翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
r6gd ファミリーのノードタイプを使用するクラスターは、メモリとローカル SSD (ソリッドステートドライブ) ストレージの間でデータを階層化します。データ階層化は、データをメモリに保存することに加えて、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 (SSDs) を利用することで、Valkey および Redis OSSワークロードに新しい価格パフォーマンス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、 のデータにアクセスするときにレイテンシーの増加を許容できるアプリケーションに最適ですSSD。
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 は最も長い時間使用されていない (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 に自動的に移動しますSSD。のデータがその後アクセスされると、MemoryDB SSDはリクエストを処理する前に自動的かつ非同期的にメモリに戻します。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、 はメモリとディスクの値の配置LRUを管理します。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すると、メモリ内のデータへの読み取りリクエストSSDと比較して、 に保存されているデータへの読み取りリクエストには、通常、さらに 450 マイクロ秒のレイテンシーが発生することが予想されます。
データ階層化ノードの最大サイズ (db.r6gd.8xlarge) では、1 つの 500 ノードクラスターTBsに最大 500 個の を保存できます (1 つのリードレプリカを使用する場合は 250 TB)。データ階層化の場合、MemoryDB はノードごとに (DRAM) メモリの 19% をデータ以外の使用のために予約します。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 コマンドと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。
