Vídeo: Implantação de sistema de irrigação por gotejamento 2025
A capacidade do seu aplicativo para escala depende do acesso aos recursos. A AWS fornece acesso consistente aos seus recursos, usando a atualização automática, que é uma combinação de automação e dimensionamento. Os monitores geram eventos que contam serviços quando um aplicativo requer recursos adicionais, como servidores, para manter um nível de saída constante para que o usuário não veja nenhuma diferença entre uma carga leve e pesada.
Embora o desempenho real da autoscaling não ofereça precisamente esse nível de consistência, a automação funciona de forma suficiente para que a maioria dos usuários não se queixem de uma perspectiva AWS.
Um problema com RDS, ou qualquer outro serviço de banco de dados para esse assunto, é que os recursos incluem dados. Não importa o que você faça, lançar recursos adicionais em questões de gerenciamento de dados só irá tão longe. Em algum momento, o peso absoluto dos dados se torna um ônus. Pesquisando vários milhões de registros para encontrar o registro que você precisa leva tempo, independentemente de quantos servidores você permitir e quanto memória você fornece. Com este fator de tempo em mente, você precisa considerar esses problemas ao trabalhar com o AWS para criar um aplicativo que se equilibra quando grandes quantidades de dados estão envolvidos:
- Use o RDBMS certo: A Amazon disponibiliza uma série de gerenciadores de banco de dados. Mesmo que sua primeira inclinação seja usar o mecanismo de banco de dados que você usa mais comumente em sua organização agora, considerações de velocidade podem ter uma consistência constante neste caso. Se você deseja que o seu aplicativo se balanceie bem, talvez seja necessário escolher um RDBMS que forneça uma velocidade ideal em um ambiente de nuvem.
- Organize os dados usando as melhores práticas: O uso das melhores práticas dá-lhe um bom ponto de partida para garantir que sua aplicação seja bem melhorada. Uma melhor prática entra em jogo quando a experimentação mostra que geralmente tem bons resultados.
- Experiência para encontrar boas otimizações RDBMS: Os recursos de conhecimento geralmente se concentram no caso geral, porque ninguém pode saber sobre suas necessidades específicas. No entanto, os trade-offs ocorrem quando você usa várias técnicas gerais de otimização e otimização, e você precisa considerar o preço de cada trade-off quando comparado com a velocidade da aplicação e a capacidade da aplicação para se equilibrar bem sob carga. Em alguns casos, confiar em uma melhor prática que funciona bem em geral pode não produzir o resultado desejado em seu caso específico.
- Jogue com o AWS para determinar se os recursos adicionais irão ajudar: O AWS pode realmente ajudá-lo a superar alguns problemas de velocidade e dimensionamento, permitindo o acesso a recursos que normalmente você não teria. A documentação da AWS oferece algumas pistas sobre quando alocar recursos adicionais (e gastar mais para fazê-lo) produzirá o resultado desejado. Infelizmente, a única maneira de verificar que o uso de recursos AWS adicionais proporcionará um ganho aceitável para o preço pago é experimentar e monitorar os resultados dos testes com cuidado.
