Ini kamu.
Dan selamat datang kembali.
Sekarang, dalam putusan hari ini, kita akan membahas tentang Amazon Aurora.
Sekarang, Aurora adalah bagian besar dari data yang ditawarkan di bawah layanan database relasional di Adaba sekarang
menjadi database baru-baru ini.
Apakah dia mendorong Aurora?
Cukup banyak.
Dan secara khusus, ini berlaku dalam hal sertifikasi.
Jadi, ketika Anda membahas tentang sertifikasi, seperti praktisi cloud, Anda memiliki solusi,
arsitek, solusi rekanan, arsitek, spesialisasi basis data profesional Dave OB, dan lainnya mengesahkan semua topik
umum yang akan Anda lihat di semuanya.
Jadi jika kita mempelajari topik ini dengan benar, itu akan sangat membantu Anda, tidak hanya skenario Penghargaan, tetapi juga
dalam perjalanan sertifikasi Anda.
Jadi dengan ini, mari kita lanjutkan dan memulai perjalanan kita di Aurora.
Sekarang, ketika Anda membahas tentang penawaran database, umumnya dibagi menjadi dua jenis utama.
Salah satunya adalah database open source.
Dan kedua adalah komisi atau database perusahaan.
Sekarang, ketika Anda membandingkan keduanya, database komisi, Deskovic, aspek-aspek tertentu, itu bisa
dalam hal kinerja, keamanan dan lain-lain yang tidak ditemukan dalam penawaran database open source.
Jadi di sinilah urutannya.
Sekarang, Amazon, Aurora adalah sekuel Mei dan basis data relasional yang kompatibel dengan sekuel Postgres, Big
for the Globe yang menggabungkan kinerja dan ketersediaan tradisi dalam basis data pers dengan kesederhanaan dan efektivitas
biaya dari basis data sumber terbuka.
Jadi ini bisa lebih dipahami dengan diagram ini atau Anda di sana.
Anda memiliki acara Amazon Aurora.
Aurora mencoba untuk memiliki kinerja, ketersediaan, keamanan, keandalan database perusahaan, memeriksa kesederhanaan dan
efektivitas biaya database open source sehingga mencoba untuk menjadi yang terbaik dari keduanya dan memberikan
Anda penawaran database dalam delapan film.
Jadi Amazon, Aurora hingga lima kali lebih cepat dari database rahasia saya kali ini dan tiga kali
lebih cepat dari database PostgreSQL.
Sekarang, sekali lagi, ini tidak seperti di luar kotak.
Ini lima kali lebih cepat dan tiga kali lebih cepat dari Postgres.
Tetapi ada beban kerja tertentu di mana Aurora terbukti jauh lebih cepat daripada myse equal
tradisional dan juga postgresnya.
Sekarang, sekali lagi, saat kita membahas Aurora, Aurora menyediakan keamanan, ketersediaan, dan keandalan
penawaran database komersial dengan biaya sepersepuluh.
Dan inilah yang sangat dibutuhkan oleh banyak pelanggan.
Sekarang, izinkan saya dengan cepat menunjukkan kepada Anda satu fitur menarik dari Aurora.
Faktanya, ada banyak dari mereka.
Tapi mari kita mulai dengan satu sekarang.
Umumnya dalam ide.
Setiap kali Anda mencoba membuat database, mari kita buat dengan mouse sama dengan kegagalan mesin.
Jadi jika Anda turun, Anda melihat bahwa Anda memiliki opsi penyimpanan dan Anda dapat melanjutkan dan menentukan jumlah
penyimpanan yang perlu Anda pakai.
Jadi ini salah satu contoh tikus sederajat.
Namun, ketika Anda memilih Aurora atau Anda.
Dan jika Anda turun besar, Anda melihat bahwa tidak ada pengaturan yang terkait dengan penyimpanan sama sekali.
Jadi yang terjadi di Aurora adalah Anda tidak memilih ini, letakkan kapan pun diperlukan.
Penyimpanannya secara otomatis tumbuh tanpa menghalangi kinerja database yang dipesan.
Jadi ini adalah salah satu fitur hebat yang ditawarkan Aurora.
Nah, sebelum kita lanjut dan membahas lebih detail tentang arsitektur Aurora, mari kita
cepat-cepat melakukan revisi atau ide standar mungkin mudah dan arsitektur berbasis replika.
