Aquí estás.
Y bienvenido de nuevo.
Ahora, en el fallo de hoy, discutiremos sobre el Amazonas Aurora.
Ahora, Aurora es una gran pieza de datos que se ofrecía bajo el servicio de base de datos relacional en Adaba ahora
es una base de datos reciente.
¿Está presionando a Aurora?
Bastante.
Y específicamente, esto se aplica en términos de certificación.
Entonces, cuando habla sobre certificación, como practicante de la nube, tiene soluciones, arquitecto, soluciones
asociadas, arquitecto, la especialidad de base de datos de Dave OB profesional y otros autorizan todos los
temas comunes que verá en todos ellos.
Entonces, si aprendemos este tema correctamente, realmente lo ayudará, no solo en los escenarios de Alward, sino también en
su viaje de certificación.
Entonces, con esto, sigamos adelante y comencemos nuestro viaje en Aurora.
Ahora, cuando se habla de las ofertas de bases de datos, generalmente se dividen en dos tipos principales.
Uno es la base de datos de código abierto.
Y en segundo lugar están las bases de datos de comisiones o empresas.
Ahora, cuando compara ambos, la base de datos de comisiones, Deskovic, ciertos aspectos, puede ser en
términos de rendimiento, seguridad y otros que no se encuentran en las ofertas de bases de datos de código abierto.
Así que aquí es donde interviene la orden.
Ahora, Amazon, Aurora es una base de datos relacional compatible con la secuela de mayo y la secuela de Postgres, Big
for the Globe, que combina el rendimiento y la disponibilidad de una tradición en la base de datos de prensa con la simplicidad y
rentabilidad de las bases de datos de código abierto.
Entonces esto se puede entender mejor con este diagrama o ya está.
Tienes un evento de Amazon Aurora.
Aurora trató de tener el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad y la confiabilidad de la base de datos empresarial, verificó la
simplicidad y la rentabilidad de la base de datos de código abierto, por lo que trata de ser lo mejor de ambos y proporcionarle
la oferta de la base de datos en ocho películas.
Entonces, Amazon, Aurora es hasta cinco veces más rápida que esta vez que mi base de datos secreta y tres veces más
rápida que la base de datos PostgreSQL.
Ahora, de nuevo, no es como fuera de la caja.
Es cinco veces más rápido y tres veces más rápido que Postgres.
Pero hay ciertas cargas de trabajo en las que Aurora demuestra ser mucho más rápida que el tradicional myse igual,
así como su postgres igual.
Ahora, nuevamente, mientras hablamos de Aurora, brinda seguridad, disponibilidad y confiabilidad de una oferta de base de
datos comercial a una décima parte del costo.
Y esto es lo que realmente necesitan muchos clientes.
Ahora, permítanme mostrarles rápidamente una característica interesante de Aurora.
De hecho, hay muchos de ellos.
Pero comencemos con uno ahora.
Generalmente en ideas.
Siempre que intente crear una base de datos, creemos con los ratones una falla del motor igual.
Entonces, si baja, verá que tiene una opción de almacenamiento y puede continuar y especificar la cantidad
de almacenamiento que necesita usar.
Así que este es un ejemplo de ratones iguales.
Sin embargo, cuando seleccionas el de Aurora o estás.
Y si baja mucho, verá que no hay ninguna configuración asociada con el almacenamiento.
Entonces, lo que sucede en Aurora es que no seleccionas esto, lo pones cuando sea necesario.
El almacenamiento de la misma crece automáticamente sin obstaculizar el funcionamiento ordenado de la base de datos.
Entonces, esta es una de las características realmente geniales que ofrece Aurora.
Ahora, antes de seguir adelante y discutir más en detalle sobre la arquitectura Aurora, hagamos rápidamente
una revisión o una idea estándar podría ser fácil y una arquitectura basada en réplicas.
Entonces este diagrama te ayudará a entenderlo de una manera más rápida.
Entonces tiene tres zonas de disponibilidad o agrega en la zona de disponibilidad.
Uno, tiene una instancia de ideas primarias en ejecución.
Y esta instancia de ideas no solo es muy fácil, sino que también tiene la réplica 3D asociada.
Así que discutimos sobre mis ideas.
Esto funciona según la replicación sincrónica.
Y cuando discute sobre ideas que replica, funciona según la replicación asincrónica.
Y todos ellos en el plazo de la ONU, hacen uso del almacenamiento de la EPA.
Entonces, si ve o tiene ideas para que pueda considerar ideas con mi Cequent y estoy muerto
Langley, utiliza la EPA como volumen de almacenamiento.
Así que ahora veamos rápidamente en una arquitectura de pedidos demasiado profunda a un alto nivel.
Todos ustedes saben, cuando miran la arquitectura, hay dos componentes principales involucrados.
El primero es esa instancia de DWC.
