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导读
以业务为导向的数据库须要满足现代化利用的须要，以 Serverless 数据库为代表，云数据库正在迅速倒退成熟，并带来更好的可拜访性和高可用性，还有高扩展性与可迁移性。
【墨天轮数据库沙龙 -Serverless 专场】邀请到亚马逊云科技高级数据库技术专家李君，为大家带来《见微知著 – Serverless 云原生数据库概览》的主题演讲。本次分享从古代利用化革新登程，介绍 Serverless 数据库的实质与特点，同时也介绍了亚马逊云科技的七大 Serverless 家族中的 DynamoDB 与 Amazon Aurora Serverless 数据库，以下为演讲实录。
李君 亚马逊云科技高级数据库技术专家
为什么要进行利用化革新？
1、现代化应用程序的个性与劣势 **
传统的开发文化导致新产品和性能的公布周期简短、运维效率低下、无奈反对一直变动的合规性和平安规章等问题，应⽤程序现代化能够疾速、⾼效且合规地⽀持业务打算。
图 1 现代化应用程序的个性和劣势
古代数据架构从传统的 Web 服务器 + 应用程序服务器 + 数据库服务层的三层数据库架构转变到微服务、解耦架构，因而须要一个构建专门的数据层来满足古代利用架构。
2、亚马逊云科技无服务器数据库家族
亚马逊云科技构建了数据库家族撑持现代化利用开发，云原生系列包含 关系数据库服务 Amazon Aurora Serverless，齐全托管的 PB 级云数据仓库服务Amazon Redshift，反对键 - 值存储和文档型数据结构的 NoSQL 数据库服务Amazon DynamoDB，开源的宽列数据存储Amazon Keyspaces，工夫序列资料库Amazon Timestream，齐全托管的图形数据库服务Amazon Neptune 以及齐全托管的分类账数据库 Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) 等七大数据库。
图 2 亚马逊云科技 Serverless 云原生数据库光谱
3、Serverless 数据库介绍
2014 年 亚马逊副总裁兼首席技术官 Werner Vogels 博士在 re:Invent 寰球大会上公布了 Lambda 服务，这项服务从新定义了云计算的 Serverless 倒退理念，由此 引发了 Serverless 第一波浪潮。
Servereless并不是简略等于 functions，它的 实质为 one demand scaling and pricing characterisics（按需应用、极致弹性压缩）。在新时代下，Servereless 实现随用随取，按量付费，成为与遍及公众比肩的水电煤资源。
下图展现了 Serverless 数据库的四大特点，其中最显著的是无需治理服务器的特点，它使开发人员专一构建和运行利用。对于用户而言，最终收益体现在 Serverless 按使用量付费的设计上。
图 3 Serverless 数据库特点
Amazon Serverless 系列介绍
1、Amazon DynamoDB**
DynamoDB 创始了云原生 NoSQL 数据库畛域，亚马逊 NOSQL 之旅也是由它开始。
正值 2004 年的假日购物季，应用驰名关系型数据库的 Amazon 电子商务平台因为超过负载而导致了数小时宕机。在启动 COE（纠正错误是通过记录和解决问题来提高质量的过程）流程后，工程师梳理出亚马逊电商业务系统对数据库需要，70% 的调用对单行进行操作，20% 的调用返回单个表中的行汇合。
三年后，AWS 于 2007 年公布了《Dynamo：Amazon 的高可用性键值存储》，论文介绍了 Dynamo 的设计和实现，它是一种高度可用的 键值存储系统，亚马逊的一些外围服务应用它来提供“永远在线”的体验，由此 DynamoDB 诞生了。
2012 年，DynamoDB 作为基于云的 NoSQL 数据库服务被正式公布，并于 2016 年位居 Gartner MQ 领导者象限。在公布的十年内，DynamoDB 始终作为零层依赖项助力大多数亚马逊服务。
图 4 Amazon DynamoDB 倒退历程
Amazon DynamoDB 作为疾速且灵便的 NoSQL 数据库，规模没有限度，具备 大规模高性能、无需治理服务器、适宜大型企业、全局表 的个性。
DynamoDB 可能在 PB 级规模下实现个位数毫秒提早，最新 2022 re:Invent keynote 上提到，DynamoDB 每天收到的申请达到十万亿次，它可能真正实现全局表为应⽤程序提供多区域复制，为一般表提供 99.99% 的可用性 SLA，为全局表 (跨多个 AWS region 进行跨表复制) 提供 99.999% 的可用性 SLA。
图 5 Amazon DynamoDB 个性
在各行各业，客户依附 DynamoDB 反对其工作要害型工作负载。
在银行和金融行业中，DynamoDB 被利用于解决欺诈侦测以及用户交易等场景。在游戏行业中，DynamoDB 可能实现玩家数据无限量存储，不论是 TB 或是 PB 级别的数据，都能做到毫秒级响应提早，相比拟存储规模回升而性能对应降落的关系型数据库，DynamoDB 体现出了显著的劣势。对于广告技术中用户点击行为归因的场景，NoSQL 数据库 DynamoDB 也是十分现实的抉择。
图 6 各行业的 Amazon DynamoDB 的应用案例以及局部可公开客户名
