ในปัจจุบัน ด้วยแนวคิดต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์และบริการคลาวด์ที่เกิดขึ้นต่อๆ กัน ฐานข้อมูลที่วางไว้บนคลาวด์จึงดูเหมือนจะไม่มีอะไรใหม่ ที่นี่เราจะแนะนำ Amazon RDS ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ของ Amazon ซึ่งเป็นฐานข้อมูล MySQL ในรูปแบบบริการคลาวด์ 51CTO แนะนำ "บทแนะนำฐานข้อมูล MySQL และบทช่วยสอนการเรียนรู้"
Amazon เพิ่งเพิ่มฐานข้อมูล MySQL ใหม่ลงในแพลตฟอร์ม Amazon Web Services (AWS) ที่เรียกว่า Amazon Relational Database Service (RDS) ซึ่งทำงานเหมือนกับระบบ MySQL แบบดั้งเดิม ก่อน RDS ลูกค้ามีตัวเลือกมากมายสำหรับบริการฐานข้อมูล AWS:
บริการฐานข้อมูลที่ลูกค้าจัดเตรียมไว้ซึ่งทำงานบน Amazon Machine Image (AMI)
บริการ SimpleDB ที่เป็นของ Amazon Web Services
SimpleDB เป็นที่เก็บข้อมูลธรรมดาที่ขาดฟังก์ชันการทำงานเต็มรูปแบบของระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เต็มรูปแบบ แต่มีที่เก็บคีย์-ค่าที่ปรับขนาดได้ บริการฐานข้อมูลที่ลูกค้ามอบให้ไม่แตกต่างจากสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลแบบเดิมมากนัก พนักงานของลูกค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดการแอปพลิเคชันฐานข้อมูล รวมถึงการกำหนดค่า การปรับแต่งประสิทธิภาพ การจัดการความจุ การอัพเกรดเวอร์ชัน การแพตช์ และการสำรองข้อมูล เป็นต้น คุณสามารถควบคุมได้ในลักษณะเดียวกันโดยใช้เครื่องมือโต้ตอบที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MySQL แบบดั้งเดิม
Amazon RDS ช่วยให้พนักงานของลูกค้าลดการทำงานและการบำรุงรักษา MySQL จำนวนมากได้ ความสามารถในการปรับขนาดและการตรวจสอบประสิทธิภาพของทรัพยากรการประมวลผลฐานข้อมูลจึงไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลมักจะได้รับการแพตช์และสำรองข้อมูลโดยผู้ให้บริการ และลูกค้าจะเป็นผู้กำหนดระยะเวลาการเก็บรักษา ความสามารถในการปรับขนาดมาจากสิ่งที่ AWS เรียกว่า "คลาสอินสแตนซ์" ซึ่งมีอยู่ห้าคลาส คุณสามารถค่อยๆ เพิ่มจากแกน CPU เสมือนธรรมดาและหน่วยความจำ 1.7G (เรียกว่า "อินสแตนซ์ฐานข้อมูลขนาดเล็ก") ไปเป็น "อินสแตนซ์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่มาก" ซึ่งเป็นหน่วยความจำ 68G และแกน CPU เสมือน 8 แกน และพื้นที่เก็บข้อมูลสำรองหลังจาก ข้อมูลฐานข้อมูลที่ใช้งานอยู่ถูกครอบครอง 100% พื้นที่จัดเก็บเพิ่มเติมจะถูกเรียกเก็บเงิน และข้อมูลนั้นมีอยู่ใน Availability Zone ที่แตกต่างจากที่อินสแตนซ์อยู่ แนวคิดนี้คล้ายกับแนวคิดการปกป้องข้อมูลนอกสถานที่ของโมเดลความปลอดภัยของข้อมูลแบบดั้งเดิม
