Modificar um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1
Importante
A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Aurora Serverless v1: 31 de março de 2025
Depois de configurar um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1, é possível modificar determinadas propriedades com o AWS Management Console, a AWS CLI ou a API do RDS. A maioria das propriedades que você pode modificar é a mesma de outros tipos de clusters do Aurora.
As alterações mais relevantes do Aurora Serverless v1 são as seguintes:
Modificar a configuração de ajuste de escala de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1
As capacidades mínima e máxima podem ser definidas para o cluster de banco de dados. Cada unidade de capacidade é equivalente a uma configuração específica de computação e de memória. O Aurora Serverless cria automaticamente regras de escalabilidade de limites para utilização de CPU, conexões e memória disponível. Também é possível definir se o Aurora Serverless pausa o banco de dados quando não há nenhuma atividade e se retoma quando a atividade começa novamente.
É possível definir os seguintes valores específicos para a configuração de escalabilidade:
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Minimum Aurora capacity unit (Unidade de capacidade mínima do Aurora): o Aurora Serverless pode reduzir a capacidade até essa unidade de capacidade.
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Maximum Aurora capacity unit (Unidade de capacidade máxima do Aurora): o Aurora Serverless pode aumentar a capacidade até essa unidade de capacidade.
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Autoscaling timeout and action (Tempo limite e ação de autoescalabilidade): esta seção especifica quanto tempo o Aurora Serverless aguarda até encontrar um ponto de escalabilidade antes de expirar. Também especifica a ação a ser executada quando uma alteração de capacidade expira, pois não consegue encontrar um ponto de escalabilidade. O Aurora pode forçar a alteração na capacidade para definir a capacidade para o valor especificado assim que possível. Ou, pode reverter a alteração na capacidade para cancelá-la. Para ter mais informações, consulte Ação de tempo limite para alterações na capacidade.
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Pausa após a inatividade: use a configuração opcional Ajustar a escala da capacidade para 0 ACU quando o cluster estiver ocioso para ajustar a escala do banco de dados para zero capacidade de processamento enquanto ele estiver inativo. Quando o tráfego no banco de dados é retomado, o Aurora retoma automaticamente a capacidade de processamento e escala para tratar o tráfego.
nota
Quando você modifica o intervalo de capacidade de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless, a alteração ocorre imediatamente, independentemente de você optar por aplicá-la imediatamente ou durante a próxima janela de manutenção programada.
Você pode modificar a configuração de escalabilidade de um cluster de bancos de dados Aurora com o AWS Management Console.
Como modificar um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1
Abra o console do Amazon RDS em https://console.aws.amazon.com/rds/
. -
No painel de navegação, escolha Databases (Bancos de dados).
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Escolha o cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 que você deseja modificar.
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Em Actions (Ações), escolha Modify cluster (Modificar cluster).
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Na seção Capacity settings (Configurações da capacidade), modifique a configuração de escalabilidade.
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Escolha Continuar.
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Na página Modificar cluster de banco de dados, revise suas modificações e escolha quando aplicá-las.
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Escolha Modificar Cluster.
Para modificar a configuração de escalabilidade do cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 usando a AWS CLI, execute o comando modify-db-cluster--scaling-configuration para configurar a capacidade mínima, a capacidade máxima e a pausa automática quando não houver conexões. Entre os valores de capacidade válidos estão os seguintes:
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Aurora MySQL:
1,2,4,8,16,32,64,128e256. -
Aurora PostgreSQL:
2,4,8,16,32,64,192e384.
Neste exemplo, modifique a configuração de escalabilidade de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 chamado sample-cluster.
Para Linux, macOS ou Unix:
aws rds modify-db-cluster \ --db-cluster-identifier sample-cluster \ --scaling-configuration MinCapacity=8,MaxCapacity=64,SecondsUntilAutoPause=500,TimeoutAction='ForceApplyCapacityChange',AutoPause=true
Para Windows:
aws rds modify-db-cluster ^ --db-cluster-identifier sample-cluster ^ --scaling-configuration MinCapacity=8,MaxCapacity=64,SecondsUntilAutoPause=500,TimeoutAction='ForceApplyCapacityChange',AutoPause=true
É possível modificar a configuração de escalabilidade de um cluster de bancos de dados Aurora com a operação da API ModifyDBCluster. Especifique o parâmetro ScalingConfiguration para configurar a capacidade mínima, a capacidade máxima e a pausa automática quando não houver conexões. Entre os valores de capacidade válidos estão os seguintes:
-
Aurora MySQL:
1,2,4,8,16,32,64,128e256. -
Aurora PostgreSQL:
2,4,8,16,32,64,192e384.
Atualizar a versão principal de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1
Importante
A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Aurora Serverless v1: 31 de março de 2025
Você pode fazer upgrade da versão principal de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 compatível com o PostgreSQL 11 para uma versão correspondente compatível com o PostgreSQL 13.
Você pode realizar uma atualização no local de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 usando o AWS Management Console.
Como atualizar um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1
Abra o console do Amazon RDS em https://console.aws.amazon.com/rds/
. -
No painel de navegação, escolha Databases (Bancos de dados).
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Selecione o cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 que você deseja atualizar.
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Em Actions (Ações), escolha Modify cluster (Modificar cluster).
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Em Versão, escolha uma versão 13 do Aurora PostgreSQL.
O exemplo a seguir mostra uma atualização no local do Aurora PostgreSQL 11.16 para 13.9.
Se você realizar uma atualização de versão principal, deixe todas as outras propriedades iguais. Para alterar qualquer uma das outras propriedades, realize outra operação Modificar após o término da atualização.
