Hier sind Sie ja.
Und willkommen zurück.
Jetzt, im heutigen Urteil, werden wir über die Amazonas Aurora diskutieren.
Aurora ist nun ein großartiges Datenpaket, das im Rahmen des relationalen Datenbankdienstes in
Adaba angeboten wurde.
Drängt er Aurora?
Ziemlich viel.
Und das gilt ganz konkret im Hinblick auf die Zertifizierung.
Wenn Sie also wie Cloud-Praktiker über Zertifizierung diskutieren, haben Sie Lösungen, Architekt,
Associate Solutions, Architekt, die Datenbankspezialität von Dave OB und andere, die alle gängigen Themen autorisieren,
die Sie in allen sehen werden.
Wenn wir dieses Thema also richtig lernen, wird es Ihnen nicht nur in den Alward-Szenarien, sondern auch bei
Ihrer Zertifizierungsreise wirklich helfen.
Beginnen wir also unsere Reise in Aurora.
Wenn Sie nun über die Datenbankangebote sprechen, werden diese im Allgemeinen in zwei Haupttypen unterteilt.
Eine davon ist die Open-Source-Datenbank.
Und zweitens sind die Provisions- oder Unternehmensdatenbanken.
Wenn Sie nun beide, Kommissionsdatenbank, Deskovic, vergleichen, können bestimmte Aspekte in Bezug
auf Leistung, Sicherheit und andere Aspekte sein, die in den Open-Source-Datenbankangeboten nicht zu finden sind.
Hier setzt also die Bestellung an.
Jetzt ist Amazon, Aurora, eine relationale Datenbank, die mit Mai- und Postgres-Fortsetzungen kompatibel ist,
Big for the Globe, die die Leistung und Verfügbarkeit einer Tradition in der Pressedatenbank mit der
Einfachheit und Kosteneffizienz der Open-Source-Datenbanken kombiniert.
So kann dies mit diesem Diagramm besser verstanden werden oder Sie sind dabei.
Sie haben ein Amazon Aurora-Ereignis.
Aurora hat versucht, eine Leistung, Verfügbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Unternehmensdatenbank zu gewährleisten,
die Einfachheit und Kosteneffizienz der Open-Source-Datenbank zu überprüfen, damit sie das Beste aus beidem bietet und
Ihnen das Datenbankangebot in acht Filmen bietet.
Also Amazon, Aurora ist diesmal bis zu fünfmal schneller als meine geheime Datenbank und dreimal
schneller als die PostgreSQL-Datenbank.
Nun, es ist nicht wie out of the box.
Es ist fünfmal schneller und dreimal schneller als Postgres.
Aber es gibt bestimmte Workloads, bei denen Aurora viel schneller ist als das traditionelle myse-Equivalent
sowie das Postgres-Equivalent.
Nun, da wir gerade über Aurora sprechen, bietet es Sicherheit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit eines
kommerziellen Datenbankangebots zu einem Zehntel der Kosten.
Und das brauchen viele Kunden wirklich.
Lassen Sie mich Ihnen nun kurz eine interessante Funktion von Aurora zeigen.
Tatsächlich gibt es viele davon.
Aber fangen wir jetzt mit einem an.
Generell in Ideen.
Immer wenn Sie versuchen, eine Datenbank zu erstellen, erstellen wir mit den Mäusen einen gleichen Motorausfall.
Wenn Sie also nach unten gehen, sehen Sie, dass Sie eine Speicheroption haben, und Sie können fortfahren und die Menge an
Speicher angeben, die Sie tragen müssen.
Dies ist also ein Beispiel für Mäuse gleich.
Wenn Sie jedoch die Aurora auswählen, oder Sie sind.
Und wenn Sie ganz nach unten gehen, sehen Sie, dass es überhaupt keine Einstellung für den Speicher gibt.
Was also in Aurora passiert, ist, dass Sie dies nicht auswählen, sondern bei Bedarf platzieren.
Der Speicher davon wächst automatisch, ohne die geordnete Leistung der Datenbank zu beeinträchtigen.
Dies ist also eine der wirklich großartigen Funktionen, die Aurora bietet.
Bevor wir nun mehr im Detail über die Aurora-Architektur diskutieren, lassen Sie uns schnell
eine Überarbeitung vornehmen, oder eine Standardidee könnte eine einfache und nachbildungsbasierte Architektur sein.
