亚马逊云科技 re:Invent 2023 产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看 Elasticache Serverless

本文主要是介绍亚马逊云科技 re:Invent 2023 产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看 Elasticache Serverless,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

抛砖引玉

讲一下作者背景,曾经参加过国内世界技能大赛云计算的选拔,那么在竞赛中包含两类,一类是架构类竞赛,另一类就是 TroubleShooting 竞赛,对应的分别为亚马逊云科技 GameDay 和亚马逊云科技 Jam,想必也有朋友玩过此类竞赛,那么最经典的一个 Gameday,我认为是 Gameday 2015 那个比赛,感兴趣的朋友可以在这里看看:Amazon-Gameday-2015-Runbook

亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术,观点,和项目,并将中国优秀开发者或技术推荐给全球云社区。如果你还没有关注/收藏,看到这里请一定不要匆匆划过,点这里让它成为你的技术宝库!

image.png

 上图为一个简易架构示例图

那么在这场比赛中,是有好几个版本的,如果说延伸到后面的版本,那么 Elasticache 是一个拿分的好物(在不考虑 Cloudfront 的情况下),因为从客户端发送来的数据,会被缓存到 Elasticache 中,在这里当然是用的 Elasticache for memcached,当客户端再次发送同样的数据请求过来的时候,首先会往 memcache 的查询数据,如果有就即刻返回。

那么在这个实践的过程中,我们抛开架构上的设计,我们使用 Elasticache for Memcached 首先是要去创建。

OK,那么问题来了

在生产实践中,我们需要考虑到成本的问题,创建多大呢?我们如何去预估这个缓存数据库的一个规模大小,这是第一个问题(虽然在竞赛中,都是扣一样的) 创建缓存数据库需要花时间,如果设置错误,删除也需要花费时间,在每个阶段会需要时间等待,大约4-5分钟

总结起来就是:弹性伸缩,成本管控

视频简介

点击下方链接,观看视频简介

亚马逊云科技re:Invent 2023产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看Elasticache Serverless_哔哩哔哩_bilibili

亚马逊云科技 re:Invent 2023 产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看 Elasticache Serverless

Serverless 助力数据拓展无极限

image.png

在 2023 亚马逊云科技 re:Invent 大会中,Peter 宣布推出 Amazon ElastiCache Serverless,这是一种新的无服务器选项,允许客户在一分钟内创建缓存并根据应用程序流量模式立即扩展容量。Amazon ElastiCache Serverless 与两种流行的开源缓存解决方案 Redis 和 Memcached 兼容。

Amazon ElastiCache Serverless 具有以下优势:

  • 无需管理基础设施:ElastiCache Serverless 自动管理容量和扩展,因此您只需为您使用的内存和计算付费。
  • 快速启动:您只需几分钟即可创建和启动 ElastiCache Serverless 缓存。
  • 按需扩展:ElastiCache Serverless 会根据您的应用程序需求自动扩展或缩减缓存的容量。
  • 高可用性:ElastiCache Serverless 自动将数据复制到多个 Availability Zone,以确保高可用性。

通过这样简单介绍,我相信大家已经明了我的意思了,Amazon Elasticache Serverless 可以满足咱们在之前所遇到的问题,一个是硬件弹性扩缩容,一个是创建/删除时间长的问题。那么我们实际来看看 Amazon Elasticache Serverless 的实际表现如何。

实践环节

在本次实践测试中,使用 Elasticache for Memcached 的 Serverless 版本

控制台创建

image.png

创建时间

默认就会已经选择了 Serverless 版本,大家可以通过下面2个截图看到咱们一整个创建时间是在1分钟左右的,和官方宣称的1分钟内其实是有一点差异的。那么针对于这种现象呢,个人认为也许是底层资源的调用的影响,才导致这样一个差异化的出现,也许在后续的一个版本升级后,可以实现任何时间都可以在1分钟内创建出缓存数据库。

image.png

连接及使用

在我们测试某个服务端口是否开放的时候,我们用 telnet 来进行连接,那么在常规使用中,我们在网上看到连接 redis 和 memcached 的方法也是使用 telnet,例如

telnet Cache_host:port
复制代码

那么,我们可用用这个命令连接上咱们一般创建的 redis/memcache,请注意,为什么我在这里说的是“一般”在默认和自定义的情况下,亚马逊云科技的 Elasticache 的 Redis/memcached 都会有一个选项,叫做“传输中加密”,该选项是“始终启用”,且无法关闭

image.png

加密连接
openssl s_client -connect Cache_host:Port
复制代码

image.png

image.png

弹性测试
弹性拓展

当然,Elasticache Serverless,重就重在 Serverless,在创建之初,咱们就已经提到过,我们可以自行定义可用内存和每秒 ElastiCache 处理单位,当然默认情况下是不设限的。

image.png

并发测试

测试视频

点击下方链接,观看测试视频

并发测试-亚马逊云科技re:Invent 2023产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看Elasticache Serverless_哔哩哔哩_bilibili

并发测试-亚马逊云科技 re:Invent 2023 产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看 Elasticache Serverless

测试配置

image.png

测试脚本

  1. 首先是要安装 redis
  2. 然后在脚本中定义 redis 终端节点
  3. 脚本每秒钟会并发10000写入
pip3 install redis
复制代码
import redis
import concurrent.futures
import random
import string
import time# 定义你的redis终端节点
redis_host = ''
redis_port = 6379
redis_ssl = True
num_writes_per_second = 10000
key_prefix = "data"def generate_random_string(length=10):"""Generate a random string of the specified length."""letters = string.ascii_lowercasereturn ''.join(random.choice(letters) for _ in range(length))def write_to_redis(client, key_prefix, num_writes):"""Write data to Redis with random keys and values."""for _ in range(num_writes):key = f"{key_prefix}_{generate_random_string()}"value = generate_random_string()client.set(key, value)# Create a Redis client
client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, ssl=redis_ssl)# Function to write to Redis continuously
def continuous_writes():with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:while True:# Submit write tasks to the thread poolfutures = [executor.submit(write_to_redis, client, key_prefix, num_writes_per_second) for _ in range(num_writes_per_second)]# Wait for all tasks to completeconcurrent.futures.wait(futures)# Introduce a delay to control the rate of writestime.sleep(1)# Start the continuous writes
continuous_writes()
复制代码

客户端情况

Serverless 版本写入基本保持在124%的 CPU 利用率

image.png

image.png

传统预配置机型 t4g.micro

客户端 CPU 利用率

image.png

image.png

image.png

测试小节

从实际并发测试来看,Serverless 版本的 Elasticache 在超高并发下的写入是完全可以接住,并且内存量随着写入数据的增长是没有感知的。反观传统创建出的 T4g.micro 数据库实例,也许在一开始是能够写入数据,但是再往后写入数据,T4g.micro 机型的 redis 似乎就宕机了一样,从监控上的数据来看没有任何写入的迹象。

总结

Amazon ElastiCache Serverless 是一个完全托管的、无服务器的 Memcached 和 Redis 缓存服务。

  • 无需管理基础设施:ElastiCache Serverless 会自动为您创建和管理 Memcached 或 Redis 缓存实例。
  • 按需付费:您只需为使用的资源付费,无需预付费或担心容量规划。
  • 弹性伸缩:ElastiCache Serverless 会根据您的需求自动缩放您的缓存实例,以确保满足您的性能要求。

通过 Amazon Elasticache Serverless,我们不再需要在缓存数据库的规划上做过多考虑,同时也不需要花费过多的时间进行等待。总的来看 ElastiCache Serverless 是 Memcached 和 Redis 缓存的一种可靠、高效、经济的解决方案

文章来源:
https://dev.amazoncloud.cn/column/article/658a31d979476548e3e1f935?sc_medium=regulartraffic&sc_campaign=crossplatform&sc_channel=CSDN

这篇关于亚马逊云科技 re:Invent 2023 产品体验:亚马逊云科技产品应用实践 国赛选手带你看 Elasticache Serverless的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/542144

相关文章

Java Stream流之GroupBy的用法及应用场景

《JavaStream流之GroupBy的用法及应用场景》本教程将详细介绍如何在Java中使用Stream流的groupby方法,包括基本用法和一些常见的实际应用场景,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录Java Stream流之GroupBy的用法1. 前言2. 基础概念什么是 GroupBy?Stream

python中列表应用和扩展性实用详解

《python中列表应用和扩展性实用详解》文章介绍了Python列表的核心特性:有序数据集合,用[]定义,元素类型可不同,支持迭代、循环、切片,可执行增删改查、排序、推导式及嵌套操作,是常用的数据处理... 目录1、列表定义2、格式3、列表是可迭代对象4、列表的常见操作总结1、列表定义是处理一组有序项目的

C#中的Converter的具体应用

《C#中的Converter的具体应用》C#中的Converter提供了一种灵活的类型转换机制,本文详细介绍了Converter的基本概念、使用场景,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录Converter的基本概念1. Converter委托2. 使用场景布尔型转换示例示例1:简单的字符串到

Spring Boot Actuator应用监控与管理的详细步骤

《SpringBootActuator应用监控与管理的详细步骤》SpringBootActuator是SpringBoot的监控工具,提供健康检查、性能指标、日志管理等核心功能,支持自定义和扩展端... 目录一、 Spring Boot Actuator 概述二、 集成 Spring Boot Actuat

在Java中使用OpenCV实践

《在Java中使用OpenCV实践》用户分享了在Java项目中集成OpenCV4.10.0的实践经验,涵盖库简介、Windows安装、依赖配置及灰度图测试,强调其在图像处理领域的多功能性,并计划后续探... 目录前言一 、OpenCV1.简介2.下载与安装3.目录说明二、在Java项目中使用三 、测试1.测

PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例

《PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例》词嵌入解决NLP维度灾难,捕捉语义关系,PyTorch的nn.Embedding模块提供灵活实现,支持参数配置、预训练及变长... 目录一、词嵌入(Word Embedding)简介为什么需要词嵌入?二、PyTorch中的nn.Em

MyBatis-Plus 自动赋值实体字段最佳实践指南

《MyBatis-Plus自动赋值实体字段最佳实践指南》MyBatis-Plus通过@TableField注解与填充策略,实现时间戳、用户信息、逻辑删除等字段的自动填充,减少手动赋值,提升开发效率与... 目录1. MyBATis-Plus 自动赋值概述1.1 适用场景1.2 自动填充的原理1.3 填充策略

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Spring Boot3.0新特性全面解析与应用实战

《SpringBoot3.0新特性全面解析与应用实战》SpringBoot3.0作为Spring生态系统的一个重要里程碑,带来了众多令人兴奋的新特性和改进,本文将深入解析SpringBoot3.0的... 目录核心变化概览Java版本要求提升迁移至Jakarta EE重要新特性详解1. Native Ima

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1