AWS全球数据库解决方案三剑客
AWS云计算之数据库服务概述
AWS云计算之数据库服务概述AWS云计算提供了一系列的数据库服务，用于存储、管理和处理大量的数据。
这些数据库服务可以根据不同的需求，提供各种不同类型的数据库解决方案，包括关系型数据库、非关系型数据库和数据仓库等。
本文将主要介绍AWS云计算的数据库服务，包括Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon DynamoDB和Amazon Aurora。
首先，Amazon RDS是一种关系型数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server等。
它具有高可用性、可扩展性和自动备份等特点，使用户能够轻松地管理和运行自己的数据库。
AWS RDS还提供了一系列的功能，如自动备份和恢复、数据库复制和故障转移等，以确保数据的可用性和安全性。
此外，AWS RDS还提供了简化的管理界面和监控工具，以帮助用户更好地了解和管理自己的数据库。
其次，Amazon Redshift是一种高性能的数据仓库服务，专门用于处理大规模数据分析和查询等场景。
它支持列存储和并行计算等技术，能够快速处理大量的数据，并提供高可用性和自动扩展等特性。
Amazon Redshift还提供了丰富的分析工具和可视化界面，以帮助用户更好地理解和分析自己的数据。
第三，Amazon DynamoDB是一种非关系型数据库服务，提供了快速、可扩展和高性能的存储和查询能力。
它是基于NoSQL技术的分布式数据库系统，能够自动扩展和适应不同的工作负载。
Amazon DynamoDB还提供了一系列的功能，如自动备份和恢复、高可用性和数据复制等，以确保数据的可用性和安全性。
最后，Amazon Aurora是一种兼具关系型数据库和非关系型数据库优点的云原生数据库服务。
它提供了与MySQL和PostgreSQL兼容的数据库引擎，具有高可用性、高性能和可扩展性等特点。
Amazon Aurora还支持自动备份和恢复、故障转移和数据复制等功能，以提供更好的数据可用性和安全性。
aws 数据库双活原理
aws 数据库双活原理AWS 数据库双活原理引言随着云计算技术的发展，企业对于高可用性和容灾能力的需求越来越高。
AWS（Amazon Web Services）作为全球领先的云计算服务提供商之一，为用户提供了多种高可用性和容灾解决方案。
其中，AWS数据库双活是一种广泛应用于数据库领域的解决方案，为用户提供了高可用性和容灾保护。
本文将围绕AWS数据库双活原理进行详细说明。
1. 数据库双活概述数据库双活是一种在多个区域或数据中心中同时部署数据库的架构。
它的目标是保证数据在多个地理区域之间的同步性和一致性，以提供高可用性和容灾能力。
AWS数据库双活基于AWS全球基础设施，通过多个AWS 区域来实现数据库的双活部署。
2. AWS数据库双活架构AWS数据库双活架构由主数据库和辅助数据库组成。
主数据库用于处理读写请求，而辅助数据库用于实时复制主数据库的数据，并用于灾难恢复。
主数据库和辅助数据库之间通过AWS提供的数据库复制技术进行数据同步。
3. 数据同步技术AWS提供了多种数据同步技术，以实现主数据库和辅助数据库之间的数据同步。
其中，AWS数据库复制（AWS Database Replication）是较为常用的一种技术。
它使用异步数据复制方式，通过在主数据库上捕获日志，将日志传送到辅助数据库并应用，从而实现数据的同步。
4. 数据同步延迟由于数据在主数据库和辅助数据库之间的同步是异步进行的，因此存在数据同步延迟的问题。
AWS提供了一些方法来监控和减少数据同步延迟，包括使用AWS CloudWatch监控同步延迟指标，调整复制实例规格以提高同步性能等。
5. 主辅助切换当主数据库发生故障或不可用时，AWS数据库双活架构可以实现主辅助切换，以确保系统的连续性。
在发生主数据库故障时，辅助数据库会自动接管主数据库的读写请求，并成为新的主数据库。
当主数据库恢复后，可以将其重新配置为辅助数据库，并从新的主数据库同步数据。
AWS大数据解决方案
AWS大数据解决方案
AWS大数据作为AWS中的一项服务，它都能解决什么问题呢？
大数据
科学家、开发人员以及其他很多来自不同行业的技术人员都在利用AWS进行大数据分析，应对持续增加的数字信息容量、种类和速度所带来的挑战。