บริการนี้ได้รับประโยชน์จากความยืดหยุ่น โดย AWS กำหนดกรอบเวลาการบำรุงรักษารายสัปดาห์เป็นเวลา 4 ชั่วโมง ระยะเวลาการบำรุงรักษานี้สามารถใช้เพื่อแก้ไขแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์และสำรองข้อมูลได้ ลูกค้าไม่สามารถยกเลิกกระบวนการแพตช์ได้ แต่สามารถระบุได้ว่าช่วงเวลาการบำรุงรักษาจะเกิดขึ้นในระหว่างสัปดาห์เมื่อใด ในระหว่างช่วงการบำรุงรักษา อินสแตนซ์ฐานข้อมูลจะถูกออฟไลน์ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง Amazon ระบุว่า "มีเพียงโอกาสที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนักเท่านั้นที่จะต้องใช้การแพตช์มากกว่าส่วนหนึ่งของช่วงเวลาการบำรุงรักษา และถึงแม้ว่ามันจะเกิดขึ้นก็ตาม แพตช์ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยหรือความทนทานเท่านั้น"
ซึ่งหมายความว่าลูกค้าจะต้องคาดการณ์และวางแผนสำหรับกิจกรรมออฟไลน์อินสแตนซ์รายสัปดาห์ดังกล่าว แม้ว่าผู้ให้บริการจะบอกว่าไม่น่าจะหมดสี่ชั่วโมง แต่ลูกค้าก็คาดหวังสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดคือเวลาออฟไลน์ของอินสแตนซ์สี่ชั่วโมงต่อสัปดาห์ สำหรับลูกค้าที่สามารถยอมรับได้ว่าอินสแตนซ์ฐานข้อมูลไม่พร้อมใช้งานในระยะเวลาอันสั้น อาจยอมรับการปิดระบบตามแผนโดยมีผลกระทบน้อยที่สุด แต่ลูกค้าบางรายไม่มีอิสระในการเลือก พวกเขาจะต้องให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แม้ในช่วงการบำรุงรักษารายสัปดาห์ก็ตาม เทคโนโลยีการจำลองฐานข้อมูลมักใช้เพื่อให้เกิดความพร้อมใช้งานสูงในการปรับใช้ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม สามารถใช้เทคโนโลยีการจำลองแบบใน RDS เพื่อให้ลูกค้าสามารถระบุเวลาการบำรุงรักษาที่แตกต่างกันสำหรับอินสแตนซ์ฐานข้อมูลที่แตกต่างกันได้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น สถานการณ์ต่อไปนี้เป็นไปได้หรือไม่
◆ 2 อินสแตนซ์ขึ้นไปที่ทำงานในโหมดมาสเตอร์-สเลฟ?
◆2 อินสแตนซ์ที่ทำงานในโหมดมาสเตอร์-มาสเตอร์?
◆ มีอินสแตนซ์ 2 ตัวขึ้นไปที่ทำงานในโหมดคลัสเตอร์หรือไม่
ยังไม่มีคำตอบที่ชัดเจน ในส่วน "คุณสมบัติใหม่ที่กำลังจะมีขึ้น" ของหน้ารายละเอียดบริการ RDS Amazon คาดการณ์ว่าตัวเลือกสำหรับความพร้อมใช้งานในการจำลองข้อมูลจะเป็นดังนี้:
ให้ความพร้อมใช้งานสูง - สำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการความยืดหยุ่นนอกเหนือจากการสำรองข้อมูลอัตโนมัติของ Amazon RDS จะไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับสิ่งนี้ ด้วยการสนับสนุนความพร้อมใช้งานสูง พวกเขาสามารถจำลองอินสแตนซ์ฐานข้อมูลพร้อมกันข้าม Availability Zone ต่างๆ ได้อย่างง่ายดายและคุ้มค่า เพื่อป้องกันความล้มเหลวที่เกิดจากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเดียว
ดูเหมือนว่าวิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหาความพร้อมใช้งานโดยต้องแลกกับความพร้อมใช้งานหลายโซน เทคโนโลยีแบบดั้งเดิมในการแก้ปัญหาความพร้อมใช้งาน เช่น โมเดลมาสเตอร์-สเลฟ และมาสเตอร์-มาสเตอร์ ไม่สามารถมีบทบาทได้ในตอนนี้