# Gestione dati
# PERF 3. In che modo archivi, gestisci e accedi ai dati nel tuo carico di lavoro?
La soluzione ottimale per la gestione dei dati in un sistema specifico varia in base al tipo di dati (blocco, file o oggetto), agli schemi di accesso (casuali o sequenziali), alla velocità di trasmissione effettiva necessaria, alla frequenza di accesso (online, offline, archivio), alla frequenza di aggiornamento (WORM, dinamico) e ai vincoli di disponibilità e durata. I carichi di lavoro Well-Architected utilizzano archivi dati appositamente progettati che impiegano diverse funzionalità per migliorare le prestazioni.
**Topics**
+ [PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati](perf_data_use_purpose_built_data_store.md)
+ [PERF03-BP02 Valutazione delle opzioni di configurazione disponibili per datastore](perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.md)
+ [PERF03-BP03 Raccolta e registrazione dei parametri delle prestazioni del datastore](perf_data_collect_record_data_store_performance_metrics.md)
+ [PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore](perf_data_implement_strategies_to_improve_query_performance.md)
+ [PERF03-BP05 Implementa modelli di accesso ai dati che utilizzano la memorizzazione nella cache](perf_data_access_patterns_caching.md)
# PERF03-BP01 Uso di un archivio dati dedicato che supporta al meglio i requisiti di accesso e archiviazione dei dati
Comprendi le caratteristiche dei dati (come la condivisione, le dimensioni, la dimensione della cache, gli schemi di accesso, la latenza, la velocità di trasmissione effettiva e la persistenza dei dati) per selezionare i data store (archiviazione o database) dedicati per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Continui a utilizzare un datastore per via dell'esperienza e delle competenze interne relative a quel particolare tipo di soluzione di database.
+ Ritieni che tutti i carichi di lavoro abbiano requisiti di accesso e archiviazione dei dati simili.
+ Non hai implementato un catalogo di dati per eseguire l'inventario dei tuoi asset.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la comprensione delle caratteristiche e dei requisiti dei dati ti consente di determinare la tecnologia di archiviazione più efficiente e performante appropriata per le tue esigenze del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** alto
## Guida all'implementazione
Quando selezioni e implementi l'archiviazione di dati, assicurati che le caratteristiche di query, dimensionamento e archiviazione supportino i requisiti dei dati del carico di lavoro. AWS fornisce numerose tecnologie di database e archiviazione di dati, tra cui archiviazione a blocchi, archiviazione di oggetti, archiviazione di streaming, file system, database relazionali, chiave-valore, di documenti, in memoria, a grafo, di serie temporali e di libro mastro. Ogni soluzione di gestione dei dati offre soluzioni e configurazioni adatte a gestire i tuoi casi d'uso e modelli di dati. Comprendendo le caratteristiche e i requisiti dei dati, puoi abbandonare la tecnologia di archiviazione monolitica e gli approcci restrittivi e validi per tutti, per concentrarti sulla gestione dei dati in modo appropriato.
### Passaggi dell'implementazione
+ Esegui un inventario dei vari tipi di dati esistenti nel tuo carico di lavoro.
+ Comprendi e documenta le caratteristiche e i requisiti dei dati, tra cui:
+ Tipo di dati (non strutturati, semi-strutturati, relazionali)
+ Volume e crescita dei dati
+ Durabilità dei dati: persistenti, effimeri, transitori
+ Requisiti ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità)
+ Schemi di accesso ai dati (con uso intensivo di lettura o scrittura)
+ Latenza
+ Throughput
+ IOPS (operazioni di input/output al secondo)
+ Periodo di conservazione dei dati
+ Scopri i diversi archivi di dati disponibili per il carico di lavoro AWS che possono soddisfare le caratteristiche dei tuoi dati (come descritto in [PERF01-BP01 Informazioni e identificazione dei servizi e delle funzionalità cloud disponibili](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Alcuni esempi di tecnologie di archiviazione AWS e delle loro caratteristiche chiave sono:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Se stai creando una piattaforma di dati, sfrutta [l'architettura moderna dei dati](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) su AWS per l’integrazione del data lake, del data warehouse e dei data store creati appositamente.
