Olha Você aqui.
E bem-vindo de volta.
Agora, na decisão de hoje, vamos discutir sobre o Amazon Aurora.
Agora, Aurora é um grande pedaço de dados que estava oferecendo no serviço de banco de dados relacional em Adaba agora
é um banco de dados recentemente.
Ele está empurrando Aurora?
Bastante.
E, especificamente, isso se aplica em termos de certificação.
Então, quando você discute sobre certificação, como praticante de nuvem, você tem soluções, arquiteto,
soluções associadas, arquiteto, especialista em banco de dados Dave OB profissional e outros autorizam todos os tópicos
comuns que você verá em todos eles.
Portanto, se aprendermos esse tópico de maneira adequada, ele realmente ajudará você, não apenas nos cenários de Alward, mas também
em sua jornada de certificação.
Com isso, vamos começar nossa jornada em Aurora.
Agora, quando você discute sobre as ofertas de banco de dados, geralmente dividido em dois tipos principais.
Um é o banco de dados de código aberto.
E o segundo são os bancos de dados de comissão ou empresa.
Agora, quando você compara os dois, banco de dados de comissão, Deskovic, certos aspectos, pode ser
em termos de desempenho, segurança e outros que não são encontrados nas ofertas de banco de dados de código aberto.
Portanto, é aqui que entra o pedido.
Agora, Amazon, Aurora é um banco de dados relacional compatível com sequências de maio e Postgres, Big for the
Globe, que combina o desempenho e a disponibilidade de uma tradição em banco de dados de imprensa com a simplicidade e
economia dos bancos de dados de código aberto.
Então, isso pode ser melhor entendido com este diagrama ou você está lá.
Você tem evento Amazon Aurora.
Aurora tentou ter desempenho, disponibilidade, segurança e confiabilidade do banco de dados corporativo, verificando a simplicidade e a
economia do banco de dados de código aberto, de modo que tenta ser o melhor de ambos e fornecer a você
a oferta de banco de dados em oito filmes.
Então, Amazon, Aurora é até cinco vezes mais rápido que meu banco de dados secreto e três vezes mais rápido
que o banco de dados PostgreSQL.
Agora, novamente, não é como fora da caixa.
É cinco vezes mais rápido e três vezes mais rápido que o Postgres.
Mas há certas cargas de trabalho em que Aurora prova ser muito mais rápido do que o myse tradicional igual,
bem como seus postgres iguais.
Agora, novamente, enquanto estamos discutindo o Aurora, ele fornece segurança, disponibilidade e confiabilidade de um banco de
dados comercial oferecido por um décimo do custo.
E é disso que muitos clientes realmente precisam.
Agora, deixe-me mostrar rapidamente uma característica interessante do Aurora.
Na verdade, existem muitos deles.
Mas vamos começar com um agora.
Geralmente em ideias.
Sempre que você tentar criar um banco de dados, vamos criar com os ratos uma falha de motor igual.
Portanto, se você descer, verá que tem uma opção de armazenamento e poderá ir em frente e especificar a quantidade
de armazenamento que precisa usar.
Portanto, este é um exemplo de ratos iguais.
No entanto, quando você seleciona o Aurora ou você está.
E se você for muito longe, verá que não há configuração associada ao armazenamento.
Então o que acontece no Aurora é que você não seleciona isso, coloca sempre que precisar.
O armazenamento aumenta automaticamente sem prejudicar o desempenho ordenado do banco de dados.
Portanto, este é um dos recursos realmente excelentes que o Aurora oferece.
Agora, antes de prosseguirmos e discutirmos mais detalhadamente sobre a arquitetura Aurora, vamos rapidamente fazer uma
revisão ou uma ideia padrão pode ser fácil e uma arquitetura baseada em réplicas.
Portanto, este diagrama o ajudará a entendê-lo de forma mais rápida.
Portanto, você tem três zonas de disponibilidade ou adiciona a zona de disponibilidade.
Um, você tem uma instância de ideias principal em execução.
E esta instância do ideas não é apenas muito fácil, mas também tem a réplica 3D associada.
Portanto, discutimos sobre minhas idéias.
Isso funciona com base na replicação síncrona.
E quando você discute sobre ideias que você replica, funciona com base na replicação assíncrona.
E todos eles no prazo da ONU, eles fazem uso do armazenamento da EPA.
Então, se você ver ou tiver ideias para poder considerar ideias com meu Cequent e estou morto Langley,
ele usa o EPA como um volume para armazenamento.
Portanto, agora vamos examinar rapidamente a arquitetura do ordenador muito profunda em um nível alto.
Como todos vocês sabem, quando você olha para a arquitetura, há dois componentes principais envolvidos.
O primeiro é aquela instância DWC.
Portanto, esta é basicamente a instância do Aurora em execução.
