# Gestión de datos
# RENDIMIENTO 3. ¿Cómo almacena, administra y accede a los datos de su carga de trabajo?
La solución de administración de datos óptima para un sistema concreto varía según el tipo de datos (bloque, archivo u objeto), patrones de acceso (aleatorio o secuencial), rendimiento requerido, frecuencia de acceso (en línea, fuera de línea, archivo), frecuencia de actualización (WORM, dinámico), y restricciones de disponibilidad y durabilidad. Las cargas de trabajo Well-Architected utilizan almacenes de datos diseñados específicamente que admiten diferentes características para mejorar el rendimiento.
**Topics**
+ [PERF03-BP01 Utilización de un almacén de datos personalizado que se adapte mejor a los requisitos de acceso y almacenamiento de datos](perf_data_use_purpose_built_data_store.md)
+ [PERF03-BP02 Evaluar las opciones de configuración disponibles](perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.md)
+ [PERF03-BP03 Recopilar y registrar las métricas de rendimiento del almacén de datos](perf_data_collect_record_data_store_performance_metrics.md)
+ [PERF03-BP04 Implementar estrategias para mejorar el rendimiento de las consultas en el almacén de datos](perf_data_implement_strategies_to_improve_query_performance.md)
+ [PERF03-BP05 Implementar patrones de acceso a datos que utilicen el almacenamiento en caché](perf_data_access_patterns_caching.md)
# PERF03-BP01 Utilización de un almacén de datos personalizado que se adapte mejor a los requisitos de acceso y almacenamiento de datos
Debe saber cuáles son las características de los datos (por ejemplo, si se pueden compartir, su tamaño, los patrones de acceso, la latencia, el rendimiento y su persistencia) para seleccionar los almacenes de datos personalizados acordes a su carga de trabajo (almacenamiento o base de datos).
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Utiliza exclusivamente un almacén de datos porque la experiencia y los conocimientos internos se limitan a un tipo concreto de solución de base de datos.
+ Presupone que todas las cargas de trabajo tienen unos requisitos similares en relación con el almacenamiento de datos y el acceso a la información.
+ No ha implementado un catálogo de datos para inventariar sus activos de datos.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** comprender las características y los requisitos de los datos le permite determinar la tecnología de almacenamiento más eficiente y funcional que es adecuada para las necesidades de su carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Al seleccionar e implementar el almacenamiento de datos, asegúrese de que las características de consulta, escalamiento y almacenamiento se ajusten a los requisitos de datos de la carga de trabajo. AWS ofrece un gran número de tecnologías de almacenamiento y bases de datos, como el almacenamiento en bloques, el almacenamiento de objetos, el almacenamiento en streaming, los sistemas de archivos, las bases de datos relacionales, las bases de datos de clave-valor, las bases de datos de documentos, las bases de datos en memoria, las bases de datos de grafos, las bases de datos de series temporales y las bases de datos de libro mayor. Cada solución de administración de datos tiene opciones y configuraciones a su disposición que se ajustan a los casos de uso y a los modelos de datos. Si conoce las características y los requisitos de los datos, puede dejar atrás la tecnología de almacenamiento monolítica y los enfoques restrictivos de «una misma cosa vale para todo», y centrarse en gestionar correctamente los datos.
### Pasos para la implementación
+ Realice un inventario de los distintos tipos de datos que existen en su carga de trabajo.
+ Estudie y documente las características y los requisitos de los datos, como:
+ Tipo de datos (no estructurados, semiestructurados o relacionales)
+ Volumen y crecimiento de los datos
+ Durabilidad de los datos: persistentes, efímeros o transitorios
+ Requisitos de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad)
+ Patrones de acceso a los datos (lectura o escritura intensivas)
+ Latencia
+ Rendimiento
+ IOPS (operaciones de entrada/salida por segundo)
+ Período de retención de los datos
+ Obtenga información sobre los diferentes almacenes de datos disponibles en AWS para su carga de trabajo que se ajustan a las características de los datos (tal y como se describe en [PERF01-BP01 Descubrir y comprender los servicios y las características disponibles en la nube](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Estos son algunos ejemplos de tecnologías de almacenamiento de AWS y sus principales características:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Si está creando una plataforma de datos, utilice la [arquitectura de datos moderna](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) de AWS para integrar su lago de datos, almacenamiento de datos y almacenes de datos personalizados.