2、Amazon Aurora Serverless
方才对 Serverless 数据库鼻祖 ynamoDB 的倒退历程、个性以及应用案例做了介绍，上面就来提一提亚马逊云科技中历史增长最快的数据库服务 Aurora Serverless。
Amazon Aurora 是专为云环境打造的 MySQL 与 PostgreSQL 兼容型关系数据库，提供与商业级数据库相当的性能与可⽤性，但老本仅为其⼗分之⼀，具备高性能可扩大、高可用持久性、高度平安、齐全托管的个性。
下图展现了 Amazon Aurora 的架构，跨 3 个可用区的 6 个正本，以实现高可用性、持久性和性能，架构波及存储和计算的拆散。同时Aurora 应用 4/6 的仲裁机制解决数据库组件故障和性能降级的问题，对于每个逻辑日志写入，当收回六项物理复制写入指令，在其中四项写入指令实现时视为写入操作胜利。
下图展现了 Amazon Aurora 的架构，跨 3 个可用区的 6 个正本，以实现高可用性、持久性和性能，
图 7 Amazon Aurora Serverless 架构概览
在老本与管理负担之间找到一个平衡点，是数据库容量治理亟需解决的问题。容量有余，用户体验随之降落；依照峰值配置，老本对应回升；继续监控和扩大又会导致理艰难甚至停机。
- Amazon Aurora Serverless v1
Amazon Aurora Serverless v1 是 Amazon Aurora 的按需主动扩大配置，可能很好解决这一痛点，warm pool（资源热池）的设计提供按需主动伸缩配置，依据 CPU 以及以后的连接数进行扩大。Amazon Aurora 与 MySQL 与 PostgreSQL 相兼容，MySQL GA 始于 2018 年，PostgreSQL 适于 2019 年。其中 Aurora MySQL 容量为 1-256 ACU，最大可扩大至 488 GIB RAM。
图 8 Amazon Aurora Serverless v1 扩大能力
- Amazon Aurora Serverless v2
Amazon Aurora Serverless v2 是 v1 的降级版本，于 2022 年公布。它可即时扩大以反对要求最刻薄的应用程序，与为峰值容量配置相比，可节俭高达 90% 的老本。同时 Aurora Serverless v2 提供全面的 Amazon Aurora 性能，包含多可用区反对、全局数据库、RDS 代理和只读正本。
即时 & 原地扩大 是 Aurora Serverless v2 重点迭代的局部。它一秒内能够实现 CPU 和内存资源的原地扩大，正在运行的数十万项事务不会因为扩大受到影响，后端继续监控和扩大计算节点，在放弃状态的同时，后盾对闲暇实例进行挪动，Aurora Serverless v2 的膨胀速度是 v1 版本的 15 倍。
图 9 Amazon Aurora Serverless v2 扩大特点
谈到 Aurora Serverless v2 的扩大能力，就不得不提及它的细粒度容量以及扩大维度。
Aurora Capacity Unit（ACU）是 Aurora Serverless v2 的容量测量单位 ，每个 ACU 都是大概 2 GiB 的内存，CPU 和⽹络性能跟 预置 Aurora 实例 配⽐相当，初始容量最低可设置成 0.5 ACU (1 GiB)，细粒度扩大能够⽀持 0.5 ACU 增量。Aurora Serverless v2 的 扩大维度 包含 可预测的扩大速率，CPU 利用率、Memory 应用状况、Network 吞吐量。
图 10-11 Amazon Aurora Serverless v2 细粒度容量调整与扩大维度
Amazon Aurora Serverless v2 非常适合各种应用程序。例如，面对业务快速增长场景与海量多租户场景时，当领有数十万个应用程序的企业，或领有具备成千盈百个数据库的多租户环境的软件即服务 (SaaS) 供应商，能够应用 Amazon Aurora Serverless v2 来治理整个 SaaS 利用中泛滥数据库的容量，同时还实用于业务吞吐量稳定显著的场景，如游戏业务、电商业务、测试环境等，以及无奈预估吞吐量的新业务零碎。
咱们举荐 用户在应用 Aurora Serverless v2 时，与现有的预配置实例作混搭。Cluster endpoint 为数据库集群的读 / 写连贯提供故障转移反对。下图所示，写节点做预配置，两个读节点进行读写拆散，当写节点呈现故障，Cluster endpoint 帮忙及时归档在读节点上，当写节点流量上来时，能够主动刹时向外扩大，在整个过程中共享一份 cluster volume（集群共享卷）。
图 12 Amazon Aurora Serverless v2 反对混合搭配
点击视频查看【Demo: Aurora 预置实例和 Serverless V2 实例的混合配置】
因为工夫关系，在这里就不再一一展现亚马逊云科技 Serverless 七大家族的产品。用“关系型数据库做一刀切”的办法曾经是过来时，抉择正确的数据库能够让开发专一于构建满⾜特定业务需要的应⽤程序，帮忙业务疾速扩大，开发人员专一翻新，以及减速产品的上市工夫。
感兴趣的小伙伴能够关注下方二维码，按需学习亚马逊云科技技能。
图 13 亚马逊云科技技能学习地址
我明天的分享就到这里，谢谢大家！
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