E o segundo componente principal é o armazenamento desse volume.
Portanto, este cluster de armazenamento de Audu se estende por várias zonas de disponibilidade.
E os dados são replicados entre todos eles.
Agora, como a instância Aurora e o armazenamento maliciosos são Independent v. Kinsky, o armazenamento que conhecemos é muito mais fácil de
comer quando comparado com a distribuição, arquitetura baseada em ideias tradicionais como o meu
Cequent, que basicamente faz uso dos volumes do PBS.
Portanto, vamos examinar rapidamente a arquitetura desse wallaby de cluster de armazenamento.
Portanto, você tem um volume de cluster de armazenamento, que é basicamente um volume de histórias virtuais que se
estende por várias zonas de disponibilidade.
Portanto, nesses dados, há três zonas de disponibilidade e os dados são replicados de seis maneiras nas zonas
de disponibilidade.
Então, se você ver o ano todo.
Então você tem um dado.
Esses dados estão disponíveis no easy one, easy two e easy three.
Da mesma forma, se você olhar para este círculo verde, o círculo verde também está disponível em todas as três
zonas de disponibilidade.
Agora, caso uma das disponibilidades caia logo, não há muito o que fazer porque as zonas de
variabilidade de identificação já possuem os mesmos dados que são replicados.
Agora, com essa arquitetura específica, o melhor volume de cluster de armazenamento é usado em vez de um volume UBS.
Você pode adicionar a instância do banco de dados rapidamente porque o Aurora não faz uma nova cópia dos dados da tabela.
Instância do banco de dados, vá ao lado deste volume compartilhado que já contém seus dados.
Agora, isso pode ser melhor explicado com o próximo diagrama, onde você tem três
zonas de disponibilidade e sabe que os dados já estão replicados no armazenamento das três zonas de disponibilidade.
Portanto, no caso de você criar uma nova réplica do Aurora, tudo o que acontece é que a instância é
criada e associada ao volume de armazenamento do cluster.
Esses dados já estão presentes de antemão de forma semelhante.
Se você criar mais um replicador 3D, zona de disponibilidade diferente e talvez mais uma réplica em uma zona de
disponibilidade diferente, tudo o que eles precisam fazer é se conectar ao valor de armazenamento de cluster subjacente.
E é só isso.
Esses dados já estão presentes em todas as zonas de disponibilidade para o volume de armazenamento do cluster.
E essa é uma das grandes vantagens.
E isso realmente torna Aurora muito mais rápida.
Agora, o mesmo pode ser explicado com esses dados.
Na verdade, este diagrama que decodifiquei diretamente do final desta documentação, você tem uma instância primária
e várias réplicas 3D em zonas de variabilidades diferentes.
Agora você verá que tem um cluster de armazenamento de todos vocês.
E cada zona de disponibilidade tem seu próprio conjunto de dados, ponto de vista de disponibilidade.
Agora, então você discute sobre Aurora.
O conceito de ponto de extremidade é algo que precisamos entender.
Portanto, você pode se conectar ao cluster Aurora por meio de endpoints.
Agora, Endpoint é basicamente uma ideia da UE específica da Aurora, que consiste em duas partes.
O primeiro é o host e o segundo é a porta.
Agora, existem três tipos principais de terminais disponíveis que são mais como um.
Portanto, a data principal é que você tem um ponto de nivelamento do cluster.
Você tem um endpoint de limite de dívida e o endpoint de limite de instância.
Então, quando você estiver trabalhando com o Aurora.
Compreender esse conceito é muito importante.
Na verdade, discutiremos sobre isso em detalhes em um momento.
Portanto, vamos prosseguir e entender isso com um diagrama simples.
Muito.
Você tem um aplicativo.
Agora, este aplicativo pode se conectar a um ponto de agrupamento.
Ele também pode se conectar a um ponto final sem saída.
Portanto, o cluster in point é o ponto final onde você executará a operação correta.
E o ponto final do nível do leitor é o ponto final onde você executará a operação no nível do lead.
Portanto, você pode considerar esse ponto como o ponto final para réplicas 3D e declarar o ponto treze
como ponto final para a operação específica certa.
Portanto, se o aplicativo quiser gravar algo em seu banco de dados, você terá que fornecer o ponto de extremidade de
nível de cluster para isso.
E se houver certos casos de uso em que você deseja apenas executar a operação somente leitura, será necessário
configurar a leiteria suja.
Aponte para esse aplicativo.
Portanto, falando sobre a ordem, oito pontos, vamos discutir sobre os quatro tipos de terminais
disponíveis.
O primeiro é a classe, o ponto final do nível.
Portanto, os pontos de extremidade no nível do cluster são usados quando você deseja se conectar à instância do banco de dados primário dentro
do cluster.
E é usado para executar a operação certa.
Então você tem um endpoint de nível de líder.
