# PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati
Comprendi le caratteristiche dei dati (come la condivisione, le dimensioni, la dimensione della cache, gli schemi di accesso, la latenza, il throughput e la persistenza dei dati) per selezionare i data store (archiviazione o database) dedicati per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Continui a utilizzare un datastore per via dell’esperienza e delle competenze interne relative a quel particolare tipo di soluzione di database.
+ Ritieni che tutti i carichi di lavoro abbiano requisiti di accesso e archiviazione di dati simili.
+ Non hai implementato un catalogo di dati per eseguire l’inventario dei tuoi asset.
**Vantaggi dell’adozione di questa best practice:** la comprensione delle caratteristiche e dei requisiti dei dati ti consente di determinare la tecnologia di archiviazione più efficiente e performante appropriata per le tue esigenze del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato
## Guida all’implementazione
Quando selezioni e implementi l’archiviazione di dati, assicurati che le caratteristiche di query, dimensionamento e archiviazione supportino i requisiti dei dati del carico di lavoro. AWS fornisce numerose tecnologie di database e archiviazione di dati, tra cui archiviazione a blocchi, archiviazione di oggetti, archiviazione di streaming, file system, database di libro mastro, relazionali, chiave-valore, di documenti, in memoria, a grafo, di serie temporali. Ogni soluzione di gestione dei dati offre soluzioni e configurazioni adatte a gestire i tuoi casi d’uso e modelli di dati. Comprendendo le caratteristiche e i requisiti dei dati, puoi abbandonare la tecnologia di archiviazione monolitica e gli approcci restrittivi e validi per tutti, per concentrarti sulla gestione dei dati in modo appropriato.
### Passaggi dell’implementazione
+ Esegui un inventario dei vari tipi di dati esistenti nel tuo carico di lavoro.
+ Comprendi e documenta le caratteristiche e i requisiti dei dati, tra cui:
+ Tipo di dati (non strutturati, semi-strutturati, relazionali)
+ Volume e crescita dei dati
+ Durabilità dei dati: persistenti, effimeri, transitori
+ Requisiti ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità)
+ Schemi di accesso ai dati (con uso intensivo di lettura o scrittura)
+ Latenza
+ Throughput
+ IOPS (operazioni di input/output al secondo)
+ Periodo di conservazione dei dati
+ Scopri i diversi archivi di dati (servizi di [archiviazione](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/storage-services.html) e [database](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/database.html)) disponibili per il carico di lavoro in AWS che possono soddisfare le caratteristiche dei tuoi dati (come illustrato in [PERF01-BP01 Informazioni e identificazione dei servizi e delle funzionalità cloud disponibili](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Alcuni esempi di tecnologie di archiviazione AWS e delle loro caratteristiche chiave sono:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Per una piattaforma dati, sfrutta l’[architettura dei dati moderna](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) di AWS per integrare data lake, data warehouse e archivi dati appositamente progettati.
+ Le domande chiave da porsi quando si sceglie un data store per il carico di lavoro sono le seguenti:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale datastore può soddisfare al meglio i requisiti del tuo carico di lavoro.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Tipi di volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Archiviazione Amazon EC2](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)
+ [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: documentazione di Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: considerazioni su velocità e prestazioni delle richieste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Archiviazione nel cloud in AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Amazon EBS I/O Characteristics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Database su cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice di Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Prestazioni di Amazon RedShift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon DynamoDB best practices](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)
+ [ Best practice per l’implementazione di Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Video correlati:**
+ [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)
+ [ Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Esempi correlati:**
+ [AWS Purpose Built Databases Workshop](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 Examples](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Migrazioni dei database](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [MS SQL Server - AWS Database Migration Service (AWS DMS) Replication Demo](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server)
+ [Database Modernization Hands On Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Esempi di Amazon Neptune](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)