Gestion du cycle de vie des données et stratégies de cache

Utiliser les magasins de données dans AWS

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

Le coût de tout garder indéfiniment

  • Les données croissent en continu
  • Les coûts de stockage s'accumulent
  • Tout n'a pas besoin d'accès immédiat
  • Gestion du cycle de vie : déplacement ou suppression automatiques selon l'âge et les accès

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Utiliser les magasins de données dans AWS

Politiques de cycle de vie S3 en détail

  • Standard : Accès fréquent, coût le plus élevé
  • Standard-IA : Accès peu fréquent, minimum 30 jours
  • Glacier : Archivage, minimum 90 jours
  • Transitions automatiques : Selon l'âge de l'objet
  • Réduit les coûts de stockage de 70 % ou plus tout en respectant la conformité

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Utiliser les magasins de données dans AWS

Modèles de mise en cache avancés

  • Cache-aside : L'application gère le cache
    • Idéal pour : Charges majoritairement en lecture
  • Write-through : Écriture dans le cache et la base
    • Idéal pour : Exigences de cohérence des données

  • TTL (Time-to-Live) : Expiration automatique

    • Évite les données obsolètes

  • ElastiCache avec Redis prend en charge ces modèles et offre des temps de réponse en microsecondes

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Utiliser les magasins de données dans AWS

Cadre de décision pour la mise en cache

  • Mettre en cache quand : Lectures fréquentes, peu de changements
    • Catalogues produits, profils utilisateurs, données de config
  • Ne pas mettre en cache : Données temps réel, accès unique
    • Cours boursiers, rapports uniques, transactions financières
  • Dimensionnement du cache : 20 % des données = 80 % des requêtes

cadre de décision de mise en cache

Utiliser les magasins de données dans AWS

Passons à la pratique !

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