تخزين قوة منظومة AWS Aurora للبases التي يمكن أن تنتشر وتتمكن من الموافقة

الدروس التعليمية
AWS MySQL

في عصر التحول الرقمي، يحتاج الأعمال إلى حلول قاعدات توفر قابلية التنمية والموثوقية. أصبحت AWS Aurora، القاعدة الرابطة التي تدعم MySQL و PostgreSQL، خيارًا شهيرًا للشركات التي تبحث عن أداء عالٍ والمساعدة المستديمة والكلفة المعقولة. يقوم هذا المقال بالاستكشاف في مزايا AWS Aurora وتقديم مثال حقيقي لكيفية استخدامها في موقع شبكة اجتماعية على الإنترنت.

مقارنة مع AWS Aurora: المزايا مقابل التحديات

Key Benefits Description Challenges Description
High Performance and Scalability

تصميم Aurora يقسم التخزين والمعالجة الوظائف، ويوفر بائدة خاصة أكبر بخمس مرات من MySQL ومرتين من PostgreSQL. ويضمن الأداء المتوازن حتى أوقات التوصل الكبيرة باستخدام قدرات التنقل التلقائي.

 Financial Implications The complex pricing structure can lead to high costs due to charges for instance, storage, replicas, and support.
Durability and Availability Data in Aurora is distributed across multiple Availability Zones (AZs), with six copies stored across three AZs to ensure data availability and resilience. Failover mechanisms are automated to facilitate durable writes, incorporating retry logic for transactional integrity. Dependency Risks A significant dependence on AWS services may lead to vendor lock-in, making it more challenging and costly to migrate to alternative platforms in the future.
Security Aurora offers robust security with encryption for data at rest and in transit, network isolation via Amazon VPC, and precise access control through AWS IAM. Migration Challenges Data transfer can be lengthy and may involve downtime. Compatibility issues might require modifications to existing code.
Cost Efficiency Aurora’s flexible pricing structure enables businesses to reduce database costs. The automatic scaling feature guarantees that you are charged based on the actual resources utilized, resulting in a cost-effective solution for varying workloads. Training Requirements Teams need to dedicate a significant amount of time and resources to acquiring the necessary knowledge of AWS-specific tools and optimal practices to effectively manage Aurora.
Performance Optimization Auto-scaling and read replicas help optimize performance by dynamically adjusting resources and distributing read traffic. Performance Impacts Latency may be introduced due to abstraction layers and networking between Aurora instances and other AWS services, impacting latency-sensitive applications.

خطوات التنفيذ

1. إنشاء قمة Aurora

  1. تحول إلى لوحة التحكم في AWS.
  2. اختر Amazon Aurora واختار “إنشاء قاعدة بيانات.”
  3. اختار المحرك المناسب (MySQL أو PostgreSQL) وConfigure إعدادات المجال.

2. تمكين التنقل التلقائي

  1. Configure سياسات التنقل التلقائي للمجال المعالجة والتخزين.
  2. Set أدنى وأقصى معدلات التنقل بناءاً على أنماط التوصل.

3. تكوين التوزيع المتعدد الأعمدة (Multi-AZ)

  1. تمكين Multi-AZ لضمان المتاحة العالية.
  2. قم بتكوين ال备份 التلقائي والملصقات لحماية البيانات.

4. إنشاء نسخ القراءة

  1. أضف نسخ القراءة لتوزيع المرور القراءة.
  2. تكوين نقاط النهاية التطبيقية لتوازن ال solicitudes de lectura a través de las réplicas.

