क्षैतिज अमेज़ॅन आरडीएस उदाहरण कैसे स्केल करें?

Question

क्षैतिज अमेज़ॅन आरडीएस उदाहरण कैसे स्केल करें? ईसी 2 और लोड बैलेंसर + ऑटोस्कलिंग लागू करने के लिए बेहद आसान है, लेकिन अगर मैं अमेज़ॅन आरडीएस स्केल करना चाहता हूं? मैं अपने आरडीएस इंस्टेंस को अधिक शक्तिशाली उदाहरण के साथ जोड़ सकता हूं या मैं एक रीड प्रतिकृति बना सकता हूं और मैं इसे चयन क्वेरी निर्देशित कर सकता हूं। लेकिन अगर मेरे पास रीड-ओरिएंटेड वेब एप्लिकेशन है तो इस मोड में मैं कुछ भी स्केल नहीं करता हूं। तो, क्या मैं ऑटोस्केलिंग के साथ आरडीएस पढ़ने प्रतिकृति बना सकता हूं और लोड बैलेंसर के साथ उन्हें संतुलित कर सकता हूं?

Answer 1

आप लोड संतुलन करने के लिए अमेज़न आरडीएस पढ़ें प्रतिकृति के एक HAProxy उपयोग कर सकते हैं। यह http://harish11g.blogspot.ro/2013/08/Load-balancing-Amazon-RDS-MySQL-read-replica-slaves-using-HAProxy.html देखें। उम्मीद है कि यह मदद करता है।

Answer 2

नोट आरडीएस में कई डेटाबेस इंजन- mysql, postgresql, Oracle, MSSQL शामिल हैं।

आम तौर पर बोलते हुए, आप बड़े पैमाने पर (बड़े उदाहरण) को स्केल कर सकते हैं, रीडोनली डेटाबेस या शार्ड का उपयोग कर सकते हैं। यदि आप MySQL का उपयोग कर रहे हैं, तो एडब्ल्यूएस अरोड़ा देखें। डेटाबेस का उपयोग करने के बारे में सोचें- शायद मेमकैड या रेडिस (दोनों एडब्ल्यूएस लोचदार दर्द के तहत उपलब्ध) के साथ संयोजन। एक खोज इंजन (लुसीन, लोचदार खोज, क्लाउडसेर्च) का उपयोग करने के बारे में सोचें।

कुछ सामान्य संसाधन:

• http://highscalability.com/
• https://gigaom.com/2011/12/06/facebook-shares-some-secrets-on-making-mysql-scale/

Answer 3

यदि आप PostgreSQL का उपयोग कर रहे हैं और एक वर्कलोड है जिसे किसी निश्चित कुंजी द्वारा विभाजित किया जा सकता है और जटिल लेनदेन की आवश्यकता नहीं है, तो आप pg_shard एक्सटेंशन पर एक नज़र डाल सकते हैं। pg_shard आपको वितरित टेबल बनाने देता है जो कई सर्वरों पर शेड किया जाता है। वितरित तालिका पर क्वेरी पारदर्शी रूप से दाएं किनारे पर जायेगी।

हालांकि आरडीएस में pg_shard एक्सटेंशन स्थापित नहीं है, फिर भी आप pg_shard एक्सटेंशन के साथ EC2 पर एक या PostgreSQL सर्वर सेट अप कर सकते हैं और आरडीएस नोड्स को वर्कर नोड्स के रूप में उपयोग कर सकते हैं। Pg_shard नोड को केवल एक छोटे से मेटाडेटा को स्टोर करने की आवश्यकता होती है जिसे वर्कर नोड्स में से एक में बैक अप किया जा सकता है, इसलिए वे अपेक्षाकृत कम रखरखाव हैं और उच्च क्वेरी दरों को समायोजित करने के लिए स्केल किए जा सकते हैं। , आपको लगता है कि क्या करना है रोक यकीन नहीं https://www.citusdata.com/blog/14-marco/178-scaling-out-postgresql-on-amazon-rds-using-masterless-pg-shard