die Gesamteffizienz der Cloud-Workload zu verbessern.

Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Niedrig

Implementierungsleitfaden

Wählen Sie für maximale Leistungseffizienz die für Ihre Zugriffsmuster geeignete Speicherlösung, oder passen Sie Ihre Zugriffsmuster an die Speicherlösung an.

Implementierungsschritte

  • Daten- und Zugriffsmerkmale bewerten: Bewerten Sie Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster, um die wichtigsten Merkmale Ihres Speicherbedarfs zu erfassen. Zu den berücksichtigenden Schlüsselmerkmalen gehören:

    • Datentyp: strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert

    • Datenwachstum: begrenzt, unbegrenzt

    • Lebensdauer von Daten: anhaltend, flüchtig, vorübergehend

    • Zugriffsmuster: Lese- oder Schreibzugriff, Häufigkeit, schwankend oder konsistent

  • Die richtige Speichertechnologie auswählen: Migrieren Sie Daten zur geeigneten Speichertechnologie, die Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster unterstützt. Hier sind einige Beispiele für AWS-Speichertechnologien und ihre Schlüsselmerkmale:

    Typ Technologie Schlüsselmerkmale

    Objektspeicher

    Amazon S3

    Ein Objektspeicherservice mit unbegrenzter Skalierbarkeit, hoher Verfügbarkeit und mehreren Zugriffsoptionen. Für die Übertragung von Objekten in und aus Amazon S3 und den Zugriff auf diese Objekte können Sie einen Service wie z. B. Transfer Acceleration oder Zugangspunkte verwenden, um Ihren Standort, Ihre Sicherheitsanforderungen und Zugriffsmuster zu unterstützen.

    Archivieren von Speichern

    Amazon S3 Glacier

    Speicherklasse von Amazon S3 für die Datenarchivierung.

    Gemeinsames Dateisystem

    Amazon Elastic File System (Amazon EFS)

    Bereitstellbares Dateisystem, auf das mehrere Arten von Datenverarbeitungslösungen zugreifen können. Amazon EFS erweitert und verringert Speicher automatisch und ist leistungsoptimiert, um durchgängig niedrige Latenzen zu bieten.

    Gemeinsames Dateisystem

    Amazon FSx

    Basiert auf den aktuellen AWS-Datenverarbeitungslösungen und unterstützt vier gängige Dateisysteme: NetApp ONTAP, OpenZFS, Windows File Server und Lustre. Die Amazon FSx-Latenz, der Durchsatz und die IOPS variieren je nach Dateisystem und sollten bei der Auswahl des richtigen Dateisystems für Ihre Workload-Anforderungen berücksichtigt werden.

    Blockspeicher

    Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)

    Skalierbarer, hochleistungsfähiger Blockspeicherservice für Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Amazon EBS umfasst SSD-gestützten Speicher für transaktions- und IOPS-intensive Workloads und HDD-gestützten Speicher für durchsatzintensive Workloads.

    Relationale Datenbank

    Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift

    Sie unterstützt AKID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) und gewährleistet die referentielle Integrität sowie eine starke Datenkonsistenz. Bei zahlreichen herkömmlichen Anwendungen, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) und E-Commerce-Systemen werden relationale Datenbanken zum Speichern der Daten verwendet.

    Schlüssel-Werte-Datenbank

    Amazon-DynamoDB

    Für gängige Zugriffsmuster optimiert, üblicherweise zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen. Web-Apps mit hohem Datenverkehr, E-Commerce-Systeme und Gaming-Anwendungen sind typische Anwendungsfälle für Schlüssel-Werte-Datenbanken.

  • Speicherzuweisung automatisieren: Überwachen Sie bei Speichersystemen mit einer festen Größe, z. B. Amazon EBS oder Amazon FSx, den verfügbaren Speicherplatz und automatisieren die Speicherzuweisung bei Erreichen eines Schwellenwertes. Sie können mithilfe von Amazon CloudWatch verschiedene Metriken für Amazon EBS und Amazon FSx erfassen und analysieren.

  • Die richtige Speicherklasse wählen: Wählen Sie die passende Speicherklasse für Ihre Daten.

    • Amazon-S3-Speicherklassen können auf Objektebene konfiguriert werden. Ein einzelner Bucket kann Objekte enthalten, die in allen Speicherklassen gespeichert sind.

    • Sie können Amazon-S3-Lebenszyklusrichtlinien verwenden, um Objekte automatisch zwischen Speicherklassen zu wechseln oder Daten zu entfernen, ohne dass die Anwendung geändert werden muss. Im Allgemeinen müssen Sie bei diesen Speichermechanismen einen Kompromiss zwischen Ressourceneffizienz, Zugriffslatenz und Zuverlässigkeit eingehen.

Ressourcen

Zugehörige Dokumente:

Zugehörige Videos:

Zugehörige Beispiele: