Stockage Amazon Aurora
Vous pouvez découvrir ci-après le sous-système de stockage Aurora. Aurora utilise une architecture de stockage distribuée et partagée qui est un facteur important en matière de performances, d’évolutivité et de fiabilité pour les clusters Aurora.
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Présentation du stockage Amazon Aurora
Les données Aurora sont stockées dans le volume de cluster, qui est un seul volume virtuel et utilise des disques SSD. Un volume de cluster se compose de copies des données couvrant trois zones de disponibilité d’une même région AWS. Comme les données sont automatiquement répliquées à travers les zones de disponibilité, vos données sont hautement durables, avec une possibilité moindre de perte des données. Cette réplication garantit aussi que votre base de données est plus disponible pendant un basculement. En effet, les copies de données existent déjà dans les autres zones de disponibilité et continuent de traiter les demandes de données adressées aux instances de base de données de votre cluster de bases de données. Le volume de la réplication est indépendant du nombre d’instances DB de votre cluster.
Aurora utilise un stockage local séparé pour les fichiers temporaires non persistants. Il s’agit notamment des fichiers qui sont utilisés à des fins telles que le tri de grands jeux de données pendant le traitement des requêtes et la génération d’index. Pour plus d’informations, consultez Limites de stockage temporaires pour Aurora MySQL et Limites de stockage temporaires pour Aurora PostgreSQL.
Contenu du volume de cluster
Le volume de cluster Aurora contient toutes les données utilisateur, les objets de schéma et les métadonnées internes, telles que les tables système et le journal binaire. Par exemple, Aurora stocke, entre autres, les tables, les index, les objets BLOB et les procédures stockées d’un cluster Aurora dans un volume de cluster.
L’architecture de stockage partagée d’Aurora sépare vos données des instances de base de données du cluster. Par exemple, vous pouvez ajouter rapidement une instance de base de données, car Aurora n’effectue pas de nouvelle copie des données de la table. Au lieu de cela, l’instance de base de données se connecte au volume partagé qui contient déjà toutes les données. Vous pouvez supprimer une instance de base de données d’un cluster sans avoir à supprimer les données sous-jacentes du cluster. Aurora ne supprime les données que lorsque vous supprimez le cluster entier.
Configurations de stockage pour les clusters de bases de données Amazon Aurora
Amazon Aurora dispose de deux configurations de stockage pour les clusters de bases de données :
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Aurora I/O-Optimized : amélioration du rapport prix/performances et de la prévisibilité pour les applications gourmandes en E/S. Vous ne payez que pour l’utilisation et le stockage de vos clusters de bases de données, sans frais supplémentaires pour les opérations d’E/S en lecture et en écriture.
Aurora I/O-Optimized est le meilleur choix lorsque vos dépenses d’E/S représentent 25 % ou plus de vos dépenses totales pour la base de données Aurora.
Vous pouvez choisir Aurora I/O-Optimized lorsque vous créez ou modifiez un cluster de bases de données avec une version du moteur de base de données qui prend en charge la configuration du cluster Aurora I/O-Optimized. Vous pouvez passer du type Aurora I/O-Optimized au type Aurora Standard à tout moment.
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Aurora Standard : tarification rentable pour de nombreuses applications avec une utilisation modérée des E/S. Outre l’utilisation et le stockage de vos clusters de bases de données, vous payez également un tarif standard pour 1 million de demandes d’opérations d’E/S.
Aurora Standard est le meilleur choix lorsque vos dépenses d’E/S représentent moins de 25 % de vos dépenses totales pour la base de données Aurora.
Vous pouvez passer d’Aurora Standard à Aurora I/O-Optimized une fois tous les 30 jours. Lorsque vous basculez entre les options de stockage Aurora Standard et Aurora I/O-Optimized pour les instances de base de données non basées sur NVMe, il n’y a aucune durée d’indisponibilité. Toutefois, pour les instances de base de données basées sur NVMe, basculer entre les options de stockage Aurora I/O-Optimized et Aurora Standard nécessite le redémarrage du moteur de base de données, ce qui peut entraîner une brève durée d’indisponibilité.
Pour obtenir des informations sur la prise en charge de la versions et de la Région AWS, consultez Régions et moteurs de base de données Aurora pris en charge pour les configurations de stockage en cluster.
Pour plus d’informations sur la tarification des configurations de stockage Amazon Aurora, consultez Tarification d’Amazon Aurora
Pour obtenir des informations sur le choix de la configuration de stockage lors de la création d’un cluster de bases de données, consultez Création d’un cluster de bases de données. Pour obtenir des informations sur la modification de la configuration de stockage pour un cluster de bases de données, consultez Paramètres pour Amazon Aurora.
