# PERF 3. In che modo archivi, gestisci e accedi ai dati nel tuo carico di lavoro? La soluzione ottimale per la gestione dei dati in un sistema specifico varia in base al tipo di dati (blocco, file o oggetto), agli schemi di accesso (casuali o sequenziali), al throughput necessario, alla frequenza di accesso (online, offline, archivio), alla frequenza di aggiornamento (WORM, dinamico) e ai vincoli di disponibilità e durata. I carichi di lavoro Well-Architected utilizzano archivi dati appositamente progettati che impiegano diverse funzionalità per migliorare le prestazioni. **Topics** + [ # PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati ](perf_data_use_purpose_built_data_store.md) + [ # PERF03-BP02 Valutazione delle opzioni di configurazione disponibili per datastore ](perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.md) + [ # PERF03-BP03 Raccolta e registrazione dei parametri delle prestazioni del datastore ](perf_data_collect_record_data_store_performance_metrics.md) + [ # PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore ](perf_data_implement_strategies_to_improve_query_performance.md) + [ # PERF03-BP05 Implementazione di modelli di accesso ai dati che utilizzano la memorizzazione nella cache ](perf_data_access_patterns_caching.md) # PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati Comprendi le caratteristiche dei dati (come la condivisione, le dimensioni, la dimensione della cache, gli schemi di accesso, la latenza, il throughput e la persistenza dei dati) per selezionare i data store (archiviazione o database) dedicati per il tuo carico di lavoro. **Anti-pattern comuni:** + Continui a utilizzare un datastore per via dell’esperienza e delle competenze interne relative a quel particolare tipo di soluzione di database. + Ritieni che tutti i carichi di lavoro abbiano requisiti di accesso e archiviazione di dati simili. + Non hai implementato un catalogo di dati per eseguire l’inventario dei tuoi asset. **Vantaggi dell’adozione di questa best practice:** la comprensione delle caratteristiche e dei requisiti dei dati ti consente di determinare la tecnologia di archiviazione più efficiente e performante appropriata per le tue esigenze del carico di lavoro. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato ## Guida all’implementazione Guida all’implementazione Quando selezioni e implementi l’archiviazione di dati, assicurati che le caratteristiche di query, dimensionamento e archiviazione supportino i requisiti dei dati del carico di lavoro. AWS fornisce numerose tecnologie di database e archiviazione di dati, tra cui archiviazione a blocchi, archiviazione di oggetti, archiviazione di streaming, file system, database di libro mastro, relazionali, chiave-valore, di documenti, in memoria, a grafo, di serie temporali. Ogni soluzione di gestione dei dati offre soluzioni e configurazioni adatte a gestire i tuoi casi d’uso e modelli di dati. Comprendendo le caratteristiche e i requisiti dei dati, puoi abbandonare la tecnologia di archiviazione monolitica e gli approcci restrittivi e validi per tutti, per concentrarti sulla gestione dei dati in modo appropriato. ### Passaggi dell’implementazione Passaggi dell’implementazione + Esegui un inventario dei vari tipi di dati esistenti nel tuo carico di lavoro. + Comprendi e documenta le caratteristiche e i requisiti dei dati, tra cui: + Tipo di dati (non strutturati, semi-strutturati, relazionali) + Volume e crescita dei dati + Durabilità dei dati: persistenti, effimeri, transitori + Requisiti ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità) + Schemi di accesso ai dati (con uso intensivo di lettura o scrittura) + Latenza + Throughput + IOPS (operazioni di input/output al secondo) + Periodo di conservazione dei dati + Scopri i diversi archivi di dati (servizi di [archiviazione](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/storage-services.html) e [database](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/database.html)) disponibili per il carico di lavoro in AWS che possono soddisfare le caratteristiche dei tuoi dati (come illustrato in [PERF01-BP01 Informazioni e identificazione dei servizi e delle funzionalità cloud disponibili](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Alcuni esempi di tecnologie di archiviazione AWS e delle loro caratteristiche chiave sono: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html) + Per una piattaforma dati, sfrutta l’[architettura dei dati moderna](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) di AWS per integrare data lake, data warehouse e archivi dati appositamente progettati. + Le domande chiave da porsi quando si sceglie un data store per il carico di lavoro sono le seguenti: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html) + Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale datastore può soddisfare al meglio i requisiti del tuo carico di lavoro. ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [Tipi di volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html) + [Archiviazione Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html) + [Amazon EFS: Amazon EFS Performance](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html) + [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html) + [Amazon FSx for Windows File Server Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html) + [Amazon Glacier: documentazione di Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html) + [Amazon S3: considerazioni su velocità e prestazioni delle richieste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html) + [Archiviazione nel cloud in AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/) + [Amazon EBS I/O Characteristics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html) + [Database su cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected) + [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected) + [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected) + [Best practice di Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected) + [Prestazioni di Amazon RedShift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected) + [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected) + [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected) + [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected) + [Choose between Amazon EC2 and Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/comparison.html) + [ Best practice per l’implementazione di Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html) **Video correlati:** + [AWS re:Invent 2023: Improve Amazon Elastic Block Store efficiency and be more cost-efficient](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw) + [AWS re:Invent 2023: Optimizing storage price and performance with Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw) + [AWS re:Invent 2023: Building and optimizing a data lake on Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8) + [AWS re:Invent 2022: Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o) + [AWS re:Invent 2022: Building data mesh architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U) + [AWS re:Invent 2023: Deep dive into Amazon Aurora and its innovations](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI) + [AWS re:Invent 2023: Advanced data modeling with Amazon DynamoDB](https://www.youtube.com/watch?v=PVUofrFiS_A) + [AWS re:Invent 2022: Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0) + [ Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM) **Esempi correlati:** + [AWS Purpose Built Databases Workshop](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US) + [Databases for Developers](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US) + [AWS Modern Data Architecture Immersion Day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US) + [Build a Data Mesh on AWS](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US) + [Amazon S3 Examples](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html) + [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/) + [Migrazioni dei database](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples) + [MS SQL Server - AWS Database Migration Service (AWS DMS) Replication Demo](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server) + [Database Modernization Hands On Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop) + [Esempi di Amazon Neptune](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples) # PERF03-BP02 Valutazione delle opzioni di configurazione disponibili per datastore PERF03-BP02 Valutazione delle opzioni di configurazione disponibili per datastore Comprendi e valuta le varie funzionalità e opzioni di configurazione disponibili per i tuoi datastore per ottimizzare lo spazio di archiviazione e le prestazioni per il tuo carico di lavoro. **Anti-pattern comuni:** + Utilizzi un solo tipo di storage, ad esempio Amazon EBS, per tutti i carichi di lavoro. + Utilizzi la capacità di IOPS allocata per tutti i carichi di lavoro senza test reali su tutti i livelli di archiviazione. + Non conosci le opzioni di configurazione della soluzione di gestione dei dati scelta. + Ti basi soltanto sull'aumento delle dimensioni dell'istanza, senza tenere conto di altre opzioni di configurazione disponibili. + Non esegui il test delle caratteristiche di dimensionamento del tuo datastore. **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** esplorare le configurazioni del datastore e sperimentare con esse può consentire di ridurre il costo dell'infrastruttura, migliorare le prestazioni e ridurre l'impegno richiesto per mantenere i carichi di lavoro. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio ## Guida all’implementazione Guida all'implementazione Un carico di lavoro può utilizzare uno o più datastore in base ai requisiti di archiviazione di dati e relativo accesso. Per ottimizzare prestazioni, efficienza e costi, è necessario valutare gli schemi di accesso ai dati per determinare le configurazioni appropriate del datastore. Nella valutazione delle opzioni di datastore, prendi in considerazione vari aspetti come le opzioni di archiviazione, la memoria, l'elaborazione, la replica di lettura, i requisiti di coerenza, il pool di connessioni e le opzioni di caching. Esegui esperimenti con queste diverse opzioni di configurazione per migliorare i parametri di efficienza delle prestazioni. ### Passaggi dell'implementazione Passaggi dell'implementazione + Esamina le configurazioni correnti (come il tipo di istanza, la dimensione di archiviazione o la versione del motore di database) del tuo datastore. + Consulta documentazione e best practice AWS per scoprire le opzioni di configurazione consigliate che possono contribuire a migliorare le prestazioni del datastore. Le principali opzioni da considerare per il datastore sono le seguenti: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.html) + Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale opzione di configurazione può soddisfare i requisiti del tuo carico di lavoro. + Dopo gli esperimenti, pianifica la migrazione e convalida i parametri delle prestazioni. + Usa strumenti di monitoraggio AWS (come [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)) e ottimizzazione (come [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/s3/storage-lens/)) per ottimizzare continuamente il tuo datastore utilizzando schemi di utilizzo reali. ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [Archiviazione nel cloud in AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected) + [Tipi di volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html) + [Archiviazione Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html) + [Amazon EFS: Amazon EFS Performance](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html) + [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html) + [Amazon FSx for Windows File Server Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html) + [Amazon Glacier: documentazione di Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html) + [Amazon S3: considerazioni su velocità e prestazioni delle richieste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html) + [Amazon EBS I/O Characteristics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html) + [Database su cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected) + [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected) + [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected) + [Best practice di Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected) + [Prestazioni di Amazon RedShift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected) + [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected) + [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected) + [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected) **Video correlati:** + [AWS re:Invent 2023: Improve Amazon Elastic Block Store efficiency and be more cost-efficient](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw) + [AWS re:Invent 2023: Optimize storage price and performance with Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw) + [AWS re:Invent 2023: Building and optimizing a data lake on Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8) + [AWS re:Invent 2023: What's new with AWS file storage](https://www.youtube.com/watch?v=yXIeIKlTFV0) + [AWS re:Invent 2023: Dive deep into Amazon DynamoDB](https://www.youtube.com/watch?v=ld-xoehkJuU) **Esempi correlati:** + [AWS Purpose Built Databases Workshop](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US) + [Databases for Developers](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US) + [AWS Modern Data Architecture Immersion Day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US) + [Dimensionamento automatico di Amazon EBS](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale) + [Amazon S3 Examples](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html) + [Esempi di Amazon DynamoDB](https://github.com/aws-samples/aws-dynamodb-examples) + [Esempi di migrazione di database con AWS](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples) + [Workshop sulla modernizzazione dei database](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop) + [Working with parameters on your Amazon RDS for Postgress DB](https://github.com/awsdocs/amazon-rds-user-guide/blob/main/doc_source/Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Parameters.md) # PERF03-BP03 Raccolta e registrazione dei parametri delle prestazioni del datastore PERF03-BP03 Raccolta e registrazione dei parametri delle prestazioni del datastore Tieni traccia e registra i parametri delle prestazioni pertinenti per il tuo datastore per capire l'andamento delle prestazioni delle soluzioni di gestione dei dati. Questi parametri possono aiutarti a ottimizzare il tuo datastore, verificare che i requisiti del carico di lavoro siano rispettati e fornire una panoramica chiara sull'andamento delle prestazioni del carico di lavoro. **Anti-pattern comuni:** + Utilizzi solo i file di log manuali per la ricerca dei parametri. + Pubblichi i parametri solo sugli strumenti interni utilizzati dal tuo team e non hai un quadro completo del carico di lavoro. + Utilizzo solo dei parametri predefiniti registrati dal software di monitoraggio selezionato. + Revisione dei parametri solo quando c'è un problema. + Monitori solo i parametri a livello di sistema, senza acquisire i parametri di accesso ai dati o di utilizzo. **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la definizione di una linea di base delle prestazioni ti aiuta a comprendere il comportamento normale e i requisiti dei carichi di lavoro. Gli schemi anomali possono essere identificati ed eliminati più rapidamente, per migliorare le prestazioni e l'affidabilità del datastore. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato ## Guida all’implementazione Guida all'implementazione Per monitorare le prestazioni dei datastore, devi registrare più parametri delle prestazioni in un periodo di tempo. Ciò consente di rilevare le anomalie e di misurare le prestazioni rispetto ai parametri aziendali, per verificare che le esigenze del carico di lavoro siano rispettate. I parametri devono includere sia il sistema sottostante che supporta il datastore sia i parametri del database. I parametri del sistema sottostante possono includere utilizzo della CPU, memoria, spazio di archiviazione su disco disponibile, I/O su disco, percentuale di riscontri nella cache e parametri di rete in entrata e in uscita, mentre i parametri del datastore possono includere transazioni al secondo, query principali, velocità media delle query, tempi di risposta, utilizzo degli indici, blocco delle tabelle, timeout delle query e numero di connessioni aperte. Questi dati sono cruciali per capire l'andamento del carico di lavoro e come viene utilizzata la soluzione di gestione dei dati. Utilizza tali parametri come parte di un approccio basato sui dati per mettere a punto e ottimizzare le risorse del tuo carico di lavoro.  Utilizza strumenti, librerie e sistemi che registrano misure delle prestazioni relative alle prestazioni del database. ## Passaggi dell'implementazione Passaggi dell'implementazione + Determina i principali parametri delle prestazioni da monitorare per il tuo datastore. + [Parametri e dimensioni di Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/metrics-dimensions.html) + [Monitoraggio di parametri in un'istanza Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html) + [Monitoring DB load with Performance Insights on Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) + [Panoramica sul monitoraggio avanzato](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.overview.html) + [DynamoDB Metrics and dimensions](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/metrics-dimensions.html) + [Monitoraggio di DynamoDB Accelerator](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DAX.Monitoring.html) + [Monitoring Amazon MemoryDB with Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/monitoring-cloudwatch.html) + [Quali parametri è opportuno monitorare?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html) + [Monitoring Amazon Redshift cluster performance](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/metrics.html) + [Timestream metrics and dimensions](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/metrics-dimensions.html) + [Amazon CloudWatch metrics for Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) + [Creazione di log e monitoraggio in Amazon Keyspaces (per Apache Cassandra)](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/monitoring.html) + [Monitoring Amazon Neptune Resources](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/monitoring.html) + Utilizza una soluzione di registrazione e monitoraggio approvata per raccogliere queste metriche. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) può raccogliere i parametri per tutte le risorse dell'architettura. Puoi anche raccogliere e pubblicare parametri personalizzati per ottenere parametri aziendali o derivati. Utilizza CloudWatch o soluzioni di terze parti per impostare allarmi che indicano quando le soglie vengono superate. + Verifica se il monitoraggio dei datastore può trarre vantaggio da una soluzione di machine learning che rileva le anomalie delle prestazioni. + [Amazon DevOps Guru per Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.how-it-works.html) offre visibilità sui problemi di prestazioni e fornisce suggerimenti per le azioni correttive. + Configura la conservazione dei dati nella soluzione di monitoraggio e registrazione per soddisfare i tuoi obiettivi operativi e di sicurezza. + [Conservazione dei dati predefinita per i parametri CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring) + [Conservazione dei dati predefinita per i parametri CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management) ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [AWS Database Caching](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/) + [Amazon Athena top 10 performance