AWS 提供广泛的端对端云计算服务组合，通过降低成本、根据需求调整规模和提高创新速度来帮助您管理大数据。
高性能计算
高性能计算(HPC) 使科学家和工程师们能够使用需要高带宽、增强型网络和超高计算能力的应用程序，来解决复杂的科学、工程和业务问题。
通过AWS，您可以在云中运行高性能计算以改善研究速度，还可以利用按需提供的集群计算或服务器集群来节省巨额的资金投入，同时降低成本。
您有权限访问面向紧密耦合、IO 密集型工作负载的完全等分的高带宽网络，这使您能够让以吞吐量为导向的应用程序在数千个核心之间横向扩展。
物联网
物联网(IoT) 实现了互联设备和信息同时在线。
无论您是使用全球数百万气象传感器创建实时预测，还是输入来自DNA 测序仪的人类基因组数据，AWS 都可以为您提供所需的服务、安全性和支持，帮助您连接到全球物联网。
aws知识点总结
aws知识点总结AWS（Amazon Web Services）是由亚马逊公司提供的云计算服务平台，通过该平台，用户可以按需获取计算能力、存储、数据库等服务，从而节省成本，提高效率。
AWS提供了众多服务，包括计算、存储、数据库、网络、开发工具、安全和身份、分析、人工智能等，下面将对AWS的一些重要知识点进行总结。
一、计算服务1. EC2（Elastic Compute Cloud）EC2是AWS中最核心的服务之一，它提供了可扩展的虚拟服务器实例，用户可以通过EC2快速获取和启动虚拟服务器。
EC2实例可以根据需要进行弹性伸缩，用户可以根据实际需求随时调整实例的规模和性能。
2. LambdaLambda是AWS提供的无服务器计算服务，用户无需管理服务器，只需上传代码即可运行，Lambda会根据实际请求进行自动扩展。
Lambda支持多种语言，包括Node.js、Python、Java等。
3. ECS（Elastic Container Service）ECS是AWS提供的容器管理服务，用户可以在ECS上运行Docker容器，实现应用程序的快速部署和扩展。
4. EKS（Elastic Kubernetes Service）EKS是AWS提供的托管Kubernetes服务，用户可以在EKS上轻松地运行Kubernetes集群，实现容器化应用程序的部署和管理。
5. Auto ScalingAuto Scaling是AWS提供的自动扩展服务，用户可以根据实际负载情况自动调整EC2实例的规模，确保系统具有良好的稳定性和可用性。
二、存储服务1. S3（Simple Storage Service）S3是AWS提供的对象存储服务，用户可以在S3上存储和检索任意数量的数据，S3具有高可用性和高耐用性，适合存储静态文件、多媒体内容、备份数据等。
2. EBS（Elastic Block Store）EBS是AWS提供的持久化块存储服务，用户可以将EBS卷挂载到EC2实例上，用于存储应用程序数据、数据库、文件系统等。
数据湖YYDS！Flink+IceBerg实时数据湖实践
数据湖YYDS！Flink+IceBerg实时数据湖实践数据湖的前世今⽣互联⽹技术发展的当下，数据是各⼤公司最宝贵的资源之⼀已经是不争的事实。
收据的收集、存储和分析已经成为科技公司最重要的技术组成部分。
⼤数据领域经过近⼗年的⾼速发展，⽆论是实时计算还是离线计算、⽆论是数据仓库还是数据中台，都已经深⼊各⼤公司的各个业务。
"数据湖"这个概念从 2020 年中期开始频繁⾛⼊⼤众视野。
然⽽对于数据湖的定义上确没有统⼀的标准。
但是我们从维基百科、AWS、阿⾥云的官⽹描述中可以找到⼀些共同点：多计算引擎⽀持数据湖需要⽀持⼤数据领域的常见的计算引擎，包括Flink、Spark、Hive等，同时⽀持流处理和批处理；⽀持多种存储引擎存储引擎应包含常见的结构化存储：MySQL、Hbase、OLAP 数据库；也应该⽀持常见的⾮结构化存储：HDFS、⼩⽂件存储引擎等；⽀持数据更新和事务（ACID）需要⽅便的对数据进⾏更新，并且需要满⾜事务特性；元数据管理和数据质量保障数据湖应提供统⼀的元数据管理和企业级的权限体系。
数据湖相⽐于传统的数据仓库最核⼼的能⼒之⼀在于⽀持各种各样的⾮结构化数据，基于这样的背景，诞⽣了类似Hudi、IceBerg之类的数据湖存储技术。
