# PERF04-BP04 Scelta dello spazio di archiviazione dei dati in base ai modelli di accesso
Utilizza gli schemi di accesso del carico di lavoro e i requisiti delle applicazioni per decidere i servizi di dati e le tecnologie ottimali da utilizzare.
**Risultato desiderato:** l'archiviazione di dati è stata selezionata in base a modelli di accesso ai dati identificati e documentati. Ciò potrebbe includere le query di lettura, scrittura ed eliminazione più comuni, la necessità di calcoli e aggregazioni ad hoc, la complessità dei dati, l'interdipendenza dei dati e le esigenze di coerenza richieste.
**Anti-pattern comuni:**
+ È sufficiente selezionare un solo motore di database per semplificare la gestione delle operazioni.
+ Ritieni che gli schemi di accesso ai dati rimarranno coerenti nel tempo.
+ Implementi transazioni complesse, rollback e logica di coerenza nell'applicazione.
+ Il database è configurato per supportare un potenziale burst di traffico elevato, che fa sì che le risorse del database rimangano inattive per la maggior parte del tempo.
+ Utilizzo di un database condiviso per usi transazionali e analitici.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la selezione e l'ottimizzazione dell'archiviazione di dati in base ai modelli di accesso contribuirà a ridurre la complessità dello sviluppo e a ottimizzare le opportunità di performance. Capire quando utilizzare le repliche di lettura, le tabelle globali, il partizionamento dei dati e la memorizzazione nella cache, ti aiuterà a ridurre i costi operativi e a effettuare il dimensionamento in base alle esigenze del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
Identifica e valuta il modello di accesso ai dati per selezionare la configurazione di archiviazione corretta. Ogni soluzione di database dispone di opzioni per configurare e ottimizzare la soluzione di archiviazione. Utilizza i parametri e i registri raccolti e sperimenta le opzioni per trovare la configurazione ottimale. Utilizza la tabella seguente per esaminare le opzioni di archiviazione per ogni servizio di database.
| AWS Services | Amazon RDS | Amazon Aurora | Amazon DynamoDB | Amazon DocumentDB | Amazon ElastiCache | Amazon Neptune | Amazon Timestream | Amazon Keyspaces | Amazon QLDB |
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| Scaling Storage | Storage can be scaled up manually or configured to scale automatically to a maximum of 64 TiB based on engine types. Provisioned storage cannot be decreased. | Storage scales automatically up to maximum of 128 TiB and decreases when data is removed. Maximum storage size also depends upon specific Aurora MySQL or Aurora Postgres engine versions. | Storage automatically scales. Tables are unconstrained in terms of size. | Storage scales automatically up to maximum of 64 TiB. Starting Amazon DocumentDB 4.0 storage can decrease by comparable amounts for data removal through dropping a collection or index. With Amazon DocumentDB 3.6 allocated space remains same and free space is reused when data volume increases. | Storage is in-memory, tied to instance type or count. | Storage scales automatically can grow up to 128 TiB (or 64 TiB in few Regions). Upon data removal from, total allocated space remains same and is reused in the future. | Organizes your time series data to optimize query processing and reduce storage costs. Retention period can be configured through in-memory and magnetic tiers. | Scales table storage up and down automatically as your application writes, updates, and deletes data. | Storage automatically scales. Tables are unconstrained in terms of size. |
**Passaggi dell'implementazione:**
1. Comprendere i requisiti delle transazioni, la conformità ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità) e le letture consistenti. Non tutti i database supportano queste caratteristiche e la maggior parte dei database NoSQL fornisce un modello di consistenza eventuale.
1. Considerare i modelli di traffico, la latenza e i requisiti di accesso per un'applicazione distribuita globalmente al fine di identificare la soluzione di archiviazione ottimale.
1. Analizzare modelli di query, schemi di accesso casuale e query one-time. Occorre inoltre tenere conto delle funzionalità di query altamente specializzate per l'elaborazione del testo e del linguaggio naturale, delle serie temporali e dei grafici.
1. Identifica e documenta la crescita prevista dei dati e del traffico.
1. Amazon RDS e Aurora supportano l'aumento automatico dello spazio di archiviazione fino ai limiti documentati. Oltre a questo, si può prendere in considerazione la transizione dei dati più vecchi verso Amazon S3 per l'archiviazione, l'aggregazione dei dati storici per l'analisi o la scalabilità orizzontale tramite partizioni.
1. DynamoDB e Amazon S3 dimensioneranno automaticamente fino a raggiungere un volume di archiviazione quasi illimitato.
1. I database e le istanze Amazon RDS in esecuzione su EC2 possono essere ridimensionati manualmente e le istanze EC2 possono avere nuovi volumi EBS aggiunti in un secondo momento per ottenere ulteriore spazio di archiviazione.
1. I tipi di istanza possono essere modificati in base alle variazioni dell'attività. Ad esempio, puoi iniziare con un'istanza più piccola durante i test, per poi dimensionare l'istanza quando inizi a ricevere traffico di produzione verso il servizio. Aurora Serverless V2 si riduce orizzontalmente in modo automatico in risposta alle modifiche nel carico.
1. Documenta i requisiti relativi alle performance normali e di picco (transazioni al secondo TPS e query al secondo QPS) e alla consistenza (ACID e consistenza eventuale).
1. Documenta gli aspetti di implementazione della soluzione e i requisiti di accesso al database (replica globale, Multi-AZ, replica in lettura e nodi di scrittura multipli).
**Livello di impegno per il piano di implementazione: ** Basso. se non disponi di registri o parametri per la tua soluzione di gestione dei dati, devi completarli prima di identificare e documentare i modelli di accesso ai dati. Una volta compreso il modello di accesso ai dati, la selezione e la configurazione dell'archiviazione di dati richiede un livello di impegno basso.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Database nel cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/)
+ [ Utilizzo dello storage per le istanze di database Amazon RDS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PIOPS.StorageTypes.html)
+ [ Amazon DocumentDB Storage ](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/how-it-works.html#how-it-works.storage)
+ [ Memorizzazione nella cache del database AWS](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [ Amazon Timestream Storage ](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/storage.html)
+ [ Storage in Amazon Keyspaces ](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/Storage.html)
+ [ Domande frequenti Amazon ElastiCache ](https://aws.amazon.com/elasticache/faqs/)
+ [ Amazon Neptune Storage, disponibilità e affidabilità ](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/feature-overview-storage.html)
+ [Best practice Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [Amazon DynamoDB Accelerator ](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/)
+ [Best practice Amazon DynamoDB ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html)
+ [Tipi di archiviazione Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html)
+ [ Specifiche hardware per classi di istanze Amazon RDS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types)
+ [ Limiti di archiviazione Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Limits.html#RDS_Limits.FileSize.Aurora)
**Video correlati:**
+ [ Database dedicati AWS (DAT209-L)](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28)
+ [Sfatiamo i miti sullo storage Amazon Aurora: come funziona realmente (DAT309-R) ](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [Analisi approfondita di Amazon DynamoDB: modelli di progettazione avanzati (DAT403-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Esempi correlati:**
+ [Esperimenti e prove con i test di carico distribuiti su AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)