Dieses Diagramm wird Ihnen also helfen, es schneller zu verstehen.
Sie haben also drei Verfügbarkeitszonen oder Sie fügen in der Verfügbarkeitszone hinzu.
Erstens läuft eine primäre Ideeninstanz.
Und diese Ideeninstanz ist nicht nur mächtig einfach, sondern hat auch die dazugehörige 3D-Nachbildung.
Also diskutieren wir über meine Ideen.
Dies funktioniert basierend auf der synchronen Replikation.
Und wenn Sie über Ideen diskutieren, die Sie replizieren, basiert dies auf der asynchronen Replikation.
Und alle innerhalb der UN-Frist nutzen sie den EPA-Speicher.
Wenn Sie also sehen oder Ideen haben, um Ideen mit meinem Cequent und I'm Dead Langley
zu prüfen, verwendet es die EPA als Speichervolumen.
Schauen wir uns jetzt also schnell in die zu tiefe Orderer-Architektur auf hoher Ebene um.
Sie alle wissen, wenn Sie sich die Architektur ansehen, gibt es zwei Hauptkomponenten, die beteiligt sind.
Die erste ist diese DWC-Instanz.
Dies ist also im Grunde die laufende Aurora-Instanz.
Und die zweite Hauptkomponente ist der Speicher für dieses Volumen.
Dieser Speichercluster von Audu erstreckt sich also über mehrere Verfügbarkeitszonen.
Und die Daten werden zwischen allen repliziert.
Da die Aurora-Instanz und der Speicher geleert sind, sind nun Independent v. Kinsky, der Speicher, den wir kennen, ist viel
einfacher zu essen im Vergleich zu Distribution, traditionelle ideenbasierte Architektur wie mein
Cequent, der im Wesentlichen die PBS-Volumes nutzt.
Schauen wir uns also kurz die Architektur dieser Speichercluster-Wallaby an.
Sie haben also ein Speichercluster-Volume, bei dem es sich im Grunde genommen um ein virtuelles Story-Volume handelt, das
sich über mehrere Verfügbarkeitszonen erstreckt.
In diesen Daten gibt es also drei Verfügbarkeitszonen und die Eat-Daten werden auf sechs Arten über die Verfügbarkeitszonen
hinweg repliziert.
Also wenn man das ganze Jahr sieht.
Sie haben also eine Daten.
Diese Daten sind in easy one, easy two sowie easy drei verfügbar.
Wenn Sie in diesen grünen Kreis hineinschauen, ist der grüne Kreis auch in allen drei
Verfügbarkeitszonen verfügbar.
Für den Fall, dass eine der Verfügbarkeiten bald ausfällt, ist das nicht viel, da
die identifizierten Variabilitätszonen bereits die gleichen replizierten Daten haben.
Mit dieser spezifischen Architektur wird nun das bessere Storage-Cluster-Volume anstelle eines UBS-Volumes verwendet.
Sie können die Datenbankinstanz schnell hinzufügen, da Aurora stattdessen keine neue Kopie der Tabellendaten erstellt.
Datenbankinstanz, gehen Sie zu diesem freigegebenen Volume, das bereits Ihre Daten enthält.
Dies kann nun mit dem nächsten Diagramm besser erklärt werden, in dem Sie
über drei Verfügbarkeitszonen verfügen und wissen, dass diese Daten bereits über den Speicher der drei Verfügbarkeitszonen repliziert werden.
Wenn Sie also ein neues Aurora-Replikat erstellen, wird lediglich die Instanz erstellt
und mit dem Clusterspeicher-Volume verknüpft.
Diese Daten sind bereits vorher in ähnlicher Weise vorhanden.
Wenn Sie einen weiteren 3D-Replikator, eine andere Verfügbarkeitszone und möglicherweise ein weiteres Replikat in einer
anderen Verfügbarkeitszone erstellen, müssen sie lediglich eine Verbindung zum zugrunde liegenden Clusterspeicherwert herstellen.
Und das war's.
Diese Daten sind bereits in allen Verfügbarkeitszonen für das Clusterspeicher-Volume vorhanden.
Und das ist einer der großen Vorteile.
Und es macht Aurora wirklich viel schneller.
Dasselbe kann nun mit diesen Daten erklärt werden.
