测验：AWS 存储：20+ 题目！

S3 代表 Simple Storage Service。它是一个可扩展的对象存储服务，旨在用于大规模数据存储。

AWS S3 提供多种存储类别：

• Standard（标准）：适用于频繁访问的数据
• Infrequent Access (IA)（不常访问）：对不常访问的数据成本更低
• Glacier（冰川）：长期、低成本的归档存储

每个类别都有不同的定价和访问特性，能够根据数据使用模式进行成本优化。

了解更多关于 S3 存储类别

DynamoDB 被认为是“无模式”的，因为它允许你在项中存储任意属性，而无需预先定义模式。

DynamoDB最佳实践

关键在于更新，而不是插入或 PUT。如果你要插入，可以使用 BatchWriteItem 或 TransactWriteItems。

虽然 BatchWriteItem 能处理多个操作，但仅限于 PUT 和 DELETE。TransactWriteItems 更强大，但对简单更新来说有点大材小用。 对于简单更新，UpdateItem 是最佳选择。它允许你 UPDATE，或修改现有项中的一个或多个属性。

UpdateItem 操作每次修改一个项。对于大规模回填或批量更新，通常会调度大量 UpdateItem 调用，或使用更大的工作流，例如 PartiQL 批处理执行、Step Functions、Glue、EMR，或自定义工作进程。

UpdateItem 操作：

• 更新已有项的属性。
• 向已有项添加新属性。
• 从已有项中移除属性。
• 在项存在或满足特定条件时有条件地执行更新。

DynamoDB UpdateItem

OpenSearch 是 AWS 提供的托管搜索、日志分析和全文搜索工作负载服务。

其他选项虽然都有用，但它们并不是列表中专门的搜索引擎：

• ElastiCache：主要是内存缓存。当前的 ElastiCache for Valkey 包含对已索引内存数据的搜索命令，因此已不能再说整个服务没有内置搜索功能。
• Neptune：图数据库；可与 OpenSearch 集成实现全文搜索。
• Redshift：用于 SQL 分析的数据仓库。
• DocumentDB：文档数据库，在受支持的版本中提供 MongoDB 兼容的文本搜索。

可用区（AZ）是位于同一区域内的独立数据中心。RDS 多可用区部署会将自动故障转移提供给位于相邻 AZ 的备用副本。

Multi-AZ 部署:

• 提供自动故障转移
• 提升数据库可用性
• 创建同步的备用副本
• 在基础设施故障时将停机时间降至最低

不要把 Multi-AZ 部署与用于读取扩展的只读副本混淆。

API Gateway 支持双向 WebSocket API，但实现由 API Gateway 托管，而不是直接映射到您自己的服务器进程。 API Gateway 维护客户端连接并将消息路由到 Lambda、HTTP 端点或其他集成。可以通过 API Gateway Management API 将消息发送回已连接的客户端。

其他服务提供不同的取舍：

• Lightsail：在实例上运行并管理自己的 WebSocket 服务器
• AppSync：使用 WebSocket 实现托管的 GraphQL 订阅
• EC2：经典的“想干嘛就干嘛” WebSocket 选项
• EKS：在 Kubernetes 中运行自己的 WebSocket 服务

应根据协议、连接限制、部署方式以及运维责任进行选择。托管 API 路由与自行托管服务器满足的是不同需求。

几乎所有系统中，采用“最小权限”设计是强化安全并面向未来的关键。试图给已有系统加锁，难度堪比把整栋办公楼搬到新地基。

S3 存储桶也不例外。要落实最小权限原则，先从没有权限开始，只授予必要的访问。使用 IAM 角色和策略来控制访问，并定期审计存储桶权限。

安全最佳实践：

• 应用最小权限原则
• 从无权限开始
• 只授予必要访问
• 使用 IAM 角色和策略
• 定期审计存储桶权限

避免过于宽松的设置，以免泄露敏感数据。

S3 安全最佳实践

Aurora Serverless:

• 自动扩展计算容量
• 根据工作负载调整资源
• 适用于不可预测的工作负载
• 仅为使用的资源付费

非常适合流量波动的应用程序。

Aurora Serverless 概览

DynamoDB SDK 允许在单个 BatchGetItem 请求中检索最多 100 项。这比 BatchWriteItem 的限制（25 项）要高。 此外，还存在总负载大小、文档大小和请求速率的限制。

理解这些限制对于优化应用性能和确保高效的数据操作至关重要。

注意： BatchGetItem 每次调用最多 100 项是固定的 API 限制，不能通过申请提高配额来突破。读取更多项时，必须拆分为多次调用，并使用退避策略重试 UnprocessedKeys。可调整的吞吐量配额属于另一种限制。

DynamoDB 客户端本质上都是其 HTTP API 的包装。BatchWriteItem 操作一次 HTTP 请求最多可以 PUT 或 DELETE 25 个文档，但它不能一次性 UPDATE 多个文档。

UpdateItem 每次修改 1 个项。这是该 API 调用的限制，并非所有 DynamoDB 请求的通用限制：事务 API 和 PartiQL 批处理 API 可以包含多次更新。