Jadi diagram ini akan membantu Anda memahaminya dengan lebih cepat.
Jadi Anda memiliki tiga zona ketersediaan atau Anda menambahkan zona ketersediaan.
Satu, Anda memiliki contoh ide utama yang sedang berjalan.
Dan contoh ide ini tidak hanya sangat mudah, tetapi juga memiliki replika 3D yang terkait.
Jadi kami berdiskusi tentang ide-ide saya.
Ini bekerja berdasarkan replikasi sinkron.
Dan ketika Anda membahas tentang ide yang Anda tiru, itu bekerja berdasarkan replikasi asinkron.
Dan semuanya dalam batas waktu PBB, mereka memanfaatkan penyimpanan EPA.
Jadi jika Anda akan melihat atau Anda memiliki ide sehingga Anda dapat mempertimbangkan ide dengan Cequent saya dan saya
mati Langley, itu menggunakan EPA sebagai volume untuk penyimpanan.
Jadi sekarang mari kita cepat melihat arsitektur order terlalu dalam pada tingkat tinggi.
Anda semua tahu, ketika Anda melihat ke dalam arsitektur, ada dua komponen utama yang terlibat.
Yang pertama adalah instance DWC itu.
Jadi ini pada dasarnya adalah contoh Aurora yang sedang berjalan.
Dan komponen utama kedua adalah penyimpanan yang mengurangi volume itu.
Jadi kluster penyimpanan Audu ini mencakup beberapa zona ketersediaan.
Dan data direplikasi di antara mereka semua.
Sekarang, karena instans Aurora dan penyimpanan yang dilirik adalah Independen v. Kinsky, penyimpanan yang kami tahu jauh lebih mudah
untuk dimakan jika dibandingkan dengan distribusi, arsitektur berbasis ide tradisional seperti Cequent
saya, yang pada dasarnya memanfaatkan volume PBS.
Jadi mari kita segera melihat arsitektur walabi cluster penyimpanan ini.
Jadi, Anda memiliki volume cluster penyimpanan, yang pada dasarnya adalah volume cerita virtual yang
mencakup beberapa zona ketersediaan.
Jadi dalam data ini, ada tiga zona ketersediaan dan data makan direplikasi enam cara melintasi
zona ketersediaan.
Jadi jika Anda melihat sepanjang tahun.
Jadi Anda memiliki satu data.
Data ini tersedia dalam satu mudah, dua mudah, dan tiga mudah.
Demikian pula, jika Anda melihat ke dalam lingkaran hijau ini, lingkaran hijau juga tersedia di ketiga
zona ketersediaan.
Sekarang, jika salah satu ketersediaan segera turun, itu tidak banyak untuk masuk karena zona
variabilitas yang mengidentifikasi sudah memiliki data yang sama yang direplikasi.
Sekarang, dengan arsitektur khusus ini, volume cluster penyimpanan yang lebih baik digunakan daripada volume UBS.
Anda dapat menambahkan instans database dengan cepat karena Aurora tidak membuat salinan baru dari data tabel sebagai gantinya.
Instance database, buka di sebelah volume bersama ini yang sudah berisi data Anda.
Sekarang ini dapat dijelaskan dengan lebih baik dengan diagram berikut ini di mana
Anda memiliki tiga zona ketersediaan dan Anda tahu bahwa data tersebut sudah direplikasi di penyimpanan tiga zona ketersediaan.
Jadi, jika Anda membuat replika Aurora baru, yang terjadi hanyalah instance dibuat dan
dikaitkan dengan volume penyimpanan cluster.
Data itu sudah ada sebelumnya dengan cara yang sama.
Jika Anda membuat satu replikator 3D lagi, zona ketersediaan yang berbeda, dan mungkin satu replika lagi di
zona ketersediaan yang berbeda, yang harus mereka lakukan hanyalah menyambung ke nilai penyimpanan klaster yang mendasarinya.
Dan itu saja.
Data tersebut sudah ada di semua zona ketersediaan untuk volume penyimpanan cluster.
Dan ini adalah salah satu keuntungan besar.
Dan itu benar-benar membuat Aurora jauh lebih cepat.
