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Bonnes pratiques avec Amazon Aurora
Vous trouverez ci-après des informations sur les bonnes pratiques générales et les options d’utilisation des données ou de leur migration vers un cluster de bases de données Amazon Aurora.
Certaines bonnes pratiques avec Amazon Aurora sont spécifiques à un moteur de base de données particulier. Pour plus d’informations sur les bonnes pratiques Aurora spécifiques à un moteur de base de données, consultez les sections suivantes.
| Moteur de base de données | Bonnes pratiques |
|---|---|
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Amazon Aurora MySQL |
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Amazon Aurora PostgreSQL |
Note
Pour obtenir des recommandations communes pour Aurora, consultez Recommandations d’Amazon Aurora.
Rubriques
Directives opérationnelles de base pour Amazon Aurora
Voici les directives opérationnelles de base que toute personne doit suivre lorsqu’elle utilise Amazon Aurora. Le contrat de niveau de service (SLA) Amazon RDS exige que vous suiviez les directives ci-après :
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Surveillez votre utilisation de la mémoire, du processeur et du stockage. Vous pouvez configurer Amazon CloudWatch pour être informé quand les habitudes d’utilisation changent ou quand vous arrivez au bout de votre capacité de déploiement. De cette façon, vous pouvez maintenir les performances et la disponibilité du système.
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Si votre application cliente met en cache les données DNS (Domain Name Service) de vos instances de base de données, définissez une valeur durée de vie (TTL) de moins de 30 secondes. L’adresse IP sous-jacente d’une instance de base de données peut changer après un basculement. Ainsi, la mise en cache des données DNS pour une durée prolongée peut entraîner des échecs de connexion si votre application tente de se connecter à une adresse IP qui n’est plus en service. Les clusters de bases de données Aurora avec plusieurs réplicas en lecture peuvent également rencontrer des problèmes de connexion lorsque les connexions utilisent le point de terminaison du lecteur et que l’une des instances de réplica en lecture est en maintenance ou est supprimée.
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Testez le basculement pour votre cluster de bases de données afin de connaître la durée du processus pour votre cas d’utilisation. Le test de basculement peut vous aider à veiller à ce que l’application qui accède à votre cluster de bases de données puisse automatiquement se connecter à la nouvelle instance de base de données suite au basculement.
Recommandations RAM d’une instance de base de données
Pour optimiser les performances, attribuez suffisamment de RAM pour que votre ensemble de travail réside presque totalement en mémoire. Pour déterminer si votre ensemble de travail est presque totalement dans la mémoire, examinez les métriques suivantes dans Amazon CloudWatch :
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VolumeReadIOPS– Cette métrique mesure le nombre moyen d’opérations d’E/S de lecture depuis un volume de cluster, rapportées par intervalles de 5 minutes. La valeur deVolumeReadIOPSdoit être faible et stable. Dans certains cas, vous pouvez constater que vos E/S en lecture augmentent ou sont plus élevées que d’habitude. Dans ce cas, examinez les instances de base de données de votre cluster de bases de données pour voir quelles instances de base de données provoquent l’augmentation des E/S.Astuce
Si votre cluster Aurora MySQL utilise une requête parallèle, vous pouvez voir une augmentation des valeurs de
VolumeReadIOPS. Les requêtes parallèles n’utilisent pas le pool de mémoires tampons. Ainsi, bien que les requêtes soient rapides, ce traitement optimisé peut entraîner une augmentation des opérations de lecture et des frais associés. -
BufferCacheHitRatio– Cette métrique mesure le pourcentage de demandes qui sont traitées par le cache des tampons d’uns instance de base de données dans votre cluster de bases de données. Cette métrique vous donnes des informations sur la quantité de données traitées par la mémoire.Un taux de réussite élevé indique que votre instance de base de données dispose de suffisamment de mémoire. Un faible taux de réussite indique que vos requêtes sur cette instance de base de données vont fréquemment sur le disque. Examinez votre charge de travail afin de savoir quelles requêtes entraînent ce comportement.
Si, après avoir examiné votre charge de travail, vous découvrez que vous avez besoin de plus de mémoire, envisagez de mettre à l’échelle vers le haut la classe d’instance de base de données vers une classe disposant de davantage de RAM. Vous pouvez ensuite examiner les métriques dont il a été question précédemment et poursuivre la mise à l’échelle si nécessaire. Si votre cluster Aurora est supérieur à 40 To, n’utilisez pas les classes d’instance db.t2, db.t3 ou db.t4g.
Pour plus d’informations, consultez CloudWatch Métriques Amazon pour Amazon Aurora.
Pilotes de base de données AWS
Nous recommandons la suite de pilotes AWS pour la connectivité des applications. Les pilotes ont été conçus pour accélérer les temps de bascule et de basculement, ainsi que pour l’authentification avec AWS Secrets Manager, AWS Identity and Access Management (IAM) et l’identité fédérée. Les pilotes AWS s’appuient sur la surveillance de l’état du cluster de bases de données et sur la connaissance de la topologie du cluster pour déterminer le nouvel enregistreur. Cette approche réduit les temps de bascule et de basculement à moins de 10 secondes, contre des dizaines de secondes pour les pilotes open source.
À mesure que de nouvelles fonctionnalités de service sont introduites, l’objectif de la suite de pilotes AWS est de prendre en charge ces fonctionnalités de service de manière intégrée.
Pour plus d’informations, consultez Connexion aux clusters de bases de données Aurora avec les pilotes AWS.
Surveillance de Amazon Aurora
Amazon Aurora propose diverses métriques et analyses que vous pouvez surveiller pour connaître l’état et les performances de votre cluster de bases de données Aurora. Vous pouvez utiliser divers outils, tels que l’AWS Management Console, l’AWS CLI et l’API CloudWatch, pour afficher les métriques Aurora. Vous pouvez consulter les métriques Performance Insights et CloudWatch combinées dans le tableau de bord Performance Insights et surveiller votre instance de base de données. Si vous souhaitez utiliser cette vue de surveillance, Performance Insights doit être activé pour votre instance de base de données. Pour obtenir des informations sur cette vue de surveillance, consultez Affichage des métriques combinées avec le tableau de bord Performance Insights.
Vous pouvez créer un rapport d’analyse des performances pour une période spécifique et consulter les informations identifiées et les recommandations pour résoudre les problèmes. Pour plus d’informations, consultez Création d’un rapport d’analyse des performances dans Performance Insights.
Utilisation de groupes de paramètres de base de données et de groupes de paramètres de cluster de bases de données
Nous vous recommandons de tester les modifications apportées aux groupes de paramètres de base de données et aux groupes de paramètres de cluster de bases de données sur un cluster de bases de données test avant d’appliquer ces modifications à votre cluster de bases de données de production. La configuration incorrecte des paramètres de moteur de base de données peut avoir des effets contraires involontaires, notamment une dégradation de la performance et une instabilité du système.
Montrez-vous toujours prudent lorsque vous modifiez des paramètres de moteur de base de données et sauvegardez votre cluster de bases de données avant de modifier un groupe de paramètres de base de données. Pour plus d’informations sur la sauvegarde de votre cluster de bases de données, consultez Sauvegarde et restauration d’un cluster de bases de données Amazon Aurora.
Vidéo des bonnes pratiques pour Amazon Aurora
La chaîne AWS Online Tech Talks sur YouTube inclut une vidéo de présentation des bonnes pratiques pour créer et configurer un cluster de bases de données Amazon Aurora davantage sécurisé et hautement disponible.
