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Funktionsweise von Aurora serverless

Die folgende Übersicht beschreibt die Funktionsweise von Aurora serverless.

Übersicht über Aurora serverless

Amazon Aurora serverless eignet sich für die anspruchsvollsten, sehr variablen Workloads. Zum Beispiel könnte Ihre Datenbanknutzung für einen kurzen Zeitraum sehr hoch sein, gefolgt von langen Zeiträumen mit nur leichter oder gar keiner Aktivität. Beispiele hierfür sind Einzelhandels-Websites, Spiele oder Sportveranstaltungen mit regelmäßigen Werbeveranstaltungen sowie Datenbanken, die nach Bedarf Berichte erstellen. Andere Beispiele sind Entwicklungs- und Testumgebungen sowie neue Anwendungen, in denen die Nutzung schnell ansteigen könnte. In Fällen wie diesen und vielen anderen ist es mit dem bereitgestellten Modell nicht immer möglich, die Kapazität vorab korrekt zu konfigurieren. Es können auch höhere Kosten entstehen, wenn Sie zu viel Kapazität bereitstellen, die Sie dann nicht benötigen.

Im Gegensatz dazu sind von Aurora bereitgestellte Cluster für stetige Workloads geeignet. Bei bereitgestellten Clustern wählen Sie eine DB-Instance-Klasse aus, die über eine vordefinierte Menge an Arbeitsspeicher, CPU-Leistung, I/O Bandbreite usw. verfügt. Wenn sich Ihre Workload ändert, ändern Sie die Instance-Klasse Ihres Writers und Ihrer Readers manuell. Das bereitgestellte Modell funktioniert gut, wenn Sie die Kapazität im Vorfeld der erwarteten Verbrauchsmustern anpassen können. Es ist akzeptabel, dass kurze Ausfälle auftreten, während Sie die Instance-Klasse des Writers und der Reader in Ihrem Cluster ändern.

Aurora serverless ist von Grund auf so konzipiert, dass serverlose DB-Cluster unterstützt werden, die sofort skalierbar sind. Aurora serverless wurde entwickelt, um das gleiche Maß an Sicherheit und Isolation zu bieten wie mit bereitgestellten Writern und Readern. Diese Aspekte sind in serverlosen Cloud-Umgebungen mit mehreren Mandanten entscheidend. Der dynamische Skalierungsmechanismus umfasst sehr wenig Aufwand, sodass er schnell auf Änderungen der Datenbank-Workload reagieren kann. Er bietet auch genügend Leistung, um einen drastischen Anstieg beim Bedarf nach Rechenleistung zu meistern.

Durch die Verwendung von Aurora serverless können Sie einen Aurora-DB-Cluster erstellen, ohne für jeden Writer und Reader an eine bestimmte Datenbankkapazität gebunden zu sein. Sie geben den minimalen und maximalen Bereich für die Kapazität an. Aurora skaliert jeden Aurora serverless-Writer oder -Reader im Cluster innerhalb dieses Kapazitätsbereichs. Durch die Verwendung eines Multi-AZ Clusters, in dem jeder Writer oder Reader dynamisch skalieren kann, können Sie die Vorteile der dynamischen Skalierung und der hohen Verfügbarkeit nutzen.

Aurora serverless skaliert die Datenbankressourcen automatisch basierend auf Ihren minimalen und maximalen Kapazitätsspezifikationen. Die Skalierung ist schnell, da die meisten Skalierungsereignisoperationen den Writer oder Reader auf demselben Host halten. In seltenen Fällen, in denen ein Aurora serverless-Writer oder -Reader von einem Host zu einem anderen verschoben wird, verwaltet Aurora serverless die Verbindungen automatisch. Sie müssen Ihren Datenbank-Client-Anwendungscode oder Ihre Datenbank-Verbindungszeichenfolgen nicht ändern.

Wie bei bereitgestellten Clustern sind bei Aurora serverless Speicherkapazität und Rechenkapazität getrennt. Wenn wir uns auf Aurora serverless-Kapazität und -Skalierung beziehen, geht es immer um die Rechenkapazität, die zunimmt oder abnimmt. Somit kann Ihr Cluster viele Terabyte an Daten enthalten, auch wenn die CPU und Speicherkapazität auf ein niedriges Niveau herunterskalieren.

