Que belleza de arquitectura, y la forma en que fluye la información como el agua en las tuberías, solo que en vez de agua es conocimiento.
Introducción
Qué aprenderás sobre bases de datos en AWS
Introducción a RDS
Características de Relational Database Service (RDS)
Desplegando nuestra primer base de datos
Conexión gráfica a nuestra base de datos
Creación de una tabla
Conexión por consola a nuestra base de datos
Base de Datos corporativa en RDS
Backups, Performance y HA en RDS
Estrategias de backup
Demo estrategias de backup
Estrategias de performance en RDS
Despliegues Multi AZ
Migración a RDS
Estrategias de migración a RDS
Migraciones homogéneas y heterogéneas
Casos de uso de RDS
Aurora
Introducción a Aurora
Características de Aurora
Aurora Serverless
Casos de uso de Aurora
Introducción a DynamoDB
Características de DynamoDB
Consistencia en DynamoDB
Creando nuestra primer tabla en DynamoDB
Casos de uso en DynamoDB
Base de Datos corporativa para encuestas en DynamoDB
Particiones e Índices en DynamoDB
Índices y particiones en DynamoDB
Operaciones Scan en DynamoDB
Operaciones Query en DynamoDB
Demo de operaciones Scan y Query en DynamoDB
¿Qué es Local Seconday Index?
DynamoDB Streams y Replicación
Características Streams y Replicación en DynamoDB
Casos de uso Streams y Replicación en DynamoDB
DAX: DynamoDB Accelerator
Contenido Bonus
Conclusiones
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Características de Aurora
16/32Recursos
Además de ser una base de datos muy potente y robusta, Aurora nos permite un nivel de customización muy alto, puede crecer hasta 64 TB y nuestra data esta replicada en múltiples Az.
El endpoint de nuestra instancia principal nos permite conectarnos a la base de datos maestra y especificar las solicitudes de lectura y escritura, también tenemos endpoints para cada una de las replicas de lectura y un último endpoint a nivel de instancia que nos provee control sobre cargas de trabajo de la instancia principal y sus replicas, pero AWS nos recomienda NO utilizar este último endpoint de instancia.
Otras características de Aurora:
- Autoreparación: Guardar la información de la parte dañada en otra parte del disco y reparar el problema automáticamente.
- Cache Warm: Hacer un precalentamiento de la caché al iniciar las consultas más comunes y sus resultados.
- Recuperación de accidentes: Si falla la instancia principal, Aurora promueve una réplica de lectura o crea una nueva instancia principal.
Aportes 17
Preguntas 1
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Otras características de Aurora:
Autoreparación: Guardar la información de la parte dañada en otra parte del disco y reparar el problema automáticamente.
Cache Warm: Hacer un precalentamiento de la caché al iniciar las consultas más comunes y sus resultados.
Recuperación de accidentes: Si falla la instancia principal, Aurora promueve una réplica de lectura o crea una nueva instancia principal.
El endpoint de nuestra instancia principal nos permite conectarnos a la base de datos maestra y especificar las solicitudes de lectura y escritura, también tenemos endpoints para cada una de las replicas de lectura y un último endpoint a nivel de instancia que nos provee control sobre cargas de trabajo de la instancia principal y sus replicas, pero AWS nos recomienda NO utilizar este último endpoint de instancia.
increíble… pero igual de caro jaja 😃
¿Qué motor debo usar en Django para poder conectarlo con Aurora de AWS?
Información resumida de esta clase
\#EstudiantesDePlatzi
* Aurora cuenta con tres tipos de EndPoints; Principal, lectura y Endpoints de las instancias
* Aurora posee auto reparación, si detecta algún fallo lo repara
* Cache-Warm, esta característica guarda información en un cache para mejorar la velocidad de consulta
* Recuperación de accidentes: Cuando falla la instancia principal, Aurora puede tomar una replica y convertirla en principal o crea rápidamente otra instancia
* Podemos enviar notificaciones con el servicio de notificaciones de AWS
* Aurora permite ser integrado con múltiples servicios de AWS
Amazon Aurora es una solución de base de datos robusta y escalable, ideal para proyectos de alto rendimiento con soporte financiero adecuado. Sus réplicas de lectura nativas en múltiples zonas de disponibilidad facilitan el cumplimiento de normativas de recuperación ante desastres y calidad del servicio. Aurora garantiza la continuidad del servicio genial para los administradores de bases de datos que nos exigen cumplir con varias normativas.
muy buen caso de uso, siempre los casos de uso del profe redondean todo
Es como escuchar que lean un apunte y ya.
Aurora al parecer es la mejor BBDD para SAP Hana?
Muy genial lo del cache-warm, me podría evitar usar elasticache?
64tb waaaao eso es mucho
por las características de performance y tunning que entrega
where high availability is important, use the writer endpoint for read-write connections and the reader endpoint for read-only connections. These kinds of connections manage DB instance failover better than instance endpoints do. The instance endpoints connect to a specific DB instance in a DB cluster, requiring logic in your application to choose a different endpoint if the DB instance becomes unavailable.
la base de datos Replica y S standby cuando se generan automaticamente quedan encryptadas si la DB master esta encriptada? o hay que realizar algun proceso adicional?
El costo asociado a una arquitectura mencionada en el caso de uso puede llegar hacer bastante costosa por los servicios que están asociados.
Excelente grado de automatizacion!
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