Datenverarbeitung
Durch die Auswahl von Rechenressourcen, die Ihre Bedürfnisse und Leistungsanforderungen erfüllen und dabei eine hohe Kosteneffizienz bieten, können Sie mit derselben Anzahl von Ressourcen mehr erreichen. Beachten Sie bei der Bewertung von Datenverarbeitungsoptionen Ihre Anforderungen im Hinblick auf die Workload-Leistung und die Kosten. Treffen Sie auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen.
In AWS gibt es drei Arten der Datenverarbeitung: Instances, Container und Funktionen.
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Instances sind virtualisierte Server, deren Funktionen mit einer Schaltfläche oder einem API-Aufruf geändert werden können. Da Ressourcenentscheidungen in der Cloud flexibel sind, können Sie mit verschiedenen Servertypen experimentieren. AWS bietet diese virtuellen Server-Instances in unterschiedlichen Varianten und Größen mit einer umfassenden Auswahl an Optionen, einschließlich Solid-State-Laufwerken (SSDs) und Grafikprozessoren (GPUs).
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Container dienen zur Virtualisierung des Betriebssystems. Sie können damit eine Anwendung und deren Abhängigkeiten in von der Ressource isolierten Prozessen ausführen. AWS Fargate bietet serverlose Datenverarbeitung für Container. Amazon EC2 kann verwendet werden, wenn Sie Kontrolle über die Installation, Konfiguration und Verwaltung Ihrer Datenverarbeitungsumgebung benötigen. Zudem haben Sie die Auswahl unter mehreren Plattformen zur Container-Orchestrierung: Amazon Elastic Container Service (ECS) oder Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS).
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Funktionen Damit wird die Ausführungsumgebung vom auszuführenden Code abstrahiert. Mit AWS Lambda können Sie beispielsweise Code ohne eine Instance ausführen.
In der folgenden Frage geht es um Überlegungen zur Leistungseffizienz.
| LEIST 2: Was ist bei der Wahl der Datenverarbeitungslösung zu beachten? |
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| Die optimale Datenverarbeitungslösung für eine Workload ist vom Anwendungsdesign sowie von Nutzungsmustern und Konfigurationseinstellungen abhängig. Architekturen können unterschiedliche Datenverarbeitungslösungen für verschiedene Komponenten verwenden und unterschiedliche Funktionen zur Leistungsverbesserung unterstützen. Die Wahl der falschen Datenverarbeitungslösung für eine Architektur kann die Leistungseffizienz schmälern. |
Machen Sie sich bei der Datenverarbeitung die verfügbaren Elastizitätsmechanismen zunutze, um eine ausreichende Kapazität sicherzustellen und die Leistung bei sich ändernden Anforderungen aufrechtzuerhalten.