各⼤云⼚商的数据湖架构这部分我们⽤国内外主流的云服务商的产品来做介绍，看看各⼤⼚商的技术架构设计有什么区别和共同点。
阿⾥云在阿⾥云官⽹上给出了云原⽣企业级数据湖解决⽅案，该⽅案的四个显著的优势是：海量弹性: 计算存储分离，存储规模弹性扩容⽣态开放：对Hadoop⽣态友好，且⽆缝对接阿⾥云各计算平台⾼性价⽐：统⼀存储池，避免重复拷贝，多种类型冷热分层更易管理：加密、授权、⽣命周期、跨区复制等统⼀管理并且，阿⾥云给出了利⽤开源⽣态构建数据湖的⽅案：在这个开源场景的架构下，⼏⼤关键的技术点：⽀撑 EB 规模的数据湖，⽀持多种数据通道，全⾯覆盖⽇志、消息、数据库、HDFS 各种数据源⽆缝对接 Hive、Spark、Presto、Impala 等⼤数据处理引擎，消除数据孤岛Data Lake Formation 提供数据湖元数据管理、数据湖加速等服务AWSAWS 在 2018 年推出了 AWS Lake Formation，它的上游是 S3 存储以及 NoSQL 存储，AWS Lake Formation 承担了元数据定义的功能，写⼊ S3 中的数据包括爬⾍数据、ETL 数据、⽇志数据等等，并且 AWS 提供了完整的权限体系。
AWS云服务的技术优势和应用场景
AWS云服务的技术优势和应用场景AWS云服务（Amazon Web Services）是Amazon公司提供的一系列强大的云计算服务。
AWS云服务以其高效、安全、可靠的特性，深受全球用户的喜爱和信赖。
相信很多人对于AWS云服务并不陌生，本文将从技术优势和应用场景两个角度来探讨AWS云服务的价值所在。
技术优势AWS云服务拥有一系列卓越的技术优势，具有以下几个方面：1. 安全可靠AWS致力于为用户提供安全可靠的云服务，其云服务的安全性是业界领先的。
AWS云服务拥有严格的物理安全措施，如数据中心内部和周围的视频监控、双重身份验证、安全门禁系统等。
此外，AWS还提供实时监测、漏洞管理、安全审计和事件响应等服务，以保障用户数据和程序的安全。
2. 灵活易用AWS云服务拥有可扩展的自动化工具，为用户提供了极大的灵活性。
用户可以根据需要动态扩充或缩减计算、存储和网络资源，以适应不同的业务场景。
此外，AWS云服务还提供了直观简单的管理控制台和开发者工具，用户可以通过简单易用的操作方式来管理和部署自己的云服务。
3. 高性能低成本AWS云服务拥有高性能的计算、存储和网络资源，同时还提供完善的成本计费和优化方案。
AWS云服务采用了分布式架构，能够在高并发情况下提供高效的计算和存储服务，并通过优化网络架构来提高数据传输效率。
此外，AWS云服务还提供多种计费方式，用户可以选择最适合自己业务场景的计费方式，实现成本最小化。
应用场景AWS云服务在众多应用场景中展现了其无限潜能，以下是其中的几个典型应用场景：1. 企业网站企业网站需要提供一系列服务，如网站访问、邮件服务、数据库、流量控制等。
通过AWS云服务，企业可以快速部署网站，并提供高可用性和可扩展性的服务。
AWS云服务提供了强大的计算、存储、网络和安全服务，能够满足企业各种不同的需求。
2. 数据库AWS云服务提供了多种数据存储方案，如关系型数据库、NoSQL数据库、数据库缓存等。
aws数据恢复方案
AWS 数据恢复方案概述AWS（亚马逊网络服务）提供了可靠和强大的数据存储和备份解决方案，确保数据的安全性和可恢复性。
AWS 数据恢复方案是为用户提供面向故障恢复的存储解决方案，以保护您的数据免受各种潜在风险和威胁的影响。
AWS 存储服务概述AWS 提供了各种不同类型的存储服务，包括 Amazon S3、Amazon EBS、Amazon RDS 等。
这些存储服务具有不同的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求选择适合的存储服务。
Amazon S3Amazon S3（Simple Storage Service）是一种对象存储服务，可提供高扩展性、数据可靠性和安全性。
它适用于存储和检索任意类型的数据，包括文档、图片、视频和应用程序备份等。
Amazon EBSAmazon EBS（Elastic Block Store）是一种持久性块存储服务，适用于 Amazon EC2 实例的数据存储。
EBS 提供了低延迟的性能和高持久性，用户可以根据需要创建、附加和备份 EBS 卷。
