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Author: AWS Team

如何对 Amazon 关系数据库服务进行分片

在本文中,我们了解了如何使用分片这一提升关系数据库可扩展性的方法。我们探讨了如何使用Amazon RDS在云环境中实现分片数据库架构,以及如何借此实现数据存储与分析工作流。此外,我们还介绍了RDS为数据库分片提供的各种高度自动化管理、监控、纵向与横向扩展功能。

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Amazon Aurora MySQL 数据库配置最佳实践

在部署新的Aurora MySQL实例时,大部分参数已经完成预优化,足以作为后续参数变更前的良好基准。不同参数值的具体组合主要取决于系统实际情况、应用程序工作负载以及所需要的吞吐量等因素。要将参数调整成功转化为可量化的性能提升,我们建议您不断试验、建立基准并认真比较每变更后的性能结果。此外,我们还建议您在向实时生产系统提交变更之前,做好测试与性能比较工作。

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利用 Amazon Neptune 分析社交媒体馈送信息

时至今日,社交媒体数据集已经成为各类组织分析客户情绪、识别关系并提供业务建议的高价值素材。本文简要介绍了如何利用Apache TinkerPop Gremlin分析经过合并的社交媒体馈送内容。您可以使用同样的方法对Neptune集群上的应用程序进行负载测试,或者在大型数据集上对查询性能进行基准测试。如果您对本文的内容有任何建议或意见,欢迎在评论中留言分享。

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使用 Amazon DynamoDB 按需容量模式运行突增工作负载,并将成本降低超过 90%

如果您还将 DynamoDB 用于以下服务,也可以切换到按需模式获得相应的优势:接收多个高峰时刻请求并且遇到突然出现的工作负载激增的服务。但是,如果您的服务接收的流量稳定而且没有突然出现的激增,则最好使用具有 Auto Scaling 功能的 DynamoDB 预置模式。在开发和测试环境中,DynamoDB 按需模式也可以节省大量成本,因为此类环境通常只是偶尔接收到请求。当用例需要使用按需模式时,它将使YourCast Inc.节省资金并减少运营负荷。

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