通过 Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) 实现微秒级延迟 - 内存缓存设计
解说通过 DAX 加速 DynamoDB 读取、缓存策略和集群设计。
关于 RDS、DynamoDB、ElastiCache、Aurora 等 AWS 数据库服务的选型与设计的对比文章
解说通过 DAX 加速 DynamoDB 读取、缓存策略和集群设计。
解析 DynamoDB 的分区键设计、单表设计以及通过 GSI 实现多种访问模式的方法。
解析通过 MemoryDB 运维 Redis 兼容内存数据库、持久性机制及与 ElastiCache 的使用场景区分。
通过多区域主动-主动复制实现低延迟读写。介绍冲突解决机制和灾难恢复设计。
通过 Multi-AZ 确保高可用性,利用只读副本分散读取负载。介绍 Blue/Green Deployments 与 RDS Proxy 的使用模式。
整理 Redis 与 Memcached 的选型标准,介绍 Lazy Loading 和 Write-Through 缓存策略以及 Serverless 模式的活用。
通过 Gremlin 和 SPARQL 两种查询语言操作图数据,利用最多 15 个只读副本实现查询扩展。解析 Neptune Analytics 的图算法执行与向量搜索的应用方法。
从分区分割算法、请求路由器、存储节点的三层架构解析 DynamoDB 如何在任意规模下维持个位数毫秒延迟。
解说 DocumentDB 与 MongoDB 的兼容性和架构差异。介绍实例设计、备份策略和从 MongoDB 迁移时的注意事项。
解说 DocumentDB 的 Change Streams 实时捕获文档变更的机制、与 Lambda 触发器的集成以及故障恢复时的 resume token 管理。
以无服务器方式运维 Apache Cassandra 兼容的宽列数据库。介绍按需容量与预置容量的选型以及分区键设计。
构建 Hyperledger Fabric 私有区块链网络,介绍链码开发与成员管理的治理机制。
解析使用 Amazon Timestream 的时序数据管理、查询和分析。介绍 IoT 传感器数据和应用指标的存储、自动分层存储以及 SQL 查询分析。
解说 Amazon DocumentDB 的集群架构、扩展策略和运维。介绍 MongoDB 兼容 API、只读副本、Elastic Clusters 和全球集群。
将 IoT 传感器数据导入 Timestream,通过基于 SQL 的实时聚合和计划查询进行时序分析。详解内存存储与磁性存储的自动分层实现成本优化。
使用 Apache Cassandra 兼容的 CQL API 管理宽列数据,通过无服务器按需容量实现零运维负担。解析预置模式的选型对比和多区域复制。
通过存储层物理复制实现亚秒级 RPO。介绍计划内和非计划故障转移的步骤,以及利用 Write Forwarding 实现全球读取的方法。
将 RDS Multi-AZ 故障转移耗时 60-120 秒的过程分解为故障检测、DNS 记录更新和连接重建各阶段,解析缩短故障转移时间的实用技巧。
解说文档数据库的基本概念和 AWS 的选择方案。对比 Amazon DocumentDB 和 DynamoDB 的特性,介绍根据工作负载特性选择最佳服务的方法。
解析使用 Amazon RDS 与 Aurora 构建关系型数据库的方法。
通过 Aurora Serverless v2 和 DynamoDB 按需模式构建根据流量自动扩展的数据库。解析根据工作负载特性选择无服务器数据库的标准。
介绍使用 Amazon Keyspaces(for Apache Cassandra)和 DynamoDB 的分布式数据库设计与运维方法。
解析使用 Amazon MemoryDB for Redis 构建持久化内存数据库,以及使用 Amazon ElastiCache 构建缓存层的方法。介绍兼顾微秒级读取延迟与高可用性的设计模式。