Amazon RDSAmazon RDS（Relational Database Service）是一种云托管关系数据库服务，支持多种关系数据库引擎，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等。
RDS 提供了自动备份和可用性保证，使用户能够轻松管理和恢复数据库。
AWS 数据备份策略AWS 数据备份策略对于确保数据的可恢复性非常重要。
以下是一些常用的数据备份策略：定期备份定期备份是一种常见的备份策略，按照一定时间间隔定期备份数据。
用户可以根据自己的需求设置备份频率，如每天、每周或每月进行备份。
差异备份差异备份是指基于上一次完整备份，仅备份相对于上一次完整备份之后发生变化的数据。
这种备份策略可以减少备份时间和存储空间的使用。
增量备份增量备份是指基于上一次备份，仅备份相对于上一次备份之后发生变化的数据。
与差异备份不同的是，增量备份是增量进行的，因此恢复数据时需要同时恢复完整备份和增量备份。
AWS大数据解决方案
AWS大数据解决方案
AWS大数据解决方案是使用AWS服务来处理大数据应用的方案。
处理
大数据应用时，许多组织和个人面临着技术与物理层面上的挑战。
这意味
着你需要很多容量，和高的可用性，抗拒各种类型的威胁，以及持续可用
的可靠服务和快速的扩展。
AWS服务易于使用，可以使组织和个人处理大
数据应用，并且可以节省时间和成本。
AWS大数据解决方案是使用专业的AWS服务来满足大数据应用的更苛
刻的要求。
AWS提供的服务包括Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon Elasticsearch，以及更多的服务，
它们可以建立可靠的大数据应用，并为客户提供更强大的支持服务。
Amazon S3，这是一个流行的云存储服务，它可以存储和访问大量数据。
它可以提供高可靠性的服务，同时具有高可伸缩性，可以满足大数据
应用的需求。
Amazon S3可以存储数据，并根据客户的需求提供文件上传，文档服务，备份和安全服务。
Amazon Redshift是AWS的一种数据仓库服务，它可以轻松处理大量
复杂的数据。
Amazon Redshift使用了强大的分布式架构，支持海量数据，可以实时分析，以及快速的查询处理。
他可以支持高达多百万每秒的行的
查询，满足任何业务需求。
同时，Amazon Redshift可以帮助组织从结构
化的到非结构化的数据进行分析，从而获取新的经验和洞察力。
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Relational Key-value Wide Column Document In-memory
Graph
Time-series
Ledger
RDS
DynamoDB
Aurora Community Commercial
Managed Cassandra
Service
with Cassandra Compatibility
DocumentDB
with MongDB Compatibility
ElastiCache
Neptune Timestream
QLDB
目录
CONTENTS
1
全球数据库挑战
2
Aurora global database
3
DynamoDB global tables
4
ElastiCache global datastore
写入吞吐量
读取吞吐量
在R4.16XL实例上运行Sysbench处理250份表，每份表包含20万行
12 10 8 6 4 2 0
0
负载条件下的性能变化
Amazon Aurora >一致性提升200倍
写入响应时间（秒）
Amazon Aurora MySQL 5.6 on EBS
100
200
300
400
250,000
800,000
200,000
700,000 600,000
150,00 300,000
50,000
200,000 100,000
0
0
MySQL 5.6 Aurora 5.6
MySQL 5.7 Aurora 5.7
MySQL 8.0
MySQL 5.6 MySQL 5.7 MySQL 8.0 Aurora 5.6 Aurora 5.7
5 客户案例
Amazon Aurora
Amazon Aurora…
以开源级成本交付的企业级数据库