+ Le domande chiave da porsi quando si sceglie un data store per il carico di lavoro sono le seguenti:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale datastore può soddisfare al meglio i requisiti del tuo carico di lavoro.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Tipi di volume di Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Storage Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: prestazioni di 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 (Prestazioni di Amazon FSx for Windows File Server)](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Amazon Glacier documentazione](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: considerazioni su velocità e prestazioni delle richieste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Storage cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Caratteristiche di I/O Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Database su cloud AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching (Memorizzazione nella cache del database AWS) ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice con Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Prestazioni di Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 suggerimenti prestazionali su Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice di Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice di Amazon DynamoDB](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 practice per l'implementazione di Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Video correlati:**
+ [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)
**Esempi correlati:**
+ [Driver CSI di Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Driver CSI di Amazon EBS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Utility di Amazon EFS](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Amazon EBS Autoscale](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Esempi di Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing (Ottimizzare lo schema dei dati con la condivisione dei dati di Amazon Redshift)](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Migrazioni dei database](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 (Workshop pratico sulla modernizzazione dei database)](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Esempi di Amazon Neptune](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)
# PERF03-BP02 Valutazione delle opzioni di configurazione disponibili per datastore
Comprendi e valuta le varie funzionalità e opzioni di configurazione disponibili per i tuoi datastore per ottimizzare lo spazio di archiviazione e le prestazioni per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Utilizzi un solo tipo di storage, ad esempio Amazon EBS, per tutti i carichi di lavoro.
+ Utilizzi la capacità di IOPS allocata per tutti i carichi di lavoro senza test reali su tutti i livelli di archiviazione.
+ Non conosci le opzioni di configurazione della soluzione di gestione dei dati scelta.
+ Ti basi soltanto sull'aumento delle dimensioni dell'istanza, senza tenere conto di altre opzioni di configurazione disponibili.
+ Non esegui il test delle caratteristiche di dimensionamento del tuo datastore.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Esplorare le configurazioni del datastore e sperimentare con esse può consentire di ridurre il costo dell'infrastruttura, migliorare le prestazioni e ridurre l'impegno richiesto per mantenere i carichi di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
Un carico di lavoro può utilizzare uno o più datastore in base ai requisiti di archiviazione e accesso ai dati. Per ottimizzare prestazioni, efficienza e costi, è necessario valutare gli schemi di accesso ai dati per determinare le configurazioni appropriate del datastore. Nella valutazione delle opzioni di datastore, prendi in considerazione vari aspetti come le opzioni di archiviazione, la memoria, l'elaborazione, la replica di lettura, i requisiti di coerenza, il pool di connessioni e le opzioni di caching. Esegui esperimenti con queste diverse opzioni di configurazione per migliorare i parametri di efficienza delle prestazioni.
### Passaggi dell'implementazione
+ Esamina le configurazioni correnti (come il tipo di istanza, la dimensione di archiviazione o la versione del motore di database) del tuo datastore.
+ Consulta la documentazione e le best practice AWS per scoprire le opzioni di configurazione consigliate che possono contribuire a migliorare le prestazioni del datastore. Le principali opzioni da considerare per il datastore sono le seguenti:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.html)
+ Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale opzione di configurazione può soddisfare i requisiti del tuo carico di lavoro.
+ Dopo aver sperimentato, pianifica la migrazione e convalida i parametri delle prestazioni.
+ Usa il monitoraggio di AWS (come [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)) e strumenti di ottimizzazione (come [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/s3/storage-lens/)) per ottimizzare continuamente il tuo archivio dati utilizzando modelli di utilizzo reali.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Storage cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Tipi di volume di Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Storage Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: prestazioni di 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 (Prestazioni di Amazon FSx for Windows File Server)](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Amazon Glacier documentazione](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: considerazioni su velocità e prestazioni delle richieste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Storage cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Storage cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Caratteristiche di I/O Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Database su cloud AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching (Memorizzazione nella cache del database AWS) ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice con Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Prestazioni di Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 suggerimenti prestazionali su Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice di Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice di Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
**Video correlati:**
+ [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)
**Esempi correlati:**
+ [Driver CSI di Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Driver CSI di Amazon EBS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Utility di Amazon EFS](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Amazon EBS Autoscale](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Esempi di Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Esempi di Amazon DynamoDB](https://github.com/aws-samples/aws-dynamodb-examples)
+ [Esempi di migrazione di database con AWS](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [Database Modernization Workshop (Workshop sulla modernizzazione dei database)](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Utilizzo dei parametri sul database di Amazon RDS per PostgreSQL](https://github.com/awsdocs/amazon-rds-user-guide/blob/main/doc_source/Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Parameters.md)
# PERF03-BP03 Raccolta e registrazione dei parametri delle prestazioni del datastore
Tieni traccia e registra i parametri delle prestazioni pertinenti per il tuo datastore per capire l'andamento delle prestazioni delle soluzioni di gestione dei dati. Questi parametri possono aiutarti a ottimizzare il tuo datastore, verificare che i requisiti del carico di lavoro siano rispettati e fornire una panoramica chiara sull'andamento delle prestazioni del carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Utilizzi solo i file di log manuali per la ricerca dei parametri.