Anstelle der Bereitstellung und Verwaltung von Datenbankservern geben Sie die Datenbankkapazität an. Details zur Aurora serverless-Kapazität finden Sie unter Kapazität von Aurora serverless. Die tatsächliche Kapazität jedes Aurora serverless-Writers oder -Readers variiert im Laufe der Zeit, je nach Workload. Details zu diesem Mechanismus finden Sie unter Aurora serverless-Skalierung.

Konfigurationen für Aurora-DB-Cluster

Für jeden Ihrer Aurora DB-Cluster können Sie eine beliebige Kombination von Aurora serverless-Kapazität, bereitgestellter Kapazität oder beides auswählen.

Sie können einen Cluster einrichten, der beides enthält, Aurora serverless und bereitgestellte Kapazität. Dies wird als Cluster mit gemischter Konfiguration bezeichnet. Nehmen wir beispielsweise an, dass Sie mehr read/write Kapazität benötigen, als für einen Aurora serverless Writer verfügbar ist. In diesem Fall können Sie den Cluster mit einem sehr großen bereitgestellten Writer einrichten. Sie können in diesem Fall immer noch Aurora serverless für die Reader verwenden. Oder nehmen Sie an, dass die Schreib-Workload für Ihren Cluster variiert, die Lese-Workload jedoch stabil ist. In diesem Fall können Sie Ihren Cluster mit einem Aurora serverless-Writer und einem oder mehreren bereitgestellten Readern einrichten.

Sie können auch einen DB-Cluster einrichten, bei dem die gesamte Kapazität von Aurora serverless verwaltet wird. Dazu können Sie einen neuen Cluster erstellen und von Anfang an Aurora serverless verwenden. Oder Sie können die gesamte bereitgestellte Kapazität in einem vorhandenen Cluster durch Aurora serverless ersetzen. Einige der Upgrade-Pfade älterer Engine-Versionen erfordern z. B., mit einem bereitgestellten Writer zu beginnen und ihn durch einen Aurora serverless-Writer zu ersetzen. Informationen zu den Verfahren zum Erstellen eines neuen DB-Clusters mit Aurora serverless oder zum Wechseln eines vorhandenen DB-Cluster auf Aurora serverless finden Sie unter Erstellen eines Aurora serverless-DB Clusters und Konvertieren eines bereitgestellten Writers oder Readers in Aurora serverless.

Wenn Sie Aurora serverless in einem DB-Cluster überhaupt nicht verwenden, sind alle Writer und Reader im DB-Cluster bereitgestellt. Dies ist die älteste und gebräuchlichste Art von DB-Cluster, mit der die meisten Benutzer vertraut sind. Vor Einführung von Aurora Serverless gab es tatsächlich keinen besonderen Namen für diese Art von Aurora-DB-Cluster. Die bereitgestellte Kapazität ist konstant. Die Gebühren sind relativ einfach zu prognostizieren. Sie müssen jedoch im Vorfeld prognostizieren, wie viel Kapazität Sie benötigen. In einigen Fällen sind Ihre Prognosen möglicherweise ungenau oder Ihr Kapazitätsbedarf kann sich ändern. In diesen Fällen kann Ihr DB-Cluster unterdimensioniert (langsamer als gewünscht) oder überdimensioniert (teurer als gewünscht) sein.

Kapazität von Aurora serverless

Die Maßeinheit für Aurora serverless ist die Aurora-Kapazitätseinheit (ACU). Die Kapazität von Aurora serverless ist nicht an die DB-Instance-Klassen gebunden, die Sie für bereitgestellte Cluster verwenden.