+ Las principales preguntas que debe hacerse al elegir un almacén de datos para su carga de trabajo son las siguientes:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Realice experimentos y pruebas comparativas en un entorno que no sea de producción para identificar qué almacén de datos se ajusta a los requisitos de su carga de trabajo.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon EBS Volume Types (Tipos de volumen de Amazon EBS)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Amazon EC2 Storage (Almacenamiento de Amazon EC2)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: Amazon EFS Performance (Amazon EFS: rendimiento de Amazon EFS)](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server Performance (Rendimiento de Amazon FSx for Windows File Server)](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Amazon Glacier Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: Request Rate and Performance Considerations (Amazon S3: tasa de solicitud y consideraciones de rendimiento)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Cloud Storage with AWS (Almacenamiento en la nube con AWS)](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Características de E/S de Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Cloud Databases with AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Prácticas recomendadas para Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Desempeño de Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Choose between Amazon EC2 and Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/comparison.html)
+ [ Best Practices for Implementing Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Deep dive on Amazon EBS](https://www.youtube.com/watch?v=wsMWANWNoqQ)
+ [Optimize your storage performance with Amazon S3](https://www.youtube.com/watch?v=54AhwfME6wI)
+ [Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [ Amazon Aurora storage demystified: How it all works ](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [ Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Amazon EFS CSI Driver (Controlador CSI de Amazon EFS)](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Amazon EBS CSI Driver (Controlador CSI de Amazon EBS)](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Amazon EFS Utilities (Utilidades de Amazon EFS)](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Amazon EBS Autoscale (Escala automática de Amazon EBS)](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Amazon S3 Examples (Ejemplos de Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Database Migrations](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [MS SQL Server - AWS Database Migration Service (AWS DMS) Replication Demo](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server)
+ [Database Modernization Hands On Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Amazon Neptune Samples](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)
# PERF03-BP02 Evaluar las opciones de configuración disponibles
Estudie y evalúe las diversas características y opciones de configuración disponibles para sus almacenes de datos a fin de optimizar el espacio de almacenamiento y el rendimiento de su carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Utiliza el mismo tipo de almacenamiento (por ejemplo, Amazon EBS) para todas sus cargas de trabajo.
+ Utiliza IOPS aprovisionadas en todas las cargas de trabajo sin realizar pruebas en el mundo real con todos los niveles de almacenamiento.
+ No conoce las opciones de configuración de la solución de administración de datos que ha elegido.
+ La única opción que contempla es aumentar el tamaño de las instancias, sin valorar otras opciones de configuración disponibles.
+ No realiza pruebas en las características de escalamiento de su almacén de datos.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** si explora y experimenta con las configuraciones de almacenamiento de datos, puede reducir el coste de la infraestructura, mejorar el rendimiento y reducir el esfuerzo necesario para mantener sus cargas de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio
## Guía para la implementación
En una carga de trabajo, puede haber uno o varios almacenes de datos que se utilicen en función de los requisitos de almacenamiento y acceso. Para optimizar los costes y la eficiencia del rendimiento, debe evaluar los patrones de acceso a los datos y determinar cuáles son las configuraciones de almacenamiento de datos adecuadas. Cuando explore las opciones de almacenamiento de datos, tenga en cuenta diversos aspectos, como las opciones de almacenamiento, la memoria, los recursos de computación, la réplica de lectura, los requisitos de coherencia, la agrupación de conexiones y las opciones de almacenamiento en caché. Pruebe estas diferentes opciones de configuración para mejorar las métricas de eficiencia del rendimiento.
### Pasos para la implementación
+ Estudie las configuraciones actuales (como el tipo de instancia, el tamaño de almacenamiento o la versión del motor de base de datos) de su almacén de datos.
+ Consulte la documentación y las prácticas recomendadas de AWS para obtener información sobre las opciones de configuración recomendadas que pueden ayudarle a mejorar el rendimiento de su almacén de datos. Las principales opciones de almacenamiento de datos que debe tener en cuenta son las siguientes:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.html)
+ Realice experimentos y pruebas comparativas en un entorno que no sea de producción para identificar qué opción de computación se ajusta a los requisitos de la carga de trabajo.
