PERF03-BP01 Utilisez un magasin de données spécialement conçu pour répondre au mieux à vos besoins en matière d'accès aux données et de stockage - AWS Framework Well-Architected
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PERF03-BP01 Utilisez un magasin de données spécialement conçu pour répondre au mieux à vos besoins en matière d'accès aux données et de stockage

Comprenez les caractéristiques des données (telles que la possibilité de partage, la taille, la taille du cache, les modèles d’accès, la latence, le débit et la persistance des données) afin de sélectionner les magasins de données dédiés (stockage ou base de données) adaptés à votre charge de travail.

Anti-modèles courants :

  • Vous vous en tenez à un magasin de données, car l’équipe interne sait comment tirer parti de ce type de solution en particulier.

  • Vous partez du principe que toutes les charges de travail ont des exigences similaires en termes de stockage de données et d’accès aux données.

  • Vous n’avez pas implémenté de catalogue de données pour inventorier vos ressources de données.

Avantages liés au respect de cette bonne pratique : en comprenant l’importance des caractéristiques et des exigences des données, vous pouvez déterminer la technologie de stockage la plus efficace et la plus performante adaptée à vos besoins en matière de charge de travail.

Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée : élevé

Directives d’implémentation

Lors de la sélection et de la mise en œuvre du stockage des données, assurez-vous que les caractéristiques de requête, de dimensionnement et de stockage répondent aux exigences relatives aux données de charge de travail. AWS fournit de nombreuses technologies de stockage de données et de base de données, notamment le stockage par blocs, le stockage d'objets, le stockage en continu, les systèmes de fichiers, les bases de données relationnelles, les bases de données à valeur clé, les bases de données documentaires, en mémoire, les graphiques, les séries chronologiques et les bases de données de registre. Chaque solution de gestion de données propose des options et des configurations pour prendre en charge vos cas d’utilisation et vos modèles de données. En comprenant les caractéristiques et les exigences des données, vous pouvez vous affranchir de la technologie de stockage monolithique et des one-size-fits-all approches restrictives pour vous concentrer sur la gestion appropriée des données.

Étapes d’implémentation

  • Procédez à l’inventaire des différents types de données qui existent dans votre charge de travail.

  • Comprenez et documentez les caractéristiques et les exigences des données, notamment :

    • Type de données (non structurées, semi-structurées, relationnelles)

    • Volume et croissance des données

    • Durabilité des données : persistantes, éphémères, temporaires

    • ACIDexigences (atomicité, consistance, isolation, durabilité)

    • Modèles d’accès aux données (à lecture intensive ou à écriture intensive)

    • Latence

    • Débit

    • IOPS(opérations d'entrée/sortie par seconde)

    • Période de conservation des données

  • Découvrez les différents magasins de données (services de stockage et de base de données) disponibles pour votre charge de travail AWS qui peuvent répondre aux caractéristiques de vos données, comme indiqué dansPERF01-BP01 Découvrez et comprenez les services et fonctionnalités cloud disponibles. Voici quelques exemples de technologies de stockage AWS et leurs principales caractéristiques :

    Type AWS Services Principales caractéristiques
    Stockage d’objets Amazon S3 Capacité de mise à l’échelle illimitée, haute disponibilité et plusieurs options d’accessibilité. Le transfert et l’accès à des objets à l’intérieur et à l’extérieur d’Amazon S3 peuvent utiliser un service, tel que Transfer Acceleration ou Access Points (points d’accès), pour répondre à votre localisation, à vos besoins en matière de sécurité et à vos modèles d’accès.
    Archivage et stockage Amazon S3 Glacier Conçu pour l’archivage des données.
    Stockage en streaming

    Amazon Kinesis

    Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (Amazon) MSK

    		 Ingestion et stockage efficaces des données de streaming.
    Système de fichiers partagé

    Amazon Elastic File System (AmazonEFS)

    Système de fichiers montable auquel plusieurs types de solutions informatiques peuvent accéder.

