Funzionalità di Amazon MemoryDB

MemoryDB archivia l'intero set di dati in memoria per garantire una latenza di lettura di pochi microsecondi, una latenza di scrittura inferiore a dieci millisecondi e un'elevata velocità di trasmissione effettiva. Questa latenza e throughput sono supportate anche da MemoryDB. MemoryDB può gestire oltre 13 trilioni di richieste al giorno e supporta picchi di 160 milioni di richieste al secondo. Gli sviluppatori che utilizzano architetture di microservizi richiedono prestazioni estremamente elevate poiché queste applicazioni possono comportare interazioni con molti componenti di servizio per ogni interazione dell'utente o chiamata API. Grazie a MemoryDB, è possibile garantire una latenza estremamente bassa per offrire prestazioni in tempo reale agli utenti finali.

MemoryDB include il Multiplexing I/O potenziato, che offre miglioramenti significativi al throughput e alla latenza su larga scala. Il Multiplexing I/O potenziato è ideale per i carichi di lavoro vincolati al throughput con più connessioni client e i suoi vantaggi scalano in base al livello di simultaneità dei carichi di lavoro. Ad esempio, quando si utilizza il nodo r6g.4xlarge e si eseguono 5.200 client simultanei, è possibile ottenere fino al 46% in più di throughput (operazioni di lettura e scrittura al secondo) e fino al 21% in meno di latenza P99, rispetto alla versione 6 di MemoryDB compatibile con Redis OSS. Per questi tipi di carichi di lavoro, l'elaborazione I/O di rete di un nodo può diventare un fattore limitante nella capacità di scalabilità.

Con il Multiplexing I/O potenziato, ogni thread I/O di rete dedicato trasmette i comandi di più client nei motori Valkey e Redis OSS, sfruttando la capacità di Valkey e Redis OSS di elaborare in modo efficiente i comandi in batch.

Oltre ad archiviare l'intero set di dati in memoria, MemoryDB utilizza un log transazionale distribuito per fornire durabilità, coerenza e recuperabilità dei dati. MemoryDB archivia i dati su più zone di disponibilità in modo da poter ottenere un rapido ripristino e riavvio del database. Puoi utilizzare MemoryDB come un unico servizio di database primario per i tuoi carichi di lavoro che richiedono bassa latenza e una velocità di trasmissione effettiva elevata, invece di gestire separatamente una cache per la velocità e un database relazionale o non relazionale aggiuntivo per l'affidabilità.

Puoi dimensionare il tuo cluster MemoryDB per soddisfare le variabili esigenze delle applicazioni: orizzontalmente aggiungendo o rimuovendo nodi, o verticalmente passando a tipi di nodi più grandi o più piccoli. MemoryDB supporta il ridimensionamento in scrittura con partizionamento orizzontale e il ridimensionamento in lettura aggiungendo repliche. Il tuo cluster continua a rimanere online e supporta le operazioni di lettura e scrittura durante le operazioni di ridimensionamento.

Amazon MemoryDB multiregione è un database multiregione completamente gestito e in modalità attivo/attivo che consente ai clienti di creare applicazioni disponibilità fino al 99,999% e latenze di lettura di microsecondi e di scrittura a una cifra in millisecondi. Migliora la resilienza multiregione dell'applicazione e deve essere considerato parte della strategia di continuità aziendale dell'organizzazione.

MemoryDB multiregione offre una replica in modalità attivo/attivo che consente di fornire localmente letture e scritture dalle regioni più vicine ai clienti offrendo una latenza di lettura di microsecondi e di scrittura di una cifra in millisecondi. MemoryDB multiregione replica in modo asincrono i dati tra le regioni e normalmente i dati vengono propagati entro un secondo. MemoryDB multiregione risolve automaticamente i conflitti di aggiornamento e corregge i problemi di divergenza dei dati, consentendo agli utenti di concentrarsi sulle applicazioni.

MemoryDB multiregione funziona con le caratteristiche esistenti di MemoryDB, con l'esclusione del tiering dei dati e della ricerca vettoriale. Scopri di più nella documentazione MemoryDB multiregione.

Iniziare a usare MemoryDB è semplice. Basta semplicemente avviare un nuovo cluster MemoryDB utilizzando la Console di gestione AWS oppure è possibile utilizzare la CLI o l'SDK di AWS. Le istanze database di MemoryDB sono preconfigurate con i parametri e le impostazioni ottimali per il tipo di nodo selezionato. Sarà pertanto possibile avviare un cluster e collegarlo all'applicazione in pochi minuti senza ulteriore configurazione.

MemoryDB fornisce parametri di Amazon CloudWatch per le istanze database. Puoi usare la console per visualizzare più di 35 parametri operative essenziali per il cluster, inclusi i parametri relativi a calcolo, memoria, archiviazione, throughput, connessioni attive e molto altro.

MemoryDB mantiene automaticamente aggiornati i cluster con i nuovi aggiornamenti e consente di eseguire facilmente l'upgrade dei cluster alle ultime versioni di Valkey e Redis OSS.

MemoryDB viene eseguito in Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), che consente di isolare il database in una rete virtuale e di connettersi all'infrastruttura IT locale tramite VPN IPsec crittografate in modalità standard. Utilizzando la configurazione VPC in MemoryDB, inoltre, è possibile configurare le impostazioni del firewall e controllare l'accesso di rete alle istanze database.

Con MemoryDB, i dati inattivi vengono crittografati utilizzando le chiavi create e controllate tramite il Servizio AWS di gestione delle chiavi (AWS KMS). Inoltre, i cluster creati con i tipi di nodo AWS Graviton2 includono la crittografia DRAM a 256 bit sempre attiva. MemoryDB supporta la crittografia al volo tramite Transport Layer Security (TLS).

Grazie alle caratteristiche di AWS Identity and Access Management (IAM) integrate con MemoryDB, è possibile controllare le operazioni che gli utenti e i gruppi di IAM sono autorizzati ad eseguire sulle risorse di MemoryDB. Ad esempio, è possibile configurare le regole di IAM in modo che alcuni utenti abbiano solo accesso in lettura e scrittura, mentre gli amministratori potranno creare, modificare ed eliminare le risorse. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni a livello di API, consulta Utilizzo di policy IAM per MemoryDB.

MemoryDB utilizza liste di controllo degli accessi (ACL) di Redis OSS per verificare sia l'autenticazione che l'autorizzazione per il tuo cluster. Le liste ACL consentono di definire autorizzazioni differenti per utenti diversi nello stesso cluster.

AWS Controllers for Kubernetes (ACK) per MemoryDB consente di definire e utilizzare le risorse MemoryDB direttamente dal cluster Kubernetes. Ciò consente di avvalersi di MemoryDB per supportare le applicazioni Kubernetes senza dover definire risorse MemoryDB al di fuori del cluster o eseguire e gestire le funzionalità del database in memoria all'interno del cluster. È possibile scaricare l'immagine del container MemoryDB ACK da Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) e fare riferimento alla documentazione per la guida all'installazione. Puoi anche visitare il blog per informazioni più dettagliate.

Nota: ACK per MemoryDB è ora disponibile a livello generale. Inviaci i tuoi commenti accedendo alla nostra pagina Github.

MemoryDB offre il supporto nativo per i documenti JavaScript Object Notation (JSON) oltre alle strutture dati incluse in Redis OSS, senza costi aggiuntivi. È possibile semplificare lo sviluppo di applicazioni utilizzando i comandi integrati progettati e ottimizzati per i documenti JSON. MemoryDB supporta aggiornamenti parziali dei documenti JSON, nonché potenti funzioni di ricerca e di filtro tramite il linguaggio per query JSONPath. Il supporto per JSON è disponibile se si utilizza la versione di Valkey e Redis OSS 6.2 o superiore. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di MemoryDB.

