Методы оптимизации затрат на таблицы AWS DynamoDB

В этой статье специалисты DST Global рассматривают некоторые методы и технические подходы, позволяющие сократить расходы на таблицы AWS DynamoDB при сохранении производительности и масштабируемости.

AWS DynamoDB, полностью управляемая служба базы данных NoSQL, обеспечивает высокую производительность и масштабируемость приложений. Хотя DynamoDB предлагает невероятные возможности, важно реализовать стратегии экономии для оптимизации использования таблиц DynamoDB . В этой статье мы рассмотрим некоторые методы и технические подходы для сокращения затрат на таблицы AWS DynamoDB при сохранении производительности и масштабируемости.

Правильное определение выделенной емкости

Чтобы оптимизировать расходы, точно оцените требуемую выделенную емкость для таблиц DynamoDB. Для выделенной емкости необходимо указать фиксированное количество единиц чтения и записи. Отслеживайте шаблоны трафика вашего приложения с помощью метрик Amazon CloudWatch и встроенной панели управления DynamoDB. Проанализируйте данные и скорректируйте выделенную емкость на основе наблюдаемых моделей использования. Избегая избыточного предоставления и недостаточного использования ресурсов, вы можете значительно снизить затраты, связанные с выделенной пропускной способностью.

Выделенная емкость с автоматическим масштабированием

Для рабочих нагрузок с более предсказуемыми моделями трафика выделенная емкость с автоматическим масштабированием является экономичным вариантом. Настроив политики автоматического масштабирования на основе показателей производительности вашего приложения, DynamoDB может автоматически увеличивать или уменьшать выделенную емкость по мере необходимости. Это гарантирует, что у вас будет достаточно ресурсов для эффективной обработки рабочей нагрузки, избегая при этом ненужных затрат, связанных с избыточным выделением ресурсов.

Выделенная емкость с временным окном

Если трафик вашего приложения демонстрирует предсказуемые шаблоны или ограничен определенными периодами времени, вы можете оптимизировать расходы, используя выделенную емкость с временным окном. Например, если ваше приложение подвергается высокому трафику в определенные часы дня, вы можете выделить более высокую емкость в часы пиковой нагрузки и меньшую емкость в непиковые часы. Это позволяет вам соответствовать требованиям вашей рабочей нагрузки, сводя к минимуму расходы в периоды низкого трафика.

Емкость по требованию

Рассмотрите возможность использования режима емкости по требованию для таблиц DynamoDB с непредсказуемыми или сильно меняющимися рабочими нагрузками. Емкость по запросу позволяет платить за каждый запрос без необходимости предварительного предоставления фиксированного объема емкости. Это может быть экономически выгодно для приложений со спорадическими или непредсказуемыми моделями трафика, поскольку вы платите только за фактическое использование. Однако важно регулярно отслеживать и анализировать затраты, поскольку цены по требованию могут быть выше по сравнению с выделенной емкостью для устойчивых рабочих нагрузок.

Зарезервированная емкость для стабильных рабочих нагрузок

Если у вас есть рабочая нагрузка с постоянными шаблонами трафика, рассмотрите возможность приобретения зарезервированной емкости для таблиц DynamoDB. Зарезервированная емкость позволяет выделить определенный объем подготовленной емкости на определенный срок, обычно на один или три года. Заранее резервируя ресурсы, вы можете значительно сократить расходы по сравнению с тарифами по запросу. Зарезервированная емкость особенно полезна для рабочих нагрузок с устойчивыми и предсказуемыми моделями использования.

Отслеживание использования/оптимизация на основе использования

Регулярно отслеживайте использование таблиц DynamoDB, чтобы определить, эффективно ли вы используете выделенную емкость. Используйте метрики CloudWatch и встроенную панель мониторинга DynamoDB для мониторинга метрик, таких как потребляемые единицы емкости для чтения и записи, регулируемые запросы и задержка. Это включает в себя понимание пиковых и непиковых часов, колебаний дня недели и сезонных моделей трафика. Анализируя эти показатели, вы можете определить недоиспользуемые или чрезмерно используемые таблицы и соответствующим образом скорректировать выделенную емкость. На основе этого анализа вы можете скорректировать предоставленную мощность в соответствии с фактическим спросом и гарантировать, что вы платите только за ту мощность, которая требуется вашему приложению, что позволяет вам экономить расходы в периоды более низкой загрузки.

Эффективное моделирование данных

Моделирование данных играет решающую роль в оптимизации затрат DynamoDB. Рассмотрим следующие техники:

Денормализация : уменьшите количество операций чтения за счет денормализации ваших данных. Вместо выполнения нескольких операций чтения в разных таблицах объедините связанные данные в одну таблицу. Это уменьшает общую требуемую емкость чтения и снижает затраты.