+ Pubblichi i parametri solo sugli strumenti interni utilizzati dal tuo team e non hai un quadro completo del carico di lavoro.
+ Utilizzi solo i parametri predefiniti registrati dal software di monitoraggio selezionato.
+ Rivedi i parametri solo quando c'è un problema.
+ Monitori solo i parametri a livello di sistema, senza acquisire i parametri di accesso ai dati o di utilizzo.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la definizione di una linea di base delle prestazioni ti aiuta a comprendere il comportamento normale e i requisiti dei carichi di lavoro. Gli schemi anomali possono essere identificati ed eliminati più rapidamente, per migliorare le prestazioni e l'affidabilità del datastore.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** alto
## Guida all'implementazione
Per monitorare le prestazioni dei datastore, devi registrare più parametri delle prestazioni in un periodo di tempo. Ciò consente di rilevare le anomalie e di misurare le prestazioni rispetto ai parametri aziendali, per verificare che le esigenze del carico di lavoro siano rispettate.
I parametri devono includere sia il sistema sottostante che supporta il datastore sia i parametri del database. I parametri del sistema sottostante possono includere utilizzo della CPU, memoria, spazio di archiviazione su disco disponibile, I/O su disco, percentuale di riscontri nella cache e parametri di rete in entrata e in uscita, mentre i parametri del datastore possono includere transazioni al secondo, query principali, velocità media delle query, tempi di risposta, utilizzo degli indici, blocco delle tabelle, timeout delle query e numero di connessioni aperte. Questi dati sono cruciali per capire l'andamento del carico di lavoro e come viene utilizzata la soluzione di gestione dei dati. Utilizza tali parametri come parte di un approccio basato sui dati per mettere a punto e ottimizzare le risorse del tuo carico di lavoro.
Utilizza strumenti, librerie e sistemi che registrano misure delle prestazioni relative alle prestazioni del database.
## Passaggi dell'implementazione
1. Determina i principali parametri delle prestazioni da monitorare per il tuo datastore.
1. [Parametri e dimensioni - Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/metrics-dimensions.html)
1. [Metriche di monitoraggio per un'istanza di Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html)
1. [Monitoraggio del carico del database con Performance Insights su Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
1. [Panoramica del monitoraggio avanzato](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.overview.html)
1. [Parametri e dimensioni - DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Monitoraggio di DynamoDB Accelerator](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DAX.Monitoring.html)
1. [Monitoraggio di Amazon MemoryDB con Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/monitoring-cloudwatch.html)
1. [Quali parametri è opportuno monitorare?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
1. [Monitoraggio delle prestazioni del cluster Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/metrics.html)
1. [Parametri e dimensioni - Timestream](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Metriche di Amazon CloudWatch per Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html)
1. [Registrazione e monitoraggio in Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/monitoring.html)
1. [Monitoraggio delle risorse di Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/monitoring.html)
1. Utilizza una soluzione di registrazione e monitoraggio approvata per raccogliere queste metriche. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) può raccogliere i parametri per tutte le risorse dell'architettura. Puoi anche raccogliere e pubblicare parametri personalizzati per ottenere parametri aziendali o derivati. Utilizza CloudWatch o soluzioni di terze parti per impostare allarmi che indicano il superamento delle soglie.
1. Verifica se il monitoraggio dei datastore può trarre vantaggio da una soluzione di machine learning che rileva le anomalie delle prestazioni.
1. [Amazon DevOps Guru per Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.how-it-works.html) offre visibilità sui problemi di prestazioni e fornisce suggerimenti per le azioni correttive.
1. Configura la conservazione dei dati nella soluzione di monitoraggio e registrazione per soddisfare i tuoi obiettivi operativi e di sicurezza.
1. [Conservazione dei dati predefinita per i parametri CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Conservazione dei dati predefinita per CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [AWS Database Caching (Memorizzazione nella cache del database AWS)](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [10 suggerimenti prestazionali su Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/)
+ [Best practice con Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/)
+ [Best practice di Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html)
+ [Best practice di Amazon Redshift Spectrum (Best practice per Amazon Redshift Spectrum)](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/)
+ [Prestazioni di Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html)
+ [Database su cloud AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/)
+ [Amazon RDS Performance Insights](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/)
**Video correlati:**
+ [Database dedicati AWS](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)
**Esempi correlati:**
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards (Livello 100: Monitoraggio con i pannelli di controllo CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [AWS Dataset Ingestion Metrics Collection Framework (Framework di raccolta dei parametri di ingestione del set di dati AWS)](https://github.com/awslabs/aws-dataset-ingestion-metrics-collection-framework)
+ [Workshop di monitoraggio Amazon RDS](https://www.workshops.aws/?tag=Enhanced%20Monitoring)
# PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore
Implementa le strategie per ottimizzare i dati e migliorare le query sui dati in modo da consentire una maggiore scalabilità e prestazioni più efficienti per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Non suddividi i dati in partizioni nel tuo datastore.