Jede ACU ist eine Kombination aus etwa 2 Gibibyte (GiB) Arbeitsspeicher, entsprechender CPU und Netzwerkleistung. Sie geben den Datenbankkapazitätsbereich (Minimum und Maximum) mit dieser Maßeinheit an. Aurora serverlessbietet Kapazitäten von 0 ACUs bis 256 ACUs. Bei einer Mindestkapazität von 0 ACUs wird der Cluster auf 0 skaliert, wenn keine Arbeitslast ausgeführt wird. Mithilfe der ACUUtilization Metriken ServerlessDatabaseCapacity und können Sie feststellen, wie viel Kapazität Ihre Datenbank tatsächlich verwendet und wo diese Kapazität innerhalb des angegebenen Bereichs liegt.

Zu jedem Zeitpunkt verfügt jeder Aurora serverless-DB-Writer oder -Reader über eine Kapazität. Die Kapazität wird als Gleitkommazahl dargestellt, die ACUs repräsentiert. Die Kapazität steigt oder nimmt ab, sobald der Writer oder Reader skaliert. Dieser Wert wird jede Sekunde gemessen. Für jeden DB-Cluster, für den Sie Aurora serverless verwenden möchten, definieren Sie einen Kapazitätsbereich: Die minimalen und maximalen Kapazitätswerte, zwischen denen jeder Aurora serverless-Writer oder -Reader skalieren kann. Der Kapazitätsbereich ist für jeden Aurora serverless-Writer oder -Reader in einem DB-Cluster gleich. Jeder Aurora serverless-Writer oder -Reader hat eine eigene Kapazität, die in diesen Bereich fällt.

In der folgenden Tabelle werden die Aurora serverless-Kapazitätsbereiche und die Unterstützung der Engine-Versionen für Aurora MySQL und Aurora PostgreSQL gezeigt.

Plattformversionen Aurora serverless stehen für Verbesserungen der Leistung, Skalierungsmöglichkeiten oder Funktionen. Amazon Aurora verwaltet automatisch die Zuweisungen von Plattformversionen auf Cluster-Ebene. Alle neuen Cluster, Datenbankwiederherstellungen und neuen Klone werden mit der neuesten Plattformversion gestartet, die in Ihrem AWS-Region verfügbar ist. Wenn eine neue Plattformversion verfügbar ist, können bestehende Cluster auf früheren Plattformversionen direkt auf die neueste Plattformversion aktualisiert werden, indem der Cluster gestoppt und neu gestartet wird oder Bereitstellungen verwendet blue/green werden. Amazon Aurora empfiehlt ein Upgrade auf die neueste Plattformversion, um von den neuesten Verbesserungen zu profitieren.

Die folgende Tabelle zeigt die Aurora serverless-Plattformversionen mit ihren ACU-Bereichen und Leistungsmerkmalen.

Die Plattformversionen 1, 2 und 3 sind in allen Regionen verfügbar, in denen sie Aurora serverless unterstützt werden. Plattformversion 4 ist in den folgenden Regionen verfügbar: USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Hyderabad), Asien-Pazifik (Jakarta), Asien-Pazifik (Malaysia), Asien-Pazifik (Melbourne), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Osaka), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Tokio), Kanada (Zentral), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Spanien), Europa (Stockholm), Europa (Zürich), Südamerika (São Paulo), AWS GovCloud (US-East) und AWS GovCloud (US-West).

Sie können im Abschnitt Instanzkonfiguration der AWS-Managementkonsole oder über die API feststellen, auf welcher Plattformversion Ihr Cluster läuft, indem Sie sich den ServerlessV2PlatformVersion für einen DBCluster ansehen.

Die kleinste Aurora serverless-Kapazität, die Sie definieren können, sind 0 ACUs für Aurora serverless-Versionen, die die Auto-Pause-Funktion unterstützen. Sie können eine größere Zahl angeben, wenn sie kleiner oder gleich Ihrem maximalen Kapazitätswert ist. Wenn Sie die Mindestkapazität auf eine kleine Zahl festlegen, können leicht geladene DB-Cluster minimale Rechenressourcen verbrauchen. Gleichzeitig bleiben sie bereit, Verbindungen sofort anzunehmen und hochzuskalieren, wenn ihre Aktivität ansteigt.

