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AWS kündigt Aurora DSQL an, eine neue verteilte SQL-Datenbank, die nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit verspricht

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AWS kündigt Aurora DSQL an, eine neue verteilte SQL-Datenbank, die nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit verspricht

Auf seiner re:Invent-Konferenz kündigte Amazons Cloud-Computing-Abteilung AWS heute Amazon an Aurora DSQLeine neue verteilte, serverlose SQL-Datenbank, die hohe Verfügbarkeit (99,999 % für multiregionale Verfügbarkeit), starke Konsistenz, PostgreSQL-Kompatibilität und laut Angaben des Unternehmens „viermal schnellere Lese- und Schreibvorgänge im Vergleich zu anderen beliebten verteilten SQL-Datenbanken“ verspricht.

AWS argumentiert, dass Aurora DSQL eine deutlich geringere Latenz bieten wird als Google Spanner, sein engster Konkurrent.

Bildnachweis:TechCrunch

Interessanterweise betont AWS, dass hier keine Datenbankfragmentierung zur Skalierung des Dienstes erforderlich ist – und dass Lese- und Schreibvorgänge unabhängig voneinander skaliert werden können. Das Unternehmen betont außerdem, dass Aurora DSQL eine hohe Konsistenz bietet und sicherstellt, dass bei einem multiregionalen Ansatz in allen Regionen immer dieselben Daten angezeigt werden.

AWS weist darauf hin, dass Aurora DSQL zur Gewährleistung der Ausfallsicherheit eine Aktiv-Aktiv-Architektur verwendet, was bedeutet, dass immer ein Standby-Server bereit ist, die Kontrolle zu übernehmen, was sicherstellt, dass „die Anwendung eines Kunden immer verfügbar ist und es einer Anwendung ermöglicht, auf jedem Aurora DSQL zu lesen und zu schreiben.“ . Punkt.“ Da es sich um einen vollständig verwalteten Dienst handelt, kümmert sich AWS um alle Sicherheitsupdates und verwaltet die allgemeine Infrastruktur.

Bildnachweis:TechCrunch

Um all dies zu erreichen, musste das AWS-Team „die Transaktionsverarbeitung in relationalen Datenbanken neu erfinden“. Normalerweise ist es eine ziemlich schwierige Aufgabe, eine starke Konsistenz über mehrere Regionen hinweg sicherzustellen und diese global verteilten Server mit der von AWS als „Mikrosekundengenauigkeit“ bezeichneten Genauigkeit zu synchronisieren. Laut AWS ist dies möglich, da die Transaktionsverarbeitung vom Speicher entkoppelt ist. Herkömmliche Methoden würden, so das Unternehmen, durch die Notwendigkeit erschwert, Informationen mehrfach weiterzugeben. Aurora überprüft jedoch jede Transaktion nur dann, wenn es Zeit ist, die Änderungen festzuschreiben, und wenn das Festschreiben dann erfolgt, werden diese Schreibvorgänge über die Regionen hinweg parallelisiert.

Eine interessante Wendung hier: Um sicherzustellen, dass jede Region Commits in der richtigen Reihenfolge sieht, verwendet Aurora DSQL den Amazon Time Sync Service, der jeder EC2-Instanz sehr genaue Referenzuhren hinzufügt und diese mithilfe der Atomuhren auf den GPS-Satelliten synchronisiert.

Bildnachweis:TechCrunch

Diese genaue Zeit hilft bei der Lösung einer Reihe von Datenkonsistenzproblemen und beschleunigt die Verarbeitung. Auch wenn die Verwendung eines zeitbasierten Ansatzes naheliegend erscheint, sind dafür sehr genaue – und gut synchronisierte – Uhren erforderlich. Uhren zu synchronisieren, und zwar auf globaler Ebene, ist ein überraschend schwieriges Problem. Aus diesem Grund war die Datenbank traditionell nicht in der Lage, die Zeit auf diese Weise zu nutzen. Startups mögen Uhrwerk darauf spezialisieren. Das war lange Zeit nicht wirklich möglich, aber jetzt, da diese Systeme verfügbar sind, ermöglichen sie solche Innovationen in Datenbanken.

Bildnachweis:AWS

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