Fai scadere i dati con Time to Live (TTL) per Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra) - Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra)

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Fai scadere i dati con Time to Live (TTL) per Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra)

Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra) Time to Live (TTL) ti aiuta a semplificare la logica delle applicazioni e ottimizzare il prezzo dello storage facendo scadere automaticamente i dati dalle tabelle. I dati che non ti servono più vengono eliminati automaticamente dalla tabella in base al valore Time to Live che hai impostato.

Ciò semplifica la conformità alle politiche di conservazione dei dati basate su requisiti aziendali, di settore o normativi che definiscono per quanto tempo devono essere conservati i dati o specificano quando i dati devono essere eliminati.

Ad esempio, puoi utilizzare il TTL in un' AdTech applicazione per pianificare quando i dati di annunci specifici scadono e non sono più visibili ai clienti. Puoi anche utilizzare TTL per ritirare automaticamente i dati più vecchi e risparmiare sui costi di archiviazione.

È possibile impostare un valore TTL predefinito per l'intera tabella e sovrascrivere tale valore per singole righe e colonne. Le operazioni TTL non influiscono sulle prestazioni dell'applicazione. Inoltre, il numero di righe e colonne contrassegnate per scadere con TTL non influisce sulla disponibilità della tabella.

Amazon Keyspaces filtra automaticamente i dati scaduti in modo che i dati scaduti non vengano restituiti nei risultati delle query o non siano disponibili per l'uso nelle istruzioni DML (Data Manipulation Language). Amazon Keyspaces in genere elimina i dati scaduti dallo storage entro 10 giorni dalla data di scadenza.

In rari casi, Amazon Keyspaces potrebbe non essere in grado di eliminare i dati entro 10 giorni se c'è un'attività sostenuta sulla partizione di storage sottostante per proteggere la disponibilità. In questi casi, Amazon Keyspaces continua a tentare di eliminare i dati scaduti una volta che il traffico sulla partizione diminuisce.

Una volta eliminati definitivamente i dati dallo storage, smetti di incorrere in costi di archiviazione.

È possibile impostare, modificare o disabilitare le impostazioni TTL predefinite per tabelle nuove ed esistenti utilizzando la console, Cassandra Query Language (CQL) o. AWS CLI

Nelle tabelle con TTL predefinito configurato, è possibile utilizzare le istruzioni CQL per sovrascrivere le impostazioni TTL predefinite della tabella e applicare valori TTL personalizzati a righe e colonne. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzate l'INSERTistruzione per impostare valori Time to Live (TTL) personalizzati per le nuove righe e Utilizzate l'UPDATEistruzione per modificare le impostazioni Time to Live (TTL) personalizzate per righe e colonne.

I prezzi TTL si basano sulla dimensione delle righe che vengono eliminate o aggiornate utilizzando Time to Live. Le operazioni TTL vengono misurate in unità di. TTL deletes Viene utilizzata un'eliminazione TTL per KB di dati per riga eliminata o aggiornata.

Ad esempio, per aggiornare una riga che memorizza 2,5 KB di dati ed eliminare contemporaneamente una o più colonne all'interno della riga sono necessarie tre eliminazioni TTL. In alternativa, per eliminare un'intera riga che contiene 3,5 KB di dati sono necessarie quattro eliminazioni TTL.

Viene utilizzata un'eliminazione TTL per KB di dati eliminati per riga. Per ulteriori informazioni sui prezzi, consulta i prezzi di Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra).

Amazon Keyspaces Time to Live e integrazione con i servizi AWS

La seguente metrica TTL è disponibile in Amazon CloudWatch per consentire il monitoraggio continuo.

  • TTLDeletes— Le unità utilizzate per eliminare o aggiornare i dati di seguito utilizzando Time to Live (TTL).

Per ulteriori informazioni su come monitorare le CloudWatch metriche, consulta. Monitoraggio di Amazon Keyspaces con Amazon CloudWatch

Quando lo usi AWS CloudFormation, puoi attivare il TTL durante la creazione di una tabella Amazon Keyspaces. Per ulteriori informazioni, consulta la Guida per l'utente AWS CloudFormation.