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AWS Data Specialty > Analysis > Flashcards

Analysis Flashcards

1
Q

O que é o Kinesis Data Analytics?

A

Serviço que permite processar e analisar dados de streaming em tempo real com SQL padrão, podendo realizar consultas para agregar, filtrar e juntar dados em fluxo de tempo real.

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2
Q

Como funciona o Kinesis Data Analytics com Lambda?

A

Permite execução de código personalizado, flexibilidade de pós-processamento para agregações de linhas, conversão de diferentes formatos, transformação e enriquecimento de dados, encriptação.
Integração com outros serviços e destinos: S3, DynamoDB, Aurora, Redshift, SNS, SQS, CloudWatch.

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3
Q

Quais os casos de uso do Kinesis Data Analytics?

A

Streaming de ETL, criação de métricas contínuas, análise responsiva.

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4
Q

Exemplos de aplicações do Kinesis Data Analytics

A

Monitoramento e análise de logs, detecção de fraudes, análise de IoT, análise de dados de mídia social.

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5
Q

Resources Kinesis Analytics (ENGLISH)

A
  • Pay only for resources consumed (but it’s not cheap)
  • Charged by Kinesis Processing Units (KPU’s) consumed per hour
  • 1 KPU = 1 vCPU + 4GB
  • Serverless; scales automatically
  • Use IAM permissions to access streaming source and
    destination(s)
  • Schema discovery
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6
Q

O que é o RANDOM_CUT_FOREST no Kinesis Data Analytics

A

Algoritmo em SQL para detecção de anomalias nos dados em tempo real, como dados de sensores, logs de aplicativos, entre outros

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7
Q

What is Opensearch?

A
  • A fork of Elasticsearch and
    Kibana
  • A search engine * An analysis tool * A visualization tool (Dashboards = Kibana)
  • A data pipeline * Kinesis replaces Beats & LogStash
  • Horizontally scalable
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8
Q

O que é o OpenSearch

A

Mecanismo de busca rápido e escalável, versão do Lucene e distribuído horizontamente através de muitos nós em um cluster.

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9
Q

Aplicações do OpenSearch

A
  • Pesquisa de texto completo
  • Análise de log
  • Monitoramento de aplicativos
  • Análise de segurança
  • Análise de fluxo de cliques
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10
Q

Opensearch applications

A
  • Full-text search
  • Log analytics
  • Application monitoring
  • Security analytics
  • Clickstream analytic
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11
Q

OpenSearch conceitos de documentos

A

Documentos são as coisas que você procura, eles podem ser mais do que texto
– qualquer JSON de dados estruturados funcionam. Todo documento tem um
ID exclusivo e um tipo.

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12
Q

OpenSearch concepts of documents

A

Documents are the things you’re searching for. They can be more than text
– any structured JSON
data works. Every document has a unique ID, and a type.

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13
Q

OpenSearch conceito de índices.

A

Um índice permite pesquisar em todos documentos dentro de uma coleção de tipos. Eles contêm índices invertidos que permitem pesquisar tudo dentro deles ao mesmo tempo.

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14
Q

OpenSearch Index concepts

A

An index powers search into all documents within a collection of types. They contain inverted índices that let you search across everything within them at once.

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15
Q

An index is split into shards

A

Each shard may be on a different node in a cluster.Every shard is a self-contained Lucene index of its own.

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16
Q

Os documentos são hash para um fragmento específico

A

Cada shard pode estar em um nó diferente em um cluster.
Cada fragmento é um eu
-contido índice Lucene próprio.

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17
Q

Redundancy

A

This index has two primary shards and two replicas.
Your application should round-robin requests amongst nodes.