tips](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/) + [Amazon Aurora best practices](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html) + [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) + [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html) + [Amazon Redshift Spectrum best practices](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/) + [Prestazioni di Amazon RedShift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html) + [Database su cloud AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/) + [Approfondimenti sulle prestazioni di Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/) **Video correlati:** + [AWS re:Invent 2022 - Performance monitoring with Amazon RDS and Aurora, featuring Autodesk ](https://www.youtube.com/watch?v=wokRbwK4YLo) + [ Database Performance Monitoring and Tuning with Amazon DevOps Guru for Amazon RDS ](https://www.youtube.com/watch?v=cHKuVH7YGBE) + [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS file storage ](https://www.youtube.com/watch?v=yXIeIKlTFV0) + [AWS re:Invent 2023 - Dive deep into Amazon DynamoDB ](https://www.youtube.com/watch?v=ld-xoehkJuU) + [AWS re:Invent 2023 - Building and optimizing a data lake on Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8) + [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS file storage ](https://www.youtube.com/watch?v=yXIeIKlTFV0) + [AWS re:Invent 2023 - Dive deep into Amazon DynamoDB ](https://www.youtube.com/watch?v=ld-xoehkJuU) + [Best Practices for Monitoring Redis Workloads on Amazon ElastiCache](https://www.youtube.com/watch?v=c-hTMLN35BY&ab_channel=AWSOnlineTechTalks) **Esempi correlati:** + [Framework di raccolta dei parametri di ingestione del set di dati AWS](https://github.com/awslabs/aws-dataset-ingestion-metrics-collection-framework) + [Workshop relativo al monitoraggio di Amazon RDS](https://www.workshops.aws/?tag=Enhanced%20Monitoring) + [AWS Purpose Built Databases Workshop ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US) # PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore Implementa le strategie per ottimizzare i dati e migliorare le query sui dati in modo da consentire una maggiore scalabilità e prestazioni più efficienti per il tuo carico di lavoro. **Anti-pattern comuni:** + Non suddividi i dati in partizioni nel tuo datastore. + I dati vengono archiviati in un solo formato di file nel tuo datastore. + Non usi gli indici nel tuo datastore. **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** l'ottimizzazione delle prestazioni dei dati e delle query si traduce in maggiore efficienza, costi inferiori e migliore esperienza utente. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio ## Guida all’implementazione Guida all'implementazione L'ottimizzazione di dati e query è un aspetto critico dell'efficienza delle prestazioni in un datastore, poiché influisce sulle prestazioni e sulla reattività dell'intero carico di lavoro cloud. Le query non ottimizzate possono comportare un maggiore utilizzo delle risorse e rallentamenti, riducendo così l'efficienza complessiva di un datastore. L'ottimizzazione dei dati include diverse tecniche per garantire prestazioni efficienti per l'archiviazione di dati e il relativo accesso. Ciò aiuta anche a migliorare le prestazioni delle query in un datastore. Le strategie chiave includono il partizionamento, la compressione e la denormalizzazione dei dati, che contribuiscono a ottimizzare i dati sia per l'archiviazione che per l'accesso. ### Passaggi dell'implementazione Passaggi dell'implementazione + Esamina e analizza le query sui dati critiche che vengono eseguite nel tuo datastore. + Individua le query lente del tuo datastore e utilizza i piani di query per comprenderne lo stato attuale. + [Analisi del piano di query in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-analyzing-the-query-plan.html) + [Using EXPLAIN and EXPLAIN ANALYZE in Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/athena-explain-statement.html) + Implementa le strategie per migliorare le prestazioni delle query. Ecco alcune strategie chiave: + Utilizzo di un [formato di file colonnare](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/columnar-storage.html) (come Parquet o ORC). + Compressione dei dati nel datastore per ridurre lo spazio di archiviazione e il funzionamento di I/O. + Partizionamento dei dati per suddividere i dati in parti più piccole e ridurre i tempi di analisi dei dati. + [ Partizionamento dei dati in Athena ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html) + [ Partitions and data distribution ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.Partitions.html) + Indicizzazione dei dati sulle colonne comuni della query. + Uso delle viste materializzate per le domande frequenti. + [ Understanding materialized views ](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/materialized-views-redshift/understanding-materialized-views.html) + [ Creating materialized views in Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-overview.html) + Scelta dell'operazione di unione corretta per la query. Quando unisci due tabelle, specifica la tabella più grande sul lato sinistro dell'unione e la tabella più piccola sul lato destro. + Miglioramento della latenza e riduzione del numero di operazioni di I/O del database grazie alla soluzione di cache distribuita. + Manutenzione regolare, ad esempio [vacuum](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/postgresql-maintenance-rds-aurora/autovacuum.html), reindicizzazione ed [esecuzione di statistiche](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Analyzing_tables.html). + La sperimentazione e i test delle strategie in un ambiente non di produzione. ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [Best practice di Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected) + [Prestazioni di Amazon RedShift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected) + [Amazon Athena top 10 performance tips](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected) + [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected) + [Best practice per l'implementazione di Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/BestPractices.html) + [Partizionamento dei dati in Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html) **Video correlati:** + [AWS re:Invent 2023 - AWS storage cost-optimization best practices ](https://www.youtube.com/watch?v=8LVKNHcA6RY) + [AWS re:Invent 2022 - Performance monitoring with Amazon RDS and Aurora, featuring Autodesk ](https://www.youtube.com/watch?v=wokRbwK4YLo) + [Optimize Amazon Athena Queries with New Query Analysis Tools ](https://www.youtube.com/watch?v=7JUyTqglmNU&ab_channel=AmazonWebServices) **Esempi correlati:** + [AWS Purpose Built Databases Workshop ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US) # PERF03-BP05 Implementazione di modelli di accesso ai dati che utilizzano la memorizzazione nella cache PERF03-BP05 Implementazione di modelli di accesso ai dati che utilizzano la memorizzazione nella cache Implementa modelli di accesso che possano trarre vantaggio dalla memorizzazione dei dati nella cache per il recupero rapido dei dati a cui si accede di frequente. **Anti-pattern comuni:** + Memorizzare nella cache dati che cambiano in maniera frequente. + Fare affidamento sui dati memorizzati nella cache come se fossero archiviati in modo duraturo e sempre disponibili. + Non tenere conto della coerenza dei dati memorizzati nella cache. + Non monitorare l'efficienza dell'implementazione della cache. **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** l'archiviazione dei dati in una cache può migliorare la latenza di lettura, il throughput, l'esperienza utente e l'efficienza complessiva, oltre a ridurre i costi. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata**: medio ## Guida all’implementazione Guida all'implementazione Una cache è un componente software o hardware progettato per archiviare dati in modo che le richieste future degli stessi dati possano essere soddisfatte più velocemente o in modo più efficiente. I dati memorizzati in una cache possono essere ricostruiti in caso di perdita, ripetendo un calcolo precedente o recuperandolo da un altro datastore. La memorizzazione dei dati nella cache può essere una delle strategie più efficaci per migliorare le prestazioni complessive delle applicazioni e ridurre il carico sulle origini dati primarie sottostanti. È possibile memorizzare i dati nella cache a più livelli dell'applicazione, ad esempio all'interno dell'applicazione che effettua chiamate remote, operazione nota come *memorizzazione nella cache lato client*, o mediante un servizio secondario veloce per l'archiviazione dei dati, operazione nota come *memorizzazione nella cache remota*. **Memorizzazione nella cache lato client** Con la memorizzazione nella cache lato client, ogni client (un'applicazione o un servizio che interroga il datastore di backend) può archiviare localmente i risultati delle proprie query uniche per un periodo di tempo specificato. Ciò può ridurre il numero di richieste a un datastore attraverso la rete perché viene controllata prima la cache del client locale. Se questa non contiene risultati, l'applicazione può interrogare il datastore e archiviare tali risultati localmente. Questo modello consente a ciascun client di archiviare i dati nella sede più vicina possibile (il client stesso), garantendo così la latenza più bassa possibile. I client possono inoltre continuare a eseguire query quando il datastore di backend non è disponibile, aumentando la disponibilità dell'intero sistema. Uno svantaggio di questo approccio è che quando sono coinvolti più client, potrebbero archiviare localmente gli stessi dati memorizzati nella cache. Ciò si traduce in un utilizzo duplicato dell'archiviazione e nell'incoerenza dei dati tra questi client. Può accadere che un client memorizzi nella cache i risultati di una query e un minuto dopo un altro client esegua la stessa query ottenendo un risultato