# Gerenciamento de dados
# PERFORMANCE 3. Como você armazena, gerencia e acessa dados em sua workload?
A solução de gerenciamento de dados ideal para um sistema específico varia conforme o tipo de dados (bloco, arquivo ou objeto), os padrões de acesso (aleatório ou sequencial), o throughput necessário, a frequência de acesso (online, offline, arquivamento), a frequência de atualização (WORM, dinâmica) e as restrições de disponibilidade e durabilidade. As workloads do Well-Architected usam datastores específicos que permitem que recursos diferentes melhorem o desempenho.
**Topics**
+ [PERF03-BP01 Use um armazenamento de dados específico que melhor atenda aos seus requisitos de acesso e armazenamento de dados](perf_data_use_purpose_built_data_store.md)
+ [PERF03-BP02 Avalie as opções de configuração disponíveis para o datastore](perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.md)
+ [PERF03-BP03 Colete e registre métricas de desempenho do datastore](perf_data_collect_record_data_store_performance_metrics.md)
+ [PERF03-BP04 Implemente estratégias para melhorar o desempenho da consulta no datastore](perf_data_implement_strategies_to_improve_query_performance.md)
+ [PERF03-BP05 Implementar padrões de acesso a dados que utilizem cache](perf_data_access_patterns_caching.md)
# PERF03-BP01 Use um armazenamento de dados específico que melhor atenda aos seus requisitos de acesso e armazenamento de dados
Entenda as características dos dados (como possibilidade de compartilhamento, tamanho, tamanho do cache, padrões de acesso, latência, throughput e persistência dos dados) a fim de selecionar os datastores com propósito específico (armazenamento ou banco de dados) para sua workload.
**Antipadrões comuns:**
+ Fixar-se em um único datastore porque há experiência e conhecimento internos de um tipo específico de solução de banco de dados.
+ Você pressupõe que todas as workloads têm requisitos de acesso e armazenamento de dados semelhantes.
+ Você não implementou um catálogo de dados para criar um inventário de seus ativos de dados.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** Entender as características e os requisitos de dados permite que você determine a tecnologia de armazenamento mais eficiente e com melhor performance, adequada às necessidades da workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** alto
## Orientação para implementação
Ao selecionar e implementar o armazenamento de dados, certifique-se de que as características de consulta, ajuste de escala e armazenamento atendam aos requisitos de dados da workload. A AWS fornece várias tecnologias de armazenamento de dados e banco de dados, incluindo armazenamento em blocos, armazenamento de objetos, armazenamento de streaming, sistema de arquivos, bancos de dados relacionais, de chave-valor, de documentos, na memória, de grafos, de séries temporais e ledger. Cada solução de gerenciamento de dados tem opções e configurações disponíveis para compatibilidade com seus casos de uso e modelos de dados. Ao compreender as características e os requisitos dos dados, você pode se separar da tecnologia de armazenamento monolítico e das abordagens restritivas e únicas para se concentrar no gerenciamento adequado dos dados.
### Etapas da implementação
+ Realize um inventário dos vários tipos de dados que existem na workload.
+ Entenda e documente as características e os requisitos dos dados, incluindo:
+ Tipo de dados (não estruturados, semiestruturados, relacionais)
+ Volume e crescimento de dados
+ Durabilidade dos dados: persistentes, efêmeros, transitórios
+ Requisitos de ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade)
+ Padrões de acesso a dados (com muita leitura ou gravação)
+ Latência
+ Taxa de transferência
+ IOPS (operações de entrada/saída por segundo)
+ Período de retenção de dados
+ Conheça os diferentes datastores disponíveis para a workload na AWS que podem atender às características dos dados (conforme descrito em [PERF01-BP01 Conheça e compreenda os serviços e recursos de nuvem disponíveis](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). Alguns exemplos de tecnologias de armazenamento da AWS e suas principais características incluem:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Se você estiver criando uma plataforma de dados, utilize uma [arquitetura de dados moderna](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) na AWS para integrar data lake, data warehouse e armazenamentos de dados com propósito específico.
