SUS03-BP05 Verwenden von Softwaremustern und Architekturen, die Datenzugriffs- und Speichermuster optimal unterstützen
Identifizieren Sie, wie Daten in Ihrer Workload verwendet, von Benutzern genutzt, übertragen und gespeichert werden. Verwenden Sie Softwaremuster und Architekturen, die den Datenzugriff und die Speicherung optimal unterstützen, um die zur Unterstützung der Workload erforderlichen Datenverarbeitungs-, Netzwerk- und Speicherressourcen zu reduzieren.
Typische Anti-Muster:
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Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsmuster gelten.
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Sie verwenden nur eine Speicherebene, vorausgesetzt, dass alle Workloads in diese Ebene passen.
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Sie gehen davon aus, dass Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit konsistent bleiben.
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Ihre Architektur unterstützt potenzielle hohe Bursts beim Datenzugriff, was dazu führt, dass die Ressourcen die meiste Zeit ungenutzt bleiben.
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Die Auswahl und Optimierung Ihrer Architektur auf der Grundlage von Datenzugriffs- und Speichermustern hilft bei der Reduzierung der Entwicklungskomplexität und der Steigerung der allgemeinen Nutzung. Das Verständnis, wann globale Tabellen, Datenpartitionen und Caching verwendet werden sollen, hilft Ihnen dabei, den Betriebsaufwand zu verringern und basierend auf Ihren Workload-Anforderungen zu skalieren.
Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Mittel
Implementierungsleitfaden
Verwenden Sie Software- und Architekturmuster, die optimal zu den Eigenschaften Ihrer Daten und den Zugriffsmustern passen. Verwenden Sie etwa eine moderne Datenarchitektur in AWS
Implementierungsschritte
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Analysieren Sie die Eigenschaften ihrer Daten und Ihre Zugriffsmuster, um die korrekte Konfiguration für Ihre Cloud-Ressourcen zu identifizieren. Zu den berücksichtigenden Schlüsselmerkmalen gehören:
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Datentyp: strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert
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Datenwachstum: begrenzt, unbegrenzt
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Lebensdauer von Daten: anhaltend, flüchtig, vorübergehend
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Zugriffsmuster: Lese- oder Schreibzugriff, Häufigkeit von Aktualisierungen, schwankend oder konsistent
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Verwenden Sie Architekturmuster, die Datenzugriffs- und Speichermuster optimal unterstützen.
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Nutzen Sie Technologien, die nativ mit komprimierten Daten funktionieren.
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Verwenden Sie zweckgerichtet erstellte Analytikservices
für die Datenverarbeitung in Ihrer Architektur. Ausführlichere Informationen zu speziell entwickelten Analytikservices von AWS finden Sie unter AWS re:Invent 2.022 - Building modern data architectures on AWS . -
Verwenden Sie die Datenbank-Engine, die das dominierende Abfragemuster jeweils am besten unterstützt. Verwalten Sie Ihre Datenbankindizes so, dass sie die effiziente Ausführung von Abfragen unterstützen. Weitere Detaila finden Sie unter AWS-Datenbanken
und AWS re:Invent 2.022 - Modernize apps with purpose-built databases . -
Wählen Sie Netzwerkprotokolle aus, die die Menge der genutzten Netzwerkkapazitäten in Ihrer Architektur reduzieren.
Ressourcen
Zugehörige Dokumente:
Zugehörige Videos:
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AWS re:Invent 2.022 - Building data mesh architectures on AWS
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AWS re:Invent 2.023 - Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
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AWS re:Invent 2.023 - Improve Amazon EBS efficiency and be more cost-efficient
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AWS re:Invent 2.023 - Optimizing storage price and performance with Amazon S3
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AWS re:Invent 2.023 - Building and optimizing a data lake on Amazon S3
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AWS re:Invent 2.023 - Advanced event-driven patterns with Amazon EventBridge
Zugehörige Beispiele: