Funzionalità di Amazon Aurora

I test su benchmark standard come SysBench hanno mostrato un aumento della velocità di trasmissione effettiva fino a cinque volte rispetto a MySQL di serie e tre volte rispetto a PostgreSQL di serie su hardware simile. Aurora sfrutta varie tecniche software e hardware per garantire che il motore di database sia in grado di utilizzare appieno le risorse di calcolo, memoria e rete disponibili. Le operazioni I/O utilizzano tecniche basate su sistemi distribuiti, ad esempio i quorum, per migliorare e stabilizzare le prestazioni.

Amazon Aurora serverless è una configurazione on demand con scalabilità automatica per Aurora in cui il database si avvia, si spegne e dimensiona automaticamente la capacità in base alle esigenze dell'applicazione. Con Amazon Aurora serverless, puoi eseguire un database relazionale nel cloud senza dover gestire istanze database. È possibile anche utilizzare le istanze Aurora serverless v2 insieme a istanze con provisioning nei cluster di database nuovi o esistenti.

Puoi utilizzare le API di Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) o la Console di gestione AWS per dimensionare verso l'alto o verso il basso le istanze con provisioning che sostengono l'implementazione. Le operazioni di dimensionamento delle risorse di calcolo vengono in genere completate in pochi minuti.

Aurora dimensiona automaticamente gli I/O per soddisfare le esigenze delle applicazioni più esigenti. Inoltre, aumenta le dimensioni del volume del database con l'aumentare delle esigenze di archiviazione. Il volume si amplia in base a incrementi di 10 GB, fino a un massimo di 128 TB. Non è necessario effettuare il provisioning di spazio di archiviazione aggiuntivo per far fronte all'eventuale crescita futura del database. Quando si utilizza la configurazione Amazon Aurora I/O-Optimized per i cluster di database, Aurora offre anche un risparmio sui costi fino al 40% quando la spesa di I/O supera il 25% della spesa del database Aurora. Per ulteriori informazioni, visita la pagina Storage e affidabilità di Amazon Aurora.

Puoi aumentare la velocità di trasmissione effettiva in lettura per supportare volumi elevati di richieste di applicazioni creando fino a quindici repliche Amazon Aurora di database. Le repliche di Aurora condividono la stessa archiviazione alla base dell'istanza fonte, riducendo i costi ed eliminando la necessità di eseguire scritture sui nodi di replica. Ciò consente di liberare una maggiore quantità di potenza di elaborazione per la gestione delle richieste di lettura e ridurre il ritardo di replica fino a pochi millisecondi. Aurora fornisce un endpoint di lettura, in modo da permettere all'applicazione di connettersi senza dover tenere traccia delle repliche man mano che vengono aggiunte e rimosse. Supporta inoltre la funzione di dimensionamento automatico, che consente di aggiungere o rimuovere automaticamente le repliche in risposta alle variazioni dei parametri prestazionali specificati.

Aurora supporta repliche di lettura tra Regioni diverse. Le repliche tra Regioni offrono letture locali rapide agli utenti. Inoltre, ciascuna Regione può avere quindici repliche di lettura aggiuntive per dimensionare ulteriormente le letture locali. Consulta Database globale Amazon Aurora per avere maggiori dettagli.

Gli endpoint personalizzati permettono di distribuire carichi di lavoro ed eseguirne il bilanciamento del carico tra set diversi di istanze database. Ad esempio, è possibile effettuare il provisioning di un set di repliche Aurora per l'uso di un tipo di istanza con una maggiore capacità di memoria per eseguire un carico di lavoro di analisi dei dati. Un endpoint personalizzato può quindi favorire l'instradamento del carico di lavoro a queste istanze opportunamente configurate, mantenendo isolate dal carico di lavoro altre istanze.

Amazon Aurora Parallel Query fornisce query analitiche più rapide rispetto ai tuoi dati attuali. La portata del miglioramento delle prestazioni raggiunge anche due ordini di grandezza, senza sacrificare la velocità effettiva dei principali carichi di lavoro transazionali. L'invio del processo di query al livello di archiviazione di Aurora permette di aumentare notevolmente la potenza di calcolo riducendo al tempo stesso il traffico di rete. La funzionalità di query in parallelo va utilizzata per eseguire simultaneamente carichi di lavoro transazionali e analitici nello stesso database Aurora. Parallel Query è disponibile per Amazon Aurora con compatibilità con MySQL.

Amazon DevOps Guru è un servizio di operazioni nel cloud basato su machine learning (ML) che contribuisce a migliorare la disponibilità delle applicazioni. Amazon DevOps Guru per RDS consente di utilizzare informazioni dettagliate basate su ML per rilevare e diagnosticare facilmente i problemi di database relazionali relativi alle prestazioni ed è progettato per risolverli in pochi minuti anziché in giorni. Gli sviluppatori e gli ingegneri DevOps possono utilizzare DevOps Guru per RDS per identificare automaticamente la causa principale dei problemi di prestazioni e ottenere suggerimenti intelligenti per affrontare il problema, senza dover ricorrere all'aiuto di esperti di database.

Per iniziare, vai alla Console di gestione Amazon RDS e abilita Approfondimenti sulle prestazioni di Amazon RDS. Una volta attivata la funzionalità Approfondimenti sulle prestazioni, accedi alla Console Amazon DevOps Guru e abilitala per le risorse Amazon Aurora, per altre risorse supportate o per l'intero account.

Amazon RDS monitora continuamente l'integrità del database Aurora e dell'istanza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) sottostante. In caso di errore del database, Amazon RDS riavvierà automaticamente il database e i processi associati. Aurora non richiede la riesecuzione dei log di ripristino del database in seguito ad arresti anomali. Ciò consente di ridurre in modo sensibile i tempi di riavvio. Inoltre, il servizio isola la cache del buffer del database dai processi del database, consentendone in questo modo la conservazione in caso di riavvio del database.

In caso di errore dell'istanza, Aurora utilizza la tecnologia Amazon RDS Multi-AZ per automatizzare il failover su una delle quindici repliche Aurora create in qualsiasi delle tre zone di disponibilità. Se non è stato effettuato il provisioning delle repliche Aurora, in caso di errore Amazon RDS tenterà automaticamente di creare una nuova istanza database Aurora. Riduci al minimo i tempi di failover sostituendo i driver MySQL e PostgreSQL della community con quelli compatibili open source e pronti per l'uso AWS JDBC Driver per MySQL e AWS JDBC Driver per PostgreSQL. Puoi inoltre utilizzare il Server proxy per RDS per ridurre i tempi di failover e migliorare la disponibilità. Quando si verificano i failover, Server proxy per Amazon RDS instrada le richieste direttamente alla nuova istanza del database, riducendo i tempi di failover fino al 66% e preservando le connessioni dell'applicazione.

Per le applicazioni distribuite a livello globale, è possibile utilizza un Database globale Aurora, in cui un singolo database Aurora può estendersi in diverse Regioni AWS per consentire letture locali rapide e un ripristino di emergenza veloce. Un Database globale Aurora utilizza la replica basata su archiviazione per replicare un database in più Regioni, con una latenza tipica inferiore a 1 secondo. È possibile utilizzare una Regione secondaria come opzione di backup nel caso in cui sia necessario un ripristino rapido a seguito di una riduzione delle prestazioni o un'interruzione regionale. Un database in una Regione secondaria può essere elevato a piene capacità di lettura/scrittura in meno di 1 minuto.

Ogni blocco da 10 GB del volume del database viene replicato sei volte in tre zone di disponibilità. L'archiviazione di Amazon Aurora è caratterizzata dalla tolleranza ai guasti, ovvero è in grado di gestire in modo trasparente la perdita di un massimo di due copie di dati senza ripercussioni sulla disponibilità delle operazioni di scrittura del database e la perdita di un massimo di tre copie di dati senza ripercussioni sulla disponibilità delle operazioni di lettura. In più, lo spazio di archiviazione Amazon Aurora corregge automaticamente gli errori: i blocchi di dati e i dischi su cui vengono rilevati più spesso errori vengono sostituiti automaticamente.

La funzionalità di backup di Amazon Aurora consente di eseguire il ripristino point-in-time dell'istanza. In tal modo sarà possibile ripristinare il database a qualsiasi punto nel tempo compreso nel periodo di conservazione, fino agli ultimi 5 minuti. Il periodo di conservazione dei backup automatici può essere configurato per un intervallo di tempo massimo di 35 giorni. I backup automatici vengono archiviati in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), che è stato progettato per offrire una durabilità pari al 99,999999999%. I backup di Amazon Aurora sono automatici, incrementali e continui e non hanno alcun impatto sulle prestazioni del database.

Gli snapshot DB sono backup avviati manualmente dall'utente dell'istanza salvata in Amazon S3 e conservati finché l'utente non li elimina in modo esplicito. Tale tipologia di snapshot usa snapshot incrementali automatici per ridurre il tempo e la quantità di archiviazione richiesti. È possibile creare una nuova istanza da uno snapshot DB in qualsiasi momento.

Backtrack ti permette di far tornare rapidamente indietro un database a un punto temporale precedente, senza dover ripristinare i dati da un backup. Ciò consente un rapido recupero a seguito di errori utente, come l'abbassamento della tabella sbagliata o l'eliminazione erronea di una riga. Quando si abilita Backtrack, Aurora conserverà i record dei dati per la durata specificata di Backtrack. Per esempio, puoi impostare Backtrack in modo che ti permette di spostare il tuo database indietro di 72 ore. Backtrack completa l'operazione in pochi secondi, anche per database di grandi dimensioni, perché non è necessario copiare nessun record del database. È possibile spostarsi avanti e indietro nel tempo per individuare il momento immediatamente precedente al verificarsi dell'errore.

Backtrack è utile anche per lo sviluppo e il test, soprattutto in situazioni dove i test cancellano o invalidano i dati. Riporta semplicemente il database allo stato originale e sarà tutto pronto per un nuovo test. Puoi creare uno script che richiama Backtrack attraverso un'API, quindi esegue il test per una facile integrazione nel tuo framework di test. Backtrack è disponibile per Amazon Aurora con compatibilità con MySQL.

Amazon Aurora 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 on-premise tramite VPN IPsec crittografati standard. Per ulteriori informazioni su Amazon Relational Database Service (RDS) in Amazon VPC, consulta la Guida per l'utente di Amazon RDS. Utilizzando Amazon RDS, inoltre, è possibile configurare le impostazioni del firewall e controllare l'accesso alla rete da parte delle istanze DB.

Aurora è integrato con AWS Identity and Access Management (IAM) e consente di controllare le operazioni che gli utenti e i gruppi di IAM sono autorizzati a eseguire su risorse Aurora specifiche (ad esempio istanze DB, snapshot DB, gruppi di parametri DB, abbonamenti a eventi DB e gruppi di opzioni DB). Inoltre, è possibile taggare le risorse Aurora e controllare le operazioni che gli utenti e i gruppi IAM sono autorizzati a eseguire sui gruppi di risorse con lo stesso tag (e valore di tag). Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dell'integrazione IAM, consulta la documentazione di autenticazione dei database IAM.

Aurora consente di crittografare i database usando le chiavi create e gestite mediante AWS Key Management Service (KMS). In un'istanza del database in esecuzione con la crittografia di Amazon Aurora i dati inattivi memorizzati nell'archiviazione sottostante sono crittografati, analogamente ai backup automatici, agli snapshot e alle repliche incluse nello stesso cluster. Aurora usa il protocollo SSL (AES-256) per la protezione dei dati in transito.

Aurora consente di registrare gli eventi di database con un impatto minimo sulle prestazioni del database stesso. I log possono successivamente essere analizzati per gestione di database, sicurezza, governance, conformità normativa e altri scopi. È inoltre possibile monitorare l'attività inviando registri di audit ad Amazon CloudWatch.

Amazon GuardDuty è integrato in Aurora per aiutarti a identificare potenziali minacce ai dati archiviati nei database Aurora. Protezione RDS di GuardDuty delinea e monitora le attività di accesso ai database esistenti e nuovi nel tuo account e utilizza modelli di ML su misura per rilevare con precisione accessi sospetti ai database Aurora. Se viene rilevata una potenziale minaccia, GuardDuty genera una segnalazione di sicurezza che include i dettagli del database e le informazioni contestuali approfondite sull'attività sospetta. L'integrazione di Aurora con GuardDuty offre un accesso diretto ai log degli eventi di database senza richiedere la modifica dei database; inoltre, è progettata per non penalizzare le prestazioni del database.