Redimensionnement automatique du stockage Aurora
Les volumes de cluster Aurora croissent automatiquement au fur et à mesure que la quantité de données de votre base de données augmente. Pour plus d’informations sur les tailles de volume maximales des clusters Aurora pour chaque version de moteur, consultez Limites de taille Amazon Aurora. Cette mise à l’échelle automatique du stockage est associée à un sous-système de stockage hautement distribué et à hautes performances. Ceci fait d’Aurora un bon choix pour vos données importantes d’entreprise lorsque vos objectifs principaux sont la fiabilité et la haute disponibilité.
Pour afficher le statut du volume, reportez-vous à la section Affichage du statut du volume pour un cluster de base de données Aurora MySQL ou Affichage du statut du volume pour un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL. Pour trouver des moyens d’équilibrer les coûts de stockage par rapport aux autres priorités, Dimensionnement du stockage décrit comment surveiller les métriques Amazon Aurora AuroraVolumeBytesLeftTotal et VolumeBytesUsed dans CloudWatch.
Lorsque des données Aurora sont supprimées, l’espace alloué à ces données est libéré. Parmi les exemples de suppression de données, on peut citer la suppression ou la troncation d’une table. Cette réduction automatique de l’utilisation du stockage vous aide à minimiser les frais de stockage.
Note
Les limites de stockage et le comportement de redimensionnement dynamique présentés ici s’appliquent aux tables persistantes et aux autres données stockées dans le volume de cluster.
Pour Aurora PostgreSQL, les données de table temporaires sont stockées dans l’instance de base de données locale.
Pour Aurora MySQL version 2, les données de tables temporaires sont stockées par défaut dans le volume du cluster pour les instances d’écriture et dans le stockage local pour les instances de lecture. Pour plus d’informations, consultez Moteur de stockage pour des tables temporaires sur disque.
Pour Aurora MySQL version 3, les données de tables temporaires sont stockées dans l’instance de base de données locale ou dans le volume du cluster. Pour plus d’informations, consultez Nouveau comportement de table temporaire dans Aurora MySQL version 3.
La taille maximale des tables temporaires résidant dans le stockage local est limitée par la taille de stockage local maximale de l’instance de base de données. La taille de stockage local dépend de la classe d’instance que vous utilisez. Pour plus d’informations, consultez Limites de stockage temporaires pour Aurora MySQL et Limites de stockage temporaires pour Aurora PostgreSQL.
Certaines fonctions de stockage, telles que la taille maximale d’un volume de cluster et le redimensionnement automatique lorsque des données sont supprimées, dépendent de la version Aurora de votre cluster. Pour plus d’informations, consultez Dimensionnement du stockage. Vous pouvez également apprendre à éviter les problèmes de stockage et à surveiller le stockage alloué et l’espace libre dans votre cluster.
Facturation du stockage des données Aurora
Même si un volume de cluster Aurora peut atteindre 256 téraoctets (Tio) pour des versions de moteur spécifiques, vous n’êtes facturé que pour l’espace que vous utilisez dans un volume de cluster Aurora. Dans les versions antérieures d’Aurora, le volume de cluster pouvait réutiliser l’espace libéré lorsque vous supprimiez des données, mais l’espace de stockage alloué ne diminuait jamais. Désormais, lorsque des données Aurora sont supprimées (par exemple, en supprimant une table ou une base de données), l’espace alloué global diminue d’un montant comparable. Ainsi, vous pouvez réduire les frais de stockage en supprimant des tables, des index, des bases de données, etc. dont vous n’avez plus besoin.
Astuce
Pour les versions antérieures sans fonction de redimensionnement dynamique, la réinitialisation de l’utilisation du stockage pour un cluster impliquait la réalisation d’un vidage logique et la restauration vers un nouveau cluster. Cette opération peut prendre beaucoup de temps pour un volume important de données. Le cas échéant, envisagez de mettre à niveau votre cluster vers une version qui prend en charge le redimensionnement du volume dynamique.
Pour plus d’informations sur les versions d’Aurora qui prennent en charge le redimensionnement dynamique et sur la façon de réduire les frais de stockage en surveillant l’utilisation du stockage pour votre cluster, consultez Dimensionnement du stockage. Pour plus d’informations sur la facturation du stockage de sauvegarde Aurora, consultez Comprendre l’utilisation du stockage de sauvegarde Amazon Aurora. Pour obtenir des informations sur la tarification du stockage de données Aurora, consultez la section Tarification de Amazon RDS for Aurora