+ Una vez hecho esto, planifique la migración y valide las métricas de rendimiento.
+ Use las herramientas de supervisión de AWS (como [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)) y de optimización (como [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/s3/storage-lens/)) para optimizar continuamente el almacén de datos con patrones de uso reales.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Cloud Storage with AWS (Almacenamiento en la nube con AWS)](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon EBS Volume Types (Tipos de volumen de Amazon EBS)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Amazon EC2 Storage (Almacenamiento de Amazon EC2)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: Amazon EFS Performance (Amazon EFS: rendimiento de Amazon EFS)](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server Performance (Rendimiento de Amazon FSx for Windows File Server)](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Amazon Glacier Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: Request Rate and Performance Considerations (Amazon S3: tasa de solicitud y consideraciones de rendimiento)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Cloud Storage with AWS (Almacenamiento en la nube con AWS)](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Cloud Storage with AWS (Almacenamiento en la nube con AWS)](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Características de E/S de Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Cloud Databases with AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Prácticas recomendadas para Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Desempeño de Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
**Vídeos relacionados:**
+ [Deep dive on Amazon EBS](https://www.youtube.com/watch?v=wsMWANWNoqQ)
+ [Optimize your storage performance with Amazon S3](https://www.youtube.com/watch?v=54AhwfME6wI)
+ [Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [ Amazon Aurora storage demystified: How it all works ](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [ Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Amazon EFS CSI Driver (Controlador CSI de Amazon EFS)](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Amazon EBS CSI Driver (Controlador CSI de Amazon EBS)](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Amazon EFS Utilities (Utilidades de Amazon EFS)](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Amazon EBS Autoscale (Escala automática de Amazon EBS)](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Amazon S3 Examples (Ejemplos de Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Amazon DynamoDB Examples](https://github.com/aws-samples/aws-dynamodb-examples)
+ [AWS Database migration samples](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [Database Modernization Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Working with parameters on your Amazon RDS for Postgress DB](https://github.com/awsdocs/amazon-rds-user-guide/blob/main/doc_source/Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Parameters.md)
# PERF03-BP03 Recopilar y registrar las métricas de rendimiento del almacén de datos
Supervise y registre las métricas de rendimiento relevantes del almacén de datos para saber cómo funcionan las soluciones de administración de datos. Estas métricas pueden ayudarle a optimizar el almacén de datos, a garantizar que se cumplen los requisitos de la carga de trabajo y a proporcionar una visión general clara del rendimiento de la carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Solo se utiliza la búsqueda manual de métricas en los archivos de registro.
+ Solo publica métricas en las herramientas internas que su equipo utiliza y no tiene una imagen completa de su carga de trabajo.
+ Solo se utilizan las métricas predeterminadas registradas por el software de supervisión seleccionado.
+ Solo se revisan las métricas cuando hay un problema.
+ Solo se supervisan las métricas en el nivel del sistema y no se captura las métricas de acceso o de uso de datos.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** instaurar una base de referencia de rendimiento le ayuda a comprender el comportamiento habitual y los requisitos de las cargas de trabajo. Los patrones anómalos pueden identificarse y depurarse más rápidamente, lo que mejora el rendimiento y la fiabilidad del almacén de datos.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Para supervisar el rendimiento de sus almacenes de trabajo, debe registrar diversas métricas de rendimiento a lo largo del tiempo. De este modo, podrá detectar anomalías y medir el rendimiento con respecto a las métricas de la empresa para asegurarse de que se están satisfaciendo las necesidades de su carga de trabajo.
Las métricas deben incluir tanto el sistema subyacente que da servicio al almacén de datos como las métricas de la base de datos. Las métricas del sistema subyacente podrían ser la utilización de la CPU, la memoria, el almacenamiento en disco disponible, las operaciones de E/S del disco, la proporción de aciertos de la caché y las métricas de entrada y salida de la red, mientras que las métricas del almacén de datos podrían ser las transacciones por segundo, las consultas principales, las tasas medias de consultas, los tiempos de respuesta, el uso de índices, los bloqueos de tablas, los tiempos de espera de las consultas y el número de conexiones abiertas. Estos datos son cruciales para entender cómo funciona la carga de trabajo y cómo se utiliza la solución de administración de datos. Utilice estas métricas como parte de un enfoque basado en datos para ajustar y optimizar los recursos de la carga de trabajo.