Wir empfehlen, das Minimum auf einen Wert festzulegen, der es jedem DB-Writer oder -Reader ermöglicht, den Arbeitssatz der Anwendung im Pufferpool zu halten. Auf diese Weise wird der Inhalt des Pufferpools in Zeiten geringer Aktivität nicht verworfen. Alle Überlegungen zur Auswahl des minimalen Kapazitätswerts finden Sie unter Auswählen der minimalen Aurora serverless-Kapazitätseinstellung für einen Cluster. Alle Überlegungen zur Auswahl des maximalen Kapazitätswerts finden Sie unter Auswählen der maximalen Aurora serverless-Kapazitätseinstellung für einen Cluster.

Je nachdem, wie Sie die Lesegeräte in einer Multi-AZ Bereitstellung konfigurieren, können ihre Kapazitäten an die Kapazität des Writers gebunden oder unabhängig voneinander sein. Weitere Informationen zur Vorgehensweise finden Sie unter Aurora serverless-Skalierung.

Die Überwachung von Aurora serverless umfasst die Messung der Kapazitätswerte für den Writer und die Reader in Ihrem DB-Cluster im Zeitverlauf. Wenn Ihre Datenbank nicht auf die Mindestkapazität herunterskaliert, können Sie Maßnahmen ergreifen, z. B. den minimalen Wert anpassen und Ihre Datenbankanwendung optimieren. Wenn Ihre Datenbank ihre maximale Kapazität konsequent erreicht, können Sie Maßnahmen wie die Erhöhung des maximalen Werts ergreifen. Sie können auch Ihre Datenbankanwendung optimieren und die Abfragelast auf mehr Reader verteilen.

Die Aurora serverless Kapazitätsgebühren werden in Form von gemessen ACU-hours. Informationen darüber, wie Aurora serverless-Gebühren berechnet werden, finden Sie auf der Seite Aurora-Preisübersicht.

Angenommen, die Gesamtzahl der Writer und Reader in Ihrem Cluster beträgtn. In diesem Fall verbraucht der Cluster ungefähr n x minimum ACUs, wenn Sie keine Datenbankoperationen ausführen. Aurora selbst führt möglicherweise Überwachungs- oder Wartungsvorgänge durch, die eine geringe Last verursachen. Dieser Cluster verbraucht nicht mehr als n x maximum ACUs, wenn die Datenbank mit voller Kapazität läuft.

Weitere Informationen zur Auswahl geeigneter minimaler und maximaler ACU-Werte finden Sie unter Auswählen des Aurora serverless-Kapazitätsbereichs für einen Aurora-Cluster. Die minimalen und maximalen ACU-Werte, die Sie angeben, wirken sich auch auf die Funktionsweise einiger Aurora-Konfigurationsparameter für Aurora serverless aus. Weitere Informationen zur Wechselwirkung zwischen dem Kapazitätsbereich und den Konfigurationsparametern finden Sie unter Arbeiten mit Parametergruppen für Aurora serverless.

Aurora serverless-Skalierung

Für jeden Aurora serverless-Writer oder -Reader verfolgt Aurora kontinuierlich die Auslastung von Ressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerk. Diese Messungen werden zusammen als Last bezeichnet. Die Last umfasst die von Ihrer Anwendung ausgeführten Datenbankoperationen. Außerdem umfasst sie auch die Hintergrundverarbeitung für den Datenbankserver und Aurora-Verwaltungsaufgaben. Wenn die Kapazität durch einen dieser Faktoren eingeschränkt wird, wird Aurora serverless hochskaliert. Aurora serverless skaliert auch hoch, wenn Leistungsprobleme erkannt werden, die dadurch gelöst werden können. Sie können die Ressourcenauslastung und deren Auswirkung auf die Aurora serverless-Skalierung überwachen, indem Sie die Verfahren in Wichtige CloudWatch Amazon-Metriken für Aurora serverless und Überwachung der Aurora serverless-Leistung mit Performance Insights verwenden.