Tatsächlich habe ich dieses Diagramm direkt am Ende dieser Dokumentation entschlüsselt, dort haben Sie eine primäre
Instanz und Sie haben mehrere 3D-Replikate in unterschiedlichen Variabilitätszonen.
Jetzt sehen Sie, dass Sie einen Speichercluster für alle haben.
Und jede Verfügbarkeitszone hat ihren eigenen Datensatz, den Verfügbarkeitsstandpunkt.
Nun, dann diskutieren Sie über Aurora.
Das Konzept des Endpunkts ist etwas, das wir verstehen müssen.
Sie können sich also über Endpunkte mit dem Aurora-Cluster verbinden.
Endpoint ist im Grunde eine Aurora-spezifische EU-Idee, die aus zwei Teilen besteht.
Der erste ist ein Host und der zweite der Port.
Jetzt stehen drei primäre Endpunkttypen zur Verfügung, die mehr als einer sind.
Das primäre Datum ist also, dass Sie einen Cluster-Abgleichspunkt haben.
Sie haben einen Endpunkt für das Schuldenlimit und Sie haben den Endpunkt für das Instanzlimit.
Also, wenn Sie mit der Aurora arbeiten.
Dieses Konzept zu verstehen ist sehr wichtig.
Tatsächlich werden wir gleich ausführlich darüber sprechen.
Lassen Sie uns also weitermachen und dies mit einem einfachen Diagramm verstehen.
Sehr.
Sie haben eine Bewerbung.
Jetzt kann diese Anwendung eine Verbindung zu einem Clustering-Punkt herstellen.
Es kann auch mit einer Sackgasse verbunden werden.
Cluster-in-Punkt ist also der Endpunkt, an dem Sie die richtige Operation ausführen.
Und der Endpunkt auf Leserebene ist der Endpunkt, an dem Sie Operationen auf Lead-Ebene durchführen.
Sie können also einen Punkt als Endpunkt für 3D-Replikate betrachten und dreizehn Punkte als Endpunkt
für die richtige spezifische Operation deklassieren.
Wenn die Anwendung also etwas in ihre Datenbank schreiben möchte, müssen Sie den Endpunkt auf Clusterebene
für diese Sache angeben.
Und wenn es bestimmte Anwendungsfälle gibt, in denen Sie nur einen schreibgeschützten Betrieb ausführen möchten, müssen
Sie Dirty Molking konfigurieren.
Zeigen Sie auf diese Anwendung.
Wenn wir also über die Reihenfolge, acht Punkte, sprechen, sprechen wir über die vier verfügbaren Typen von
Endpunkten.
Der erste ist die Klasse, der Level-Endpunkt.
Daher werden Endpunkte auf Clusterebene verwendet, wenn Sie eine Verbindung zur primären Datenbankinstanz innerhalb des Clusters herstellen
möchten.
Und es wird verwendet, um die richtige Operation durchzuführen.
Dann haben Sie einen Endpunkt auf Leader-Ebene.
Dies an einem Gebäude und Punkten für die Replikate.
Jetzt für mehrere Reider, da dieser Endpunkt auch für Claude Ibom alle 3D-Replikate
ausgleicht.
Betrachten Sie diese Daten also sehr.
Sie müssen Repliken lesen, die jetzt verfügbar sind.
Es ist keine bewährte Methode, grundsätzlich hinzuzufügen, dass Sie nicht das Read Replica in Ihrer Anwendung sind.
Stattdessen können Sie Dave dort lesen und innerhalb der Anwendung portieren und der Leserendpunkt
wird auch das Gleichgewicht zwischen den mehreren drei Partikeln verringern, die in der
Aurora-Instanz verfügbar sind.
Der Gedanke daran ist der Instanzierungspunkt.
So können Sie mit dem Instanzendpunkt direkt eine Verbindung zum .
Wenn Sie also Selya-Daten zu Replikat-Instanzen lesen, wo Sie.
Die Instanzeingabe ermöglicht es Ihnen also, sich bei Bedarf direkt mit der Instanz zu verbinden.
Aber der Best Practice-Bereich, den Sie nicht direkt mit der Instanz verbinden sollten.
Sie sollten sich entweder direkt mit dem Clustering-Punkt oder dem Reader-Endpunkt verbinden.