+ As principais questões que você precisa considerar ao escolher um datastore para sua workload são as seguintes:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Faça experimentos e testes comparativos em um ambiente que não seja de produção para identificar qual datastore pode atender às necessidades da workload.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Tipos de volume do Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Armazenamento do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: performance do Amazon EFS](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Performance do Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Performance do Amazon FSx for Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Documentação do Amazon Glacier: Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: considerações sobre performance e taxa de solicitação](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Armazenamento na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Características de E/S do Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Bancos de dados em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [Armazenamento em cache de banco de dados da AWS ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Performance do Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 melhores dicas de desempenho do Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Melhores práticas do 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)
+ [ Melhores práticas para a implementação do Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Driver CSI do Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Driver CSI do Amazon EBS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Utilitários do Amazon EFS](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Escalabilidade automática do Amazon EBS](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Exemplos do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Migrações de bancos de dados](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 prático de modernização de bancos de dados)](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Amostras da Amazon Neptune](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)
# PERF03-BP02 Avalie as opções de configuração disponíveis para o datastore
Entenda e avalie os vários atributos e opções de configuração disponíveis para seus datastores a fim de otimizar o espaço de armazenamento e o desempenho da workload.
**Antipadrões comuns:**
+ Você só usa um tipo de armazenamento, como o Amazon EBS, para todas as workloads.
+ Você usa as IOPS provisionadas para todas as workloads sem testes reais em todos os níveis de armazenamento.
+ Você não tem ciência das opções de configuração da solução de gerenciamento de dados escolhida.
+ Você conta somente com o aumento do tamanho da instância sem examinar outras opções de configuração.
+ Você não testa as características de ajuste de escala do datastore.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** A exploração e a experimentação das configurações de datastore permitem que você reduza o custo da infraestrutura, melhore a performance e diminua o esforço necessário para manter as workloads.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Uma workload pode ter um ou mais datastores usados com base nos requisitos de armazenamento e acesso aos dados. Para otimizar a eficiência e o custo do desempenho, você deve avaliar os padrões de acesso aos dados para determinar as configurações apropriadas do datastore. Ao explorar as opções de datastore, leve em consideração vários aspectos, como opções de armazenamento, memória, computação, réplica de leitura, requisitos de consistência, grupo de conexões e opções de armazenamento em cache. Experimente essas várias opções de configuração para melhorar as métricas de eficiência do desempenho.
### Etapas da implementação
+ Entenda as configurações atuais (como tipo de instância, tamanho do armazenamento ou versão do mecanismo de banco de dados) do datastore.
+ Analise a documentação da AWS e as práticas recomendadas para saber mais sobre as opções de configuração indicadas que podem ajudar a melhorar o desempenho do datastore. As principais opções de datastore a serem consideradas são as seguintes:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_evaluate_configuration_options_data_store.html)
+ Realize experimentos e testes comparativos em um ambiente que não seja de produção para identificar qual opção de configuração pode atender aos requisitos da workload.
+ Depois de experimentar, planeje a migração e valide as métricas de desempenho.
+ Use ferramentas de monitoramento da AWS (como o [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)) e otimização (como a [Lente de Armazenamento do Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/storage-lens/)) para otimizar continuamente o armazenamento de dados usando o padrão de uso do mundo real.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Armazenamento na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Tipos de volume do Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Armazenamento do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: performance do Amazon EFS](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Performance do Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Performance do Amazon FSx for Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Documentação do Amazon Glacier: Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: considerações sobre performance e taxa de solicitação](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Armazenamento na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Armazenamento na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/?ref=wellarchitected)
+ [Características de E/S do Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Bancos de dados em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [Armazenamento em cache de banco de dados da AWS ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Performance do Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 melhores dicas de desempenho do Amazon Athena ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Redshift Spectrum ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Melhores práticas do Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
**Vídeos relacionados:**
+ [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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Driver CSI do Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Driver CSI do Amazon EBS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Utilitários do Amazon EFS](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Escalabilidade automática do Amazon EBS](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Exemplos do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Exemplos do Amazon DynamoDB](https://github.com/aws-samples/aws-dynamodb-examples)
+ [AWS Database migration samples](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [Database Modernization Workshop (Workshop de modernização de bancos de dados)](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Working with parameters on your Amazon RDS for Postgress DB](https://github.com/awsdocs/amazon-rds-user-guide/blob/main/doc_source/Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Parameters.md)
# PERF03-BP03 Colete e registre métricas de desempenho do datastore
Acompanhe e registre métricas de desempenho relevantes para o datastore a fim de entender o desempenho de suas soluções de gerenciamento de dados. Essas métricas podem ajudar você a otimizar o datastore, verificar se os requisitos da workload foram atendidos e fornecer uma visão geral clara do desempenho da workload.
**Antipadrões comuns:**
+ Você só usa a pesquisa manual de arquivos de log para métricas.