按需容量最适合：

• 不可预测的工作负载
• 零星流量
• 访问模式未知的应用
• 避免过度预置

预置容量更适合：

• 可预测、稳定的工作负载
• 对性能有更多控制
• 有潜在的成本节约

按需容量不一定更便宜。需要比较请求量、利用率和当前价格；可预测的持续流量可能更适合预置容量。

DynamoDB 容量模式

S3 性能提示：

• 现代 S3 会自动根据前缀扩展请求速率
• 你不需要为性能使用随机/哈希前缀
• 使用符合访问模式的逻辑键名
• 如果请求率极高，监控 503 Slow Down 响应

旧的指南建议通过随机化前缀来避免热点分区，但 AWS 已不再将其作为默认性能要求。

S3 性能指南

最佳备份实践：

• 启用自动备份
• 使用时间点恢复
• 根据合规需求保留备份
• 定期测试恢复过程
• 考虑跨区域备份

自动备份提供：

• 持续的数据保护
• 灵活的恢复选项

RDS 备份最佳实践

Redis 优势：

• 支持复杂的数据结构
• 持久化选项
• 高级操作
• Pub/Sub 消息

Memcached：

• 简单的键值存储
• 纯缓存
• 在简单场景下的高性能

Redis 与 Memcached 对比

全局二级索引 (GSI)：

• 允许对非主键属性进行查询
• 创建替代访问模式
• 增强查询灵活性
• 会产生额外的写入容量费用

适用于超出主键的复杂查询需求。

DynamoDB 索引

生命周期管理：

• 自动在存储类别之间转换对象
• 将不常访问的数据迁移到更便宜的存储
• 设置对象过期规则
• 优化存储成本
• 减少手动管理工作量

S3 生命周期规则

Amazon Aurora 支持 最多 15 个只读副本，让您能够显著扩展读取操作。这些副本具备以下优势：

• 几乎瞬时的复制 在副本之间
• 对主实例的性能影响最小
• 高效的读取工作负载分配

这种配置为读取需求高的应用提供水平扩展能力。

了解更多关于 Aurora 只读副本的信息

RDS 加密特性：

• 使用 KMS 对静止数据进行加密
• 使用 SSL/TLS 对传输中的数据进行加密
• 在创建数据库时启用加密
• 保护敏感信息
• 符合安全标准

RDS 加密选项

DynamoDB Streams：

• 捕获项级别的更改
• 支持事件驱动架构
• 触发 Lambda 函数
• 支持跨区域复制
• 提供近实时的数据移动

DynamoDB Streams 概览

分段上传的好处：

• 高效处理大文件
• 可恢复中断的上传
• 并行上传文件分块
• 推荐用于大于 100 MB 的文件
• 提升网络可靠性

S3 分段上传

最佳存储策略：

• 20% 使用 S3 Standard 进行每日访问
• 30% 使用 S3 Standard-IA 进行每月访问
• 50% 使用 Glacier 进行年度访问

该方案在保持合适访问模式的同时优化成本。

成本考虑因素：

• 每 GB 的存储定价
• 检索费用
• 访问模式
• 转换费用

理解 DynamoDB 一致性模型至关重要：

• 1 RCU = 每秒 1 次强一致性读取（针对最多 4KB 的项目）
• 1 RCU = 每秒 2 次最终一致性读取（针对最多 4KB 的项目）

因此：

• 100 RCUs = 100 次每秒的强一致性 4KB 读取
• 100 RCUs = 200 次每秒的最终一致性 4KB 读取

根据以下因素选择一致性模型：

• 应用需求
• 成本考量
• 性能需求
• 数据新鲜度要求

Aurora 故障转移过程：

1. 检测到主实例故障
2. 基于故障转移优先级层选择 Aurora 副本
3. 当优先级相同的情况下使用实例特性作为平局决胜因素
4. 自动更新集群终端节点

最佳实践：

• 在多个可用区保持多个副本
• 有意配置提升层级
• 在应用中使用集群终端节点
• 定期测试故障转移场景

S3 一致性模型：

• 对对象操作提供写后读强一致性
• 适用于 PUT 和 DELETE
• 不再需要之前使用的变通方案
• 无额外费用

影响：

• 简化应用逻辑
• 成功写入对象后，读取前无需等待最终一致性
• 写入后可立即可靠读取
• 提升应用可靠性

DynamoDB TTL 特性：

• 后台进程监控 TTL 属性
• 过期项会在尽力而为的调度下删除，通常在几天内完成
• TTL 不产生额外费用
• 删除的项会出现在流中

使用场景：

• 会话管理
• 日志过期
• 临时数据清理
• 合规性要求

Aurora Serverless 扩展：

• Aurora Serverless v2 以细粒度 ACU 增量扩展容量
• 扩展速度取决于当前容量和最小/最大 ACU 设置
• 支持的版本在配置后可在 0 ACU 时自动暂停
• 按秒计费，基于 ACU 使用量

最佳实践：

• 为关键工作负载的突发峰值设置足够高的最小容量
• 监控扩展事件
• 注意连接管理