Use herramientas, bibliotecas y sistemas que registren las medidas de rendimiento relacionadas con el rendimiento de la base de datos.
## Pasos para la implementación
1. Identifique las métricas de rendimiento clave del almacén de datos que desee supervisar.
1. [Métricas y dimensiones de Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/metrics-dimensions.html)
1. [Supervisión de las métricas de una instancia de Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html)
1. [Supervisión de la carga de bases de datos con Información sobre rendimiento en Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
1. [Descripción general de la supervisión mejorada](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.overview.html)
1. [Métricas y dimensiones de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Supervisión de DynamoDB Accelerator](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DAX.Monitoring.html)
1. [Supervisión de Amazon MemoryDB con Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/monitoring-cloudwatch.html)
1. [¿Qué métricas debo supervisar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
1. [Supervisión del rendimiento del clúster de Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/metrics.html)
1. [Métricas y dimensiones de Timestream](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Métricas de Amazon CloudWatch para Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html)
1. [Registro y supervisión en Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/monitoring.html)
1. [Supervisión de recursos de Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/monitoring.html)
1. Use una solución de registro y supervisión aprobada para recopilar estas métricas. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) puede recopilar métricas en todos los recursos de su arquitectura. También puede recopilar y publicar métricas del cliente para negocios de superficie o métricas derivadas. Utilice CloudWatch o soluciones de terceros para establecer alarmas que avisen cuando se superen los umbrales.
1. Compruebe si la supervisión del almacén de datos puede beneficiarse de una solución de machine learning que detecte anomalías de rendimiento.
1. [Amazon DevOps Guru para Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.how-it-works.html) brinda visibilidad sobre los problemas de rendimiento y recomienda acciones correctivas.
1. Configure la retención de datos de la solución de supervisión y registro para que se ajuste a sus objetivos operativos y de seguridad.
1. [Retención de datos predeterminada para métricas de CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retención de datos predeterminada para CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Database Caching](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/)
+ [Prácticas recomendadas para Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/)
+ [Amazon DynamoDB best practices](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html)
+ [Amazon Redshift Spectrum best practices](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/)
+ [Desempeño de Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html)
+ [Cloud Databases with AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/)
+ [Información sobre rendimiento de Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28)
+ [Amazon Aurora storage demystified: How it all works](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
+ [Best Practices for Monitoring Redis Workloads on Amazon ElastiCache](https://www.youtube.com/watch?v=c-hTMLN35BY&ab_channel=AWSOnlineTechTalks)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [AWS Dataset Ingestion Metrics Collection Framework](https://github.com/awslabs/aws-dataset-ingestion-metrics-collection-framework)
+ [Amazon RDS Monitoring Workshop](https://www.workshops.aws/?tag=Enhanced%20Monitoring)
# PERF03-BP04 Implementar estrategias para mejorar el rendimiento de las consultas en el almacén de datos
Implemente estrategias que permitan optimizar los datos y mejorar las consultas para aumentar la escalabilidad y conseguir un rendimiento eficiente para su carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No divide en particiones los datos en su almacén de datos.
+ Almacena los datos en un solo formato en su almacén de datos.
+ No utiliza índices en su almacén de datos.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** al optimizar el rendimiento de los datos y las consultas, se consigue una mayor eficiencia, una reducción de los costes y una mejor experiencia de usuario.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio
## Guía para la implementación
La optimización de los datos y el ajuste de las consultas son aspectos fundamentales en la eficiencia del rendimiento de un almacén de datos, ya que afectan al rendimiento y a la capacidad de respuesta de toda la carga de trabajo en la nube. Las consultas que no están optimizadas pueden aumentar el uso de recursos y generar cuellos de botella, lo que reduce la eficiencia general de los almacenes de datos.
La optimización de datos incluye diversas técnicas que garantizan la eficiencia del almacenamiento de datos y su acceso. Esto también ayuda a mejorar el rendimiento de las consultas en un almacén de datos. Algunas de las estrategias clave son la partición, la compresión y la desnormalización de los datos, lo que ayuda a optimizarlos tanto a la hora de almacenarlos como de acceder a ellos.
