Ecco.
E bentornato.
Ora, nella sentenza odierna, parleremo dell'Amazzonia Aurora.
Ora, Aurora è un grande pezzo di dati offerto dal servizio di database relazionale in Adaba è
ora un database recente.
Sta spingendo Aurora?
Parecchio.
E in particolare, questo vale in termini di certificazione.
Quindi, quando parli di certificazione, come un professionista del cloud, hai soluzioni,
architetto, soluzioni associate, architetto, specializzazione del database di Dave OB professionista e altri autorizzano tutti gli
argomenti comuni che vedrai in tutti loro.
Quindi, se impariamo correttamente questo argomento, ti aiuterà davvero, non solo negli scenari Alward, ma anche nel
tuo percorso di certificazione.
Quindi, con questo, andiamo avanti e iniziamo il nostro viaggio in Aurora.
Ora, quando parli delle offerte di database, generalmente divise in due tipi principali.
Uno è il database open source.
E il secondo è la commissione o i database aziendali.
Ora, quando li confronti entrambi, database delle commissioni, Deskovic, alcuni aspetti, possono essere in
termini di prestazioni, sicurezza e altri che non si trovano nelle offerte di database open source.
Quindi è qui che entra in gioco l'ordine.
Ora, Amazon, Aurora è un database relazionale compatibile con il sequel di May e Postgres, Big
for the Globe che combina le prestazioni e la disponibilità di una tradizione nel database della stampa con la
semplicità e l'economicità dei database open source.
Quindi questo può essere compreso meglio con questo diagramma o ci sei.
Hai un evento Amazon Aurora.
Aurora ha cercato di avere prestazioni, disponibilità, sicurezza, affidabilità del database aziendale, verificando la
semplicità e l'economicità del database open source, quindi cerca di essere il migliore di entrambi e di
fornire l'offerta di database in otto film.
Quindi Amazon, Aurora è fino a cinque volte più veloce di questa volta del mio database segreto e tre
volte più veloce del database PostgreSQL.
Ora, di nuovo, non è come fuori dagli schemi.
È cinque volte più veloce e tre volte più veloce di Postgres.
Ma ci sono alcuni carichi di lavoro in cui Aurora dimostra di essere molto più veloce del tradizionale myse equal
e dei loro postgres uguali.
Ora, di nuovo, mentre stiamo discutendo di Aurora, fornisce sicurezza, disponibilità e affidabilità di un database
commerciale che offre a un decimo del costo.
E questo è ciò di cui molti clienti hanno davvero bisogno.
Ora, lascia che ti mostri rapidamente una caratteristica interessante di Aurora.
In effetti, ce ne sono molti.
Ma cominciamo con uno adesso.
Generalmente nelle idee.
Ogni volta che provi a creare un database, creiamo con i mouse lo stesso errore del motore.
Quindi, se scendi, vedi che hai un'opzione di spazio di archiviazione e puoi andare avanti e specificare la quantità di
spazio di archiviazione che devi indossare.
Quindi questo è un esempio di topi uguali.
Tuttavia, quando selezioni quello Aurora o sei.
E se vai alla grande, vedi che non ci sono impostazioni associate allo spazio di archiviazione.
Quindi quello che succede in Aurora è che non lo selezioni, lo metti quando richiesto.
L'archiviazione di esso cresce automaticamente senza ostacolare le prestazioni ordinate del database.
Quindi questa è una delle caratteristiche davvero fantastiche che Aurora offre.
Ora, prima di andare avanti e discutere più in dettaglio sull'architettura Aurora, facciamo rapidamente
una revisione o un'idea standard potrebbe essere un'architettura semplice e basata su repliche.
Quindi questo diagramma ti aiuterà a capirlo in un modo più rapido.
Quindi hai tre zone di disponibilità o aggiungi nella zona di disponibilità.
Uno, hai un'istanza delle idee primarie in esecuzione.
E questa istanza di idee non è solo molto facile, ma ha anche la replica 3D associata.
Quindi discutiamo delle mie idee.
Funziona in base alla replica sincrona.
E quando discuti delle idee che replichi, funziona in base alla replica asincrona.
E tutti loro, entro la scadenza delle Nazioni Unite, utilizzano lo stoccaggio dell'EPA.
Quindi, se vedrai o hai idee in modo da poter prendere in considerazione idee con il mio Cequent e
I'm dead Langley, utilizza l'EPA come volume per l'archiviazione.
Quindi ora esaminiamo rapidamente l'architettura orderer troppo profonda ad un livello elevato.
Sapete tutti che, quando si esamina l'architettura, sono coinvolti due componenti principali.
Il primo è quell'istanza DWC.
Quindi questa è fondamentalmente l'istanza Aurora in esecuzione.
E il secondo componente principale è lo stoccaggio senza quel volume.
Quindi questo cluster di archiviazione di Audu si estende su più zone di disponibilità.
