Como funciona o Aurora serverless

A visão geral a seguir descreve como Aurora serverless funciona.

Aurora serverlessVisão geral do

Amazon Aurora serverless O é adequado para as workloads mais exigentes e altamente variáveis. Por exemplo, o uso do banco de dados pode ser pesado por um curto período de tempo, seguido por longos períodos de atividade leve ou nenhuma atividade. Alguns exemplos são sites de varejo, jogos ou esportes com eventos promocionais periódicos e bancos de dados que produzem relatórios quando necessário. Outros são ambientes de desenvolvimento e teste e novas aplicações em que o uso pode aumentar rapidamente. Para casos como esses e muitos outros, configurar a capacidade corretamente antecipadamente nem sempre é possível com o modelo provisionado. Também pode resultar em custos mais elevados se você provisionar em excesso e tem capacidade que você não usa.

Em contrapartida, os clusters provisionados do Aurora são adequados para workloads estáveis. Com clusters provisionados, você escolhe uma classe de instância de banco de dados que tenha uma quantidade predefinida de memória, potência da CPU, largura de banda de E/S, etc. Se sua workload for alterada, modifique manualmente a classe da instância do gravador e dos leitores. O modelo provisionado funciona bem quando você pode ajustar a capacidade antes dos padrões de consumo esperados e é aceitável ter breves interrupções enquanto você altera a classe da instância do gravador e dos leitores do cluster.

O Aurora serverless é projetado desde o início para oferecer compatibilidade com clusters de banco de dados sem servidor que são instantaneamente escaláveis. O Aurora serverless foi projetado para fornecer o mesmo grau de segurança e isolamento que com gravadores e leitores provisionados. Esses aspectos são cruciais em ambientes de nuvem sem servidor multilocatário. O mecanismo de escalabilidade dinâmica tem muito pouca sobrecarga para que ele possa responder rapidamente às alterações na workload do banco de dados. Também é poderoso o suficiente para atender a aumentos dramáticos na demanda de processamento.

Usando o Aurora serverless, é possível criar um cluster de banco de dados do Aurora sem ficar limitado a uma capacidade de banco de dados específica para cada gravador e leitor. Você especifica apenas o intervalo mínimo e máximo de capacidade. O Aurora escala cada gravador ou leitor do Aurora serverless no cluster dentro desse intervalo de capacidade. Ao usar um cluster multi-AZ no qual cada gravador ou leitor possa ser escalado dinamicamente, você pode aproveitar a escalabilidade dinâmica e a alta disponibilidade.

Aurora serverlessO escala os recursos do banco de dados automaticamente com base nas especificações da capacidade mínima e máxima. A escalabilidade é rápida porque a maioria das operações de eventos de escalabilidade mantém o gravador ou o leitor no mesmo host. Nos raros casos em que um gravador ou leitor do Aurora serverless é movido de um host para outro, o Aurora serverless gerencia as conexões automaticamente. Você não precisa alterar o código da aplicação cliente do seu banco de dados nem suas strings de conexão do banco de dados.

Com o Aurora serverless, como acontece com os clusters provisionados, a capacidade de armazenamento e a capacidade computacional são separadas. Quando nos referimos à capacidade e à escalabilidade do Aurora serverless, é sempre a capacidade computacional que está sendo aumentada ou reduzida. Assim, seu cluster pode conter muitos terabytes de dados, mesmo quando a capacidade da CPU e da memória são reduzidas para níveis baixos.

Em vez de provisionar e gerenciar servidores, você especifica a capacidade do banco de dados. Para obter detalhes sobre a capacidade do Aurora serverless, consulte Aurora serverlessCapacidade do. A capacidade real de cada gravador ou leitor do Aurora serverless varia com o tempo, dependendo da workload. Para obter detalhes sobre esse mecanismo, consulte Aurora serverlessEscalabilidade do.

Configurações para clusters de banco de dados do Aurora

Para cada um dos clusters de banco de dados do Aurora, você pode escolher qualquer combinação de capacidade do Aurora serverless, capacidade provisionada ou ambas.