Die Last kann je nach Writer und Reader in Ihrem DB-Cluster variieren. Der Writer verarbeitet alle DDL-Anweisungen (Data Definition Language), wie CREATE TABLE ,ALTER TABLE und DROP TABLE. Außerdem verarbeitet der Writer alle DML-Anweisungen (Data Manipulation Language), wie INSERT und UPDATE. Reader können schreibgeschützte Anweisungen verarbeiten, z. B. SELECT-Abfragen.

Skalierung ist die Operation, die die Aurora serverless-Kapazität für Ihre Datenbank erhöht oder senkt. Mit Aurora serverless verfügt jeder Writer und Reader über einen eigenen aktuellen Kapazitätswert, der in ACUs gemessen wird. Aurora serverless skaliert einen Writer oder Reader auf eine höhere Kapazität, wenn die aktuelle Kapazität zu niedrig ist, um die Last zu bewältigen. Der Writer oder Reader wird auf eine geringere Kapazität skaliert, wenn seine aktuelle Kapazität höher als erforderlich ist.

Aurora serverlesskann die Kapazität schrittweise erhöhen. Wenn Ihr Workload-Bedarf die aktuelle Datenbankkapazität eines Writers oder Readers erreicht, erhöht Aurora serverless die Anzahl der ACUs für diesen Writer oder Reader. Aurora serverless skaliert die Kapazität in den inkrementellen Schritten, die erforderlich sind, um die beste Leistung für die genutzten Ressourcen zu bieten. Die Skalierung erfolgt in inkrementellen Schritten ab 0,5 ACU. Je größer die aktuelle Kapazität, desto größer ist das Skalierungsinkrement und desto schneller kann die Skalierung erfolgen.

Da die Aurora serverless Skalierung so häufig, detailliert und unterbrechungsfrei erfolgt, verursacht sie keine diskreten Ereignisse in der. AWS-Managementkonsole Stattdessen können Sie die CloudWatch Amazon-Metriken wie ServerlessDatabaseCapacity und messen ACUUtilization und deren Mindest-, Höchst- und Durchschnittswerte im Laufe der Zeit verfolgen. Weitere Informationen über Aurora-Metriken finden Sie unter Überwachung von Metriken in einem Amazon-Aurora-Cluster. Tipps zur Überwachung von Aurora serverless finden Sie unter Wichtige CloudWatch Amazon-Metriken für Aurora serverless.

Sie können wählen, ob ein Leser den Fähigkeiten des jeweiligen Autors folgen soll, oder ob Sie unabhängig vom Autor skalieren möchten. Dazu geben Sie die Hochstufungsstufe für diesen Reader an.

Weitere Informationen zu Hochstufungsstufen finden Sie unter Auswählen der Hochstufungsstufe für einen Aurora serverless-Reader.

Aurora serverlessDie Skalierung kann erfolgen, während Datenbankverbindungen geöffnet sind, während SQL-Transaktionen ausgeführt werden, Tabellen gesperrt sind und temporäre Tabellen verwendet werden. Aurora serverlesswartet nicht auf einen ruhigen Punkt, um mit der Skalierung zu beginnen. Die Skalierung unterbricht keine laufenden Datenbankoperationen.

Wenn Ihre Workload mehr Lesekapazität benötigt, als mit einem einzigen Writer und einem einzigen Reader verfügbar ist, können Sie dem Cluster mehrere Aurora serverless-Reader hinzufügen. Jeder Aurora serverless-Reader kann innerhalb der minimalen und maximalen Kapazitätswerte skalieren, die Sie für Ihren DB-Cluster angegeben haben. Sie können den Reader-Endpunkt des Clusters verwenden, um schreibgeschützte Sitzungen an die Reader zu leiten und die Last des Writers zu reduzieren.

Ob Aurora serverless die Skalierung durchführt und wie schnell die Skalierung nach dem Start erfolgt, hängt auch von den minimalen und maximalen ACU-Einstellungen für den Cluster ab. Darüber hinaus hängt es davon ab, ob ein Reader so konfiguriert ist, dass er zusammen mit dem Writer oder unabhängig davon skaliert wird. Details zu den Faktoren, die Auswirkungen auf die Aurora serverless-Skalierung haben, finden Sie unter Performance und Skalierung für Aurora serverless.