Entonces, esta es básicamente la instancia de Aurora que se está ejecutando.
Y el segundo componente principal es el almacenamiento sin ese volumen.
Entonces, este clúster de almacenamiento de Audu se extiende a través de múltiples zonas de disponibilidad.
Y los datos se replican entre todos ellos.
Ahora, dado que la instancia de Aurora y el almacenamiento mirado son independientes v. Kinsky, el almacenamiento que conocemos es mucho más fácil de
comer en comparación con la distribución, la arquitectura tradicional basada en ideas como mi Cequent,
que básicamente hace uso de los volúmenes de PBS.
Así que veamos rápidamente la arquitectura de estos wallaby de clústeres de almacenamiento.
Entonces, tiene un volumen de clúster de almacenamiento, que es básicamente un volumen de historias virtuales que
abarca múltiples zonas de disponibilidad.
Entonces, en estos datos, hay tres zonas de disponibilidad y los datos de consumo se replican de seis formas en las zonas
de disponibilidad.
Así que si ves todo el año.
Entonces tienes un dato.
Estos datos están disponibles en easy one, easy two y easy three.
Del mismo modo, si observa este círculo verde, el círculo verde también está disponible en las tres zonas
de disponibilidad.
Ahora, en caso de que una de las disponibilidad disminuya pronto, no es mucho para ingresar porque las
zonas de variabilidad de identificación ya tienen los mismos datos que se replican.
Ahora, con esta arquitectura específica, se usa el mejor volumen de clúster de almacenamiento en lugar de un volumen UBS.
Puede agregar la instancia de la base de datos rápidamente porque Aurora no hace una nueva copia de los datos de la tabla en su lugar.
Instancia de base de datos, vaya al lado de este volumen compartido que ya contiene sus datos.
Ahora, esto se puede explicar mejor con el siguiente diagrama en el que tiene tres
zonas de disponibilidad y sabe que esos datos ya están replicados en el almacenamiento de las tres zonas de disponibilidad.
Entonces, en caso de que cree una nueva réplica de Aurora, todo lo que sucede es que la instancia se crea y
se asocia con el volumen de almacenamiento del clúster.
Esa información ya está presente de antemano de manera similar.
Si crea un replicador 3D más, una zona de disponibilidad diferente y tal vez una réplica más en una zona
de disponibilidad diferente, todo lo que tienen que hacer es conectarse al valor de almacenamiento del clúster subyacente.
Y eso es todo.
Esa información ya está presente en todas las zonas de disponibilidad para el volumen de almacenamiento del clúster.
Y esta es una de las grandes ventajas.
Y realmente hace que Aurora sea mucho más rápida.
Ahora, lo mismo se puede explicar con estos datos.
De hecho, este diagrama que he decodificado directamente desde el final de esta documentación, allí tiene una instancia
principal y tiene múltiples réplicas 3D en diferentes zonas de variabilidades.
Ahora verá que tiene un clúster de almacenamiento de todos ustedes.
Y cada zona de disponibilidad tiene su propio conjunto de datos, el punto de vista de la disponibilidad.
Ahora, entonces hablas de Aurora.
El concepto de punto final es algo que debemos comprender.
Para que pueda conectarse al clúster de Aurora a través de puntos finales.
Ahora, Endpoint es básicamente una idea de la UE específica de Aurora, que consta de dos partes.
El primero es un host y el segundo es el puerto.
Ahora, hay tres tipos principales de puntos finales disponibles que son más como uno.
Entonces, la fecha principal es que tienes un punto de nivelación del clúster.
Tiene un extremo de límite de deuda y un extremo de límite de instancia.
Entonces, cuando trabaje con Aurora.
Comprender este concepto es muy importante.
De hecho, lo discutiremos en detalle en un momento.
Así que sigamos adelante y entendamos esto con un diagrama simple.
Muy.
Tienes una aplicación.
Ahora, esta aplicación puede conectarse a un punto de agrupación.
También puede conectarse a un punto muerto.
Por lo tanto, agrupar en el punto es el punto final en el que realizará la operación correcta.
Y el punto final del nivel de lector es el punto final en el que realizará la operación de nivel de cliente potencial.
Por lo tanto, puede considerar ese punto como el punto final para las réplicas 3D y declinar trece puntos
como el punto final para la operación específica correcta.
Entonces, si la aplicación quiere escribir algo en su base de datos, tendrá que proporcionar el punto final de
nivel de clúster para esto.
Y si hay ciertos casos de uso en los que solo desea realizar una operación de solo lectura, tendrá
que configurar la lechería sucia.
Señale esa aplicación.
Entonces, hablando sobre el orden, ocho puntos, analicemos los cuatro tipos de puntos finales que están
disponibles.
El primero es la clase, el punto final de nivel.
Por lo tanto, los extremos de nivel de clúster se utilizan cuando desea conectarse a la instancia de base de datos principal dentro
del clúster.
