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Ausfallsicherheit in Amazon Aurora DSQL

Die AWS globale Infrastruktur basiert auf AWS-Regionen Availability Zones (AZ). AWS-Regionen stellen mehrere physisch getrennte und isolierte Availability Zones bereit, die über Netzwerke mit niedriger Latenz, hohem Durchsatz und hochredundanten Netzwerken miteinander verbunden sind. Mithilfe von Availability Zones können Sie Anwendungen und Datenbanken erstellen und ausführen, die automatisch Failover zwischen Zonen ausführen, ohne dass es zu Unterbrechungen kommt. Availability Zones sind besser verfügbar, fehlertoleranter und skalierbarer als herkömmliche Infrastrukturen mit einem oder mehreren Rechenzentren. Aurora DSQL ist so konzipiert, dass Sie die Vorteile der AWS regionalen Infrastruktur nutzen und gleichzeitig die höchste Datenbankverfügbarkeit bieten können. Standardmäßig sind Cluster für einzelne Regionen in Aurora DSQL Multi-AZ verfügbar, sodass größere Komponentenausfälle und Infrastrukturunterbrechungen, die den Zugriff auf eine vollständige AZ beeinträchtigen könnten, toleriert werden. Multi-Region Cluster bieten alle Vorteile der Multi-AZ Resilienz und bieten gleichzeitig eine äußerst konsistente Datenbankverfügbarkeit, selbst in Fällen, in denen AWS-Region Anwendungsclients nicht darauf zugreifen können.

Weitere Informationen zu AWS-Regionen und Availability Zones finden Sie unter AWS Globale Infrastruktur.

Zusätzlich zur AWS globalen Infrastruktur bietet Aurora DSQL mehrere Funktionen, mit denen Sie Ihre Anforderungen an Datenstabilität und Datensicherung erfüllen können.

Backup und Wiederherstellung

Aurora DSQL unterstützt Sicherung und Wiederherstellung mit. AWS-Backup-Konsole Sie können einen vollständigen Backup und eine Wiederherstellung für Ihre Cluster mit einer oder mehreren Regionen durchführen. Weitere Informationen finden Sie unter Backup und Wiederherstellung für Amazon Aurora DSQL.

Replikation

Aurora DSQL schreibt alle Schreibtransaktionen standardmäßig in ein verteiltes Transaktionsprotokoll ein und repliziert alle übergebenen Protokolldaten synchron auf Benutzerspeicherreplikate in drei AZs. Multi-Region Cluster bieten vollständige regionsübergreifende Replikationsfunktionen zwischen Lese- und Schreibregionen.

Eine ausgewiesene Witness-Region unterstützt ausschließlich Transaktionsprotokoll-Schreibvorgänge und verbraucht keinen Speicherplatz. Witness-Regionen haben keinen Endpunkt. Das bedeutet, dass Witness-Regionen nur verschlüsselte Transaktionsprotokolle speichern, keine Verwaltung oder Konfiguration erfordern, und für Benutzer nicht zugänglich sind. Wenn die Witness-Region beeinträchtigt wird, hat dies keine Auswirkungen auf die Cluster-Verfügbarkeit. Bei Schreibtransaktionen kann es zu einer leichten Erhöhung der Latenz kommen, bis die Zeugen-Region wiederhergestellt ist.

Aurora DSQL-Transaktionsprotokolle und Benutzerspeicher werden so verteilt, dass alle Daten den Aurora DSQL-Abfrageprozessoren als ein einziges logisches Volume präsentiert werden. Aurora DSQL teilt, repliziert und führt automatisch Daten auf der Grundlage des Primärschlüsselbereichs der Datenbank und der Zugriffsmuster zusammen. Basierend auf der Lesezugriffshäufigkeit skaliert Aurora DSQL Lesereplikate automatisch nach oben und unten.

Cluster-Speicherreplikate sind auf eine Speicherflotte mit mehreren Mandanten verteilt. Wenn eine Komponente oder AZ beeinträchtigt wird, leitet Aurora DSQL den Zugriff automatisch auf überlebende Komponenten um und repariert asynchron fehlende Replikate. Sobald Aurora DSQL die beeinträchtigten Replikate repariert hat, werden sie automatisch wieder dem Speicherquorum hinzugefügt und Ihrem Cluster zur Verfügung gestellt.

Hohe Verfügbarkeit

Standardmäßig sind Cluster mit einer Region und mehreren Regionen in Aurora DSQL aktiv-aktiv, und es müssen keine Cluster manuell bereitgestellt, konfiguriert oder neu konfiguriert werden. Aurora DSQL automatisiert die Cluster-Wiederherstellung vollständig, wodurch herkömmliche primär-sekundäre Failover-Operationen überflüssig werden. Die Replikation erfolgt immer synchron und erfolgt in mehreren AZs, sodass kein Risiko eines Datenverlusts aufgrund von Verzögerungen bei der Replikation oder eines Failovers auf eine asynchrone sekundäre Datenbank während der Wiederherstellung nach einem Ausfall besteht.

Single-Region Cluster bieten einen Multi-AZ redundanten Endpunkt, der automatisch den gleichzeitigen Zugriff mit hoher Datenkonsistenz über drei AZs hinweg ermöglicht. Das bedeutet, dass Benutzerspeicherreplikate auf einer dieser drei AZs immer dasselbe Ergebnis an einen oder mehrere Leser zurückgeben und immer für Schreibvorgänge verfügbar sind. Diese starke Konsistenz und Multi-AZ Stabilität ist in allen Regionen für Aurora DSQL-Cluster mit mehreren Regionen verfügbar. Das bedeutet, dass Cluster mit mehreren Regionen zwei stark konsistente regionale Endpunkte bieten, sodass Clients in jede Regione lesen oder schreiben können, ohne dass eine Replikationsverzögerung beim Commit auftritt.

Aurora DSQL bietet eine Verfügbarkeit von 99,99% für Cluster mit einer Region und 99,999% für Cluster mit mehreren Regionen.

Testen mit Fehlerinjektionen

Amazon Aurora DSQL lässt sich in AWS Fault Injection Service (AWS FIS) integrieren, einen vollständig verwalteten Service zur Durchführung kontrollierter Fehlerinjektionsexperimente zur Verbesserung der Ausfallsicherheit einer Anwendung. Mit Hilfe AWS FIS können Sie:

In einem Cluster mit mehreren Regionen, der sich über die Regionen USA Ost (Nord-Virginia) und USA Ost (Ohio) erstreckt, können Sie beispielsweise ein Experiment in USA Ost (Ohio) durchführen, um dort Fehler zu testen, während USA Ost (Nord-Virginia) den normalen Betrieb fortsetzt. Diese kontrollierten Tests helfen Ihnen dabei, potenzielle Probleme zu identifizieren und zu lösen, bevor sie sich auf den Produktions-Workload auswirken.

Eine vollständige Liste der AWS FIS unterstützten Aktionen finden Sie im AWS FIS Benutzerhandbuch unter Aktionsziele.

Informationen zu den Amazon Aurora DSQL-Aktionen, die in verfügbar sind AWS FIS, finden Sie unter Aurora DSQL-Aktionsreferenz im AWS FIS Benutzerhandbuch.

Informationen zu den ersten Schritten mit der Durchführung von Fehlerinjektionsexperimenten finden Sie unter Planung Ihrer AWS FIS -Experimente im AWS FIS -Benutzerhandbuch.