diverso. **Memorizzazione nella cache remota** Come soluzione al problema della duplicazione dei dati tra client, è possibile utilizzare un servizio esterno veloce o la *memorizzazione nella cache remota* per archiviare i dati sottoposti a query. Anziché controllare un datastore locale, ogni client controllerà la cache remota prima di interrogare il datastore di backend. Questa strategia consente di ottenere risposte più coerenti tra i client, una migliore efficienza dei dati archiviati e un volume maggiore di dati memorizzati nella cache, perché lo spazio di archiviazione si dimensiona in maniera indipendente dai client. Lo svantaggio di una cache remota è che l'intero sistema può registrare una latenza più elevata, poiché è necessario un hop di rete aggiuntivo per controllare la cache remota. Per migliorare la latenza, è possibile utilizzare la memorizzazione nella cache lato client insieme alla memorizzazione nella cache remota, eseguendo così una memorizzazione nella cache su più livelli. ### Passaggi dell'implementazione Passaggi dell'implementazione + Identifica database, API e servizi di rete che potrebbero trarre vantaggio dalla memorizzazione nella cache. I candidati migliori per la memorizzazione nella cache sono i servizi che presentano carichi di lavoro di lettura elevati, un rapporto lettura/scrittura elevato o che sono costosi da dimensionare. + [Database Caching](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/) + [Abilitazione della memorizzazione nella cache dell'API per migliorare la velocità di risposta](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/api-gateway-caching.html) + Identifica il tipo di strategia di memorizzazione nella cache più adatto al tuo modello di accesso. + [Caching strategies](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Strategies.html) + [AWS Caching Solutions](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) + Attieniti alle [best practice sulla memorizzazione nella cache](https://aws.amazon.com/caching/best-practices/) per il tuo archivio dati. + Configura una strategia di invalidazione della cache per tutti i dati, ad esempio un TTL (Time-to-live), che permetta di bilanciare attualità dei dati e riduzione della pressione sul datastore di backend. + Abilita funzionalità quali tentativi di connessione automatici, backoff esponenziale, timeout lato client e pool di connessioni nel client, se disponibili, che possono migliorare prestazioni e affidabilità. + [Best practices: Redis clients and Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-redis-clients-and-amazon-elasticache-for-redis/) + Monitora la percentuale di riscontri nella cache con un obiettivo dell'80% o superiore. Valori inferiori possono indicare una dimensione della cache insufficiente o un modello di accesso che non sfrutta la memorizzazione nella cache. + [Which metrics should I monitor?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html) + [Best practices for monitoring Redis workloads on Amazon ElastiCache](https://www.youtube.com/watch?v=c-hTMLN35BY) + [Monitoring best practices with Amazon ElastiCache (Redis OSS) using Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/) + Implementa la [replica dei dati](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Replication.Redis.Groups.html) per eliminare il carico delle letture per più istanze e migliorare prestazioni e disponibilità della lettura dei dati. ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [Using the Amazon ElastiCache Well-Architected Lens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/WellArchitechtedLens.html) + [Monitoring best practices with Amazon ElastiCache (Redis OSS) using Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/) + [Quali parametri è opportuno monitorare?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html) + [Performance at Scale with Amazon ElastiCache whitepaper](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/scale-performance-elasticache/scale-performance-elasticache.html) + [Sfide e strategie del caching](https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/) **Video correlati:** + [Amazon ElastiCache Learning Path](https://pages.awscloud.com/GLB-WBNR-AWS-OTT-2021_LP_0003-DAT_AmazonElastiCache.html) + [Design for success with Amazon ElastiCache best practices](https://youtu.be/_4SkEy6r-C4) + [AWS re:Invent 2020 - Design for success with Amazon ElastiCache best practices ](https://www.youtube.com/watch?v=_4SkEy6r-C4) + [AWS re:Invent 2023 - [LAUNCH] Introducing Amazon ElastiCache Serverless ](https://www.youtube.com/watch?v=YYStP97pbXo) + [AWS re:Invent 2022 - 5 great ways to reimagine your data layer with Redis ](https://www.youtube.com/watch?v=CD1kvauvKII) + [AWS re:Invent 2021 - Deep dive on Amazon ElastiCache (Redis OSS) ](https://www.youtube.com/watch?v=QEKDpToureQ) **Esempi correlati:** + [Boosting MySQL database performance with Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/boosting-mysql-database-performance-with-amazon-elasticache-for-redis/)