SUS04-BP02 Verwenden von Technologien, die Datenzugriff und Speichermuster unterstützen
Nutzen Sie Speichertechnologien, die den Zugriff auf Ihre Daten und ihre Speicherung jeweils optimal unterstützen, um die Zahl der bereitgestellten Ressourcen zu minimieren und gleichzeitig den Workload zu unterstützen.
Typische Anti-Muster:
-
Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsmuster gelten.
-
Sie verwenden nur eine Speicherebene, vorausgesetzt, dass alle Workloads in diese Ebene passen.
-
Sie gehen davon aus, dass Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit konsistent bleiben.
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Die Auswahl und Optimierung Ihrer Speichertechnologien auf der Grundlage von Datenzugriffs- und Speichermustern hilft Ihnen, die erforderlichen Cloud-Ressourcen zu reduzieren, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und die Gesamteffizienz des Cloud-Workloads zu verbessern.
Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser Best Practice: Niedrig
Implementierungsleitfaden
Wählen Sie für maximale Leistungseffizienz die für Ihre Zugriffsmuster geeignete Speicherlösung, oder passen Sie Ihre Zugriffsmuster an die Speicherlösung an.
-
Bewerten Sie Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster, um die wichtigsten Merkmale Ihres Speicherbedarfs zu erfassen. Zu den berücksichtigenden Schlüsselmerkmalen gehören:
-
Datentyp: strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert
-
Datenwachstum: begrenzt, unbegrenzt
-
Stabilität von Daten: anhaltend, flüchtig, vorübergehend
-
Zugriffsmuster: Lese- oder Schreibvorgänge, Frequenz, Spitzen oder Konsistenz
-
-
Migrieren Sie Daten auf die geeignete Speichertechnologie, die Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster unterstützt. Hier sind einige Beispiele für AWS-Speichertechnologien und ihre Schlüsselmerkmale:
Typ Technologie Schlüsselmerkmale Objektspeicher
Ein Objektspeicherservice mit unbegrenzter Skalierbarkeit, hoher Verfügbarkeit und mehreren Zugriffsoptionen. Für die Übertragung von Objekten in und aus Amazon S3 und den Zugriff auf diese Objekte können Sie einen Service wie z. B. Transfer Acceleration
oder Zugriffspunkte nutzen, um Ihren Standort, Ihre Sicherheitsanforderungen und Zugriffsmuster zu unterstützen. Archivieren von Speichern
Speicherklasse von Amazon S3 für die Datenarchivierung.
Gemeinsames Dateisystem
Mountfähiges Dateisystem, auf das verschiedene Arten von Datenverarbeitungslösungen zugreifen können. Amazon EFS erweitert und verringert den Speicher automatisch und ist leistungsoptimiert, um durchgängig niedrige Latenzen zu bieten.
Gemeinsames Dateisystem
Basiert auf den neuesten AWS-Datenverarbeitungslösungen und unterstützt vier gängige Dateisysteme: NetApp ONTAP, OpenZFS, Windows File Server und Lustre. Die Latenz, der Durchsatz und die IOPS von Amazon FSx variieren
je nach Dateisystem und sollten bei der Auswahl des richtigen Dateisystems für Ihre Workload-Anforderungen berücksichtigt werden. Blockspeicher
Skalierbarer, hochleistungsfähiger Blockspeicherservice für Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Amazon EBS umfasst SSD-gestützten Speicher für transaktions- und IOPS-intensive Workloads und HDD-gestützten Speicher für durchsatzintensive Workloads.
Relationale Datenbank
Sie unterstützt AKID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) und gewährleistet die referentielle Integrität sowie eine starke Datenkonsistenz. Bei zahlreichen herkömmlichen Anwendungen, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) und E-Commerce-Systemen werden relationale Datenbanken zum Speichern der Daten verwendet.
Schlüssel-Werte-Datenbank
Für gängige Zugriffsmuster optimiert, üblicherweise zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen. Web-Apps mit hohem Datenverkehr, E-Commerce-Systeme und Gaming-Anwendungen sind typische Anwendungsfälle für Schlüssel-Werte-Datenbanken.
-
Bei Speichersystemen, die eine feste Größe haben, wie z. B. Amazon EBS oder Amazon FSx, überwachen Sie den verfügbaren Speicherplatz und automatisieren die Speicherzuweisung bei Erreichen eines Schwellenwertes. Sie können mithilfe von Amazon CloudWatch verschiedene Metriken für Amazon EBS und Amazon FSx.
-
Amazon S3-Speicherklassen können auf Objektebene konfiguriert werden und ein einzelner Bucket kann Objekte enthalten, die in allen Speicherklassen gespeichert sind.
-
Sie können auch Amazon S3-Lebenszyklusrichtlinien verwenden, um Objekte automatisch zwischen Speicherklassen zu wechseln oder Daten zu entfernen, ohne dass die Anwendung geändert werden muss. Im Allgemeinen müssen Sie bei diesen Speichermechanismen einen Kompromiss zwischen Ressourceneffizienz, Zugriffslatenz und Zuverlässigkeit eingehen.
Ressourcen
Zugehörige Dokumente:
Zugehörige Videos:
Zugehörige Beispiele:
