Amazon Aurora: מה זה, איך זה עובד, וכיצד להתחיל

התקנת AWS Aurora

הגדרת AWS Aurora כוללת יצירת אשכול מסד נתונים, הגדרת הגדרות אבטחה ווודאות גישה רשתית תקינה. בואו נעשה את זה בסעיף זה!

> אם אתם חדשים ב- AWS, שקלו לבדוק נושאים בסיסיים עם הקורס "מבוא ל- AWS" לפני שתתפגשו עם Aurora.

יצירת אשכול מסד נתונים של Aurora

הגדרת אשכול מסד נתונים של Aurora מחייבת כמה שלבים מרכזיים, כולל בחירת מנוע מסד נתונים מתאים, הגדרת הגדרות אבטחה והגדרת תצורת המכונה.

• כדי להתחיל, התחברו לממשק ניהול AWS ונווטו אל לוח המחוונים של RDS (שירות מסדי נתונים רציונליים).
• אתה יכול לעשות זאת על ידי חיפוש של "אורורה" בלוח החיפוש של קונסולת ניהול AWS – כפי שמוצג בתמונה למטה.

• ברגע שאתה שם, לחץ על “צור מסד נתונים” – כפי שמוצג בתמונה למטה.

• אז תהיה לך אפשרות לבחור "אמזון אורורה" כמנוע מסד הנתונים. 
• תזכורת חשובה: אורורה תומכת בכל מאגרי הנתונים MySQL ו-PostgreSQL, לכן חשוב לבחור את הגרסה שעונה ביותר על דרישות היישום שלך.

התמונה למטה מציגה את אפשרויות המנוע שזמינות כיום. ייתכן שיהיו שינויים בעתיד, אך האפשרויות הראשונות שתיים—Aurora (גרסת MySQL) ו-Aurora (גרסת PostgreSQL)—הן מנועי אורורה.

• לאחר בחירת המנוע, יש לציין את סוג המופע והגדרות האחסון.
• אורורה מספקת גמישות לגדול באופן אוטומטי את האחסון עד ל-128 טרהבייט, מבטיחה טיפול יעיל בעומסים גדלים בלי צורך בהתערבות ידנית.
• השלב הבא הוא להגדיר הגדרות שכפול. ניתן לבחור במצב יישום בודד או לאפשר כתמי קריאה להפצת תעבורת מסד נתונים בצורה יעילה יותר.
• שימוש בכתמי קריאה משפר גם את הזמינות ותמיכה בתקלות, מה שמבטיח עמידות גבוהה במקרה של כשלים.

התמונה למטה מציינת את "זמינות ועמידות" המקטע, בו ניתן להגדיר את ההגדרות.

• שלב ההגדרות הרשתיות חשוב, משום שכולל הקמת רשת פרטית וירטואלית (VPC), בחירת קבוצת אבטחה והגדרת בקרות גישה.
• קבוצת אבטחה פועלת כגישה אשרה שמנהלת את תעבורת מסד הנתונים הנכנסת והיוצאת. כדי לשפר את האבטחה, מומלץ להרשות גישה רק מכתובות IP ויישומים אמינים.

התמונה למטה מדגישה את ה-"Conectivity" פרק, בו ניתן להגדיר ולהתאים אישית את ההגדרות הללו.

• פרטי כניסה למסד נתונים צריכים גם להיות מוגדרים במהלך ההגדרה – בה תשייך שם משתמש ראשי וסיסמה שתשמשו לאימות החיבורים.
• אורורה מאפשרת להפעיל גיבויים אוטומטיים ואפשרויות שחזור נקודתיות להיות מופעלות. זה מבטיח שצילומי מסד הנתונים נוצרים באופן עקבי כדי למנוע אובדן נתונים.

לאחר ביקורת כל ההגדרות, תוכל להמשיך וליצור את קבוצת האורורה. התמונה למטה מציגה את ה-"צור מסד נתונים" כפתור שניתן ללחוץ עליו כדי להתחיל בתהליך היצירה.

תהליך הספק עשוי לקחת מספר דקות, תלוי בגודל המופע שנבחר ובהגדרות הרשת.

> אם אתה חדש בשירותי AWS, סקירת הקורס על טכנולוגיית AWS בענן ושירותים יכולה לעזור לך להבין מושגים מרכזיים של AWS הרלוונטיים להגדרת Aurora.

הגדרת רשת ואבטחה

אבטחה היא קריטית לניהול מסד נתונים של Aurora, ו-AWS מספקת מספר כלים לאכיפת בקרות גישה חזקות.

• השלב הראשון בהגנה על מופע Aurora הוא הגדרת קבוצות אבטחת VPC. קבוצות אבטחה אלו קובעות אילו כתובות IP ושירותים יכולים לתקשר עם מסד הנתונים.
  • עליך להגביל גישה לשרתים ספציפיים של יישומים ומנהלים כדי למנוע חיבורים לא מורשים.
• ניתן גם להשתמש ב- AWS Identity and Access Management (IAM) כדי להגדיר הרשאות בעדינות עבור פעולות במסד נתונים.
  • אינטגרציה של תפקידי IAM מאפשרת לך להתאים גישה למסד נתונים לפי תפקידי משתמש ספציפיים ואחריות.
  • לדוגמה, מפתחי אפליקציות עשויים לקבל רק גישה לקריאה, בעוד שמנהלים יקבלו שליטה מלאה על שינויים במסד הנתונים.
• יש להפעיל גם הצפנה כדי להגן על נתונים רגישים. AWS Aurora תומך בהצפנת נתונים במנוחה ובתנועה באמצעות שירות ניהול מפתחות (KMS) של AWS.
  • הצפנת נתונים במנוחה מבטיחה כי אפילו אם נתוני האחסון נפגעים, הנתונים נשארים לא נגישים ללא מפתח הפענוח המתאים.
  • באופן דומה, הפעלת הצפנת שכבת השקעים הבטוחה (SSL) לנתונים בתנועה מונעת עקיפת מקור לא מורשה של תקשורת במסד הנתונים.

> כדי להעמיק באבטחת סביבות AWS, כדאי להסתכל על קורס בנושא אבטחת וניהול עלויות ב-AWS. אם ברצונך ללמוד עוד על פעילות IAM וכיצד ליישם אותה בצורה יעילה, שווה להציץ במדריך על ניהול זיהוי וגישה ב-AWS (IAM).

מחברים ל-AWS Aurora

התחברות ל-AWS Aurora היא חיונית לפעולה עם מסד הנתונים. ניתן לעשות זאת גם דרך כלי לקוח או אפליקציות. בואו נראה איך נעשה זאת בחלק זה!

מחברים ל-Aurora MySQL

לאחר פעלת מסד הנתונים של Aurora, עליכם להקים חיבור כדי להתחיל לפעול עם מסד הנתונים.

ל-Aurora MySQL, ניתן להשתמש בלקוחות מסד נתונים נפוצים כמו MySQL Workbench ו-HeidiSQL כדי להתחבר. בנוסף, ניתן להשתמש בממשקי שורת פקודה.

החיבור מחייב לציין את נקודת הקצה של בסיס הנתונים, שניתן למצוא ב-AWS Management Console.

באמצעות CLI של MySQL, ניתן להקים את החיבור באמצעות הפקודה הבאה:

mysql -h your-cluster-endpoint -u admin -p

לאחר הזנת סיסמת המאסטר, עליך להיות מסוגל לבצע שאילתות SQL, ליצור טבלאות ולנהל נתונים.

מתחברים ל-Aurora PostgreSQL

ל-Aurora PostgreSQL, ניתן להתחבר באמצעות כלים כמו pgAdmin או ממשק השורת פקודה של PostgreSQL (psql).

פקודת החיבור ב-psql עוקבת אחר פורמט זה:

psql -h your-cluster-endpoint -U admin -d yourdatabasename

כמו עם MySQL, עליך להזין את פרטי הכניסה הנכונים כדי לגשת לבסיס הנתונים.

לאחר שקיבלת גישה, עליך להיות מסוגל לבצע שאילתות SQL, ליצור טבלאות ולנהל נתונים.

מגדירים נגישות של אפליקציות

יישומים שצריכים להתקשר עם Aurora חייבים להיות מוגדרים עם מחרוזות חיבור למסד נתונים מתאימות. לרוב, מחרוזות החיבור הללו מורכבות משם משתמש, סיסמה, מספר פתח, ונקודת קצה.

מומלץ להשתמש ב-connection pooling על מנת לייעל את הביצועים ולהפחית את העומס של הקמת חיבורים חדשים לכל בקשה.

ספריות פופולריות כמו SQLAlchemy עבור Python או JDBC עבור Java מספקות דרכים יעילות לניהול חיבורים בסביבת יישום.

ניהול AWS Aurora

ניהול יעיל של AWS Aurora כולל את הבטיחות של הנתונים, מעקב אחר ביצועים, והתגמול של משאבים כפי הצורך. בסעיף זה, נבחן את השיטות הללו.

גיבויים וצילומי תמונה

AWS Aurora מציע גיבויים אוטומטיים שלוכדים ושומרים ברציפות שינויים במסד הנתונים ב-Amazon S3. הגיבויים הללו נשמרים על פי הגדרות שהמשתמש מגדיר, מאפשרים שחזור לכל נקודה בתוך תקופת השמירה.

בנוסף לגיבויים אוטומטיים, ניתן גם ליצור צילומי תמונה ידניים ששומרים לאחר תקופת השמירה. צילומי תמונה ידניים שימושיים במיוחד לארכיון ארוך טווח או לפני ביצוע עדכוני מסד נתונים חשובים.

כאשר עבדתי על פרוייקט עם יישום קריטי, קבענו גיבויים אוטומטיים כל שתי שעות. אך, לפני לבצע שינויים או עדכונים ליישום, הקמנו גיבוי ידני כדי לוודא שנוכל לשחזר אם נדרש. זה מדגים כיצד גיבויים אוטומטיים וידניים יכולים להשתמש ביחד בצורה יעילה.

התמונה למטה מראה כיצד ניתן להשתמש ב-AWS Backup לשחזור לאחר אסון עם Amazon Aurora.

אפשרויות גיבוי ושחזור עבור Amazon Aurora. מקור: בלוגי AWS

ניטור אאורה עם CloudWatch

ניטור ביצועים הוא חיוני לשמירה על מסד נתונים בריא.

AWS CloudWatch מספקת מדדים בזמן אמת שעוקבים אחרי שימוש במעבד, שימוש בזיכרון, קלט/פלט דיסק ותעבורת רשת.

הגדרת אזעקות CloudWatch יכולה לסייע למנהלים להתעדכן כאשר מסדי ביצועים חורגים מהמגבלות, מה שמאפשר ניהול פרואקטיבי של מסד הנתונים.

בנוסף לכך, AWS Performance Insights מציעה ניתוח מפורט של שאילתות כדי לזהות ולשפר שאילתות שנעשות לאט.

התמונה למטה מדגימה כיצד AWS Performance Insights מספקת תובנות לגבי ביצועי מסד הנתונים.

לוח המחוונים של AWS Performance Insights מציג מדדי ביצועי מסד נתונים. מקור: מסמכי AWS

הרחבת אאורה

אאורה מיועדת להתרחב אוטומטית על ידי התאמת קיבולת האחסון לפי הצורך. עם זאת, משאבי חישוב כמו מעבדים וזיכרון עשויים להזדקק להתאמה ידנית בהתאם לעומס העבודה.

אורורה מציעה אפשרויות להגדלת קיבולת הקריאה על ידי הוספת רפליקות קריאה, המפזרות את תנועת הקריאה ומשפרות את הביצועים.

כאשר זמינות גבוהה היא קריטית, ניתן להגדיר אשכול אורורה עם מספר רפליקות באזורים זמינים שונים כדי להבטיח גיבוי במקרה של כשל.

אופטימיזציה של ביצועים באמזון אורורה

אופטימיזציה של ביצועים באמזון אורורה מבטיחה ביצועי שאילתות יעילים ויכולת הרחבה. נסקור כמה מהשיטות הטובות ביותר בסעיף זה.

אינדוקס ואופטימיזציה של שאילתות

אופטימיזציה של ביצועי שאילתות באמזון אורורה היא קריטית לשמירה על בסיס נתונים בעל ביצועים גבוהים.

• אינדוקס הוא אחד מהדרכים היעילות ביותר להפחית את זמן ביצוע השאילתות ולשפר את היעילות של בסיס הנתונים.
• יצירת אינדקסים על עמודות הנדרשות לעיתים קרובות יכולה לסייע במציאת נתונים במהירות, תוך צמצום הצורך בסריקות טבלה מלאות.
• עליכם להשתמש באינדקסים ראשיים ומשניים באופן אסטרטגי כדי להתאים לדפוסי השאילתות ולדרישות העומס.
• בנוסף לנ"ל, ניתן להשתמש באינדקסים מורכבים עבור שאילתות המערבות מספר עמודות כדי לשפר עוד יותר את זמני החיפוש.
• אופטימיזציה של שאילתות גם ממלאת תפקיד משמעותי בביצועי בסיס הנתונים. כתיבת שאילתות SQL יעילות מבטיחה שאורורה מעבדת בקשות במהירות עם מינימום צריכת משאבים.
• שימוש בEXPLAIN or EXPLAIN ANALYZE בשאילתות SQL מסייע בזיהוי צווארי בקבוק ומספק תובנות לגבי תוכניות ביצוע. 
• טכניקות כמו הימנעות מSELECT * (ששולף נתונים מיותרים), נרמול סכמת הנתונים כדי להפחית חזרתיות, וניצול אסטרטגיות חיתוך יכולות להוביל לרווחי ביצועים.
• המיטב של תוכניות השאילתה של אורורה מתעדכן באופן מתמשך, מה שעושה התאמות על סמך דפוסי העומס של מסד הנתונים, ובכך משפר את היעילות הכללית.

שימוש בשכפולים לקריאה של אורורה

כדי להתמודד עם עומסים גבוהים, אמזון אורורה תומכת בשכפולים לקריאה המסייעים להפיץ שאילתות אינטנסיביות קריאה על פני מספר מופעים. 

שכפולים לקריאה מפחיתים את העומס על מופע מסד הנתונים הראשי על ידי עיבוד בקשות קריאה בנפרד, מה שמשפר את התגובה ומפחית את השיהוי.

כדי להקים שכפול לקריאה באורורה, תצטרך לבחור אשכול אורורה קיים ולהפעיל שכפול עם מינימום קונפיגורציה. אורורה מסנכרנת אוטומטית את הנתונים בין המופע הראשי לשכפולים שלו, ומבטיחה עקביות נתונים ללא התערבות ידנית.

מנגנון השכפול של אורורה הוא מאוד יעיל, ומאפשר סנכרון נתונים כמעט בזמן אמת עם פיגור שכפול של פחות משנייה.

יישומים שמבצעים פעולות קריאה תכופות, כמו לוחות בקרה לדיווח או שירותי ניתוח, יכולים להפיק תועלת משמעותית משכפולים לקריאה על ידי הכוונת שאילתות כבדות קריאה למופעים אלו.

במקרה של כשל במופע ראשי, ניתן לקדם קריאת עותק כדי שיהפוך להיות המופע הראשי החדש עם זמן השהייה מינימלי, מבטיח זמינות גבוהה וניתוח עסקי.

התמונה למטה מראה איך עותקי Aurora בין אזוריים יכולים לעזור בשחזור מצב חירום וזמינות גבוהה.

עותקי קריאה של Aurora בין אזוריים לשחזור מצב חירום וזמינות גבוהה. מקור: מסמכי AWS

אסטרטגיות מטמון עבור Aurora

המטמון הוא טכניקה עוצמתית לשיפור ביצועי בסיס נתונים על ידי הפחתת העומס הישיר של שאילתות על Aurora. שכבת מטמון יכולה להאיץ משמעותית את אחזור הנתונים עבור שאילתות שגישתן תדירה.

אמזון אלסטיקש, התומך ברדיס ובממקש, משמש בדרך כלל יחד עם אורה כדי לאחסן תוצאות שאילתות ולמנוע שאילתות מיותרות למסד הנתונים.

שילוב קאשינג בארכיטקטורת יישום יכול לסייע בשיפור זמני תגובה תוך שמירה על משאבי חישוב של מסד הנתונים.

אסטרטגיות קאשינג כמו קאשינג של כתיבה ישירה (כאשר הנתונים נכתבים גם לקאש וגם לאורה בו זמנית) וטען עצלן (כאשר הנתונים נשמרים בקאש רק בעת בקשה) מסייעות באופטימיזציה של ביצועים בהתבסס על דפוסי שימוש.

הגדרת זמן חיים מתאים (TTL) עבור נתונים במטמון מבטיחה שהקאש יישאר מעודכן ומונעת שליפת נתונים ישנים.

אבטחה וציות באמזון אורה

הבטיחות של מסד הנתונים שלך ב-Aurora חיונית להגנת הנתונים הרגישים ולהבטחת התאמה לתקנים. בואו נבחן את הפרק הזה ונתרגל את השיטות הטובות ביותר.

הצפנת נתונים

הבטיחות של הנתונים היא יסודית לניהול מסד הנתונים, ו-AWS Aurora מספקת מנגנוני הצפנה חזקים להגנת הנתונים הרגישים.

• Aurora מצפין נתונים במנוחה באמצעות שירות ניהול מפתחות של AWS (KMS), שמבטיח שהמידע שמאוחסן נשמר בצורה מאובטחת גם אם האחסון הבסיסי נפגע.
• הפעלת הצפנה במהלך יצירת בסיס הנתונים מבטיחה כי כל הגיבויים האוטומטיים, הצילומים הרגעיים והשיבוצים יירשו את הגדרות הצפנה זהות.
• ל-נתונים בתנועה, Aurora תומך בצפנת SSL/TLS, המבטיחה חיבורי בסיס נתונים מאובטחים ומונעת גישה בלתי מורשית או תפיסת מידע במהלך העברת הנתונים.
• יישומים המחוברים ל-Aurora צריכים להיות מוגדרים לשימוש בתעודות SSL על מנת לשמור על תקשורת מאובטחת.

הצעדים לצפנה אלו יכולים לעזור לך לעמוד באמצעי הביטחון הטובים ביותר ובדרישות הרגולטוריות.

הדימוי למטה מדגים כיצד AWS KMS משתלב עם Amazon Aurora כדי להצפין את מסד הנתונים שלך.

שירות ניהול המפתחות של AWS (KMS) מצפין נתונים ב-Amazon Aurora לצורך עמידה בדרישות אבטחה. מקור: בלוגים של AWS

אינטגרציה של IAM לשליטת גישה

שליטת גישה ב-Aurora מנוהלת דרך AWS IAM, המאפשרת למנהלים להגדיר הרשאות מדויקות על סמך תפקידי המשתמש. 

• מדיניות IAM יכולה לשמש להגבלת גישה למופעי מסד נתונים, ומונעת ממשתמשים לא מורשים לבצע פעולות קריטיות כגון שינויי נתונים או משימות ניהול.
• אימות IAM מספק אלטרנטיבה מאובטחת יותר לאימות המבוסס סיסמאות המסורתי. זה מאפשר ליישומים להתחבר באמצעות פרטי אבטחה זמניים. מה שמוביל להסרת צורך באחסון וניהול סיסמאות מסד נתונים, מה שמפחית את הסיכון של חשיפת פרטי הכניסה.

עליך לאכוף את עקרונות גישה המעטה ביותר, המקטינים סיכונים אבטחתיים ושומרים שליטה קפדנית על גישה למסד הנתונים.

התמונה למטה מראה איך ניתן להגדיר אימות IAM כדי לאבטח גישה למסד נתונים של Amazon Aurora PostgreSQL.

אימות IAM משתלב עם Amazon Aurora PostgreSQL. מקור: בלוגים של AWS

ביקורת עם יומני אורורה

ניטור וביקורת של פעילות מסד נתונים הם חיוניים עבור עמידה בדרישות אבטחה ופתרון בעיות.

אורורה מספקת מספר מנגנוני רישום, כולל יומני שגיאות, יומני שאילתות איטיות ויומנים כלליים, אשר מסייעים למנהלים לעקוב אחר פעילות מסד הנתונים ולזהות בעיות פוטנציאליות. יומנים אלו יכולים להיות מופעלים באמצעות קונסולת הניהול של AWS ומאוחסנים ב-Amazon CloudWatch לניתוח מרוכז.

• יומני שגיאות תופסים שגיאות ואזהרות של מנוע מסד הנתונים.
• יומני שאילתות איטיות מסייעים בזיהוי שאילתות לא יעילות שעלולות להשפיע על הביצועים.

ניתוח הלוגים הללו יכול לסייע למנהלים לייעל את ביצועי השאילתות, לזהות ניסי גישה לא מורשים, ולהבטיח יציבות של מסד הנתונים.

ניהול עלויות ואופטימיזציה ב-AWS אורה

כדי לנהל ולייעל את העלויות באמזון אורה בצורה יעילה, יש להבין את מבנה התמחור שלה. בואו נסקור את זה!

הבנת תמחור אורה

מודל התמחור של אמזון אורה מבוסס על מספר גורמים, כולל שעות מכונה, צריכת אחסון, בקשות I/O, והעברת נתונים.

בניגוד למסדי נתונים מסורתיים הדורשים הקצאת תשתיות מראש, מודל התשלום על פי שימוש של אורה מאפשר לעסקים לשלם רק על המשאבים שהם צורכים.

חישוב המקרים מחויב בהתאם לסוג המקרה וזמן הפעולה, בעוד שהאחסון מתכוונן באופן דינמי, מה שמבטל את הצורך בהתאמות ידניות.

הדימוי למטה מספק פיצול של רכיבי התמחור השונים עבור Amazon Aurora. עם זאת, יש לזכור שהתמחור יכול להשתנות, כך שתמיד עדיף להתייחס לעמוד התמחור של Auroraכדי לקבל את

המידע העדכני ביותר.

הוצאות נוספות כוללות אחסון גיבוי מעבר לרמה החינמית המוקצית, בקשות I/O לקריאה ולכתיבה, ודמי העברת נתונים עבור שכפול בין אזורים.

אופטימיזציה של עלויות עם אורורה

כדי לנהל עלויות בצורה יעילה, ארגונים יכולים ליישם מספר אסטרטגיות אופטימיזציה. 

בחירה בגודל המופע המתאים תבטיח שהמשאבים של בסיס הנתונים יתאימו לדרישות העומס מבלי להקצות יותר מדי. 

• אם יש לך עומס עבודה צפוי, השתמש ב-מופעים שמורים מכיוון שהם מספקים חיסכון משמעותי בעלויות בהשוואה למחירים לפי דרישה.
• טכניקות אופטימיזציה של אחסון, כמו ניטור של משאבים לא בשימוש או בשימוש מוגבל, עוזרות להפחתת עלויות.
• התכונה של התגמור האוטומטי של אורורה מתאימה את האחסון באופן דינמי, מונעת הוצאות מיותרות על אחסון.
• בנוסף, יישום שכפולים לקריאה יכול להקל על שאילתות מהאינסטנס הראשי, מה שעשוי להפחית את הצורך באינסטנסים בדרגה גבוהה יותר.
• נצל את Aurora Serverless, שכן זו אפשרות נוספת חסכונית עבור יישומים עם עומסים משתנים. Aurora Serverless מתאימה אוטומטית את משאבי המחשוב לפי הביקוש, מה שמבטיח שהעסקים ישלמו רק עבור השימוש בפועל ולא ישמרו אינסטנס פועל באופן מתמשך.

> אם ברצונך לקבל תובנות נוספות בניהול עלויות, הפנה לקורס אבטחת וניהול עלויות ב- AWS.

Conclusion

לאחר עבודה עם Amazon Aurora במספר חברות לאורך זמן מה, אני יכול לומר בביטחון כי מדובר בפתרון מסדי נתון עוצמתי וקלטני שמקל על הניהול מבלי לפגוע בביצועים – תסכים איתי לאחר שתעבור דרך המדריך הזה.

אורורה שווה לשקול אם אתה מחפש מסד נתונים רצוני בענן שתומך ב- MySQL וב- PostgreSQL תוך הפחתת העומס התפעולי. היא הייתה מהפכנית בכמה מהפרויקטים שלי, ואני ממליץ בחום לחקור את היכולות שלה אם אתה עובד עם מסדי נתונים של AWS.

אם אתה חדש בבסיסי נתונים של AWS, ללמוד מושגים בסיסיים באמצעות קורסים כמו AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) יכול להיות מועיל!