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r6gd ファミリーのノードタイプを使用するクラスターでは、データがメモリとローカル SSD (ソリッドステートドライブ) ストレージの間で階層化されます。データ階層化は、データをメモリに保存するだけでなく、各クラスターノードで低コストのソリッドステートドライブ (SSD) を利用して、Valkey および Redis OSS ワークロードに新しいコストパフォーマンスの高いオプションを提供します。他のノードタイプと同様に、r6gd ノードに書き込まれたデータは、マルチ AZ トランザクションログに永続的に保存されます。データ階層化は、データセット全体の最大 20% に定期的にアクセスするワークロードや、SSD 上のデータにアクセスする際に増加するレイテンシーを許容できるアプリケーションに最適です。
データ階層化を行うクラスターでは、MemoryDB は保存するすべての項目の最終アクセス時間をモニタリングします。使用可能なメモリ (DRAM) が完全に消費されると、MemoryDB は Least Recently Used (LRU) アルゴリズムを使用して、アクセス頻度の低い項目をメモリから SSD に自動的に移動します。その後、SSD 上のデータにアクセスすると、MemoryDB はリクエストを処理する前に自動的かつ非同期的にデータをメモリに戻します。データのサブセットにのみ定期的にアクセスするワークロードがある場合、データ階層化は容量を優れたコスト効率でスケールするための最適な方法となります。
データ階層化を使用する場合、キー自体は常にメモリに残り、LRU によってメモリとディスクの値の配置が制御されます。一般に、データ階層化を使用する際は、キーサイズを値のサイズよりも小さくすることをお勧めします。
データ階層化は、アプリケーションワークロードへのパフォーマンスの影響を最小限に抑えるように設計されています。例えば、500 バイトの文字列値を想定した場合に、メモリ内のデータに対する読み取りリクエストと比較すると、SSD に保存されたデータに対する読み取りリクエストには、通常、平均で 450 マイクロ秒のレイテンシーが生じることが予想されます。
最も大きいデータ階層化ノードサイズ (db.r6gd.8xlarge) では、単一の 500 ノードクラスターに最大 500 TB まで保存できます (1 つのリードレプリカを使用する場合は 250 TB)。データ階層化では、MemoryDB はノードあたり (DRAM) メモリの 19% をデータ以外の用途用に確保しています。データ階層化は、MemoryDB でサポートされているすべての Valkey および Redis OSS コマンドおよびデータ構造と互換性があります。この機能を使用するためのクライアント側の変更は必要ありません。