+ I dati vengono archiviati in un solo formato di file nel tuo datastore.
+ Non usi gli indici nel tuo datastore.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** L'ottimizzazione delle prestazioni dei dati e delle query si traduce in maggiore efficienza, costi inferiori e migliore esperienza utente.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
L'ottimizzazione dei dati e delle query è un aspetto critico dell'efficienza delle prestazioni in un datastore, poiché influisce sulle prestazioni e sulla reattività dell'intero carico di lavoro cloud. Le query non ottimizzate possono comportare un maggiore utilizzo delle risorse e rallentamenti, riducendo così l'efficienza complessiva di un datastore.
L'ottimizzazione dei dati include diverse tecniche per garantire prestazioni efficienti per l'archiviazione e l'accesso ai dati. Ciò aiuta anche a migliorare le prestazioni delle query in un datastore. Le strategie chiave includono il partizionamento, la compressione e la denormalizzazione dei dati, che contribuiscono a ottimizzare i dati sia per l'archiviazione che per l'accesso.
### Passaggi dell'implementazione
+ Esamina e analizza le query sui dati critiche che vengono eseguite nel tuo datastore.
+ Individua le query lente del tuo datastore e utilizza i piani di query per comprenderne lo stato attuale.
+ [Analisi del piano di query in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-analyzing-the-query-plan.html)
+ [Using EXPLAIN and EXPLAIN ANALYZE in Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/athena-explain-statement.html)
+ Implementa le strategie per migliorare le prestazioni delle query. Alcune strategie chiave sono:
+ Usando un [formato di file colonnare](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/columnar-storage.html) (come Parquet o ORC).
+ Compressione dei dati nel datastore per ridurre lo spazio di archiviazione e il funzionamento di I/O.
+ Partizionamento dei dati per suddividere i dati in parti più piccole e ridurre i tempi di analisi dei dati.
+ [ Partizionamento dei dati in Athena ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
+ [ Partizioni e distribuzione dei dati ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.Partitions.html)
+ L'indicizzazione dei dati sulle colonne comuni della query.
+ Scegli l'operazione di unione corretta per la query. Quando unisci due tabelle, specifica la tabella più grande sul lato sinistro dell'unione e la tabella più piccola sul lato destro.
+ La soluzione di caching distribuita migliora la latenza e riduce il numero di operazioni di I/O del database.
+ La manutenzione regolare, ad esempio l'esecuzione di statistiche.
+ La sperimentazione e i test delle strategie in un ambiente non di produzione.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Best practice con Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Prestazioni di Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 suggerimenti prestazionali su Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching (Memorizzazione nella cache del database AWS) ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [Best practice per l'implementazione di Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/BestPractices.html)
+ [Partizionamento dei dati in Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
**Video correlati:**
+ [Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing (Ottimizzare lo schema dei dati con la condivisione dei dati di Amazon Redshift)](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)
**Esempi correlati:**
+ [Driver CSI di Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
# PERF03-BP05 Implementa modelli di accesso ai dati che utilizzano la memorizzazione nella cache
Implementa modelli di accesso che possano trarre vantaggio dalla memorizzazione dei dati nella cache per il recupero rapido dei dati a cui si accede di frequente.
**Anti-pattern comuni:**
+ Memorizzare nella cache dati che cambiano in maniera frequente.
+ Fare affidamento sui dati memorizzati nella cache come se fossero archiviati in modo duraturo e sempre disponibili.
+ Non tenere conto della coerenza dei dati memorizzati nella cache.
+ Non monitorare l'efficienza dell'implementazione della cache.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** L'archiviazione dei dati in una cache può migliorare la latenza di lettura, la velocità effettiva di lettura, l'esperienza utente e l'efficienza complessiva, oltre a ridurre i costi.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata**: medio
## Guida all'implementazione
Una cache è un componente software o hardware progettato per archiviare dati in modo che le richieste future degli stessi dati possano essere soddisfatte più velocemente o in modo più efficiente. I dati memorizzati in una cache possono essere ricostruiti in caso di perdita, ripetendo un calcolo precedente o recuperandolo da un altro datastore.