Y se utiliza para realizar la operación correcta.
Entonces tienes un punto final de nivel de líder.
Esto en un edificio y puntos para las réplicas.
Ahora para múltiples Reider porque este punto final también equilibrará la carga, aunque para Claude Ibom, todas las
réplicas 3D.
Así que considere estos datos muy.
Tienes que leer las réplicas que están disponibles ahora.
Básicamente, no es una buena práctica agregar que usted no es la réplica de lectura dentro de su aplicación.
En su lugar, puede Dave allí, se le permite leer y señalar portado dentro de la aplicación y
el punto final del lector también reducirá el equilibrio entre las tres múltiples partículas que están disponibles dentro
de la instancia de Aurora.
La idea es el punto de instancia.
Por lo tanto, el punto final de la instancia le permite conectarse directamente a.
Entonces, si Selya datos para leer instancias de réplica donde usted.
Por lo tanto, la entrada de instancia le permite conectarse directamente a la instancia en caso de que lo necesite.
Pero el espacio de mejores prácticas que no debe conectarse directamente a la instancia.
Debe conectarse directamente al punto de agrupación en clúster o al punto final del lector.
Y luego también tiene la opción de puntos finales personalizados, lo que le permite crear puntos
personalizados para sus propios requisitos.
Así que ese es el nivel alto, todos ustedes, en lo que respecta a la perspectiva teórica.
Así que hagamos una cosa.
Hagamos una demostración rápidamente para que esto se pueda entender mejor.
Entonces, quiero decir, la consola de ideas y yo ya tengo la instancia de Aurora en ejecución.
Ahora, si maximizo esto, esta arquitectura es muy similar al diagrama que estábamos discutiendo donde
tiene una instancia principal.
Y hay dos réplicas disponibles.
Entonces, dentro de esto, la primera es la instancia principal.
Entonces, si miras la regla, está ahí.
Y aquí es donde realmente realiza la operación correcta.
Y luego tienes otras dos instancias que tienen una regla de lectura.
Entonces, estas son básicamente las réplicas de calor durante todo el año.
Así que déjame, de hecho, abrir Aurora.
Ahora, si observa el punto final, Sawyer, verá que hay dos puntos finales
disponibles.
Uno es el clúster tampoco.
Y el segundo es el punto final del lector.
Entonces, si miramos al tapir, esto es ahí.
Así que ahí mismo no hay nada.
Pero este grupo en el punto.
Entonces, dentro de la documentación, no lo vería como un escritor.
Lo vería como un punto de agrupación.
Así que aquí es donde realiza esa operación de ayuda.
Y la segunda fecha es el lector.
Y ya lo hemos visto.
Entonces este lector no es más que muerto.
Tienes ese punto final, que a su vez tiene una conectividad con las réplicas que son relevantes.
Y también recargará el equilibrio, la carga de trabajo.
Ahora, dentro de la aurora, verá eso directo a las réplicas de Aurora 3D que ya están disponibles.
Por lo tanto, en lugar de utilizar el negocio de cada réplica de Reed, puede utilizarlo directamente en cualquier punto
final.
Ahora, de hecho, permítanme también mostrarles el punto de instancia durante todo el año.
Entonces hagamos clic en uno de ellos.
Y verá que cada instancia, Sawyer tiene su propio punto final.
Entonces este es el primero.
Entonces tienes la réplica en 3D.
La réplica 3D también tiene su propio punto final.
Y ha leído la réplica a la réplica 3D que también tiene su propio punto final.
Entonces, cuando lo comparas con la tabla.
Entonces tienes una clase en el punto de nivel.
Tienes un punto final de nivel de lectura.
Y luego tienes el punto final de nivel de instancia, que no soy más que los que estamos explorando ahora.
Así que estos también son el esfuerzo como los once puntos finales de la instancia.
Entonces ese es el nivel alto.
¿Qué sabes sobre Aurora en puntos ahora cuando discutes sobre las características con las que Aurora
estaba muerta de Vibe soñado?
Características muy interesantes que ofrece Aurora.
Algunos de estos incluyen Global Database.
Cervalis es una característica muy interesante aquí.
Nuevamente, tienes glosarios y aplicación.
Tienes autoescalado, que también es muy interesante cuando tienes Aurora.
Esa pista que tienes, estoy profundamente autenticada.
Tiene una función para compartir un proxy de ideas de clúster DBE, etc.
Sin embargo, hay muchas funciones interesantes disponibles para Aurora.
Los discutiremos en la sección relevante, Vente.
Es requerido.
Así que este video fue de muy alto nivel o ver video para Aurora.
El propósito para el que se basa la aurora y en un nivel alto o ver la comprensión sobre los puntos finales de
Aurora.
Así que esto concluirá este video.
Espero que este video te haya resultado informativo.
Y espero ver el próximo video.