Разреженные атрибуты . Включайте в DynamoDB только те атрибуты, которые необходимы для вашего приложения. Избегайте хранения ненужных атрибутов, чтобы минимизировать затраты на хранение. Кроме того, разреженные атрибуты могут помочь уменьшить размер вторичных индексов, снизив затраты как на хранение, так и на пропускную способность.

Составные первичные ключи . Тщательно разработайте структуру первичного ключа для равномерного распределения данных по разделам. Неравномерное распределение данных может привести к горячим разделам , для которых может потребоваться дополнительная выделенная емкость. Эффективно используя составные первичные ключи, вы можете равномерно распределять данные, обеспечивая эффективное использование выделенной пропускной способности.

Эффективное использование вторичных индексов

Вторичные индексы позволяют эффективно запрашивать данные в DynamoDB. Однако каждый индекс требует дополнительных затрат. Оптимизируйте использование вторичных индексов, следуя этим стратегиям:

Оцените требования к индексам . Перед созданием вторичных индексов тщательно проанализируйте шаблоны доступа вашего приложения. Создавайте только те индексы, которые необходимы для ваших запросов. Ненужные индексы занимают дополнительное место в хранилище и требуют дополнительной емкости записи, что увеличивает затраты.

Разреженные индексы : создавайте разреженные вторичные индексы, включающие только необходимые атрибуты. Исключая ненужные атрибуты из индексов, вы можете уменьшить размер индекса и сэкономить на затратах на хранение.

Кэширование с помощью AWS ElastiCache

Внедрение механизмов кэширования с помощью AWS ElastiCache может значительно снизить нагрузку на таблицы DynamoDB, что приведет к экономии средств. ElastiCache обеспечивает управляемое кэширование в памяти для вашего приложения. Кэшируя часто используемые данные или результаты запросов, вы можете сократить количество операций чтения и снизить требования к предоставленной пропускной способности DynamoDB. Это приводит к оптимизации затрат без ущерба для производительности.

Кэширование со сквозной записью и чтением . Используйте механизмы кэширования ElastiCache со сквозной и сквозной записью для автоматического извлечения данных из кэша, когда они доступны, что сокращает количество запросов, отправляемых в DynamoDB. Это помогает минимизировать затраты на DynamoDB и сократить время отклика.

Аннулирование кеша : реализуйте соответствующие стратегии аннулирования кеша, чтобы обеспечить согласованность данных между DynamoDB и кешем. Делайте кеш недействительным при обновлении соответствующих данных в DynamoDB, чтобы избежать использования устаревших данных.

Кэширование DynamoDB Accelerator (DAX)

DynamoDB Accelerator (DAX) — это полностью управляемый высокодоступный кэш в памяти для DynamoDB. Интегрируя DAX с таблицами DynamoDB, вы можете разгрузить значительную часть трафика чтения из DynamoDB, снизив требования к выделенной емкости и связанные с этим расходы.

Кэширование запросов : DAX кэширует часто используемые ответы на запросы, позволяя обслуживать последующие идентичные запросы непосредственно из кэша. Это устраняет необходимость в дорогостоящих операциях чтения в DynamoDB.

Кэширование со сквозной записью : DAX также можно использовать для кэширования со сквозной записью, что гарантирует распространение обновлений как в кэш, так и в DynamoDB. Это повышает производительность записи и поддерживает согласованность данных.

Пакетные операции

По возможности используйте пакетные операции DynamoDB, такие как BatchGetItemи BatchWriteItem. Эти операции позволяют получать или изменять несколько элементов в одном запросе, уменьшая количество необходимых операций чтения и записи. Группируя операции, вы можете эффективно использовать выделенную пропускную способность, тем самым оптимизируя расходы.

Мониторинг затрат и оповещение

Настройте механизмы мониторинга затрат и оповещения, чтобы быть в курсе и получать информацию о расходах DynamoDB. Cost Explorer предоставляет подробные отчеты о затратах и аналитические данные, позволяющие анализировать тенденции затрат, определять факторы затрат и соответствующим образом оптимизировать использование DynamoDB . Бюджеты позволяют вам устанавливать лимиты расходов и получать уведомления, когда ваши расходы превышают определенные пороговые значения, помогая вам заранее управлять расходами DynamoDB и контролировать их.

Благодаря оптимальному распределению выделенной емкости, эффективному моделированию данных, эффективному использованию вторичных индексов, кэшированию с помощью AWS ElastiCache и использованию DynamoDB Accelerator (DAX) вы можете добиться значительной экономии средств, обеспечив при этом эффективную работу своих приложений в DynamoDB. Регулярный мониторинг и оптимизация необходимы для постоянного совершенствования и оптимизации развертываний DynamoDB, что позволяет добиться максимальной экономической эффективности без ущерба для производительности.