مثال فعال: منصة اجتماعية 온라인

منصة اجتماعية على الإنترنت “SocialBuzz” تربط ملايين المستخدمين عالمياً. لتوفر توافرها لمعالجة كميات كبيرة من المرور، وتوفير ردود قصيرة الانتظار، وضمان دماغية البيانات، تحتاج SocialBuzz إلى حلول قاعدة بيانات موثوقة. يعتبر AWS Aurora الخيار المثالي لتوفير هذه الحاجيات:

  1. معرفة الهيكل: تستخدم SocialBuzz Aurora لاحتياجات قاعدة بيانات الجوهرية، تستخدم محركي MySQL و PostgreSQL للمكونات المختلفة. تخزين بيانات الملفات الشخصية، المنشورات، التعليقات، والتفاعلات في Aurora، من خلال الأداء العالٍ والتنميةالقدرات.
  2. التنمية في عمل: خلال أوقات الاستعمال الأعلى، مثل عندما يتم مشاركة منشور فيروسي، تخضع SocialBuzz لزيادة في المرور. يتكامل ميزة التنمية الautomática de Aurora مع الموارد المحاسبية لمعالجة الحمل الزائد، متأكدًا من تجاوز التجربة المستخدمية بدون تدهور الأداء.
  3. ال可用性 العالي: لضمان الخدمة المتواصلة، تضع SocialBuzz Aurora في إعداد متعدد الAZ. هذا يتأكد إن أحد الAZ يواجه مشكلة، يبقى البيانات متاحة، وتوفير نموذج مرجع قوي. الأحجام التلقائية والملاحظات التي يقوم Aurora بتخزينها تمكين ال
  4. تحسين الأداء: ينفذ SocialBuzz نُسخ القراءة في أورورا لتوزيع الزيارات القراءة، مما يخفض الضغط على النسخة الرئيسية. هذا التنظيم يسمح باسترجاع البيانات بسرعة، مما يمكن الواصل بميزات كالإشعارات الحية وتحديثات المنشورات الفورية.
  5. إدارة التكاليف: من خلال إستخدام نموذج الدفع-بالاستعمال من أورورا، يدير SocialBuzz تكاليف عملياته بفعالية. أثناء الساعات الهادئة، يتم تقليل الموارد، مما يخفض التكاليف. بالإضافة إلى ذلك، خيار بدون خادم لأورورا يسمح لSocialBuzz بتعامل مع الحملات الغير قابلة للتنبؤ بدون إضافة موارد بشكل كبير.

نظرة عامة

لنغوص أعمق في كيفية منصة وسائل الإعلام الاجتماعية على الإنترنت، SocialBuzz، تستفيد من AWS Aurora لإدارة قاعدة البيانات قابلة للتحجيم والموثوقة. سنشمل مثالا للتنفيذ، مجموعة بيانات عينية، وتخطيط تدفق لتوضيح العملية.

نظرة عامة على الهيكلية

SocialBuzz تستخدم AWS Aurora لتخزين وإدارة البروفايلات الخاصة بالمستخدمين، والمنشورات، والتعليقات، والتفاعلات. تتكون هيكلية النظام من العناصر التالية:

  • قاعدة البيانات الرئيسية: مجموعة أورورا
  • تعديل الموارد: ميزة التوسع الآلي التي تقوم بتغيير الأرزاق بناءً على الطلب
  • المتوفرية العالية: توزيع متعدد النطاق الجغرافي لضمان العمل المستمر
  • توزيع الزيارات القراءة: نُسخ القراءة لتوزيع فعال للطلبات القراءة

تخطيط التدفق

  1. يتفاعل المستخدم مع المنصة عن طريق الواجهة الويب أو تطبيقه المحمول.
  2. يعالج المخزون التطبيقي طلبات المستخدمين ويتفاعل مع قاعدة البيانات Aurora.
  3. يشرف حالة أوركرا الرئيسية على عمليات الكتابة وعلى الحفاظ على توافر البيانات.
  4. يدير نسخ القراءة لمنصة Aurora القراءة لتخفيف معدل العمل في النسخ الرئيسية.
  5. يتم توسيع الموارد تلقائيًا وفقًا لمستويات المرور المختلفة.
  6. الإعدادات المتعددة للأجزاء المتوفرة تضمن تأمين توافر البيانات ودوامها عبر مجالات التوفر المتعددة.

الحزب الخاص بAWS

  • اختر المعياري لإنشاء قاعدة Aurora (MySQL).
  • اختر قالبًا وإعدادات المعلومات الشركية وأسم القاعدة البياناتية.

  • يتم التكوين للحزب وإمكانياته والاتصال وهي عوامل مهمة للتفكير فيها. قررت أن لا أربط الEC2 وفقًا للتوصيصات.