A partire dal 26 giugno 2024, MemoryDB offre le prestazioni di ricerca vettoriale più veloci ai tassi di richiamo più elevati tra i database vettoriali più diffusi su AWS. Con la ricerca vettoriale per MemoryDB, è possibile archiviare milioni di incorporamenti vettoriali, ottenere una ricerca vettoriale in millisecondi a una cifra e aggiornare le latenze a oltre il 99% di richiamo con i massimi livelli di throughput.

I vettori sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati, come testo, immagini e video, create a partire da modelli di machine learning (ML) che aiutano ad acquisire il significato semantico dei dati sottostanti. MemoryDB consente ai modelli di ML e di IA generativa di lavorare con i dati archiviati in MemoryDB in tempo reale senza dover spostare i dati. Con MemoryDB, è possibile archiviare, indicizzare, recuperare e cercare embedding vettoriali all'interno delle strutture dati di Valkey e Redis OSS. È anche possibile archiviare integrazioni vettoriali da modelli di IA/ML, come quelli di Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, nel proprio database MemoryDB. Leggi la nostra documentazione per saperne di più sulla ricerca vettoriale per MemoryDB.

La ricerca vettoriale per MemoryDB è adatta ai casi d'uso in cui le massime prestazioni sono il criterio di selezione più importante. È possibile utilizzare la ricerca vettoriale per potenziare applicazioni di ML e IA generativa in tempo reale in casi d'uso come la generazione potenziata tramite recupero (RAG) per chatbot, il rilevamento di anomalie (frodi), i motori di consigli in tempo reale e il recupero di documenti.

MemoryDB offre il tiering dei dati come un modo a basso costo per scalare i tuoi cluster fino a centinaia di terabyte di capacità. Il livello dei dati fornisce un’opzione di prezzo per prestazioni per MemoryDB utilizzando gli SSD in ogni nodo cluster oltre ad archiviare i dati in memoria. Ideale per i carichi di lavoro che hanno regolarmente accesso fino al 20% del loro set di dati generale e per le applicazioni che possono sopportare ulteriore latenza quando accedono ai dati sulla SSD.

Quando utilizzi i cluster con il livello dei dati, MemoryDB funziona spostando in modo automatico e trasparente gli elementi utilizzati meno recentemente dalla memoria agli SSD NVMe attaccati localmente quando viene utilizzata la capacità di memoria. Quando accedi a un elemento archiviato su SSD, MemoryDB lo riporta in memoria prima di servire la richiesta. I livelli dei dati MemoryDB sono disponibili sui nodi R6gd basati su Graviton2. I nodi R6gd hanno una capacità totale quasi 5 volte superiore (memoria + SSD) e possono aiutarti a ottenere un risparmio di oltre il 60% sui costi di archiviazione quando funzionano al massimo utilizzo rispetto ai nodi R6g (solo memoria). Ipotizzando valori di stringa da 500 byte, in genere puoi aspettarti una latenza aggiuntiva di 450 µs per le richieste di lettura ai dati archiviati su SSD rispetto alle richieste di lettura ai dati in memoria.

MemoryDB offre nodi riservati che consentono di risparmiare fino al 55% rispetto ai prezzi dei nodi on-demand in cambio di un impegno di utilizzo per un periodo di uno o tre anni. I nodi riservati sono complementari ai nodi on-demand di MemoryDB e offrono alle aziende la flessibilità necessaria per ridurre i costi. MemoryDB offre tre opzioni di pagamento per i nodi riservati: nessun anticipo, pagamento anticipato parziale e pagamento anticipato dell'intero costo; in questo modo è possibile bilanciare l'importo pagato in anticipo con la tariffa oraria in vigore.

I nodi riservati MemoryDB offrono una flessibilità dimensionale all'interno di una famiglia di nodi e di una Regione AWS. Ciò significa che la tariffa scontata per i nodi riservati verrà applicata automaticamente all'utilizzo di tutte le dimensioni della stessa famiglia di nodi. La flessibilità delle dimensioni riduce il tempo da dedicare alla gestione dei nodi riservati e, poiché non si è più vincolati a una dimensione specifica del nodo del database, si può ottenere il massimo dallo sconto anche se il database deve essere aggiornato.