É possível configurar um cluster que contenha a capacidade do Aurora serverlesse a capacidade provisionada, denominada cluster de configuração mista. Por exemplo, suponha que você precise de mais capacidade de leitura/gravação do que está disponível para um gravador do Aurora serverless. Nesse caso, é possível configurar o cluster com um gravador provisionado muito grande. Nesse caso, você ainda pode usar o Aurora serverless para os leitores. Ou suponha que a workload de gravação do cluster varie, mas a workload de leitura permaneça estável. Nesse caso, você pode configurar o cluster com um gravador do Aurora serverless e um ou mais leitores provisionados.

Você também pode configurar um cluster de banco de dados no qual toda a capacidade seja gerenciada pelo Aurora serverless. Para fazer isso, é possível criar um cluster e usar o Aurora serverless desde o início. Ou você pode substituir toda a capacidade provisionada em um cluster existente por Aurora serverless. Por exemplo, alguns dos caminhos de atualização de versões mais antigas do mecanismo exigem começar com um gravador provisionado e substituí-lo por um gravador do Aurora serverless. Para saber os procedimentos para criar um cluster de banco de dados com o Aurora serverless ou para alternar um cluster de banco de dados existente para o Aurora serverless, consulte Criar um cluster de banco de dados do Aurora serverless e Converter um gravador ou leitor provisionado em Aurora serverless.

Se você nunca usa o Aurora serverless em um cluster de banco de dados, todos os gravadores e leitores no cluster de banco de dados são provisionados. Esse é o tipo mais antigo e mais comum de cluster de banco de dados que a maioria dos usuários conhece. De fato, antes do Aurora Serverless, não havia um nome especial para esse tipo de cluster de banco de dados do Aurora. A capacidade provisionada é constante. As cobranças são relativamente fáceis de prever. No entanto, você precisa prever antecipadamente de quanta capacidade precisa. Em alguns casos, suas previsões podem ser imprecisas ou suas necessidades de capacidade podem mudar. Nesses casos, seu cluster de banco de dados pode ficar subprovisionado (mais lento do que o desejável) ou superprovisionado (mais caro do que o desejável).

Aurora serverlessCapacidade do

A unidade de medida para Aurora serverless é a Unidade de capacidade do Aurora (ACU). A capacidade do Aurora serverless não está vinculada às classes de instância de banco de dados que você usa para clusters provisionados.

Cada ACU é uma combinação de aproximadamente 2 gigabytes (GB) de memória, CPU correspondente e rede. Você deve especificar o intervalo de capacidade do banco de dados (mínimo e máximo) usando essa unidade de medida. O Aurora serverless oferece capacidade de 0 ACUs a 256 ACUs. Com a capacidade mínima de 0 ACUs, o cluster será escalado para 0 quando nenhum workload estiver em execução. As métricas ServerlessDatabaseCapacity e ACUUtilization ajudam você a determinar quanta capacidade o banco de dados está realmente usando e em que ponto está essa capacidade no intervalo especificado.

A qualquer momento, cada gravador do Aurora serverless ou leitor de banco de dados tem uma capacidade. A capacidade é representada como um número de ponto flutuante representando ACUs. A capacidade aumenta ou diminui sempre que o gravador ou o leitor é escalado. Esse valor é medido a cada segundo. Para cada cluster de banco de dados em que você pretende usar o Aurora serverless, é necessário definir um intervalo de capacidade: os valores mínimo e máximo de capacidade que cada escritor ou leitor do Aurora serverless pode escalar entre eles. O intervalo de capacidade é a mesma para cada gravador ou leitor do Aurora serverless em um cluster de banco de dados. Cada gravador ou leitor do Aurora serverless tem sua própria capacidade, inserindo-se em algum ponto desse intervalo.

A tabela a seguir mostra os intervalos de capacidade do Aurora serverless e a versão de mecanismo compatível do Aurora MySQL e do Aurora PostgreSQL.