Sekarang, hal yang sama dapat dijelaskan dengan data ini.
Faktanya, diagram ini telah saya dekode langsung dari akhir dokumentasi ini di sana Anda memiliki instance utama dan
Anda memiliki beberapa replika 3D di zona variabilitas yang berbeda.
Sekarang Anda akan melihat bahwa Anda memiliki kluster penyimpanan untuk Anda semua.
Dan setiap zona ketersediaan memiliki kumpulan datanya sendiri, sudut pandang ketersediaan.
Sekarang, barulah Anda membahas tentang Aurora.
Konsep titik akhir adalah sesuatu yang perlu kita pahami.
Jadi Anda dapat terhubung ke klaster Aurora melalui titik akhir.
Sekarang, Endpoint pada dasarnya adalah ide UE khusus Aurora, yang terdiri dari dua bagian.
Yang pertama adalah host dan yang kedua adalah port.
Sekarang, ada tiga jenis titik akhir utama yang tersedia yang lebih sebagai satu.
Jadi tanggal utamanya adalah Anda memiliki titik leveling cluster.
Anda memiliki titik akhir batas utang dan Anda memiliki titik akhir batas instans.
Jadi saat Anda bekerja dengan Aurora.
Memahami konsep ini sangat penting.
Bahkan, kita akan membahasnya secara rinci sebentar lagi.
Jadi mari kita lanjutkan dan pahami ini dengan diagram sederhana.
Sangat.
Anda memiliki aplikasi.
Sekarang, aplikasi ini dapat terhubung ke titik clustering.
Itu juga dapat terhubung ke titik buntu.
Jadi cluster in point adalah titik akhir di mana Anda akan melakukan operasi yang tepat.
Dan titik akhir tingkat pembaca adalah titik akhir di mana Anda akan melakukan operasi tingkat prospek.
Jadi Anda dapat menganggap titik itu sebagai titik akhir untuk replika 3D dan menurunkan kelas tiga belas titik
sebagai titik akhir untuk operasi spesifik yang tepat.
Jadi jika aplikasi ingin menulis sesuatu ke dalam database mereka, maka Anda harus menyediakan titik akhir tingkat
cluster untuk hal ini.
Dan jika ada kasus penggunaan tertentu di mana Anda hanya ingin melakukan operasi hanya-baca, maka Anda harus
mengonfigurasi pemerah susu kotor.
Arahkan ke aplikasi itu.
Jadi berbicara tentang urutan, delapan poin, mari kita bahas tentang empat jenis titik akhir yang
tersedia.
Yang pertama adalah kelas, titik akhir level.
Jadi titik akhir tingkat klaster digunakan saat Anda ingin terhubung ke instans database utama di dalam
klaster.
Dan itu digunakan untuk melakukan operasi yang benar.
Kemudian Anda memiliki titik akhir tingkat pemimpin.
Ini di gedung dan poin untuk replika.
Sekarang untuk beberapa Reider karena titik akhir ini juga akan memuat keseimbangan untuk Claude Ibom, semua
replika 3D.
Jadi pertimbangkan data ini sangat.
Anda harus membaca replika yang tersedia sekarang.
Pada dasarnya bukan praktik terbaik untuk menambahkan bahwa Anda bukanlah replika baca dalam aplikasi Anda.
Sebagai gantinya, Anda dapat Dave di sana Anda diizinkan untuk membaca dan mengarahkan porting dalam
aplikasi dan titik akhir pembaca juga akan menurunkan keseimbangan antara beberapa tiga partikel yang
tersedia dalam instans Aurora.
Pikiran tentang itu adalah titik instan.
Jadi titik akhir instance memungkinkan Anda untuk terhubung langsung ke.
Jadi jika Anda Selya data untuk membaca contoh replika di mana Anda.
Jadi input instance secara langsung memungkinkan Anda untuk terhubung ke instance jika diperlukan.
Tetapi ruang praktik terbaik yang tidak boleh Anda sambungkan langsung ke instance.
Anda harus langsung terhubung ke titik pengelompokan atau titik akhir pembaca.
Dan kemudian Anda juga memiliki opsi titik akhir khusus, yang memungkinkan Anda membuat titik yang dibuat
khusus untuk kebutuhan Anda sendiri.
Jadi itu tingkat tinggi, kalian semua, sejauh menyangkut perspektif teoretis.
