डेटा लाइफसाइकल मैनेजमेंट और कैशिंग स्ट्रैटेजीज़

AWS में Data Stores का उपयोग

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

सब कुछ हमेशा रखने की लागत

  • डेटा लगातार बढ़ता है
  • स्टोरेज लागत समय के साथ बढ़ती है
  • हर डेटा को तुरंत एक्सेस की जरूरत नहीं होती
  • लाइफसाइकल मैनेजमेंट: उम्र और एक्सेस पैटर्न के आधार पर डेटा को ऑटो-ट्रांजिशन या डिलीट करना

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AWS में Data Stores का उपयोग

S3 लाइफसाइकल पॉलिसीज़ विस्तार से

  • Standard: बार-बार एक्सेस, सबसे अधिक लागत
  • Standard-IA: कम-आवृत्ति एक्सेस, 30-दिन न्यूनतम
  • Glacier: आर्काइव स्टोरेज, 90-दिन न्यूनतम
  • ऑटो ट्रांजिशन: ऑब्जेक्ट की उम्र पर आधारित
  • कंप्लायंस रहते हुए स्टोरेज लागत 70%+ तक घटाएँ

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AWS में Data Stores का उपयोग

एडवांस्ड कैशिंग पैटर्न्स

  • Cache-aside: एप्लिकेशन कैश मैनेज करता है
    • सर्वश्रेष्ठ कब: रीड-हैवी वर्कलोड्स
  • Write-through: कैश और डेटाबेस, दोनों में लिखें
    • सर्वश्रेष्ठ कब: डेटा कंसिस्टेंसी की जरूरत

  • TTL (Time-to-Live): ऑटोमैटिक एक्सपायरी

    • स्टेल डेटा की समस्या रोकता है

  • ElastiCache with Redis इन सभी पैटर्न्स को सपोर्ट करता है और माइक्रोसेकंड रिस्पॉन्स टाइम देता है

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AWS में Data Stores का उपयोग

कैशिंग डिसीजन फ्रेमवर्क

  • कब कैश करें: हाई रीड फ्रिक्वेंसी, लो चेंज रेट
    • प्रोडक्ट कैटलॉग, यूज़र प्रोफाइल, कॉन्फ़िग डेटा
  • कब न करें: रियल-टाइम डेटा, वन-टाइम एक्सेस
    • स्टॉक प्राइस, यूनिक रिपोर्ट्स, फाइनेंशियल ट्रांजैक्शंस
  • कैश साइजिंग: 20% डेटा = 80% रिक्वेस्ट्स

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