As versões da plataforma no Aurora serverless representam melhorias no desempenho, nos recursos ou funções de dimensionamento. O Amazon Aurora gerencia automaticamente as atribuições de versão da plataforma no nível do cluster. Todos os novos clusters, restaurações de banco de dados e novos clones são lançados com a versão da plataforma mais recente disponível na sua Região da AWS. Quando uma nova versão da plataforma se torna disponível, os clusters existentes nas versões anteriores podem ser atualizados diretamente para a versão mais recente, interrompendo e reiniciando o cluster ou usando implantações azuis/verdes. O Amazon Aurora recomenda a atualização para a versão da plataforma mais recente para se beneficiar de todas as melhorias.

A tabela a seguir mostra as versões da plataforma do Aurora serverless com os respectivos intervalos de ACU e características de desempenho.

As versões 1, 2 e 3 estão disponíveis em todas as regiões com suporte ao Aurora serverless. A versão da plataforma 4 está disponível nas seguintes regiões: Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (N. da Califórnia), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Hong Kong), Ásia-Pacífico (Hyderabad), Ásia-Pacífico (Jacarta), Ásia-Pacífico (Malásia), Ásia-Pacífico (Melbourne), Ásia-Pacífico (Mumbai), Ásia-Pacífico (Osaka), Ásia-Pacífico (Seul), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sydney), Ásia-Pacífico (Tóquio), Canadá (Central), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda), Europa (Londres), Europa (Paris), Europa (Espanha), Europa (Estocolmo), Europa (Zurique), América do Sul (São Paulo), AWS GovCloud (Leste dos EUA) e AWS GovCloud (Oeste dos EUA).

Você pode determinar em qual versão da plataforma seu cluster está sendo executado na seção “Configuração da instância” do Console de gerenciamento da AWS ou por meio da API, visualizando a ServerlessV2PlatformVersion para um DBCluster.

A menor capacidade do Aurora serverless que você pode definir é 0 ACUs, para versões do Aurora serverless que permitem o uso do recurso de pausa automática. É possível especificar um número maior se for menor ou igual ao valor máximo da capacidade. Definir a capacidade mínima para um número pequeno permite que clusters de banco de dados levemente carregados consumam recursos de computação mínimos. Ao mesmo tempo, eles ficam prontos para aceitar conexões imediatamente e aumentam a escala na vertical quando ficam ocupados.

Recomendamos definir o mínimo como um valor que permita que cada gravador ou leitor de banco de dados mantenha o conjunto de trabalho da aplicação no grupo de buffer. Dessa forma, o conteúdo do grupo de buffer não é descartado durante períodos ociosos. Para saber todas as considerações ao escolher o valor da capacidade mínima, consulte Escolher a configuração de capacidade mínima do Aurora serverless para um cluster. Para saber todas as considerações ao escolher o valor da capacidade máxima, consulte Escolher a configuração de capacidade máxima do Aurora serverless para um cluster.

Dependendo de como você configura os gravadores em uma implantação multi-AZ, as respectivas capacidades podem ser vinculadas à capacidade do gravador ou de forma independente. Para obter detalhes sobre como fazer isso, consulte Aurora serverlessEscalabilidade do.

O monitoramento do Aurora serverless envolve medir os valores de capacidade para o gravador e os leitores em seu cluster de banco de dados ao longo do tempo. Se a escala do banco de dados não for reduzida na vertical para a capacidade mínima, você poderá realizar ações como ajustar o mínimo e otimizar sua aplicação de banco de dados. Se o banco de dados atingir consistentemente a capacidade máxima, será possível realizar ações como aumentar o máximo. Também é possível otimizar sua aplicação de banco de dados e distribuir a carga de consulta por mais leitores.

As cobranças pela capacidade do Aurora serverless são medidas em termos de ACU-horas. Para obter informações sobre como as cobranças do Aurora serverless são calculadas, consulte a página Definição de preços do Aurora.

Suponha que o número total de gravadores e leitores no cluster seja n. Nesse caso, o cluster consome aproximadamente n x minimum ACUs quando você não está executando nenhuma operação de banco de dados. O próprio Aurora pode realizar operações de monitoramento ou manutenção que causem uma pequena quantidade de carga. Esse cluster não consome mais do que n x maximum ACUs quando o banco de dados está sendo executado na capacidade total.