Non è previsto alcun impegno anticipato con Aurora. Si paga in base a una tariffa oraria per ogni istanza avviata. Una volta che l'istanza DB Amazon Aurora non serve più, è possibile eliminarla. Non sarà necessario effettuare il provisioning in eccesso di ulteriori quantità di spazio di archiviazione come misura di sicurezza in quanto verrà richiesto il pagamento solo dello spazio effettivamente consumato. Per ulteriori informazioni, visita la pagina dei prezzi di Amazon Aurora.

Aurora offre la flessibilità necessaria per ottimizzare la spesa del database scegliendo tra due opzioni di configurazione in base alle tue esigenze in termini di rapporto prezzo/prestazioni e prevedibilità/prezzo, a prescindere dal consumo di I/O della tua applicazione. Le due opzioni di configurazione sono Aurora I/O-Optimized e Aurora Standard. Nessuna delle due opzioni richiede il provisioning anticipato di I/O o spazio di archiviazione ed entrambe sono in grado di dimensionare il numero di I/O per supportare le applicazioni più impegnative.

Aurora I/O-Optimized è una configurazione di cluster di database. Offre prestazioni migliori in termini di prezzo per i clienti con carichi di lavoro ad alta intensità di I/O, come sistemi di elaborazione dei pagamenti, sistemi di e-commerce e applicazioni finanziarie. Se la spesa di I/O supera il 25% della spesa totale del database Aurora, Aurora I/O-Optimized offre un risparmio sui costi fino al 40%. Con Aurora I/O-Optimized si pagano le istanze database e lo spazio di archiviazione. Poiché non sono previsti costi per le operazioni I/O di lettura e scrittura, la prevedibilità dei prezzi è garantita per tutte le applicazioni, a prescindere dalla variabilità degli I/O.

Aurora Standard è una configurazione di cluster di database che offre prezzi convenienti per la maggior parte delle applicazioni con un utilizzo di I/O da basso a moderato. Con Aurora Standard si pagano istanze di database, spazio di archiviazione e I/O pay-per-request.

Per un'applicazione ad alta intensità di analisi, i costi di I/O sono quelli che generalmente influiscono di più sui costi del database. Le operazioni I/O vengono eseguite dal motore di database Aurora nel relativo layer di archiviazione virtualizzato basato su SSD. Ogni operazione di lettura delle pagine del database viene considerata un I/O. Il motore del database Aurora esegue le letture sul livello di archiviazione per recuperare le pagine del database non presenti nella cache del buffer. Ogni pagina del database è di 8 KB in Aurora con compatibilità PostgreSQL e 16 KB in Aurora con compatibilità MySQL.

Il servizio Aurora è stato sviluppato in modo da eliminare le operazioni I/O non necessarie per ridurre i costi e garantire la disponibilità delle risorse per la gestione del traffico di lettura/scrittura. Le operazioni I/O di scrittura vengono utilizzate solo durante l'invio dei record di log delle transazioni al layer di archiviazione allo scopo di rendere durevoli le letture. Le operazioni I/O di scrittura vengono conteggiate in unità di 4 KB. Ad esempio, un record di log delle transazioni la cui dimensione è pari a 1.024 byte verrà considerato come un'operazione I/O. Tuttavia, le operazioni di scrittura simultanee il cui log delle transazioni ha dimensioni minori di 4 KB possono essere raggruppate in batch dal motore di database Aurora per ottimizzare il consumo di I/O. A differenza dei motori di database tradizionali, Aurora non invia mai le pagine di database modificate al layer di archiviazione. Ciò consente di ridurre ulteriormente il consumo di I/O.

È possibile visualizzare il numero di operazioni I/O utilizzate da un'istanza Aurora nella Console di gestione AWS. Per verificare il consumo di I/O, passa alla sezione RDS della console, controlla l'elenco delle istanze, seleziona le istanze di Aurora e quindi verifica i parametri "Billed read operations" ("Operazioni di lettura fatturate") e "Billed write operations" ("Operazioni di scrittura fatturate") nella sezione relativa al monitoraggio.

Le operazioni I/O di lettura e scrittura vengono addebitate quando si configurano i cluster di database nella configurazione Aurora Standard. Non vengono invece addebitati costi per le operazioni I/O di lettura e scrittura quando si configurano i cluster di database su Aurora I/O-Optimized. Per ulteriori informazioni sui prezzi delle operazioni I/O, visita la pagina dei prezzi di Amazon Aurora.

