AWS obniża ceny baz danych o prawie 50% i dodaje możliwości rozproszonego skalowania

AWS-a Rozszerzanie możliwości portfolio baz danych w chmurze, przy jednoczesnej redukcji kosztów dla przedsiębiorstw.

Dzisiaj podczas sesji na AWS re:invent 2024 gigant chmurowy przedstawił szereg innowacji w zakresie baz danych w chmurze. Należą do nich nowa rozproszona baza danych SQL Amazon Aurora DSQL, globalne tabele dla bazy danych Amazon DynamoDB NoSQL, a także nowe możliwości obsługi wielu regionów dla Amazon MemoryDB. AWS szczegółowo opisał także swoją ogólną strategię dotyczącą baz danych i wyjaśnił, w jaki sposób Vector Database pasuje funkcjonalnie, aby pomóc w tworzeniu ogólnych aplikacji AI. Wraz z aktualizacją AWS ujawnił także serię obniżek cen, w tym obniżenie cen usługi Amazon DynamoDB nawet o 50%.

Chociaż funkcjonalność bazy danych jest interesująca dla administratorów baz danych, to właśnie praktyczna użyteczność, jaką zapewniają bazy danych w chmurze, napędza innowacje AWS. Nowe funkcje stanowią część ogólnej strategii mającej na celu umożliwienie obsługi coraz większych i wyrafinowanych obciążeń we wdrożeniach rozproszonych. Portfolio baz danych w chmurze AWS koncentruje się również na umożliwianiu wymagających obciążeń w czasie rzeczywistym. Podczas dzisiejszego przemówienia kilku użytkowników AWS, w tym United Airlines, BMW i National Football League, opowiadało o tym, w jaki sposób korzystają z bazy danych AWS Cloud Database.

„Naszym celem jest wprowadzanie innowacji i upraszczanie baz danych dla twórców aplikacji, abyś mógł skoncentrować swój czas i energię na tworzeniu aplikacji nowej generacji” – powiedział podczas sesji Ganapathy (G2) Krishnamurthy, wiceprezes ds. usług baz danych w AWS Można. „Baza danych to kluczowy element składowy aplikacji i część szerszego obrazu naszego podejścia do analizy danych i sztucznej inteligencji”.

Jak AWS na nowo rozważa koncepcję rozproszonego SQL za pomocą Amazon Aurora DSQL

Koncepcja rozproszonych baz danych SQL nie jest nowa. Dzięki rozproszonemu SQL relacyjna baza danych może być replikowana na wielu serwerach, a nawet w regionach geograficznych, co zapewnia lepszą dostępność i skalę. Kilku dostawców dystrybuowało oferty SQL, w tym Google, Microsoft, CockroachDB, Yugabyte i ScyllaDB.

AWS ponownie zastanawia się, jak działa rozproszona architektura SQL, próbując przyspieszyć odczyt i zapis w zawsze dostępnych aplikacjach. Krishnamurthy wyjaśnił, że w przeciwieństwie do tradycyjnych rozproszonych baz danych, które często opierają się na fragmentowaniu i przypisywaniu liderów, Aurora DSQL implementuje architekturę pojedynczego lidera, umożliwiając nieograniczone skalowanie.

Nowa baza danych jest zbudowana w oparciu o technologię Firecracker Micro Virtual Machine, która obsługuje technologię bezserwerową AWS Lambda. Amazon Aurora DSQL działa jako mała, krótkotrwała mikrousługa, która umożliwia niezależne skalowanie każdego komponentu systemu – procesora zapytań, systemu transakcyjnego i systemu przechowywania danych.

Optymistyczna współbieżność dotyczy rozproszonych baz danych SQL Cloud

W przypadku dowolnej technologii rozproszonych baz danych zawsze istnieje obawa o spójność we wszystkich instancjach. Koncepcja ostatecznej spójności jest powszechna w dziedzinie baz danych, co oznacza, że ​​może wystąpić pewne opóźnienie w utrzymaniu spójności.

Jest to wyzwanie, które AWS zamierza rozwiązać za pomocą tego, co Krishnamurthy nazywa podejściem „optymistycznej współbieżności”. W tym podejściu wszystkie akcje bazy danych są uruchamiane lokalnie, a jedynie zatwierdzenia transakcji przechodzą przez region. Dzięki temu pojedyncza transakcja nigdy nie zakłóci działania całej aplikacji w wyniku przechowywania zbyt wielu dzienników.

„Zaprojektowaliśmy Aurora DSQL z optymistyczną współbieżnością u podstaw, nie wymagając żadnych blokad w celu zapewnienia spójności lub izolacji” – powiedział Krishnamurthy.

Jak globalne tabele Amazon DynamoDB poprawiają spójność

AWS zapewnia także większą spójność i globalną dystrybucję swojej bazie danych DynamoDB NoSQL.

Globalne tabele DynamoDB o dużej spójności umożliwiają synchroniczne utrwalanie danych zapisanych w tabeli DynamoDB w wielu regionach. Dane zapisywane w tabeli globalnej są zapisywane synchronicznie w co najmniej dwóch regionach, a aplikacje mogą odczytywać najnowsze dane z każdego regionu. Umożliwia to wdrażanie aplikacji o znaczeniu krytycznym w wielu regionach bez wprowadzania zmian w kodzie aplikacji.

Wśród wielu użytkowników AWS, którzy są szczególnie podekscytowani nową funkcją, są United Airlines. W relacji wideo na temat AWS Re:Invent Sanjay Nair, dyrektor zarządzający Airlines, wyjaśnił, w jaki sposób jego organizacja korzysta z AWS z ponad 2500 klastrami baz danych, przechowującymi ponad 15 petabajtów danych i przeprowadzającymi miliony transakcji na sekundę. Te bazy danych obsługują wiele krytycznych aspektów działalności linii lotniczych.

Linie United Airlines korzystają z globalnych tabel Amazon DynamoDB w ramach swojego systemu aranżacji miejsc.

„Wybraliśmy globalne tabele DynamoDB jako główny system przydzielania miejsc ze względu na ich wyjątkową skalowalność i wysoką dostępność typu aktywny-aktywny w wielu regionach, która zapewnia jednocyfrowe opóźnienie w milisekundach” – powiedział Nair. „Dzięki temu możemy szybko i niezawodnie zapisywać i odczytywać przydziały miejsc, dzięki czemu zawsze mamy najnowsze informacje”.

Amazon MemoryDB obsługuje wiele domen i pomaga drużynie NFL tworzyć aplikacje AI nowej generacji

Baza danych Amazon MemoryDB w pamięci również otrzyma aktualizację z nowymi możliwościami obsługi wielu regionów.

Według Jeffa Cartera, wiceprezesa ds. relacyjnych baz danych, nierelacyjnych baz danych i usług migracji w AWS, podczas gdy AWS oferuje obsługę wektorową w szeregu swoich chmurowych baz danych, Amazon MemoryDB ma najwyższy poziom wydajności. Właśnie dlatego liga NFL (National Football League) korzysta z baz danych, aby pomóc w tworzeniu ogólnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

„Korzystamy z MemoryDB zarówno jako pamięci krótkotrwałej podczas wykonywania zapytań, jak i pamięci długoterminowej, aby zapisywać udane zapytania w magazynie wektorowym, aby wykorzystać je w przyszłych wyszukiwaniach” – powiedział Eric Peters, dyrektor ds. administracji mediami i postprodukcji w NFL Are. „Możemy wykorzystać te zapisane pamięci do kierowania nowymi zapytaniami, aby szybciej i dokładniej uzyskiwać wyniki z interfejsów API statystyk nowej generacji; w miarę upływu czasu te udane pamięci użytkowników sprawią, że system będzie coraz bardziej „Łączą się, aby działać mądrzej, szybciej i ostatecznie znacznie taniej.”