Para obter mais detalhes sobre como escolher valores mínimo e máximo apropriados de ACU, consulte escolher o intervalo de capacidade do Aurora serverless para um cluster do Aurora. Os valores mínimo e máximo de ACU especificados também afetam a forma como funcionam alguns parâmetros de configuração do Aurora para Aurora serverless. Para obter detalhes sobre a interação entre o intervalo de capacidade e os parâmetros de configuração, consulte Trabalhar com grupos de parâmetros para o Aurora serverless.

Aurora serverlessEscalabilidade do

Para cada gravador ou leitor do Aurora serverless, o Aurora monitora continuamente a utilização de recursos, como CPU, memória e rede. Essas medições são coletivamente denominadas carga. A carga inclui as operações de banco de dados realizadas pela aplicação. Também inclui processamento em segundo plano para o servidor de banco de dados e tarefas administrativas do Aurora. Quando a capacidade é limitada por qualquer um desses fatores, a escala do Aurora serverless é aumentada na vertical. A escala do Aurora serverless também é aumentada na vertical quando ele detecta problemas de performance que podem ser resolvidos ao fazê-lo. Você pode monitorar a utilização de recursos e como isso afeta a escalabilidade do Aurora serverless seguindo os procedimentos em Métricas importantes do Amazon CloudWatch para o Aurora serverless e Monitorar a performance do Aurora serverless com o Performance Insights.

A carga pode variar entre o gravador e os leitores em seu cluster de banco de dados. O gravador lida com todas as instruções DDL (Data Definition Language), como CREATE TABLE, ALTER TABLE e DROP TABLE. O gravador também lida com todas as instruções de linguagem de manipulação de dados (DML), como INSERT e UPDATE. Os leitores podem processar instruções somente leitura, como consultas do SELECT.

Escalabilidade é a operação que aumenta ou diminui a capacidade do Aurora serverless para seu banco de dados. Com o Aurora serverless, cada gravador e leitor têm seu próprio valor de capacidade atual, medido em ACUs. O Aurora serverless escala um gravador ou um leitor para uma capacidade maior quando sua capacidade atual é muito baixa para lidar com a carga. Ele dimensiona o gravador ou o leitor para uma capacidade menor quando sua capacidade atual é maior do que a necessária.

Aurora serverlessO pode aumentar a capacidade de forma incremental. Quando a demanda de sua workload começa a atingir a capacidade atual do banco de dados de um gravador ou um leitor,o Aurora serverless aumenta o número de ACUs para esse gravador ou leitor. O Aurora serverless escala a capacidade nos incrementos necessários para oferecer a melhor performance para os recursos consumidos. A escalabilidade ocorre em incrementos tão pequenos quanto 0,5 ACUs. Quanto maior a capacidade atual, maior o incremento de escalabilidade e, portanto, com maior rapidez a escalabilidade poderá acontecer.

Como a escalabilidade do Aurora serverless é tão frequente, granular e não disruptiva, ela não causa eventos pontuais no Console de gerenciamento da AWS. Em vez disso, você pode medir as métricas do Amazon CloudWatch, como ServerlessDatabaseCapacity e ACUUtilization e monitorar seus valores mínimo, máximo e médio ao longo do tempo. Para saber mais sobre as métricas do Aurora, consulte Monitorar métricas em um cluster do Amazon Aurora. Para obter dicas sobre como monitorar o Aurora serverless, consulte Métricas importantes do Amazon CloudWatch para o Aurora serverless.

É possível optar por fazer com que um leitor siga a capacidade do gravador associado ou escale independentemente do gravador. Faça isso especificando o nível de promoção para esse leitor.

Para obter detalhes sobre os níveis de promoção, consulte Escolher o nível de promoção para um leitor do Aurora serverless.