Jadi mari kita lakukan satu hal.
Ayo segera demo agar ini bisa lebih dipahami.
Jadi, maksud saya, konsol ide dan saya sudah menjalankan instance Aurora.
Sekarang, jika saya memaksimalkan ini, arsitektur ini sangat mirip dengan diagram yang telah kita diskusikan di mana Anda
memiliki satu instance utama.
Dan ada dua replika yang tersedia.
Jadi dalam hal ini, yang pertama adalah contoh utama.
Jadi jika Anda melihat aturannya, itu ada di sana.
Jadi di sinilah Anda benar-benar melakukan operasi yang benar.
Dan kemudian Anda memiliki dua contoh lain yang memiliki aturan pembaca.
Jadi ini pada dasarnya adalah replika panas sepanjang tahun.
Jadi biarkan saya, pada kenyataannya, membuka Aurora.
Sekarang, jika Anda melihat ke titik akhir, Sawyer, Anda akan melihat bahwa ada dua titik akhir yang
tersedia.
Salah satunya adalah cluster juga.
Dan yang kedua adalah titik akhir pembaca.
Jadi jika kita melihat tapir, ini dia di sana.
Jadi benar tidak ada apa-apa.
Tapi cluster ini di titik.
Jadi dalam dokumentasi, Anda tidak akan melihatnya sebagai seorang penulis.
Anda akan melihatnya sebagai titik pengelompokan.
Jadi di sinilah Anda melakukan operasi bantuan itu.
Dan kencan kedua adalah pembaca.
Dan kita sudah melihat.
Jadi pembaca ini tidak lain hanyalah mati.
Anda titik akhir itu, yang pada gilirannya memiliki konektivitas ke replika yang sudah relevan.
Dan itu juga akan memuat ulang keseimbangan, beban kerja.
Nah, di dalam aurora, Anda akan melihat langsung ke replika Aurora 3D yang sudah tersedia.
Jadi, alih-alih menggunakan bisnis setiap replika Reed, Anda dapat langsung memanfaatkan ini di kedua titik akhir.
Sekarang, sebenarnya, izinkan saya juga menunjukkan titik pembuatan instance sepanjang tahun.
Jadi mari kita klik salah satu di antara mereka.
Dan Anda akan melihat bahwa setiap instance, Sawyer memiliki titik akhir sendiri.
Jadi ini yang pertama.
Kemudian Anda memiliki replika 3D.
Replika 3D juga memiliki titik akhir sendiri.
Dan Anda telah membaca replika untuk replika 3D juga memiliki titik akhir sendiri.
Jadi ketika Anda membandingkannya dengan tabel.
Jadi Anda memiliki kelas titik level.
Anda memiliki titik akhir tingkat membaca.
Dan kemudian Anda memiliki titik akhir level instance, yang saya tidak lain hanyalah yang sedang kita jelajahi sekarang.
Jadi ini juga merupakan upaya sebagai contoh sebelas titik akhir.
Jadi itu tingkat tinggi.
Apa yang Anda ketahui tentang Aurora dalam poin sekarang ketika Anda membahas tentang fitur-fitur yang Aurora matikan
dari yang diimpikan oleh Vibe?
Sangat menarik fitur yang ditawarkan Aurora.
Beberapa di antaranya termasuk Database Global.
Cervalis adalah fitur yang sangat menarik di sini.
Sekali lagi, Anda memiliki glosarium dan aplikasi.
Anda memiliki penskalaan otomatis, yang juga sangat menarik ketika Anda memiliki Aurora.
Trek yang Anda miliki, saya sangat otentikasi.
Anda memiliki fitur untuk berbagi proxy ide cluster DBE dan sebagainya.
Jadi ada banyak fitur menarik yang tersedia untuk Aurora.
Kita akan membahasnya di bagian yang relevan, Vente.
Hal ini diperlukan.
Jadi video ini adalah video level atau view yang sangat tinggi untuk Aurora.
Tujuan yang aurora didasarkan dan pada tingkat tinggi atau melihat pemahaman tentang titik akhir
Aurora.
Jadi ini akan menyimpulkan video ini.
Saya harap video ini memberikan informasi untuk Anda.
Dan saya tunggu video selanjutnya.