In-Memory-Beschleunigung mit DynamoDB Accelerator (DAX)

Anwendungen, die eine schnellstmögliche Reaktionszeit für Lesevorgänge benötigen. Einige Beispiele sind Real Time Bidding, Social Gaming und Trading-Anwendungen. DAX liefert schnelle In-Memory-Leseleistung für diese Anwendungsfälle.

Anwendungen, die eine geringe Anzahl von Elementen häufiger lesen als andere. Stellen Sie sich zum Beispiel ein E-Commerce-System vor, das einen eintägigen Verkauf eines beliebten Produkts anbietet. Während des Verkaufs würde die Nachfrage für dieses Produkt (und seiner Daten in DynamoDB) im Vergleich zu allen anderen Produkten drastisch steigen Um die Auswirkungen eines aktiven Schlüssels und einer nicht-einheitlichen Datenverteilung zu vermeiden, könnten Sie die Leseaktivität in einen DAX-Cache verlagern bis der eintägige Verkauf vorbei ist.

Anwendungen, die leseintensiv, aber auch kostensensibel sind. Mit DynamoDB stellen Sie die Anzahl der Lesevorgänge pro Sekunde bereit, die Ihre Anwendung benötigt. Wenn die Leseaktivität steigt, können Sie den bereitgestellten Lesedurchsatz Ihrer Tabelle erhöhen (gegen Aufpreis). Sie können auch die Aktivitäten Ihrer Anwendung in einen DAX-Cluster verlagern und die Menge an Lesekapazitätseinheiten, die Sie sonst erwerben müssten, verringern.

Anwendungen, die wiederholte Lesevorgänge für große Datensätze benötigen. Solch eine Anwendung könnte möglicherweise Datenbankressourcen von anderen Anwendungen umleiten. Beispielsweise könnte eine lang andauernde Analyse von regionalen Wetterdaten zeitweise die gesamte Lesekapazität in einer DynamoDB-Tabelle verbrauchen. Dies hätte negative Auswirkungen auf andere Anwendungen, die auf dieselben Daten zugreifen müssen. Mit DAX könnte die Wetteranalyse stattdessen gegen zwischengespeicherte Daten durchgeführt werden.

Anwendungen, die Strongly Consistent-Lesevorgänge erfordern (oder keine Eventually Consistent-Lesevorgänge akzeptieren können).

Anwendungen, die keine Reaktionszeiten im Mikrosekundenbereich für Lesevorgänge benötigen oder die keine wiederholte Leseaktivitäten von zugrunde liegenden Tabellen auslagern müssen.

Anwendungen, die schreibintensiv sind. Ein hohes Schreibvolumen führt zu einer erhöhten Replikation zwischen DAX-Knoten in einem Cluster. Dies führt zu einem erhöhten Ressourcenverbrauch und dem Risiko von Verfügbarkeitsproblemen.

Anwendungen ohne viele wiederholte Lesevorgänge. DAX schneidet am besten ab, wenn die Cache-Trefferraten 90% überschreiten. Niedrigere Cache-Trefferraten erhöhen die Anzahl der Cache-Fehlschläge, wodurch mehr Ressourcen im gesamten DAX-Cluster verbraucht werden.

Eine Liste der AWS Regionen, in denen DAX verfügbar ist, finden Sie unter Amazon DynamoDB DynamoDB-Preise.

DAX unterstützt Anwendungen, die in Go, Java, Node.js, Python und .NET geschrieben wurden, und verwendet AWS dafür bereitgestellte Clients für diese Programmiersprachen.

DAX ist nur für die EC2 -VPC-Plattform verfügbar.

Die DAX-Cluster-Service-Rolle-Richtlinie muss die Aktion dynamodb:DescribeTable zulassen, damit Metadaten über die DynamoDB-Tabelle beibehalten werden.

DAX-Cluster halten Metadaten zu den Attributnamen der von ihnen gespeicherten Elemente bei. Diese Metadaten werden unbegrenzt gespeichert (und zwar sogar, nachdem das Element abgelaufen ist oder aus dem Cache entfernt wurde). Anwendungen, die eine unbegrenzte Anzahl von Attributnamen verwenden, können im Laufe der Zeit zu einer Erschöpfung des Speichers im DAX-Cluster führen. Diese Einschränkung gilt nur für Attributnamen auf oberster Ebene und nicht für verschachtelte Attributnamen. Beispiele für problematische Attributnamen der obersten Ebene sind Zeitstempel und UUIDs Sitzung. IDs

Diese Einschränkung gilt nur für Attributnamen und nicht für deren Werte. Elemente wie die Folgenden stellen kein Problem dar.

{
    "Id": 123,
    "Title": "Bicycle 123",
    "CreationDate": "2017-10-24T01:02:03+00:00"
}

Bei Elementen wie den folgenden ist dies jedoch der Fall, wenn sie in entsprechender Anzahl vorhanden sind und jedes von ihnen über einen anderen Zeitstempel verfügt:

{
    "Id": 123,
    "Title": "Bicycle 123",
    "2017-10-24T01:02:03+00:00": "created"
}