La memorizzazione dei dati nella cache può essere una delle strategie più efficaci per migliorare le prestazioni complessive delle applicazioni e ridurre il carico sulle origini dati primarie sottostanti. I dati possono essere memorizzati nella cache a diversi livelli dell'applicazione, ad esempio all'interno dell'applicazione che effettua chiamate remote, operazione nota come *memorizzazione nella cache lato client*, o utilizzando un servizio secondario veloce per l'archiviazione dei dati, operazione nota come *memorizzazione nella cache remota*.
**Memorizzazione nella cache lato client**
Con la memorizzazione nella cache lato client, ogni client (un'applicazione o un servizio che interroga il datastore di backend) può archiviare localmente i risultati delle proprie query uniche per un periodo di tempo specificato. Ciò può ridurre il numero di richieste a un datastore attraverso la rete perché viene controllata prima la cache del client locale. Se questa non contiene risultati, l'applicazione può interrogare il datastore e archiviare tali risultati localmente. Questo modello consente a ciascun client di archiviare i dati nella sede più vicina possibile (il client stesso), garantendo così la latenza più bassa possibile. I client possono inoltre continuare a eseguire query quando il datastore di backend non è disponibile, aumentando la disponibilità dell'intero sistema.
Uno svantaggio di questo approccio è che quando sono coinvolti più client, potrebbero archiviare localmente gli stessi dati memorizzati nella cache. Ciò si traduce in un utilizzo duplicato dell'archiviazione e nell'incoerenza dei dati tra questi client. Può accadere che un client memorizzi nella cache i risultati di una query e un minuto dopo un altro client esegua la stessa query ottenendo un risultato diverso.
**Memorizzazione nella cache remota**
Per risolvere il problema della duplicazione dei dati tra client, utilizza un servizio esterno veloce o *una cache remota*per archiviare i dati sottoposti a query. Anziché controllare un datastore locale, ogni client controllerà la cache remota prima di interrogare il datastore di backend. Questa strategia consente di ottenere risposte più coerenti tra i client, una migliore efficienza dei dati archiviati e un volume maggiore di dati memorizzati nella cache, perché lo spazio di archiviazione si dimensiona in maniera indipendente dai client.
Lo svantaggio di una cache remota è che l'intero sistema può registrare una latenza più elevata, poiché è necessario un hop di rete aggiuntivo per controllare la cache remota. Per migliorare la latenza, è possibile utilizzare la memorizzazione nella cache lato client insieme alla memorizzazione nella cache remota, eseguendo così una memorizzazione nella cache su più livelli.
### Passaggi dell'implementazione
1. Identifica database, API e servizi di rete che potrebbero trarre vantaggio dalla memorizzazione nella cache. I candidati migliori per la memorizzazione nella cache sono i servizi che presentano carichi di lavoro di lettura elevati, un rapporto lettura/scrittura elevato o che sono costosi da dimensionare.
+ [Memorizzazione nella cache del database](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [Abilita la memorizzazione nella cache dell'API per migliorare la velocità di risposta](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/api-gateway-caching.html)
1. Identifica il tipo di strategia di memorizzazione nella cache più adatto al tuo modello di accesso.
+ [Strategie di cache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Strategies.html)
+ [Soluzioni di memorizzazione nella cache AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
1. Seguici [Best practice di memorizzazione nella cache](https://aws.amazon.com/caching/best-practices/) per il tuo datastore.
1. Configura una strategia di invalidazione della cache per tutti i dati, ad esempio un TTL (Time-to-live), che permetta di bilanciare attualità dei dati e riduzione della pressione sul datastore di backend.
1. Abilita funzionalità quali tentativi di connessione automatici, backoff esponenziale, timeout lato client e pool di connessioni nel client, se disponibili, che possono migliorare prestazioni e affidabilità.
+ [Best practice: client Redis e Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-redis-clients-and-amazon-elasticache-for-redis/)
1. Monitora la percentuale di riscontri nella cache con un obiettivo dell'80% o superiore. Valori inferiori possono indicare una dimensione della cache insufficiente o un modello di accesso che non sfrutta la memorizzazione nella cache.
+ [Quali parametri è opportuno monitorare?](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. Implementa [la replica dei dati](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Replication.Redis.Groups.html) per distribuire il carico delle letture su più istanze e migliorare le prestazioni e la disponibilità di lettura dei dati.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Using the Amazon ElastiCache Well-Architected Lens](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/)
+ [Quali parametri è opportuno monitorare?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
+ [Performance at Scale with Amazon ElastiCache whitepaper](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/scale-performance-elasticache/scale-performance-elasticache.html)
+ [Sfide e strategie di caching](https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/)
**Video correlati:**
+ [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)
**Esempi correlati:**
+ [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/)