省钱、省时、高效,Amazon Aurora Serverless全面解析

省钱、省时、高效,Amazon Aurora Serverless全面解析

作者:佚名 2019-10-16 10:07:14

云计算 Amazon Aurora Serverless 是一种针对 Amazon Aurora(MySQL 兼容版和 PostgreSQL 兼容版)的按需自动扩展配置,其中,数据库将根据您的应用程序需求来自动启动、关闭以及扩展或缩减。它让您可以在云中运行数据库,而无需管理任何数据库实例。

Amazon Aurora Serverless 是一种针对 Amazon Aurora(MySQL 兼容版和 PostgreSQL 兼容版)的按需自动扩展配置,其中,数据库将根据您的应用程序需求来自动启动、关闭以及扩展或缩减。它让您可以在云中运行数据库,而无需管理任何数据库实例。它是一种简单且更具成本效益的选择,适用于不频发的、间歇性的或不可预测的工作负载。

手动管理数据库容量需要占用宝贵的时间,也可能导致数据库资源的使用效率低下。借助 Aurora Serverless,您只需创建数据库终端节点,有选择地指定所需的数据库容量范围,然后连接您的应用程序。您需要在数据库处于活动状态期间按照每秒使用的数据库容量进行付费,并且只需在 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 管理控制台中单击几下即可在标准配置和无服务器配置之间进行迁移。

 

Aurora Serverless的架构概览

您可指定 Aurora 容量单位 (ACU),而不是配置和管理数据库服务器。每个 ACU 是处理和内存容量的组合。数据库存储从 10 GiB 自动扩展到 64 TiB,标准 Aurora 数据库集群中的存储也是如此。可以指定最小和最大 ACU。最小 Aurora 容量单位 是数据库集群可缩减到的最低 ACU。最大 Aurora 容量单位 是数据库集群可扩展到的最高 ACU。根据您的设置,Aurora Serverless 自动创建 CPU 使用率、连接和可用内存阈值的扩展规则。

Aurora Serverless 管理 AWS 区域中的热资源池以尽可能地减少扩展时间。在 Aurora Serverless 将新资源添加到 Aurora 数据库集群时,它使用代理队列将活动客户端连接切换到新资源。在任何给定时间,您都只需为您的 Aurora 数据库集群中正在主动使用的 ACU 付费。

Amazon Aurora Serverless的优势

  • 简单:消除了管理数据库实例和容量的复杂性。数据库将自动启动、关闭和扩展以满足您的应用程序需求。
  • 可扩展:可按需无缝扩展计算和内存容量,同时不会中断客户端连接。
  • 经济高效:您只需按秒为使用的数据库资源付费。除非数据库实例实际运行,否则您不用付费
  • 高度可用:基于具有容错能力和自我修复能力的分布式 Aurora 存储进行构建,并实施 6 路复制以防止数据丢失。

Amazon Aurora Serverless的使用案例

  • 不常用的应用程序

有些应用程序每天或每周只使用几次,且每次只使用几分钟,例如低容量的博客网站,因此您需要一个具有成本效益的数据库,且您只需在它活动时付费。借助 Aurora Serverless,您只需为所使用的数据库资源付费。

  • 新应用程序

如果您需要部署新应用程序,但不确定需要的实例大小,那么借助 Aurora Serverless,您只需创建终端节点,然后数据库将自动扩展以满足应用程序的容量要求。

  • 可变工作负载

如果您正在运行不常用的应用程序,每天或每年会出现数次峰期,每次持续 30 分钟到几个小时,例如当运行人力资源、预算或业务汇报应用程序时。现在,您无需再预置峰值容量,从而避免了为不经常使用的资源付费;也无需再平均分配容量,从而避免了可能导致的性能问题和糟糕的用户体验。

  • 不可预测的工作负载

如果您正在运行的工作负载需要全天候使用数据库,并且具有难以预测的活动高峰,例如下雨时可能会出现活动激增的流量站点。那么借助 Aurora Serverless 您的数据库将自动扩展容量以满足应用程序的峰期负载需求,并在活动激增结束后缩减容量。

  • 开发和测试数据库

如果您的软件开发和 QA 团队在工作时间需要使用数据库(但在夜间或周末不需要),那么借助 Aurora Serverless,您的数据库将在不使用时自动关闭,并在第二天开始工作时更快地启动。

  • 多租户应用程序

如果您有一个基于 Web 的应用程序,其中包含每个客户的数据库,那么您无需再为队列中的每个应用程序单独管理数据库容量。Aurora 会为您管理单个数据库容量,从而节省您的宝贵时间。

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