# PERF03-BP01 Verwenden eines speziell entwickelten Datenspeichers, der die Datenzugriffs- und Speicheranforderungen am besten unterstützt
Machen Sie sich mit Datenmerkmalen (wie Freigabe, Größe, Cache-Größe, Zugriffsmuster, Latenz, Durchsatz und Persistenz von Daten) vertraut, um die richtigen, speziell entwickelten Datenspeicher (Speicher oder Datenbank) für die Workload auszuwählen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie halten an einem Datenspeicher fest, da es interne Erfahrungen und Wissen über eine bestimmte Datenbanklösung gibt.
+ Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsanforderungen gelten.
+ Sie haben keinen Datenkatalog zur Inventarisierung Ihrer Datenbestände eingeführt.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Wenn Sie die Datenmerkmale und -anforderungen verstehen, können Sie die effizienteste und leistungsfähigste Speichertechnologie ermitteln, die für Ihre Workload-Anforderungen geeignet ist.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Hoch
## Implementierungsleitfaden
Stellen Sie bei der Auswahl und Implementierung von Datenspeicher sicher, dass die Abfrage-, Skalierungs- und Speichermerkmale die Workload-Datenanforderungen unterstützen. AWS bietet zahlreiche Datenspeicher- und Datenbanktechnologien, darunter Blockspeicher, Objektspeicher, Streaming-Speicher, Dateisystem-, relationale, Schlüsselwert-, Dokument-, In-Memory-, Graph-, Zeitreihen- und Ledger-Datenbanken. Jede Datenverwaltungslösung hat verfügbare Optionen und Konfigurationen, um Ihre Anwendungsfälle und Datenmodelle zu unterstützen. Wenn Sie die Merkmale und Anforderungen der Daten verstehen, können Sie sich von monolithischer Speichertechnologie und restriktiven Einheitsansätzen lösen und sich auf eine angemessene Datenverwaltung konzentrieren.
### Implementierungsschritte
+ Führen Sie eine Bestandsaufnahme der verschiedenen Datentypen durch, die in Ihrer Workload vorhanden sind.
+ Verstehen und dokumentieren Sie Datenmerkmale und -anforderungen, einschließlich:
+ Datentyp (strukturiert, semistrukturiert, relational)
+ Datenvolumen und -wachstum
+ Lebensdauer von Daten: anhaltend, flüchtig, vorübergehend
+ Anforderungen an AKID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit)
+ Datenzugriffsmuster (leseintensiv oder schreibintensiv)
+ Latenz
+ Durchsatz
+ IOPS (Eingabe-/Ausgabevorgänge pro Sekunde)
+ Aufbewahrungszeitraum
+ Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Datenspeicher ([Speicher-](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/storage-services.html) und [Datenbank](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/database.html)-Services), die für Ihre Workload in AWS verfügbar sind und Ihre Datenmerkmale erfüllen können (wie beschrieben unter [PERF01-BP01 Informieren über verfügbare Cloud-Services und -Features](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Einige Beispiele für AWS-Speichertechnologien und ihre Schlüsselmerkmale sind:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Wenn Sie eine Datenplattform aufbauen, nutzen Sie eine [moderne Datenarchitektur](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) in AWS, um Ihren Data Lake, Ihr Data Warehouse und Ihre speziell entwickelten Datenspeicher zu integrieren.
+ Die wichtigsten Fragen, die Sie bei der Auswahl eines Datenspeichers für Ihre Workload berücksichtigen müssen, lauten wie folgt:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Führen Sie Experimente und Benchmarking in einer Nicht-Produktionsumgebung durch, um herauszufinden, welcher Datenspeicher Ihre Workload-Anforderungen erfüllen kann.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Typen von Amazon-EBS-Volumes](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Amazon-EC2-Speicher](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: Amazon EFS-Performance](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Leistung von Amazon FSx für Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Leistung von Amazon FSx für Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Glacier-Dokumentation](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: Überlegungen zu Anfragerate und Leistung](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Cloud-Speicher mit AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Amazon EBS I/O Characteristics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Cloud-Datenbanken mit AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Datenbank-Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Bewährte Methoden mit Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Leistung von Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Die zehn besten Leistungstipps für Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Bewährte Methoden für Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Bewährte Methoden für Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Choose between Amazon EC2 and Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/comparison.html)
+ [ Bewährte Methoden für die Implementierung von Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [AWS re:Invent 2023: Improve Amazon Elastic Block Store efficiency and be more cost-efficient](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw)
+ [AWS re:Invent 2023: Optimizing storage price and performance with Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [AWS re:Invent 2023: Building and optimizing a data lake on Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8)
+ [AWS re:Invent 2022: Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)
+ [AWS re:Invent 2022: Building data mesh architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U)
+ [AWS re:Invent 2023: Deep dive into Amazon Aurora and its innovations](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI)
+ [AWS re:Invent 2023: Advanced data modeling with Amazon DynamoDB](https://www.youtube.com/watch?v=PVUofrFiS_A)
+ [AWS re:Invent 2022: Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [ Ausführliche Beschreibung von Amazon DynamoDB: Erweiterte Entwurfsmuster ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [AWS Workshop „Speziell entwickelte Datenbanken](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US)
+ [Databases for Developers](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US)
+ [AWS Modern Data Architecture Immersion Day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US)
+ [Build a Data Mesh on AWS](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US)
+ [Amazon-S3-Beispiele](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimierung von Datenmustern mithilfe von Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Datenbankmigrationen](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [MS SQL Server – AWS Database Migration Service (AWS DMS)-Replikationsdemo](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server)
+ [Praktischer Workshop zur Datenbankmodernisierung](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Beispiele zu Amazon Neptune](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)