E i dati vengono replicati tra tutti loro.
Ora, poiché l'istanza Aurora e lo storage leered sono Independent v. Kinsky, lo storage che conosciamo è molto più facile
da mangiare se confrontato con la distribuzione, l'architettura tradizionale basata su idee come il
mio Cequent, che sostanzialmente utilizza i volumi PBS.
Quindi esaminiamo rapidamente l'architettura di questi wallaby di cluster di archiviazione.
Quindi hai un volume cluster di archiviazione, che è fondamentalmente un volume di storie virtuali che si estende
su più zone di disponibilità.
Quindi, in questi dati, ci sono tre zone di disponibilità e i dati di consumo vengono replicati in sei modi tra le
zone di disponibilità.
Quindi se vedi tutto l'anno.
Quindi hai un dato.
Questi dati sono disponibili in Easy One, Easy Two e Easy Three.
Allo stesso modo, se guardi in questo cerchio verde, il cerchio verde è disponibile anche in tutte e tre le
zone di disponibilità.
Ora, nel caso in cui una delle disponibilità diminuisca presto, non c'è molto da fare perché le
zone di variabilità identificate hanno già gli stessi dati che vengono replicati.
Ora, con questa architettura specifica, viene utilizzato il volume cluster di archiviazione migliore invece di un volume UBS.
Puoi aggiungere rapidamente l'istanza del database perché Aurora non crea invece una nuova copia dei dati della tabella.
Istanza del database, vai accanto a questo volume condiviso che contiene già i tuoi dati.
Ora questo può essere spiegato meglio con questo diagramma successivo in cui hai
tre zone di disponibilità e sai che i dati sono già replicati nell'archiviazione delle tre zone di disponibilità.
Quindi, nel caso in cui crei una nuova replica Aurora, tutto ciò che accade è che l'istanza viene creata e
viene associata al volume di archiviazione del cluster.
Tali dati sono già presenti in anticipo in modo simile.
Se crei un altro replicatore 3D, una zona di disponibilità diversa e forse un'altra replica in un'altra zona
di disponibilità, tutto ciò che devono fare è connettersi al valore di archiviazione del cluster sottostante.
E questo è tutto.
Tali dati sono già presenti in tutte le zone di disponibilità per il volume di archiviazione del cluster.
E questo è uno dei grandi vantaggi.
E rende davvero Aurora molto più veloce.
Ora, lo stesso può essere spiegato con questi dati.
In effetti, questo diagramma che ho decodificato direttamente dalla fine di questa documentazione lì hai un'istanza primaria
e hai più repliche 3D in diverse zone di variabilità.
Ora vedrai che hai un cluster di archiviazione di tutti voi.
E ogni zona di disponibilità ha il proprio set di dati, punto di vista della disponibilità.
Ora, allora parli di Aurora.
Il concetto di endpoint è qualcosa che dobbiamo capire.
Quindi puoi connetterti al cluster Aurora tramite gli endpoint.
Ora, Endpoint è fondamentalmente un'idea europea specifica di Aurora, che consiste di due parti.
Il primo è un host e il secondo è il porto.
Ora, sono disponibili tre tipi principali di endpoint che sono più come uno.
Quindi la data principale è che hai un punto di livellamento del cluster.
Hai un endpoint del limite del debito e hai l'endpoint del limite dell'istanza.
Quindi, quando lavori con l'Aurora.
Comprendere questo concetto è molto importante.
In effetti, ne parleremo in dettaglio tra un momento.
Quindi andiamo avanti e capiamo questo con un semplice diagramma.
Molto.
Hai un'applicazione.
Ora, questa applicazione può connettersi a un punto di clustering.
Può anche connettersi a un punto morto.
Quindi il cluster in point è il punto finale in cui eseguirai l'operazione giusta.
E l'endpoint a livello di lettore è il punto finale in cui eseguirai l'operazione a livello di lead.
Quindi puoi considerare un punto come punto finale per le repliche 3D e declassare tredici punti come
punto finale per la giusta operazione specifica.
Quindi, se l'applicazione vuole scrivere qualcosa nel proprio database, dovrai fornire l'endpoint a livello di
cluster per questa cosa.
E se ci sono alcuni casi d'uso in cui si desidera eseguire solo un'operazione di sola lettura, sarà necessario
configurare il latte sporco.
Indica l'applicazione.
Quindi, parlando dell'ordine, otto punti, discutiamo dei quattro tipi di endpoint disponibili.
Il primo è la classe, l'endpoint del livello.
Pertanto, gli endpoint a livello di cluster vengono utilizzati quando si desidera connettersi all'istanza del database primario all'interno del
cluster.
Ed è usato per eseguire l'operazione giusta.
Quindi hai un endpoint a livello di leader.
Questo in un edificio e punti per le repliche.