+ Você só publica métricas em ferramentas internas usadas pela equipe e não tem uma imagem abrangente da workload.
+ Você só usa as métricas comuns registradas pelo software de monitoramento selecionado.
+ Você só revisa as métricas quando há um problema.
+ Você só monitora as métricas no sistema e não captura as métricas de uso e acesso aos dados.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** O estabelecimento de uma linha de base de performance ajuda a compreender o comportamento normal e os requisitos das workloads. Padrões anormais podem ser identificados e depurados mais rapidamente, melhorando a performance e a confiabilidade do datastore.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** alto
## Orientação para implementação
Para monitorar a performance dos datastores, você precisa registrar várias métricas de desempenho ao longo de um período. Isso permite detectar anomalias e avaliar o desempenho em relação às métricas de negócios para verificar se as necessidades da workload estão sendo atendidas.
As métricas devem incluir as do sistema subjacente que oferece suporte ao datastore e as do banco de dados. As métricas do sistema subjacente podem incluir métricas de utilização de CPU, memória, armazenamento em disco disponível, E/S de disco, taxa de acertos do cache e entrada e saída da rede, enquanto as métricas do datastore devem incluir transações por segundo, tempos de resposta, uso de índice, bloqueios de tabela, tempos limite de consultas e número de conexões abertas. Esses dados são essenciais para compreender como está a performance da workload e como a solução de gerenciamento de dados é usada. Use essas métricas como parte de uma abordagem orientada por dados para ajustar e otimizar os recursos da workload.
Use ferramentas, bibliotecas e sistemas que registram as medidas de performance relacionadas ao banco de dados.
## Etapas da implementação
1. Identifique as principais métricas de desempenho que o datastore deve monitorar.
1. [Métricas e dimensões do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/metrics-dimensions.html)
1. [Métricas de monitoramento para em uma instância do Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Monitoring.html)
1. [Monitorar a carga do banco de dados com o Performance Insights no Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
1. [Visão geral do monitoramento aprimorado](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.overview.html)
1. [Métricas e dimensões do DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Monitoramento do DynamoDB Accelerator](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DAX.Monitoring.html)
1. [Monitoramento do Amazon MemoryDB com o Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/monitoring-cloudwatch.html)
1. [Quais métricas devo monitorar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
1. [Monitoramento da performance do cluster do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/metrics.html)
1. [Métricas e dimensões do Timestream](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/metrics-dimensions.html)
1. [Métricas do Amazon CloudWatch para Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html)
1. [Registro em log e monitoramento no Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/monitoring.html)
1. [Monitoramento dos recursos do Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/monitoring.html)
1. Use uma solução aprovada de registro em log e monitoramento para coletar essas métricas. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) pode coletar métricas nos recursos na sua arquitetura. Você também pode coletar e publicar métricas personalizadas para descobrir métricas de negócio ou derivadas. Use o CloudWatch ou soluções de terceiros para definir alarmes que indiquem quando os limites são violados.
1. Confira se o monitoramento do datastore pode se beneficiar de uma solução de machine learning que detecta anomalias de performance.
1. [O Amazon DevOps Guru para Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.how-it-works.html) fornece visibilidade dos problemas de performance e faz recomendações de ações corretivas.
1. Configure a retenção de dados em sua solução de monitoramento e registro para corresponder às suas metas operacionais e de segurança.
1. [Retenção de dados padrão para métricas do CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retenção de dados padrão para o CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Armazenamento em cache de banco de dados da AWS](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [10 melhores dicas de desempenho do Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/)
+ [Melhores práticas do Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Redshift Spectrum](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/)
+ [Performance do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html)
+ [Bancos de dados em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/)
+ [Insights de performance do Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS purpose-built databases](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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [AWS Dataset Ingestion Metrics Collection Framework](https://github.com/awslabs/aws-dataset-ingestion-metrics-collection-framework)
+ [Amazon RDS Monitoring Workshop](https://www.workshops.aws/?tag=Enhanced%20Monitoring)
# PERF03-BP04 Implemente estratégias para melhorar o desempenho da consulta no datastore
Implemente estratégias para otimizar os dados e melhorar a consulta de dados a fim de permitir mais escalabilidade e desempenho eficiente para a workload.
**Antipadrões comuns:**
+ Você não particiona dados no datastore.
+ Você armazena dados em apenas um formato de arquivo no datastore.