Isso em um prédio e pontos para as réplicas.
Agora, para Reider múltiplo, porque este endpoint também fará o balanceamento de carga para Claude Ibom, todas as
réplicas 3D.
Portanto, considere esses dados muito.
Você tem que ler as réplicas que estão disponíveis agora.
Não é uma prática recomendada basicamente adicionar que você não é a réplica de leitura em seu aplicativo.
Em vez disso, você pode Dave lá, você tem permissão para ler e apontar portado dentro do
aplicativo e o endpoint do leitor também diminuirá o equilíbrio entre as três partículas múltiplas que
estão disponíveis na instância Aurora.
O pensamento disso é o ponto de instanciação.
Portanto, o endpoint da instância permite que você se conecte diretamente ao.
Então, se você Selya dados para ler instâncias de réplica onde você.
Portanto, a entrada da instância permite que você se conecte diretamente à instância, caso seja necessário.
Mas o espaço de prática recomendada que você não deve conectar diretamente à instância.
Você deve se conectar diretamente ao ponto de agrupamento ou ao terminal do leitor.
E você também tem a opção de pontos de extremidade personalizados, o que permite criar pontos
personalizados para suas próprias necessidades.
Então esse é o nível alto, todos vocês, do ponto de vista teórico.
Então, vamos fazer uma coisa.
Vamos rapidamente fazer uma demonstração para que isso seja melhor entendido.
Então, quer dizer, o console de ideias e eu já temos a instância do Aurora em execução.
Agora, se eu maximizar isso, essa arquitetura é muito semelhante ao diagrama que estávamos discutindo, onde você
tem uma instância primária.
E há duas réplicas disponíveis.
Portanto, dentro disso, o primeiro é a instância primária.
Portanto, se você olhar para a regra, ela está bem ali.
E então é aqui que você realmente executa a operação certa.
E então você tem duas outras instâncias que têm uma regra de leitor.
Então, essas são basicamente as réplicas de calor durante todo o ano.
Então, deixe-me, de fato, abrir Aurora.
Agora, se você olhar para o ponto final, Sawyer, verá que há dois pontos finais
disponíveis.
Um é o cluster também.
E o segundo é o ponto final do leitor.
Então, se olharmos para a anta, é isso aí.
Então isso aí não há nada.
Mas este cluster em questão.
Portanto, dentro da documentação, você não o veria como um escritor.
Você o veria como um ponto de agrupamento.
Portanto, é aqui que você executa essa operação de ajuda.
E a segunda data é o leitor.
E já vimos.
Portanto, este leitor está morto.
Você aquele ponto final, que por sua vez tem uma conectividade com as réplicas que são relevantes.
E também vai recarregar o equilíbrio, a carga de trabalho.
Agora, dentro da aurora, você verá isso direto para as réplicas 3D do Aurora que já estão disponíveis.
Portanto, em vez de usar o negócio de cada réplica Reed, você pode fazer uso disso diretamente em qualquer ponto de
extremidade.
Agora, na verdade, deixe-me mostrar a vocês o ponto de instanciação durante todo o ano.
Então, vamos clicar em um deles.
E você verá que cada instância, Sawyer, tem seu próprio endpoint.
Então este é o primeiro.
Então você tem a réplica 3D.
A réplica 3D também tem seu próprio terminal.
E você leu a réplica para a réplica 3D também tem seu próprio ponto de extremidade.
Então, quando você compara com a tabela.
Então você tem uma classe de ponto de nível.
Você tem um ponto final de nível de leitura.
E então você tem o ponto de extremidade de nível de instância, que não sou nada além daqueles que estamos explorando agora.
Portanto, esses também são esforços como os pontos de extremidade da instância onze.
Então esse é o nível alto.
O que você sabe sobre o Aurora em pontos agora, quando você discute sobre os recursos que Aurora off
estava morto fora do Vibe sonhado?
Recursos muito interessantes que o Aurora tem a oferecer.
Alguns deles incluem Banco de dados global.
Cervalis é uma característica muito interessante aqui.
Novamente, você tem glossários e aplicativos.
Você tem escalonamento automático, o que também é muito interessante quando você tem o Aurora.
Essa faixa que você tem, estou profundamente autenticação.
Você tem um recurso para compartilhar um proxy de ideias de cluster DBE e assim por diante.
Portanto, há muitos recursos interessantes disponíveis para o Aurora.
Iremos discuti-los na seção relevante, Vente.
É necessário.
Portanto, este vídeo era um vídeo de alto nível ou visualização para Aurora.
O propósito para o qual a aurora é baseada e em um alto nível ou visualizar o entendimento sobre os pontos de extremidade
Aurora.
Então, isso vai concluir este vídeo.
Espero que este vídeo tenha sido informativo para você.
E estou ansioso para ver o próximo vídeo.