A escalabilidade do Aurora serverless pode ocorrer enquanto as conexões de banco de dados estão abertas, as transações SQL estão em andamento, as tabelas estão bloqueadas e as tabelas temporárias estão em uso. O Aurora serverless não espera que um ponto silencioso comece a ser escalado. A escalabilidade não interrompe nenhuma operação de banco de dados em andamento.

Se sua workload exigir mais capacidade de leitura do que está disponível com um único gravador e um único leitor, você poderá adicionar vários leitores do Aurora serverless ao cluster. Cada leitor do Aurora serverless pode ser escalado dentro dos valores de capacidade mínimo e máximo especificados para o seu cluster de banco de dados. É possível usar o endpoint leitor do cluster para direcionar sessões somente leitura para os leitores e reduzir a carga no gravador.

Se o Aurora serverless realiza ou não a escalabilidade e com que rapidez ela ocorre assim que é iniciada também dependem das configurações mínima e máxima de ACU para o cluster. Além disso, depende do fato de um leitor estar ou não configurado para ser escalado junto com o gravador ou independentemente dele. Para obter detalhes sobre os fatores que afetam a escalabilidade do Aurora serverless, consulte Performance e escalabilidade no Aurora serverless.

Escala para zero

Nas versões recentes do Aurora MySQL e do Aurora PostgreSQL, gravadores e leitores do Aurora serverless podem ter a escala reduzida para zero ACUs. Nós nos referimos a esse recurso como pausa e retomada automáticas ou pausa automática. Você pode escolher se deseja permitir esse comportamento especificando um valor zero ou diferente de zero para a capacidade mínima. Você também pode escolher quanto tempo esperar antes que uma instância do Aurora serverless seja pausada. Para obter informações sobre quais versões têm esse recurso, consulte Aurora serverlessCapacidade do. Para obter informações sobre como usá-las de maneira eficaz, consulte Escalar para zero ACUs com pausa e retomada automáticas no Aurora serverless.

Nas versões mais antigas do Aurora MySQL e do Aurora PostgreSQL, gravadores e leitores do Aurora serverless ociosos podem ter a escala reduzida na vertical para o valor mínimo de ACU especificado para o cluster, mas não até zero ACUs. Nesse caso, zero ACUs não está disponível como opção quando você define a faixa de capacidade.

Quando o cluster de banco de dados com a capacidade do Aurora serverless não é necessária por algum tempo, você também pode parar e iniciar o cluster inteiro, como acontece com clusters de banco de dados provisionados. Essa técnica é mais apropriada para sistemas de desenvolvimento e teste, onde eles talvez não sejam necessários por muitas horas seguidas, e a velocidade de retomada do cluster não é crucial. O recurso de parar/iniciar cluster está disponível para todas as versões do Aurora serverless. Para obter mais informações sobre esse recurso, consulte Interromper e iniciar um cluster de banco de dados do Amazon Aurora.

Aurora serverless e alta disponibilidade

A maneira de estabelecer alta disponibilidade para um cluster de banco de dados do Aurora é torná-lo um cluster de banco de dados multi-AZ. Um cluster de banco de dados do Aurora multi-AZ tem capacidade computacional disponível em todos os momentos em mais de uma zona de disponibilidade (AZ). Essa configuração mantém seu banco de dados em funcionamento mesmo em caso de uma interrupção significativa. O Aurora realiza um failover automático em caso de um problema que afete o gravador ou até mesmo a AZ inteira. Com o Aurora serverless, você pode escolher a capacidade computacional em espera para aumentar e reduzir a escala na vertical junto com a capacidade do gravador. Dessa forma, a capacidade computacional na segunda AZ está pronta para assumir a workload atual a qualquer momento. Ao mesmo tempo, a capacidade computacional em todas as AZs pode reduzir a escala na vertical quando o banco de dados fica ocioso. Para obter detalhes sobre como o Aurora funciona com o Regiões da AWS e zonas de disponibilidade, consulte Alta disponibilidade de instâncias de banco de dados do Aurora.