媲美高端商业数据库的速度与可用性 媲美开源数据库的简单性与成本效益 与MySQL及PostgreSQL全面 兼容 按使用量计费的简单定价模式
以托管服务形式交付
Amazon Aurora: 横向扩展、分布式架构
ZHY Region
Availability Zone A
Availability Zone B
Availability Zone C
Availability Zone
Datacenter
Datacenter
Datacenter
Common data categories and use cases
AWS全球数据库解决方案“三剑客”
技术创新，变革未来
目录
CONTENTS
1
全球数据库挑战
2
Aurora global database
3
DynamoDB global tables
4
ElastiCache global datastore
5 客户案例
全球数据库的原因与挑战
• 为什么我们需要全球部署数据库？ • 为了灾备，需要将数据库跨region部署 • 为了性能，需要将数据库在多个region分布，贴近我们的用户 • 全球部署数据库的挑战？ • 搭建多个region内数据库之间复制环境带来的技术挑战 • 维护多个数据库环境带来的运维压力 • 未来的扩展压力 • 尽量降低secondary region与primary region数据库之间的复制延迟
➢ 将Log机制推送至存储层 ➢ 4/6写入仲裁与本地跟踪 ✓ 写入性能 ✓ 读取横向扩展 ✓ 可用区+1容错机制 ✓ 即时数据库重做恢复
不再需要妥协！
主
SQL 事务 缓存
AZ1
副
副
SQL
SQL
事务
事务
缓存
缓存
共享存储卷
AZ2
AZ3
“可用区+1”容错机制
AZ 1
AZ 2
AZ 3
2/3读取 2/3 写入
500
600
时间以秒为单位
SysBench OLTP（只写）工作负载与250份表，每表20万行，采用R4.16XL实例
Aurora region内高可用与只读副本的实现
MYSQL 读取扩展
AMAZON AURORA 读取扩展
MySQL 主节点 70% 写入 30% 读取
数据卷
单线程二进制日志
MySQL副节点 70% 写入 30% 读取
AWS全球基础设施
222边缘节点
24 区 域 77可用区
区域与可用区
Availability Zone 可用区
_ 每个region区域至少有两个可用区 _ 每个可用区都由多个数据中心组成 _ 可用区之间地理与网络都是独立设计与运营 _ 可用区专为实现物理冗余而设计，具有弹性，即使 在出现断电、互联网停机、洪水和其他自然灾害的情 况下也能实现不间断的性能。
数据卷
Aurora 主节点 70% 写入 30% 读取
页面缓存更新
共享多可用区存储
Aurora副节点 100% 新读取
• 使用完整的变更逻辑 • 相同的写入工作负载 • 独立存储
以物理方式使用delta变更 不向副节点写入 共享存储
Amazon Aurora MySQL region内逻辑与物理复制延迟
AZ 1
1
Primary
1
instance
1
ASYNC 4/6 quorum
Continuous backup
Storage fleet
可用区 故障时的 仲裁中断
为什么？
➢ 在大规模集群体系中，故障总会出现 ➢ 可用区故障是一种“命中注定”
AZ 1
AZ 2
AZ 3
3/6读取 4/6写入
可用区故障 时仲裁仍可 继续起效
如何实现？
➢ 6份副本，每可用区2份 ➢ 2/3仲裁无法满足需求
写入与读取吞吐量
Aurora MySQL的速度可达MySQL的5倍
AuroBrian逻lo辑g 复Re制pl延ic迟a L（ag秒(）sec.)
Aurora物理复制延迟（毫秒）
“在MySQL当中，我们看到复制延迟达到近12分钟。从实际应用的角度来 看，这显然是种近乎荒谬的情况。利用Aurora，4个副本的最大读取延迟从 未超过20毫秒。”
更快的灾难恢复和数据贴近用户
▪ 将远程的readers 提升为master ▪ 快速的跨region灾难恢复 ▪ 更方便的跨region迁移数据方法
▪ 让客户的数据分布到不同region，更 贴近用户
▪ 次秒级跨region数据复制
全局物理复制
• Primary region
AZ 3
Replica instance
AZ 2
Replica instance