Und dann haben Sie auch die Option benutzerdefinierter Endpunkte, mit denen Sie benutzerdefinierte Punkte für
Ihre eigenen Anforderungen erstellen können.
Das ist also das hohe Niveau, Sie alle, was die theoretische Perspektive angeht.
Lassen Sie uns also eines tun.
Lassen Sie uns schnell eine Demo haben, damit dies besser verstanden wird.
Also, ich meine, die Ideenkonsole und ich habe bereits die Aurora-Instanz ausgeführt.
Wenn ich dies maximiere, ähnelt diese Architektur sehr dem Diagramm, das wir besprochen haben, in dem Sie
eine primäre Instanz haben.
Und es gibt zwei Repliken, die verfügbar sind.
Innerhalb dieser ist die erste die primäre Instanz.
Wenn Sie sich also die Regel ansehen, ist sie genau dort.
Hier führen Sie also tatsächlich die richtige Operation durch.
Und dann haben Sie zwei weitere Instanzen, die eine Leseregel haben.
Das sind also im Grunde die Hitzenachbildungen das ganze Jahr.
Lassen Sie mich also Aurora öffnen.
Wenn Sie sich nun den Endpunkt Sawyer ansehen, sehen Sie, dass zwei Endpunkte verfügbar
sind.
Einer ist entweder der Cluster.
Und der zweite ist der Reader-Endpunkt.
Wenn wir also in den Tapir schauen, ist dies genau dort.
Damit richtig ist nichts.
Aber dieser Cluster in Punkt.
In der Dokumentation würden Sie es also nicht als Autor sehen.
Sie würden es als einen Clustering-Punkt sehen.
Hier führen Sie also diese Hilfsaktion durch.
Und das zweite Date ist der Leser.
Und wir haben es schon gesehen.
Dieser Leser ist also nichts als tot.
Sie diesen Endpunkt, der wiederum eine Konnektivität zu bereits relevanten Replikaten hat.
Und es wird auch das Gleichgewicht, die Arbeitsbelastung, neu laden.
Jetzt sehen Sie in der Aurora, dass Sie direkt zu den bereits verfügbaren Aurora-3D-Repliken gelangen.
Anstatt also das Geschäft jedes Reed-Replikats zu verwenden, können Sie es an beiden Endpunkten direkt nutzen.
Lassen Sie mich Ihnen nun auch den Instanzierungspunkt das ganze Jahr über zeigen.
Klicken wir also auf einen davon.
Und Sie werden sehen, dass jede Instanz von Sawyer einen eigenen Endpunkt hat.
Dies ist also der erste.
Dann haben Sie die 3D-Replik.
3D-Replikate haben auch einen eigenen Endpunkt.
Und Sie haben das Replikat in das 3D-Replikat eingelesen, um auch einen eigenen Endpunkt zu haben.
Also, wenn Sie es mit der Tabelle vergleichen.
Sie haben also eine Klasse den Levelpunkt.
Sie haben einen Endpunkt auf Leseebene.
Und dann haben Sie den Endpunkt auf Instanzebene, den wir gerade untersuchen.
Diese sind also auch Aufwand wie die Instanz elf Endpunkte.
Das ist also das hohe Niveau.
Was wissen Sie jetzt in Punkten über die Aurora, wenn Sie über die Funktionen sprechen, von denen Aurora
tot war, von Vibe geträumt?
Sehr interessante Features, die Aurora zu bieten hat.
Einige davon umfassen Global Database.
Cervalis ist hier ein sehr interessantes Feature.
Auch hier haben Sie Glossare und Anwendung.
Sie haben automatische Skalierung, was auch sehr interessant ist, wenn Sie Aurora haben.
Diese Spur, die Sie haben, bin ich zutiefst Authentifizierung.
Sie haben eine Funktion zum Freigeben eines DBE-Clusterideen-Proxys usw.
Es gibt also viele interessante Funktionen, die für Aurora verfügbar sind.
Wir werden sie im entsprechenden Abschnitt besprechen, Vente.
Es ist notwendig.
Dieses Video war also ein sehr hohes Niveau oder ein Video für Aurora.
Der Zweck, für den die Aurora basiert, und auf einem hohen Niveau oder das Verständnis der Aurora-Endpunkte
anzeigen.
Damit endet dieses Video.
Ich hoffe, dieses Video war für Sie informativ.
Und ich freue mich schon auf das nächste Video.