+ Você não usa índices no datastore.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** A otimização da performance dos dados e das consultas ocasiona mais eficiência, menor custo e melhor experiência do usuário.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
A otimização de dados e o ajuste de consultas são aspectos essenciais da eficiência do desempenho em um datastore, pois afetam não só o desempenho como também a capacidade de resposta de toda a workload na nuvem. Consultas não otimizadas podem ocasionar maior uso de recursos e gargalos, o que reduz a eficiência geral de um datastore.
A otimização de dados inclui várias técnicas para garantir o armazenamento e o acesso eficientes aos dados. Esse processo também ajuda a melhorar o desempenho da consulta em um datastore. As principais estratégias incluem particionamento, compactação e desnormalização de dados, que ajudam a otimizá-los para armazenamento e acesso.
### Etapas da implementação
+ Entenda e analise as consultas críticas de dados que são realizadas no datastore.
+ Identifique as consultas com execução lenta no datastore e use planos de consulta para entender o estado atual delas.
+ [Analyzing the query plan 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)
+ Implemente estratégias para melhorar o desempenho da consulta. Algumas das principais estratégias incluem:
+ Usar um [formato de arquivo colunar](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/columnar-storage.html) (como Parquet ou ORC).
+ Compactar os dados no datastore para reduzir o espaço de armazenamento e a operação de E/S.
+ Particionar os dados para dividi-los em partes menores e reduzir o tempo de verificação dos dados.
+ [ Partitioning data in Athena ](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
+ [ Partições e distribuição de dados ](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.Partitions.html)
+ Indexação de dados nas colunas comuns na consulta.
+ Escolha a operação de junção correta para consulta. Ao unir duas tabelas, especifique a tabela maior no lado esquerdo da junção e a tabela menor no lado direito.
+ Solução de cache distribuído para melhorar a latência e reduzir o número de operações de E/S do banco de dados.
+ Manutenção regular, como execução de estatísticas.
+ Experimente e teste estratégias em um ambiente que não seja de produção.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Práticas recomendadas do Amazon Aurora ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Performance do Amazon Redshift ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [10 melhores dicas de desempenho do Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Armazenamento em cache de banco de dados da AWS ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [Melhores práticas para a implementação do Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/BestPractices.html)
+ [Partitioning data in Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Driver CSI do Amazon EFS](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
# PERF03-BP05 Implementar padrões de acesso a dados que utilizem cache
Implemente padrões de acesso que possam se beneficiar do armazenamento em cache de dados para recuperação rápida de dados acessados com frequência.
**Antipadrões comuns:**
+ Você armazena em cache dados que mudam com frequência.
+ Você depende dos dados em cache como se estivessem armazenados de forma durável e sempre disponíveis.
+ Você não leva em conta a consistência dos seus dados em cache.
+ Você não monitora a eficiência da sua implementação de cache.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** armazenar dados em um cache pode melhorar a latência de leitura, throughput de leitura, a experiência do usuário e a eficiência geral, além de reduzir custos.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida**: médio
## Orientação para implementação
Um cache é um componente de software ou hardware destinado a armazenar dados para que futuras solicitações dos mesmos dados possam ser atendidas com maior rapidez e eficiência. Os dados armazenados em um cache podem ser reconstruídos se perdidos, repetindo um cálculo anterior ou obtendo-os de outro armazenamento de dados.
O armazenamento de dados em cache pode ser uma das estratégias mais eficazes para melhorar o desempenho geral da aplicação e reduzir a carga sobre as fontes de dados primárias subjacentes. Os dados podem ser armazenados em cache em vários níveis na aplicação, tais como dentro da aplicação fazendo chamadas remotas, conhecidas como *armazenamento em cache do lado do cliente,*ou usando um serviço secundário rápido para armazenar os dados, conhecido como *armazenamento em cache remoto*.
**Armazenamento em cache do lado do cliente**
Com o armazenamento em cache do lado do cliente, cada cliente (uma aplicação ou serviço que consulta o datastore de back-end) pode armazenar os resultados de suas consultas exclusivas localmente por um período especificado. Isso pode reduzir o número de solicitações na rede para um datastore verificando primeiro o cache do cliente local. Se os resultados não estiverem presentes, a aplicação poderá então consultar o datastore e armazenar esses resultados localmente. Esse padrão permite que cada cliente armazene dados no local mais próximo (o próprio cliente), resultando na menor latência possível. Os clientes também podem continuar a atender algumas consultas quando o datastore de back-end não está disponível, aumentando a disponibilidade geral do sistema.