### Pasos para la implementación
+ Estudie y analice las consultas de datos críticos que se realizan en el almacén de datos.
+ Identifique las consultas de ejecución lenta del almacén de datos y utilice planes de consulta para conocer su estado actual.
+ [Análisis del plan de consulta en Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-analyzing-the-query-plan.html)
+ [Uso de EXPLAIN y EXPLAIN ANALYZE en Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/athena-explain-statement.html)
+ Implemente estrategias para mejorar el rendimiento de las consultas. Algunas de las estrategias clave son:
+ Uso de un [formato de archivo en columnas](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/columnar-storage.html) (como Parquet u ORC).
+ Comprimir los datos en el almacén de datos para reducir el espacio de almacenamiento y la operación de E/S.
+ Crear particiones de datos para dividir la información en partes más pequeñas y reducir el tiempo de análisis de los datos.
+ [ Partición de datos en Athena ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
+ [ Particiones y distribución de datos ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.Partitions.html)
+ Indexar los datos de las columnas más frecuentes de la consulta.
+ Elegir la operación de unión correcta para la consulta. Cuando una dos tablas, especifique la tabla mayor en el lado izquierdo de la unión y la tabla menor en el lado derecho de la unión.
+ Usar una solución de almacenamiento en caché distribuida para mejorar la latencia y reducir la cantidad de operaciones de E/S de la base de datos.
+ Realizar un mantenimiento regular, como la ejecución de estadísticas.
+ Experimente y pruebe estrategias en un entorno que no sea de producción.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Prácticas recomendadas para Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Desempeño de Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [Best Practices for Implementing Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/BestPractices.html)
+ [Partición de datos en Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Optimize Amazon Athena Queries with New Query Analysis Tools ](https://www.youtube.com/watch?v=7JUyTqglmNU&ab_channel=AmazonWebServices)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Amazon EFS CSI Driver (Controlador CSI de Amazon EFS)](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
# PERF03-BP05 Implementar patrones de acceso a datos que utilicen el almacenamiento en caché
Implemente patrones de acceso que puedan beneficiarse del almacenamiento en caché de los datos para lograr una recuperación rápida de los datos a los que se accede con frecuencia.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Almacena en caché datos que cambian con frecuencia.
+ Confía en los datos en caché como si estuvieran almacenados de forma duradera y siempre disponibles.
+ No tiene en cuenta la coherencia de los datos en caché.
+ No supervisa la eficiencia de su implementación de almacenamiento en caché.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** El almacenamiento de datos en una memoria caché puede mejorar la latencia de lectura, el rendimiento de lectura, la experiencia del usuario y la eficiencia general, además de reducir los costes.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada**: Medio
## Guía para la implementación
Una memoria caché es un componente de software o hardware destinado a almacenar datos para que las futuras solicitudes de los mismos se puedan atender de manera más rápida o eficiente. Los datos almacenados en una memoria caché pueden reconstruirse si se pierden repitiendo un cálculo anterior o recuperándolos de otro almacén de datos.
El almacenamiento en caché de los datos puede ser una de las estrategias más eficaces para mejorar el rendimiento general de la aplicación y reducir la carga sobre los orígenes de datos principales subyacentes. Los datos pueden almacenarse en caché en varios niveles de la aplicación, como dentro de la aplicación que realiza llamadas remotas, lo que se conoce como *almacenamiento en caché del lado del cliente*, o mediante un servicio secundario rápido para almacenar los datos, lo que se conoce como *almacenamiento remoto en caché*.
**Almacenamiento en caché del lado del cliente**
Con el almacenamiento en caché del lado del cliente, cada cliente (una aplicación o servicio que consulta el almacén de datos del backend) puede almacenar los resultados de sus consultas únicas de forma local durante un período de tiempo determinado. Esto puede reducir el número de solicitudes a través de la red a un almacén de datos al comprobar primero la memoria caché del cliente local. Si no hay resultados presentes, la aplicación puede consultar el almacén de datos y almacenar esos resultados localmente. Este patrón permite a cada cliente almacenar los datos en la ubicación más cercana posible (el propio cliente), lo que tiene como resultado la latencia más baja posible. Los clientes también pueden seguir atendiendo algunas consultas cuando el almacén de datos del backend no esté disponible, lo que aumenta la disponibilidad de todo el sistema.