Skalierung auf 0

In den aktuellen Aurora-MySQL- und Aurora-PostgreSQL-Versionen können Aurora serverless-Writer und -Reader auf 0 ACU herunterskalieren. Wir bezeichnen diese Funktion als automatisches Anhalten und Fortsetzen oder Auto-Pause. Sie können wählen, ob Sie dieses Verhalten zulassen möchten, indem Sie als Mindestkapazität einen Wert von 0 oder einen Wert ungleich 0 angeben. Sie können auch wählen, wie lange gewartet werden soll, bis eine Aurora serverless-Instance angehalten wird. Informationen darüber, welche Versionen über diese Funktion verfügen, finden Sie unter Kapazität von Aurora serverless. Informationen zur effektiven Verwendung finden Sie unter Skalierung auf 0 ACUs mit automatischem Anhalten und Fortsetzen für Aurora serverless.

In älteren Aurora-MySQL- und Aurora-PostgreSQL-Versionen können inaktive Aurora serverless-Writer und -Reader auf den minimalen ACU-Wert herunterskalieren, den Sie für den Cluster angegeben haben, aber nicht auf 0 ACUs. In diesem Fall stehen 0 ACUs bei der Festlegung des Kapazitätsbereichs nicht als Auswahlmöglichkeit zur Verfügung.

Wenn Ihr DB-Cluster mit Aurora serverless-Kapazität einige Zeit nicht benötigt wird, können Sie auch den gesamten Cluster genau wie bereitgestellte DB-Cluster anhalten und starten. Diese Technik eignet sich am besten für Entwicklungs- und Testsysteme, bei denen die Cluster möglicherweise viele Stunden am Stück nicht benötigt werden und die Geschwindigkeit, mit der sie fortgesetzt werden, nicht entscheidend ist. Die stop/start Cluster-Funktion ist für alle Aurora serverless Versionen verfügbar. Weitere Informationen über diese Funktion finden Sie unter Stoppen und Starten eines Amazon Aurora-DB-Clusters.

Aurora serverless und hohe Verfügbarkeit

Die Möglichkeit, Hochverfügbarkeit für einen Aurora-DB-Cluster herzustellen, besteht darin, ihn zu einem Multi-AZ DB-Cluster zu machen. In einem Multi-AZ Aurora-DB-Cluster ist jederzeit Rechenkapazität in mehr als einer Availability Zone (AZ) verfügbar. Diese Konfiguration hält Ihre Datenbank auch im Falle eines größeren Ausfalls betriebsbereit. Aurora führt ein automatisches Failover im Falle eines Problems durch, das den Writer oder sogar die gesamte AZ betrifft. Mit Aurora serverless können Sie wählen, ob die Standby-Rechenkapazität zusammen mit der Kapazität des Schreibers hoch- oder herunterskaliert werden soll. Auf diese Weise ist die Rechenkapazität in der zweiten AZ bereit, die aktuelle Workload jederzeit zu übernehmen. Gleichzeitig kann die Rechenkapazität in allen AZs herunterskalieren, wenn die Datenbank inaktiv ist. Einzelheiten zur Zusammenarbeit von Aurora mit Availability Zones AWS-Regionen und Availability Zones finden Sie unterHohe Verfügbarkeit für Aurora-DB-Instances.

Für Aurora serverless Multi-AZ diese Funktion werden neben dem Writer auch Lesegeräte verwendet. Support für Leser ist neu fürAurora serverless. Sie können bis zu 15 Aurora serverless-Reader hinzufügen, die sich über 3 AZs auf einen Aurora-DB-Cluster verteilen.

Für geschäftskritische Anwendungen, die auch im Falle eines Problems, das Ihren gesamten Cluster oder die gesamte AWS Region betrifft, verfügbar bleiben müssen, können Sie eine globale Aurora-Datenbank einrichten. Sie können Aurora serverless-Kapazität in den sekundären Clustern verwenden, damit sie im Falle einer Notfallwiederherstellung zur Übernahme bereit sind. Sie können auch herunterskalieren, wenn die Datenbank nicht ausgelastet ist. Weitere Informationen zu globalen Aurora-Datenbanken finden Sie unter Verwenden von Amazon Aurora Global Database.