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18
Q

Amazon Opensearch Service

A
  • Fully-managed (but not serverless) * Scale up or down without downtime * But this isn’t automatic * Pay for what you use * Instance-hours, storage, data transfer * Network isolation * AWS integration * S3 buckets (via Lambda to Kinesis) * Kinesis Data Streams * DynamoDB Streams * CloudWatch / CloudTrail * Zone awareness
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19
Q

Amazon Opensearch Service (Port)

A
  • Totalmente gerenciado (mas não sem servidor)
  • Ampliar ou reduzir sem tempo de inatividade
  • Mas isso não é automático
  • Pague pelo que usar
  • Instância-hora, armazenamento, transferência de dados
  • Isolamento de rede
  • Integração AWS
  • S3 buckets (via Lambda para Kinesis)
  • Kinesis Data Streams
  • DynamoDB Streams
  • CloudWatch / CloudTrail
  • Zone awareness
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20
Q

Amazon Opensearch options

A
  • Dedicated master node(s)
  • Choice of count and instance types
  • “Domains”
  • Snapshots to S3 * Zone Awarenes
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21
Q

Opções do Amazon Opensearch

A
  • Nó(s) principal(is) dedicado(s)
  • Escolha de contagem e tipos de instância
  • “Domínios”
  • Snapshots para S3
  • Zone Awarenes
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22
Q

Cold / warm / ultrawarm / hot storage
- Standard data nodes use “hot” storage

A
  • Instance stores or EBS volumes / fastest performance
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23
Q

UltraWarm (warm) storage uses S3 + caching

A
  • Best for indices with few writes (like log data /
    immutable data)
  • Slower performance but much lower cost
  • Must have a dedicated master node
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24
Q

Cold storage

A
  • Also uses S3
  • Even cheaper
  • For “periodic research or forensic analysis on older
    data”
  • Must have dedicated master and have UltraWarm
    enabled too.
  • Not compatible with T2 or T3 instance types on data
    nodes
  • If using fine-grained access control, must map users to
    cold_manager role in OpenSearch Dashboards
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25
Q

Integrações OpenSearch com outros serviços AWS

A
  • Buckets S3 (via Lambda para Kinesis)
  • Kinesis Data Streams
  • Fluxos do DynamoDB
  • CloudWatch/CloudTrail
  • Conscientização da zona
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26
Q

Index State Management examples

A
  • Delete old indices after a period of time * Move indices into read only state after a period of
    time
  • Move indices from hot
    -> UltraWarm
    -> cold
    storage over time
  • Reduce replica count over time * Automate index snapshots
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27
Q

SM policies are run every 30
-48 minutes

A

Random jitter to ensure they don’t all run at once

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28
Q

Exemplos de gerenciamento de estado do índice

A

Excluir índices antigos após um período de tempo
* Mover índices para o estado somente leitura após um período de tempo
* Mover índices de hot
-> Ultraquente
-> frio
armazenamento ao longo do tempo
* Reduzir a contagem de réplicas ao longo do tempo
* Automatizar instantâneos de índice

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29
Q

More Index Management - Index rollups

A
  • Periodically roll up old data into summarized indices
  • Saves storage costs
  • New index may have fewer fields, coarser time buckets
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30
Q

More Index Management - Index transforms

A
  • Like rollups, but purpose is to create a different view to analyze data differently.
  • Groupings and aggregations
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31
Q

Rollups de índice

A
  • Acumule periodicamente dados antigos em índices resumidos
  • Economiza custos de armazenamento
  • Novo índice pode pode ter menos campos
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32
Q

Transformações de índice

A
  • Como rollups, mas o objetivo é criar uma visão diferente para analisar os dados de forma diferente.
  • Agrupamentos e agregações
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33
Q

Cross-cluster replication

A
  • Replicate indices / mappings / metadata across domains
  • Ensures high availability in an outage
  • Replicate data geographically for better latency
  • “Follower” index pulls data from “leader” index
  • Requires fine-grained access control and node-to
    -node encryption
  • “Remote Reindex” allows copying indices from one cluster to another on demand
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34
Q

replicação de cluster cruzado

A
  • Replicar índices/mapeamentos/
    metadados entre domínios
  • Garante alta disponibilidade em uma interrupção
  • Replicar dados geograficamente para
    melhor latência
  • O índice “Seguidor” extrai dados de índice de “líder”
  • Requer multa-controle de acesso granular e nó-para
    -criptografia de nó
  • “Reindexação Remota” permite copiar índices de um cluster para outro Sob demanda
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35
Q