O recurso multi-AZ do Aurora serverless usa leitores além do gravador. O suporte para leitores é novo para o Aurora serverless. É possível adicionar até 15 leitores do Aurora serverless distribuídos por três AZs para um cluster de banco de dados do Aurora.

Para aplicações essenciais aos negócios que devem permanecer disponíveis mesmo em caso de um problema que afete todo o cluster ou o toda a região da AWS, você pode configurar um banco de dados global do Aurora. É possível usar a capacidade de Aurora serverless nos clusters secundários para que eles estejam prontos para assumir o controle durante a recuperação de desastres. Eles também podem diminuir a escala na vertical quando o banco de dados não está ocupado. Para obter detalhes sobre os bancos de dados globais do Aurora, consulte Usar o Amazon Aurora Global Database.

Aurora serverlessO funciona como provisionado para failover e outros recursos de alta disponibilidade. Para obter mais informações, consulte Alta disponibilidade do Amazon Aurora.

Vamos supor que você queira garantir a máxima disponibilidade do cluster do Aurora serverless. Você pode criar um leitor além do gravador. Caso você atribua o leitor ao nível de promoção 0 ou 1, a capacidade mínima do gravador corresponderá à capacidade atual do gravador (ou ao tamanho da memória do gravador, para gravadores provisionados). Dessa forma, um leitor estará sempre pronto para assumir o controle do gravador em caso de failover.

Suponha que você queira executar relatórios trimestrais para sua empresa ao mesmo tempo que o cluster continua processando transações. Se você adicionar um leitor do Aurora serverless ao cluster e atribuí-lo a um nível de promoção de 2 a 15, poderá se conectar diretamente a esse leitor para executar os relatórios. Dependendo de quão intenso for o uso da memória e da CPU por parte das consultas de relatórios, esse leitor poderá aumentar a escala na vertical para acomodar a workload. Depois, ele pode diminuir a escala na vertical novamente quando os relatórios forem concluídos.

Aurora serverless e armazenamento

O armazenamento de cada cluster de banco de dados do Aurora consiste em seis cópias de todos os seus dados, distribuídos por três AZs. Essa replicação de dados integrada se aplica independentemente de seu cluster de banco de dados incluir leitores além do gravador. Dessa forma, seus dados estão seguros, mesmo quanto a problemas que afetem a capacidade computacional do cluster.

Aurora serverless O armazenamento do tem as mesmas características de confiabilidade e durabilidade descritas em Armazenamento do Amazon Aurora. Isso ocorre porque o armazenamento para clusters de banco de dados do Aurora funcionará da mesma forma se a capacidade de computação usar o Aurora serverless ou provisionado.

Parâmetros de configuração para clusters do Aurora

Você pode ajustar todos os mesmos parâmetros de configuração de cluster e banco de dados para clusters com capacidade de Aurora serverlessquanto aos clusters de banco de dados provisionados. No entanto, alguns parâmetros relacionados à capacidade são tratados de forma diferente para o Aurora serverless. Em um cluster de configuração mista, os valores de parâmetros especificados para esses parâmetros relacionados à capacidade ainda se aplicam a todos os gravadores e leitores provisionados.

Quase todos os parâmetros funcionam da mesma maneira para gravadores e leitores do Aurora serverless quanto aos provisionados. As exceções são alguns parâmetros que o Aurora ajusta automaticamente durante a escalabilidade e alguns parâmetros que o Aurora mantém em valores fixos que dependem da configuração de capacidade máxima.

Por exemplo, a quantidade de memória reservada para o cache de buffer aumenta à medida que um gravador ou um leitor aumenta a escala na vertical e diminui à medida que a escala é reduzida na vertical. Dessa forma, a memória poderá ser liberada quando seu banco de dados não estiver ocupado. Por outro lado, o Aurora define automaticamente o número máximo de conexões para um valor apropriado com base na configuração de capacidade máxima. Dessa forma, as conexões ativas não serão descartadas se a carga cair e o Aurora serverless reduzir a escala na vertical. Para obter informações sobre como o Aurora serverless lida com parâmetros específicos, consulte Trabalhar com grupos de parâmetros para o Aurora serverless.