    Système de fichiers partagé Amazon FSx Construit sur les dernières solutions AWS informatiques pour prendre en charge quatre systèmes de fichiers couramment utilisés : Open NetApp ONTAPZFS, Windows File Server et Lustre. FSxLa latence, le débit et le débit d'Amazon IOPS varient selon le système de fichiers et doivent être pris en compte lors de la sélection du système de fichiers adapté à vos besoins en matière de charge de travail.
    Stockage en mode bloc Boutique Amazon Elastic Block (AmazonEBS) Service de stockage par blocs évolutif et performant conçu pour Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2). Amazon EBS inclut le stockage SSD sauvegardé pour les charges de travail transactionnelles intensives et le stockage HDD sauvegardé pour les charges de travail IOPS gourmandes en débit.
    Base de données relationnelle Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift. Conçu pour prendre en charge les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) et pour maintenir l'intégrité référentielle et la forte cohérence des données. De nombreuses applications traditionnelles, de planification des ressources d'entreprise (ERP), de gestion de la relation client (CRM) et de commerce électronique utilisent des bases de données relationnelles pour stocker leurs données.
    Base de données clé-valeur Amazon DynamoDB Optimisées pour les modèles d’accès courants, généralement pour stocker et récupérer de gros volumes de données. Les applications Web à trafic élevé, les systèmes d’e-commerce et les applications de jeu sont des cas d’utilisation typiques pour les bases de données de valeurs-clés.
    Base de données documentaire Amazon DocumentDB Conçu pour stocker des données semi-structurées sous JSON forme de documents similaires. Ces bases de données aident les développeurs à créer et mettre à jour rapidement des applications telles que la gestion de contenu, les catalogues et les profils utilisateur. 
    Base de données en mémoire Amazon ElastiCache, Amazon MemoryDB pour Redis Utilisées pour les applications qui nécessitent un accès en temps réel aux données, la latence la plus faible et le débit le plus élevé. Vous pouvez utiliser des bases de données en mémoire pour la mise en cache des applications, la gestion des sessions, les classements des jeux, le magasin de fonctionnalités ML à faible latence, le système de messagerie à microservices et un mécanisme de streaming à haut débit
    Base de données orientée graphe Amazon Neptune Destinées aux applications qui doivent parcourir et interroger des millions de relations entre des jeux de données graphiques hautement connectés avec une latence de millisecondes à grande échelle. De nombreuses entreprises utilisent des bases de données de graphiques pour la détection des fraudes, les réseaux sociaux et les moteurs de recommandation.
    Base de données de séries temporelles Amazon Timestream Utilisées pour collecter, synthétiser et extraire efficacement des informations à partir de données qui changent au fil du temps. Les applications IoT et la DevOps télémétrie industrielle peuvent utiliser des bases de données de séries chronologiques.
    Larges colonnes Amazon Keyspaces (pour Apache Cassandra) Utilise des tables, des lignes et des colonnes, mais contrairement à une base de données relationnelle, les noms et le format des colonnes peuvent varier d’une ligne à l’autre dans la même table. Généralement, vous voyez un magasin de colonnes larges dans les applications industrielles à grande échelle pour la maintenance des équipements, la gestion des parcs et l’optimisation des itinéraires. 
    Registre Base de données Amazon Quantum Ledger (AmazonQLDB) Fournit une autorité centralisée et fiable pour conserver un enregistrement évolutif, immuable et vérifiable grâce au chiffrement des transactions pour chaque application. Il n’est pas rare de voir des bases de données de registre utilisées pour les systèmes d’enregistrement, la chaîne d’approvisionnement, les inscriptions et même les transactions bancaires.  

  • Si vous créez une plate-forme de données, tirez parti de l'architecture de données moderne AWS pour intégrer votre lac de données, votre entrepôt de données et vos magasins de données spécialement conçus.

  • Les principales questions que vous devez vous poser lors du choix d’un magasin de données pour votre charge de travail sont les suivantes :

    Question Éléments à prendre en compte
    Comment sont structurées les données ?
    Quel niveau d’intégrité référentielle est requis ?

    • En ce qui concerne les contraintes liées aux clés étrangères, les bases de données relationnelles telles qu'Amazon RDS et Aurora peuvent fournir ce niveau d'intégrité.

    • Généralement, dans un SQL modèle sans données, vous dénormaliseriez vos données en un seul document ou en un ensemble de documents à récupérer en une seule demande plutôt que de joindre plusieurs documents ou tableaux. 

    La conformité ACID (atomicité, consistance, isolation, durabilité) est-elle requise ?
    Comment les exigences de stockage vont-elles évoluer au fil du temps ? Comment cela affectera-t-il la capacité de mise à l’échelle ?

    • Les bases de données sans serveur telles que DynamoDB et Amazon Quantum Ledger Database (QLDBAmazon) évolueront de manière dynamique.

    • Les bases de données relationnelles ont des limites supérieures sur le stockage alloué et doivent souvent être partitionnées horizontalement à l’aide de mécanismes tels que le partitionnement une fois qu’elles atteignent ces limites.

    Quelle est la proportion de requêtes en lecture par rapport aux requêtes en écriture ? La mise en cache pourrait-elle améliorer les performances ?
    Le stockage et la modification (OLTP- Traitement des transactions en ligne) ou la récupération et le reporting (OLAP- Traitement analytique en ligne) ont-ils une priorité plus élevée ?
    Quel est le niveau de durabilité requis pour les données ?

    • Aurora réplique automatiquement vos données sur trois zones de disponibilité au sein d’une région. Autrement dit, vos données sont très durables avec moins de risque de perte de données.

    • DynamoDB est automatiquement répliqué sur plusieurs zones de disponibilité, assurant ainsi la haute disponibilité et la durabilité des données.

    • Amazon S3 offre une durabilité de 99,999999999 %. De nombreux services de base de données, tels qu'Amazon RDS et DynamoDB, prennent en charge l'exportation de données vers Amazon S3 pour une conservation et un archivage à long terme.

    Souhaitez-vous vous éloigner des moteurs de base de données commerciaux ou des coûts de licence ?
    Qu’attendez-vous de la base de données du point de vue opérationnel ? Le passage aux services gérés est-il une préoccupation majeure ?

    • Tirer parti d'Amazon RDS au lieu d'AmazonEC2, et de DynamoDB ou d'Amazon DocumentDB au lieu d'héberger vous-même une SQL base de données « No » peut réduire les frais d'exploitation.

    Comment accédez-vous actuellement à la base de données ? S'agit-il uniquement d'un accès aux applications ou existe-t-il des utilisateurs de Business Intelligence (BI) et d'autres off-the-shelf applications connectées ?

    • Si vous dépendez d’outils externes, vous devrez peut-être maintenir la compatibilité avec les bases de données qu’ils prennent en charge. Amazon RDS est entièrement compatible avec les différentes versions de moteurs qu'il prend en charge, notamment Microsoft SQL Server, OracleSQL, My et PostgreSQL.

  • Réalisez des tests et procédez au benchmarking dans un environnement hors production afin d’identifier le magasin de données qui peut répondre à vos exigences en termes de charge de travail.

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