Datenlebenszyklus-Management und Caching-Strategien

Nutzung von Datenspeichern in AWS

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

Die Kosten, alles für immer zu behalten

  • Daten wachsen stetig
  • Speicherkosten summieren sich
  • Nicht alle Daten brauchen Sofortzugriff
  • Lifecycle-Management: Daten automatisch verschieben oder löschen nach Alter und Zugriffsmustern

LC-Richtlinien

Nutzung von Datenspeichern in AWS

S3-Lifecycle-Richtlinien im Detail

  • Standard: Häufiger Zugriff, höchste Kosten
  • Standard-IA: Seltener Zugriff, 30 Tage Mindestdauer
  • Glacier: Archiv, 90 Tage Mindestdauer
  • Automatische Übergänge: Nach Objektalter
  • Senkt Speicherkosten um 70 % oder mehr bei Einhaltung von Compliance

Kosteneinsparungen

Nutzung von Datenspeichern in AWS

Erweiterte Caching-Muster

  • Cache-aside: Anwendung verwaltet Cache
    • Am besten für: Leseintensive Workloads
  • Write-through: In Cache und DB schreiben
    • Am besten für: Konsistenzanforderungen

  • TTL (Time-to-Live): Automatisches Ablaufen

    • Verhindert veraltete Daten

  • ElastiCache mit Redis unterstützt alle diese Muster und liefert Antwortzeiten im Mikrosekundenbereich

Cache

Nutzung von Datenspeichern in AWS

Framework für Caching-Entscheidungen

  • Cachen, wenn: Viele Reads, geringe Änderungsrate
    • Produktkataloge, Profile, Konfigdaten
  • Nicht cachen: Echtzeitdaten, einmaliger Zugriff
    • Aktienkurse, Einzelberichte, Finanztransaktionen
  • Cache-Größe: 20 % der Daten = 80 % der Anfragen

Caching-Entscheidung

Nutzung von Datenspeichern in AWS

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