Amazon Aurora supporta gli strumenti di importazione ed esportazione MySQL standard. È inoltre possibile creare in modo semplice e rapido un nuovo database Amazon Aurora da uno snapshot DB di Amazon RDS per MySQL. Le operazioni di migrazione basate su snapshot DB vengono in genere completate in meno di un'ora, ma tale durata può variare in base alla quantità e al formato dei dati interessati dalla migrazione.

È inoltre possibile configurare la replica basata su binlog tra un database Aurora nell'edizione compatibile con MySQL e un database MySQL esterno in esecuzione all'interno o all'esterno di AWS.

Amazon Aurora supporta gli strumenti di importazione ed esportazione PostgreSQL standard, inclusi pg_dump e pg_restore. Amazon Aurora supporta anche l'importazione di snapshot da Amazon RDS per PostgreSQL e la replica con AWS Database Migration Service (AWS DMS).

Amazon Aurora offre un ambiente ideale per trasferire i carichi di lavoro del database dai database commerciali. Aurora ha capacità funzionali che si avvicinano molto a quelle dei motori di database commerciali e offre le prestazioni, la durata e l'elevata disponibilità di livello aziendale richieste dalla maggior parte dei carichi di lavoro di database aziendali. AWS Database Migration Service (AWS DMS) può aiutare ad accelerare le migrazioni di database su Amazon Aurora.

Babelfish for Aurora PostgreSQL è un nuovo livello di traduzione per Amazon Aurora edizione compatibile con PostgreSQL che permette ad Aurora di comprendere i comandi provenienti da applicazioni scritte per Microsoft SQL Server. Con Babelfish, Aurora PostgreSQL comprende T-SQL, il dialetto SQL esclusivo di Microsoft SQL Server, e supporta lo stesso protocollo di comunicazione, di modo che le app di tua proprietà che erano state scritte originariamente per SQL Server possano ora funzionare con Aurora con un minor numero di modifiche del codice. Conseguentemente, lo sforzo richiesto per modificare e spostare applicazioni eseguite su SQL Server 2005 (o su altri più recenti) ad Aurora è ridotto, aspetto che porta a migrazioni più veloci, più convenienti e meno rischiose. Babelfish è una funzionalità integrata di Amazon Aurora e non implica alcun costo aggiuntivo. Puoi abilitare Babelfish nel tuo cluster Amazon Aurora in poche fasi all'interno della console RDS.

Trusted Language Extensions (TLE) per PostgreSQL è un kit di sviluppo e un progetto open source che ti consente di creare rapidamente estensioni ad alte prestazioni e di eseguirle in modo sicuro su Amazon Aurora senza bisogno di AWS per certificare il codice. Gli sviluppatori possono utilizzare i linguaggi attendibili più diffusi, come JavaScript, PL/pgSQL, Perl e SQL, per scrivere estensioni in modo sicuro. TLE è progettato per impedire l'accesso a risorse non sicure e limita i difetti di estensione a una singola connessione al database. I DBA beneficiano di un controllo online dettagliato su chi può installare le estensioni, con la possibilità di creare un modello di autorizzazioni per eseguirle. TLE è disponibile per i clienti Aurora senza costi aggiuntivi.

Aurora propone funzionalità di machine learning direttamente dal database, permettendoti di aggiungere alle applicazioni previsioni basate su machine learning attraverso il linguaggio di programmazione SQL. Con un’integrazione semplice, sicura e ottimizzata tra Aurora e i servizi Machine Learning di AWS, puoi accedere a una vasta selezione di algoritmi Machine Learning senza dover creare integrazioni personalizzate o trasferire dati. Ulteriori informazioni sul machine learning con Aurora.

Aurora funziona insieme a Server proxy per Amazon RDS, un proxy di database a disponibilità elevata e completamente gestito che rende le applicazioni più scalabili, più sicure e più resistenti agli errori del database. RDS Proxy permette alle applicazioni di raggrupparsi e condividere connessioni stabilite con il database, migliorando l'efficienza del database e la scalabilità delle applicazioni. Riduce i tempi di failover connettendosi automaticamente a una nuova istanza database preservando le connessioni ad applicazioni. Accresce la sicurezza tramite le integrazioni con AWS IAM e AWS Secrets Manager.