Ora per più Reider perché questo endpoint riequilibrerà anche il carico per Claude Ibom, tutte le
repliche 3D.
Quindi considera molto questi dati.
Devi leggere le repliche che sono disponibili ora.
Non è una buona pratica aggiungere sostanzialmente che non sei la replica di lettura all'interno della tua applicazione.
Invece, puoi Dave lì che ti è permesso leggere e puntare al porting all'interno dell'applicazione
e l'endpoint del lettore ridurrà anche l'equilibrio tra le tre particelle multiple che sono
disponibili all'interno dell'istanza Aurora.
Il pensiero di esso è il punto di istanza.
Quindi l'endpoint dell'istanza ti consente di connetterti direttamente al.
Quindi, se usi i dati Selya per leggere le istanze di replica in cui tu.
Quindi l'input dell'istanza ti consente direttamente di connetterti all'istanza nel caso in cui fosse necessario.
Ma lo spazio di best practice che non dovresti connettere direttamente all'istanza.
È necessario connettersi direttamente al punto di clustering o all'endpoint del lettore.
E poi hai anche l'opzione di endpoint personalizzati, che ti consentono di creare punti personalizzati
per le tue esigenze.
Quindi questo è il livello alto, tutti voi, per quanto riguarda la prospettiva teorica.
Quindi facciamo una cosa.
Facciamo rapidamente una demo in modo che questo possa essere compreso meglio.
Quindi, voglio dire, la console delle idee e ho già l'istanza Aurora in esecuzione.
Ora, se massimizzo questo, questa architettura è molto simile al diagramma di cui stavamo discutendo in
cui hai un'istanza primaria.
E ci sono due repliche disponibili.
Quindi all'interno di questo, il primo è l'istanza primaria.
Quindi, se guardi la regola, è proprio lì.
Ed è qui che si esegue effettivamente l'operazione giusta.
E poi hai altre due istanze che hanno una regola del lettore.
Quindi queste sono fondamentalmente le repliche del calore tutto l'anno.
Quindi lasciatemi, infatti, aprire Aurora.
Ora, se guardi nel punto finale, Sawyer, vedresti che ci sono due punti finali
disponibili.
Uno è anche il cluster.
E il secondo è l'endpoint del lettore.
Quindi, se esaminiamo il tapiro, questo è proprio lì.
Quindi proprio non c'è niente.
Ma questo cluster in punto.
Quindi all'interno della documentazione, non lo vedresti come scrittore.
Lo vedresti come un punto di raggruppamento.
Quindi è qui che esegui l'operazione di aiuto.
E il secondo appuntamento è il lettore.
E abbiamo già visto.
Quindi questo lettore non è altro che morto.
Tu quel punto finale, che a sua volta ha una connettività con repliche già rilevanti.
E ricaricherà anche il saldo, il carico di lavoro.
Ora, all'interno dell'aurora, vedrai che le repliche 3D di Aurora sono già disponibili.
Quindi, invece di utilizzare l'attività di ciascuna replica Reed, puoi utilizzarla direttamente in entrambi i punti finali.
Ora, infatti, lascia che ti mostri anche il punto di istanza tutto l'anno.
Quindi facciamo clic su uno di essi.
E vedrai che ogni istanza, Sawyer, ha il suo endpoint.
Quindi questo è il primo.
Quindi hai la replica 3D.
Anche la replica 3D ha il proprio endpoint.
E hai letto che la replica alla replica 3D ha anche il suo endpoint.
Quindi, quando lo confronti con la tabella.
Quindi hai una classe il punto di livello.
Hai un endpoint del livello di lettura.
E poi hai l'endpoint a livello di istanza, che non sono altro che quelli che stiamo esplorando ora.
Quindi questi sono anche sforzi come gli undici endpoint dell'istanza.
Quindi questo è il livello alto.
Cosa sai dell'Aurora in punti ora quando parli delle caratteristiche che Aurora era morta
fuori da Vibe sognata?
Caratteristiche molto interessanti che Aurora ha da offrire.
Alcuni di questi includono Global Database.
Cervalis è una caratteristica molto interessante qui.
Ancora una volta, hai glossari e applicazioni.
Hai il ridimensionamento automatico, che è anche molto interessante quando hai Aurora.
Quella traccia che hai, sono profondamente autenticata.
Hai una funzione per condividere un proxy di idee cluster DBE e così via.
Tuttavia, ci sono molte funzionalità interessanti disponibili per Aurora.
Ne parleremo nella sezione pertinente, Vente.
È richiesto.
Quindi questo video era di altissimo livello o guarda il video per Aurora.
Lo scopo per cui si basa l'aurora e ad alto livello o visualizzare la comprensione degli endpoint
Aurora.
Quindi questo concluderà questo video.
Spero che questo video sia stato informativo per te.
E non vedo l'ora di vedere il prossimo video.