資料存取樣式與一致性模型

在 AWS 中使用資料儲存服務

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

一體適用的問題

  • 產品目錄：每秒上千次讀取，少量更新
  • 購物車：頻繁寫入
  • 訂單系統：不可遺失資料
  • 不同存取樣式，需要不同資料儲存策略

使用者

在 AWS 中使用資料儲存服務

暫時性 vs 永久性儲存樣式

  • Persistent Storage：重啟後仍保留資料

    • 儲存在磁碟，除非刪除皆為永久
    • AWS 範例：DynamoDB、S3、RDS、OpenSearch
    • 適用：使用者資料、交易、檔案、紀錄

    persistent

  • Ephemeral Storage：重啟後即遺失資料
    • 儲存在記憶體，設計上為暫時性
    • AWS 範例：ElastiCache、EC2 Instance Store
    • 適用：工作階段資料、快取、暫時計算

ephemeral

在 AWS 中使用資料儲存服務

讀取為主 vs 寫入為主的工作負載

  • 讀取為主：多讀少寫
    • 例：產品目錄、部落格文章
    • 最適：DynamoDB、S3 搭配快取
  • 寫入為主：頻繁更新
    • 例：IoT 感測器、點擊流資料
    • 最適：啟用自動擴充的 DynamoDB
  • 讀寫均衡：讀寫量相當
    • 例：社群貼文、留言
    • 最適：容量均衡的 DynamoDB

長條圖

在 AWS 中使用資料儲存服務

一致性模型的實務應用

  • 強一致性：永遠回傳最新資料
    • 較慢但精確
    • 用於：金融資料、庫存計數
  • 最終一致性：可能回傳舊資料
    • 較快但可能有短暫延遲
    • 用於：使用者檔案、產品描述
  • DynamoDB Console：ConsistentRead 參數

 

table_query

在 AWS 中使用資料儲存服務

在 AWS 主控台探索服務

  • DynamoDB Console：Tables、items、queries
  • S3 Console：Buckets、objects、properties
  • ElastiCache Console：Redis/Memcached、nodes、metrics
  • 各服務資源組織方式不同

服務

在 AWS 中使用資料儲存服務

將樣式對應到服務

  • 讀取為主 + 最終一致性 = DynamoDB、S3
  • 寫入為主 + 高輸送量 = DynamoDB
  • 快取層 = ElastiCache
  • 全文搜尋 = OpenSearch

一致性

在 AWS 中使用資料儲存服務

一起來練習吧！

在 AWS 中使用資料儲存服務

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