Uma desvantagem dessa abordagem é que, quando vários clientes estão envolvidos, eles podem armazenar os mesmos dados em cache localmente. Isso resulta no uso de armazenamento duplicado e na inconsistência de dados entre esses clientes. Um cliente pode armazenar em cache os resultados de uma consulta e, um minuto depois, outro cliente pode executar a mesma consulta e obter um resultado diferente.
**Armazenamento em cache remoto**
Para resolver o problema de dados duplicados entre clientes, um serviço externo rápido, ou *cache remoto,*pode ser usado para armazenar os dados consultados. Em vez de verificar um datastore local, cada cliente verificará o cache remoto antes de consultar o datastore de back-end. Essa estratégia permite respostas mais consistentes entre clientes, melhor eficiência nos dados armazenados e um volume maior de dados em cache, pois o espaço de armazenamento é dimensionado independentemente dos clientes.
A desvantagem de um cache remoto é que o sistema geral pode ter uma latência maior, pois é necessário um salto de rede adicional para verificar o cache remoto. O cache do lado do cliente pode ser usado junto com o armazenamento em cache remoto para o armazenamento em vários níveis para melhorar a latência.
### Etapas da implementação
1. Identifique bancos de dados, APIs e serviços de rede que poderiam se beneficiar do armazenamento em cache. Serviços que têm workloads de leitura pesadas, uma alta taxa de leitura e gravação ou que são caros para escalar são candidatos ao armazenamento em cache.
+ [Armazenamento em cache de banco de dados](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/)
+ [Ativação do armazenamento em cache da API para melhorar a capacidade de resposta](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/api-gateway-caching.html)
1. Identifique o tipo apropriado de estratégia de armazenamento em cache que melhor se adapte ao seu padrão de acesso.
+ [Estratégias de armazenamento em cache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Strategies.html)
+ [Soluções de armazenamento em cache da AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
1. Siga [Práticas recomendadas de armazenamento em cache](https://aws.amazon.com/caching/best-practices/) para seu armazenamento de dados.
1. Configure uma estratégia de invalidação de cache, como um time-to-live (TTL), para todos os dados que equilibre a atualização dos dados e reduza a pressão sobre o datastore de back-end.
1. Ative recursos como novas tentativas automáticas de conexão, recuo exponencial, tempos limite do lado do cliente e pool de conexões no cliente, se disponíveis, pois eles podem melhorar o desempenho e a confiabilidade.
+ [Práticas recomendadas: clientes Redis e Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-redis-clients-and-amazon-elasticache-for-redis/)
1. Monitore a taxa de acertos de cache com uma meta de 80% ou mais. Valores mais baixos podem indicar tamanho insuficiente do cache ou um padrão de acesso que não se beneficia do armazenamento em cache.
+ [Quais métricas devo monitorar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
+ [Práticas recomendadas para monitorar workloads do Redis no Amazon ElastiCache](https://www.youtube.com/watch?v=c-hTMLN35BY)
+ [Monitoramento das práticas recomendadas com Amazon ElastiCache (Redis OSS) usando o Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/)
1. Implemente [replicação de dados](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/Replication.Redis.Groups.html) para descarregar as leituras em várias instâncias e melhorar o desempenho e a disponibilidade da leitura de dados.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Uso do Amazon ElastiCache Well-Architected Lens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/WellArchitechtedLens.html)
+ [Monitoramento das práticas recomendadas com Amazon ElastiCache (Redis OSS) usando o Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/database/monitoring-best-practices-with-amazon-elasticache-for-redis-using-amazon-cloudwatch/)
+ [Quais métricas devo monitorar?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/CacheMetrics.WhichShouldIMonitor.html)
+ [Whitepaper: Performance at Scale with Amazon ElastiCache (Desempenho em escala com Amazon ElastiCache)](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/scale-performance-elasticache/scale-performance-elasticache.html)
+ [Desafios e estratégias de armazenamento em cache](https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon ElastiCache Learning Path (Roteiro de aprendizado do Amazon ElastiCache)](https://pages.awscloud.com/GLB-WBNR-AWS-OTT-2021_LP_0003-DAT_AmazonElastiCache.html)
+ [Design for success with Amazon ElastiCache best practices (Projete para o sucesso com as práticas recomendadas do Amazon ElastiCache)](https://youtu.be/_4SkEy6r-C4)
**Exemplos relacionados:**
+ [Como aumentar o desempenho do banco de dados MySQL com Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/boosting-mysql-database-performance-with-amazon-elasticache-for-redis/)