亚马逊AWS官方博客

Amazon Aurora MySQL 数据库配置的最佳实践

在部署新的 Aurora MySQL 实例时，许多参数已经过优化，在执行任何参数更改之前，它们都是一个很好的基准。各参数值的确切组合在很大程度上取决于各个系统、应用程序工作负载和所需的吞吐量特性。此外，在具有高变化率、增长率、数据提取率和动态工作负载的数据库系统上，这些参数还需要持续监控和评估。随着您基于应用程序和业务需求不断调整数据库，我们建议您每隔几个月（可能每隔几周）进行一次监控和评估。
为了执行成功的参数调整，将之转化为可量度的性能提升，您最好进行实验，建立基线并比较执行更改后的结果。我们建议您在将更改提交到实时生产系统之前执行此操作。

新增功能 – Step Functions 支持动态并行性

 AWS Step Functions 是一种完全托管的服务，使用这种服务，您可以设计和运行包含多个步骤的工作流，让每个步骤以上一步骤的输出为输入，从而简化任务协调。例如，诺华生物医学研究所正在使用 Step Functions，让科学家能够在不依赖集群专家的前提下运行图像分析。

如何测试 Amazon Elastic File System

我的日常工作之一是帮助客户评估、设计和实施存储解决方案以支持不同的应用程序和工作负载。我发现，那些刚开始使用 Amazon EFS 的客户对这种高级文件系统还缺乏了解。在您开始评估和测试 Amazon EFS 之前，我希望与您分享一些最佳实践。本文将帮助您充分利用 Amazon EFS。

使用Amazon Aurora存储和处理地理信息数据

地理信息是一种特定的空间信息，无论在科学研究还是日常生活中都有广泛应用。我们通常使用计算机和相关软件对地理信息进行储存、管理、运算、分析、显示等操作。
我们对地理信息最常见的使用是导航，对地理信息最有前景的使用场景是自动驾驶。这两种场景都对地理信息的存储和使用有许多新的需求，这些需求包括对地理信息的实时更新、并发读写、版本控制、高可用和高可靠等。
当前,地理信息存储和处理方式，无论是传统方法把地理信息存放在二进制文件中， 还是把地理信息存放在传统的关系数据库里，都无法满足上面提到的新需求。而使用Amazon Aurora可以更好的满足这些新的需求。

了解 AWS 服务和 & 解决方案 – AWS 9 月在线技术讲座

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