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Escolha Continuar.
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Na página Modificar cluster de banco de dados, revise suas modificações e escolha quando aplicá-las.
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Escolha Modificar Cluster.
Para realizar uma atualização no local de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 compatível com o PostgreSQL 11 para um compatível com o PostgreSQL 13, especifique o parâmetro --engine-version com um número de versão do Aurora PostgreSQL versão 13 compatível com o Aurora Serverless v1. Inclua também o parâmetro --allow-major-version-upgrade.
Neste exemplo, modifique a versão principal de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 compatível com o PostgreSQL 11 denominado sample-cluster. Com esse procedimento, é realizado uma atualização no local para um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 compatível com o PostgreSQL 13.
aws rds modify-db-cluster \ --db-cluster-identifier sample-cluster \ --engine-version 13.serverless_12 \ --allow-major-version-upgrade
Para Windows:
aws rds modify-db-cluster ^ --db-cluster-identifier sample-cluster ^ --engine-version 13.serverless_12 ^ --allow-major-version-upgrade
Para realizar uma atualização no local de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 compatível com o PostgreSQL 11 para um compatível com o PostgreSQL 13, especifique o parâmetro EngineVersion com um número de versão do Aurora PostgreSQL versão 13 compatível com o Aurora Serverless v1. Inclua também o parâmetro AllowMajorVersionUpgrade.
Realizar a conversão de um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 provisionado
É possível converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster de banco de dados provisionado. Para realizar a conversão, use a AWS CLI ou a API do Amazon RES para alterar a classe da instância de banco de dados para Provisionada. Use as etapas abaixo para modificar a classe de instância de banco de dados.
O exemplo a seguir demonstra como usar a AWS CLI para converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster provisionado.
Para converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster provisionado, execute o comando modify-db-cluster da AWS CLI.
Os seguintes parâmetros são obrigatórios:
-
--db-cluster-identifier: o cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 que você está convertendo em provisionado. -
--engine-mode: use o valorprovisioned. -
--allow-engine-mode-change -
--db-cluster-instance-class: escolha a classe da instância de banco de dados para o cluster de banco de dados provisionado com base na capacidade do cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1.
Neste exemplo, você converte um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 chamado sample-cluster e usa a classe de instância de banco de dados db.r5.xlarge.
Para Linux, macOS ou Unix:
aws rds modify-db-cluster \ --db-cluster-identifiersample-cluster\ --engine-mode provisioned \ --allow-engine-mode-change \ --db-cluster-instance-classdb.r5.xlarge
Para Windows:
aws rds modify-db-cluster ^ --db-cluster-identifiersample-cluster^ --engine-mode provisioned ^ --allow-engine-mode-change ^ --db-cluster-instance-classdb.r5.xlarge
O exemplo a seguir demonstra como usar a API do Amazon RDS para converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster provisionado.
Para converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster provisionado, use a operação ModifyDBCluster da API.
Os seguintes parâmetros são obrigatórios:
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DBClusterIdentifier: o cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 que você está convertendo em provisionado. -
EngineMode: use o valorprovisioned. -
AllowEngineModeChange -
DBClusterInstanceClass: escolha a classe da instância de banco de dados para o cluster de banco de dados provisionado com base na capacidade do cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1.
Considerações ao converter um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em um cluster provisionado
As seguintes considerações se aplicam quando um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 é convertido em um cluster provisionado:
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Você pode usar essa conversão como parte da atualização do cluster de banco de dados de Aurora Serverless v1 para Aurora Serverless v2. Para ter mais informações, consulte Atualizar a partir de um cluster do Aurora Serverless v1 para o Aurora Serverless v2.
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O processo de conversão cria uma instância de banco de dados do leitor no cluster de banco de dados, promove a instância do leitor a uma instância de gravador e, depois, exclui a instância original do Aurora Serverless v1. Ao converter o cluster de banco de dados, você não pode realizar nenhuma outra modificação ao mesmo tempo, como alterar a versão do mecanismo de banco de dados ou o grupo de parâmetros do cluster de banco de dados. A operação de conversão é aplicada imediatamente e não pode ser desfeita.
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Durante a conversão, um snapshot do cluster de banco de dados de backup é obtido do cluster de banco de dados caso ocorra um erro. O identificador do snapshot de cluster de banco de dados tem o formato
pre-modify-engine-mode-.DB_cluster_identifier-timestamp -
O Aurora usa a versão secundária atual padrão do mecanismo de banco de dados para o cluster de banco de dados provisionado.
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Se você não fornecer uma classe de instância de banco de dados para o cluster de banco de dados convertido, o Aurora recomendará uma com base na capacidade máxima do cluster de banco de dados original do Aurora Serverless v1. A capacidade recomendada para os mapeamentos de classe de instância é mostrada na tabela a seguir.
Capacidade máxima do Serverless (ACUs) Classe de instância de banco de dados provisionada 1 db.t3.small 2 db.t3.medium 4 db.t3.large 8 db.r5.large 16 db.r5.xlarge 32 db.r5.2xlarge 64 db.r5.4xlarge 128 db.r5.8xlarge 192 db.r5.12xlarge 256 db.r5.16xlarge 384 db.r5.24xlarge
nota
Dependendo da classe de instância de banco de dados escolhida e do uso do banco de dados, você pode ver custos diferentes para um cluster de banco de dados provisionado em comparação com o Aurora Serverless v1.
Se você converter o cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1 em uma classe de instância de banco de dados expansível (db.t*), poderá gerar custos adicionais pelo uso do cluster de banco de dados. Para ter mais informações, consulte Tipos de classe de instância de banco de dados.
