Amazon Aurora DSQL 中的彈性 - Amazon Aurora DSQL

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

Amazon Aurora DSQL 中的彈性

AWS 全球基礎設施是以 AWS 區域 和可用區域 (AZ) 為基礎建置。 AWS 區域 提供多個實體隔離和隔離的可用區域,這些可用區域以低延遲、高輸送量和高度備援的網路連接。透過可用區域,您可以設計與操作的應用程式和資料庫,在可用區域之間自動容錯移轉而不會發生中斷。可用區域的可用性、容錯能力和擴展能力,均較單一或多個資料中心的傳統基礎設施還高。Aurora DSQL 的設計可讓您利用 AWS 區域基礎設施,同時提供最高的資料庫可用性。根據預設,Aurora DSQL 中的單一區域叢集具有多可用區域可用性,可容忍可能影響完整可用區域存取的主要元件故障和基礎設施中斷。多區域叢集提供多可用區域彈性的所有優點,同時仍提供高度一致的資料庫可用性,即使應用程式用戶端無法存取也 AWS 區域 一樣。

如需 AWS 區域 和可用區域的詳細資訊,請參閱 AWS 全球基礎設施

除了 AWS 全球基礎設施之外,Aurora DSQL 還提供數種功能,以協助支援您的資料彈性和備份需求。

備份和還原

Aurora DSQL 支援使用 備份和還原 AWS Backup 主控台。您可以為單一區域和多區域叢集執行完整備份和還原。如需詳細資訊,請參閱Amazon Aurora DSQL 的備份和還原

複寫

根據設計,Aurora DSQL 會將所有寫入交易遞交至分散式交易日誌,並將所有遞交的日誌資料同步複寫至三個AZs的使用者儲存複本。多區域叢集可在讀取和寫入區域之間提供完整的跨區域複寫功能。

指定的見證區域支援僅交易日誌寫入,且不會耗用儲存體。見證區域沒有端點。這表示見證區域只會儲存加密的交易日誌、不需要管理或組態,而且使用者無法存取。

Aurora DSQL 交易日誌和使用者儲存體會與呈現給 Aurora DSQL 查詢處理器的所有資料一起分發,做為單一邏輯磁碟區。Aurora DSQL 會根據資料庫主索引鍵範圍和存取模式自動分割、合併和複寫資料。Aurora DSQL 會根據讀取存取頻率自動擴展和縮減僅供讀取複本。

叢集儲存複本會分散在多租用戶儲存機群中。如果元件或可用區域受損,Aurora DSQL 會自動重新導向對存活元件的存取權,並以非同步方式修復缺少的複本。Aurora DSQL 修正受損的複本後,Aurora DSQL 會自動將複本新增回儲存規定人數,並將其提供給叢集。

高可用性

根據預設,Aurora DSQL 中的單一區域和多區域叢集為作用中,您不需要手動佈建、設定或重新設定任何叢集。Aurora DSQL 可完全自動化叢集復原,免除傳統主要次要容錯移轉操作的需求。複寫一律是同步的,並在多個可用AZs完成,因此在故障復原期間,不會因為複寫延遲或容錯移轉至非同步次要資料庫而導致資料遺失的風險。

單一區域叢集提供多可用區域備援端點,可自動啟用並行存取,並跨三個AZs提供強大的資料一致性。這表示這三個 AZs 中的任何一個上的使用者儲存複本都會將相同的結果傳回給一或多個讀取器,並且永遠可用於接收寫入。Aurora DSQL 多區域叢集的所有區域都可以使用這種強大的一致性和多可用區域彈性。這表示多區域叢集提供兩個高度一致的區域端點,因此用戶端可以無差別地讀取或寫入至遞交時沒有複寫延遲的任一區域。

Aurora DSQL 為單一區域叢集提供 99.99% 的可用性,為多區域叢集提供 99.999% 的可用性。

故障注入測試

Amazon Aurora DSQL 與 AWS Fault Injection Service (AWS FIS) 整合,這是一種全受管服務,用於執行受控故障注入實驗,以改善應用程式的彈性。使用 AWS FIS,您可以:

  • 建立可定義特定失敗案例的實驗範本

  • 注入失敗 (提升叢集連線錯誤率),以驗證應用程式錯誤處理和復原機制

  • 測試多區域應用程式行為,以驗證應用程式流量在 AWS 區域 發生高連線錯誤率 AWS 區域 之間的轉移

例如,在橫跨美國東部 (維吉尼亞北部) 和美國東部 (俄亥俄) 的多區域叢集中,您可以在美國東部 (俄亥俄) 執行實驗來測試故障,同時美國東部 (維吉尼亞北部) 繼續正常操作。此受控測試可協助您在潛在問題影響生產工作負載之前識別和解決這些問題。

如需 AWS FIS 支援動作的完整清單,請參閱 使用者指南中的動作目標AWS FIS

如需 中可用 Amazon Aurora DSQL 動作的相關資訊 AWS FIS,請參閱AWS FIS 《 使用者指南》中的 Aurora DSQL 動作參考

若要開始執行故障注入實驗,請參閱AWS FIS 《 使用者指南》中的規劃實驗 AWS FIS