Aurora serverless funktioniert wie für Failover und andere Hochverfügbarkeitsfunktionen bereitgestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Hohe Verfügbarkeit für Amazon Aurora.

Angenommen, Sie möchten maximale Verfügbarkeit für Ihre Aurora serverless-Cluster sicherstellen. Sie können zusätzlich zum Writer einen Reader erstellen. Wenn Sie das Lesegerät der Promotion-Stufe 0 oder 1 zuordnen, entspricht die Mindestkapazität des Lesegeräts der aktuellen Schreibkapazität (oder der Speichergröße des Schreibers für bereitgestellte Autoren). Auf diese Weise ist ein Lesegerät immer bereit, im Falle eines Failovers die Aufgaben des Schreibers zu übernehmen.

Angenommen, Sie möchten Quartalsberichte für Ihr Unternehmen erstellen, während Ihr Cluster weiterhin Transaktionen verarbeitet. Wenn Sie dem Cluster einen Aurora serverless-Reader hinzufügen und ihm eine Hochstufungsstufe zwischen 2 und 15 zuweisen, können Sie sich direkt mit diesem Reader verbinden, um die Berichte zu erstellen. Je nachdem, wie speicherintensiv es ist und CPU-intensive wie viele Berichtsanfragen es gibt, kann das Lesegerät entsprechend der Arbeitslast skaliert werden. Anschließend kann er wieder herunterskalieren, wenn die Berichte erstellt sind.

Aurora serverless und Speicher

Der Speicher für jeden Aurora-DB-Cluster besteht aus sechs Kopien aller Ihrer Daten, die auf drei AZs verteilt sind. Diese integrierte Datenreplikation gilt unabhängig davon, ob Ihr DB-Cluster zusätzlich zum Writer auch Reader enthält. Auf diese Weise sind Ihre Daten sicher, auch bei Problemen, die sich auf die Rechenkapazität des Clusters auswirken.

Aurora serverless-Speicher hat die gleichen Zuverlässigkeits- und Haltbarkeitseigenschaften wie unter Amazon Aurora-Speicher beschrieben. Das liegt daran, dass der Speicher für Aurora-DB-Cluster identisch funktioniert, unabhängig davon, ob die Rechenkapazität Aurora serverless verwendet oder bereitgestellt wird.

Konfigurationsparameter für Aurora-Cluster

Sie können Cluster- und Datenbankkonfigurationsparameter für Cluster mit Aurora serverless-Kapazität genauso anpassen wie für bereitgestellte DB-Clustern. Einige kapazitätsbezogene Parameter werden für Aurora serverless jedoch unterschiedlich behandelt. In einem Cluster mit gemischter Konfiguration gelten die Parameterwerte, die Sie für diese kapazitätsbezogenen Parameter angeben, weiterhin für bereitgestellte Writer und Reader.

Fast alle Parameter funktionieren für Aurora serverless-Writer und Reader auf die gleiche Weise wie für bereitgestellte Writer und Reader. Ausnahmen sind einige Parameter, die Aurora während der Skalierung automatisch anpasst, und einige Parameter, die von Aurora als feste Werte beibehalten werden, die von der maximalen Kapazitätseinstellung abhängen.

Beispielsweise erhöht sich die für den Puffer-Cache reservierte Speichermenge, wenn ein Writer oder Reader hochskaliert, und nimmt beim Herunterskalieren ab. Auf diese Weise kann Arbeitsspeicher freigegeben werden, wenn Ihre Datenbank nicht ausgelastet ist. Umgekehrt legt Aurora die maximale Anzahl von Verbindungen automatisch auf einen Wert fest, der basierend auf der maximalen Kapazitätseinstellung angemessen ist. Auf diese Weise werden aktive Verbindungen nicht unterbrochen, wenn die Last sinkt und Aurora serverless herunterskaliert. Weitere Informationen zum Umgang von Aurora serverless mit bestimmten Parametern finden Sie unter Arbeiten mit Parametergruppen für Aurora serverless.