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응용 프로그램의 확장 기능은 자원에 대한 액세스에 따라 다릅니다. AWS는 자동화와 스케일링을 결합한 자동 확장을 사용하여 리소스에 일관된 액세스를 제공합니다. 모니터는 가벼운로드와 큰로드 사이의 차이를 사용자가 볼 수 없도록 일정 수준의 출력을 유지하기 위해 어플리케이션이 서버와 같은 추가 자원을 요구할 때 서비스를 알려주는 이벤트를 생성합니다.
RDS 또는 다른 데이터베이스 서비스의 문제는 리소스에 데이터가 포함된다는 것입니다. 무엇을 하든지간에 데이터 관리 문제에 추가 리소스를 던지는 것은 지금까지만 진행됩니다. 어느 시점에서 데이터의 깎아 지른 비중은 장애가됩니다. 몇 백만 개의 레코드를 검색하여 필요한 하나의 레코드를 찾으려면 얼마나 많은 서버를 허용하고 얼마나 많은 메모리를 제공하는지에 관계없이 시간이 필요합니다. 이 시간 요소를 염두에두고 AWS로 작업 할 때 많은 양의 데이터가 포함될 때 잘 확장되는 응용 프로그램을 만들 때 이러한 문제를 고려해야합니다.->
올바른 RDBMS 사용:- 아마존은 많은 데이터베이스 관리자를 사용할 수 있도록합니다. 첫 번째 성향은 현재 조직에서 가장 일반적으로 사용하는 데이터베이스 엔진을 사용하는 것이지만이 경우 일관성을 고려하면 속도를 고려해야 할 수 있습니다. 응용 프로그램의 확장 성을 원하면 클라우드 환경에서 최적의 속도를 제공하는 RDBMS를 선택해야 할 수 있습니다. 베스트 프랙티스를 사용하여 데이터 구성:
- 베스트 프랙티스를 사용하면 애플리케이션의 확장 성을 보장 할 수 있습니다. 실험은 일반적으로 좋은 결과를 나타낼 때 우수 사례가 적용됩니다. 좋은 RDBMS 최적화를위한 실험:
- 지식 자원은 대개 특정 요구를 알 수 없기 때문에 대개 일반적인 경우에 초점을 둡니다. 그러나 다양한 일반 조직 및 최적화 기술을 사용할 때 트레이드 오프가 발생하며 응용 프로그램 속도와 비교할 때 각 트레이드 오프의 가격을 고려해야하며 응용 프로그램의 부하가 적 으면 확장이 가능해야합니다. 경우에 따라 일반적으로 잘 작동하는 모범 사례에 의존하면 특정 상황에서 원하는 결과를 얻을 수 없을 수도 있습니다. 추가 리소스가 도움이되는지 판단하려면 AWS와 함께하십시오.
- AWS는 평상시 사용하지 않을 리소스에 액세스 할 수있게하여 속도 및 확장 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AWS 문서는 추가 리소스를 할당 할 때 필요한 단서를 제공합니다. 더 많은 리소스를 사용하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 유감스럽게도 추가 AWS 리소스를 사용하면 지불 한 가격에 대해 수용 가능한 이익을 얻을 수 있는지 확인하는 유일한 방법은 테스트 결과를 신중하게 실험하고 모니터링하는 것입니다.