  • إعدادات VPC: قم بتشغيل النسخ القراءة والتسميات لتعرف القاعدة البياناتية.

  • حدد تفويضات القاعدة البياناتية والمراقبة وأخيرًا ستحصل على تقدير مناخي لتكاليف قاعدة البيانات الشهرية.

مثال للشيء

سنتقدم بإنشاء قاعدة Aurora لSocialBuzz.

إعداد قاعدة Aurora التجمع

Python

  

import boto3



# تشغيل جلسة باستخدام Amazon RDS

client = boto3.client('rds', region_name='us-west-2')

إنشاء مجموعة قاعدة أورورا

MySQL

  

response = client.create_db_cluster(

    DBClusterIdentifier='socialbuzz-cluster',

    Engine='aurora-mysql',

    MasterUsername='admin',

    MasterUserPassword='password',

    BackupRetentionPeriod=7,

    VpcSecurityGroupIds=['sg-0a1b2c3d4e5f6g7h'],

    DBSubnetGroupName='default'

)



print(response)

تشغيل مجموعة أورورا

Python

  

response = client.create_db_instance(

    DBInstanceIdentifier='socialbuzz-instance',

    DBClusterIdentifier='socialbuzz-cluster',

    DBInstanceClass='db.r5.large',

    Engine='aurora-mysql',

    PubliclyAccessible=True

)



print(response)

مجموعة معينة من البيانات

هذه مجموعة بسيطة من البيانات لتمثيل المستخدمين والمنشورات والتعليقات:

MySQL

  

CREATE TABLE users (

    user_id INT PRIMARY KEY,

    username VARCHAR(255) NOT NULL,

    email VARCHAR(255) NOT NULL,

    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);



CREATE TABLE posts (

    post_id INT PRIMARY KEY,

    user_id INT,

    content TEXT,

    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)

);



CREATE TABLE comments (

    comment_id INT PRIMARY KEY,

    post_id INT,

    user_id INT,

    comment TEXT,

    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

    FOREIGN KEY (post_id) REFERENCES posts(post_id),

    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)

);



-- إدماج بيانات مختلفة

INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES

(1, 'john_doe', '[email protected]'),

(2, 'jane_doe', '[email protected]');



INSERT INTO posts (post_id, user_id, content) VALUES

(1, 1, 'Hello World!'),

(2, 2, 'This is my first post.');



INSERT INTO comments (comment_id, post_id, user_id, comment) VALUES

(1, 1, 2, 'Nice post!'),

(2, 2, 1, 'Welcome to the platform!');

تطبيق المعاملات الخاصة بالقراءة/الكتابة

Python

  

import pymysql



# اتصال بالقاعدة

connection = pymysql.connect(

    host='socialbuzz-cluster.cluster-xyz.us-west-2.rds.amazonaws.com',

    user='admin',

    password='password',

    database='socialbuzz'

)



# عملية الكتابة

def create_post(user_id, content):

    with connection.cursor() as cursor:

        sql = "INSERT INTO posts (user_id, content) VALUES (%s, %s)"

        cursor.execute(sql, (user_id, content))

    connection.commit()



# عملية القراءة

def get_posts():

    with connection.cursor() as cursor:

        sql = "SELECT * FROM posts"

        cursor.execute(sql)

        result = cursor.fetchall()

        for row in result:

            print(row)



# مثال للاستخدام

create_post(1, 'Exploring AWS Aurora!')

get_posts()

الخلاصة

توفر AWS Aurora حلول إدارة البيانات القوية والقابلة للتنمية والموثوقة. يوضح حالة الدراسة لSocialBuzz كيف تستخدم الشركات Aurora المتقدمة بالتكنولوجيا الحديثة للتعامل مع التردد الكبير في المبيعات، وضمان النزاهة في البيانات، وتحسين الكفاءة. من خلال الاتاحة لأساليب موردة وتنسيق بنية التحكم المناسبة، يمكن للشركات تخصيص إمكانيات AWS Aurora بالكامل لتعزيز التطوير والإبداع.

Source:
https://dzone.com/articles/aws-aurora-for-scalable-and-reliable-databases