Una desventaja de este enfoque es que, cuando hay varios clientes implicados, pueden almacenar los mismos datos en caché localmente, lo que se traduce en un uso duplicado del almacenamiento y en una incoherencia de los datos entre esos clientes. Un cliente puede almacenar en caché los resultados de una consulta y, un minuto después, otro cliente puede ejecutar la misma consulta y obtener un resultado diferente.
**Almacenamiento remoto en caché**
Para resolver el problema de la duplicación de datos entre clientes, se puede utilizar un servicio externo rápido, o *memoria caché remota*, para almacenar los datos consultados. En lugar de comprobar un almacén de datos local, cada cliente comprobará la memoria caché remota antes de consultar el almacén de datos del backend. Esta estrategia facilita respuestas más coherentes entre los clientes, una mayor eficiencia en los datos almacenados y un mayor volumen de datos en caché, ya que el espacio de almacenamiento se escala independientemente de los clientes.
La desventaja de una memoria caché remota es que es posible que todo el sistema tenga una latencia mayor, ya que se requiere un salto de red adicional para comprobar la memoria caché remota. A fin de mejorar la latencia, es posible utilizar el almacenamiento en caché del lado del cliente junto con el almacenamiento en caché remoto para el almacenamiento en caché de varios niveles.
### Pasos para la implementación
1. Identifique las bases de datos, las API y los servicios de red que podrían beneficiarse del almacenamiento en caché. Los servicios que tienen cargas de trabajo de lectura pesadas, tienen una alta relación de lectura y escritura o son caros de escalar son candidatos para el almacenamiento en caché.
+ [Almacenamiento en caché de base de datos](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [Habilitación del almacenamiento en caché de la API para mejorar la capacidad de respuesta](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/api-gateway-caching.html)
1. Identifique el tipo de estrategia de almacenamiento en caché adecuada que mejor se adapte a su patrón de acceso.
+ [Estrategias de almacenamiento en caché](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Strategies.html)
+ [Soluciones de almacenamiento en caché de AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
1. Siga las [prácticas recomendadas del almacenamiento en caché](https://aws.amazon.com/caching/best-practices/) para su almacén de datos.
1. Configure una estrategia de invalidación de caché, como un tiempo de vida (TTL), para todos los datos que equilibre la actualización de los datos y reduzca la presión sobre el almacén de datos de backend.
1. Habilite características como reintentos de conexión automáticos, retroceso exponencial, tiempos de espera del lado del cliente y agrupación de conexiones en el cliente, si están disponibles, ya que pueden mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
+ [Prácticas recomendadas: clientes de Redis y Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-redis-clients-and-amazon-elasticache-for-redis/)
1. Supervise la tasa de aciertos de la caché con un objetivo del 80 % o superior. Los valores más bajos pueden indicar un tamaño de caché insuficiente o un patrón de acceso que no se beneficia del almacenamiento en caché.
+ [¿Qué métricas debo supervisar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
+ [Best practices for monitoring Redis workloads on Amazon ElastiCache](https://www.youtube.com/watch?v=c-hTMLN35BY)
+ [Monitoring best practices with Amazon ElastiCache (Redis OSS) using Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/)
1. Implemente la [replicación de datos](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Replication.Redis.Groups.html) para descargar las lecturas en varias instancias y mejorar el rendimiento y la disponibilidad de la lectura de datos.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Uso del enfoque Well-Architected de Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/WellArchitechtedLens.html)
+ [Monitoring best practices with Amazon ElastiCache (Redis OSS) using Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/)
+ [¿Qué métricas debo supervisar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
+ [Documento técnico Performance at Scale with Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/scale-performance-elasticache/scale-performance-elasticache.html)
+ [Desafíos y estrategias del almacenamiento en caché](https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon ElastiCache Learning Path](https://pages.awscloud.com/GLB-WBNR-AWS-OTT-2021_LP_0003-DAT_AmazonElastiCache.html)
+ [Design for success with Amazon ElastiCache best practices](https://youtu.be/_4SkEy6r-C4)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Boosting MySQL database performance with Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/boosting-mysql-database-performance-with-amazon-elasticache-for-redis/)