Opensearch Stability
* 3 dedicated master nodes is best

A
  • Avoids “split brain”
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36
Q

Opensearch Stability - Don’t run out of disk space

A

Minimum storage requirement is roughly:
Source Data * (1 + Number of Replicas) * 1.45

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37
Q

Choosing the number of shards

A
  • (source data + room to grow) * (1 + indexing
    overhead) / desired shard size
  • In rare cases you may need to limit the number of
    shards per node
  • You usually run out of disk space first
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38
Q

Choosing instance types

A
  • At least 3 nodes
  • Mostly about storage requirements
  • i.e., m6g.large.search, i3.4xlarge.search,
    i3.16xlarge.search
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39
Q

Estabilidade Opensearch - 3 master nodes dedicados é melhor?

A

Sim, evita split brain

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40
Q

Espaço em disco, qual o requisito mínimo de armazenamento?

A

Aproximadamente:
Dados de Origem * (1 + Número de Réplicas) * 1,45

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41
Q

Como escolher o número de shards?

A
  • (dados de origem + espaço para crescer) * (1+indexação
    sobrecarga) / tamanho de fragmento desejado
  • Em casos raros, pode ser necessário limitar o número de shards por nó
  • Geralmente, você fica sem espaço em disco primeiro.
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42
Q

Como escolher tipo de instância?

A
  • Pelo menos 3 nós
  • Principalmente sobre requisitos de armazenamento
  • ou seja, m6g.large.search, i3.4xlarge.search,
    i3.16xlarge.search
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43
Q

Amazon Opensearch Security

A
  • Resource-based policies
  • Identity-based policies
  • IP-based policies
  • Request signing
  • VPC
  • Cognito
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44
Q

Securing Dashboards

A
  • Cognito
  • Getting inside a VPC from
    outside is hard…
  • Nginx reverse proxy on EC2
    forwarding to ES domain
  • SSH tunnel for port 5601
  • VPC Direct Connect
  • VPN
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45
Q

Segurança dos dashboards

A
  • Cognito
  • Entrando em VPC de fora é difícil…
  • Proxy reverso Nginx no EC2
    encaminhamento para domínio ES
  • Túnel SSH para a porta 5601
  • Conexão direta VPC
  • VPN
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46
Q

Amazon Opensearch anti
-padrões

A
  • OLTP
  • Sem transações
  • RDS ou DynamoDB é melhor
  • Consulta de dados ad-hoc * Athena é melhor *
    Lembre-se de que Opensearch é principalmente
    para pesquisa e análise
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47
Q

Desempenho do Amazon Opensearch - * Pode ocorrer pressão de memória na JVM se:

A
  • Você tem alocações de shards desequilibradas entre os nós
  • Você tem muitos shards em um cluster
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48
Q

Menos shards podem gerar melhor desempenho se houver erros de JVMMemoryPressure
são encontrados qual ação indicada?

A

Excluir índices antigos ou não utilizados

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49
Q

What is Athena?

A
  • Interactive query service for S3 (SQL) * No need to load data, it stays in S3
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50
Q

Athena support formats:

A
  • CSV (human readable)
  • JSON (human readable)
  • ORC (columnar, splittable)
  • Parquet (columnar, splittable)
  • Avro (splittable)
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51
Q

Athena types data:

A
  • Unstructured, semi-structured, or structured
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52
Q

Athena Workgroups:

A
  • Can organize users / teams / apps / workloads into Workgroups
  • Can control query access and track costs by Workgroup
  • Integrates with IAM, CloudWatch, SNS
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53
Q

In Athena each workgroup can have its own:

A
  • Query history
  • Data limits (you can limit how much data queries may scan by workgroup)
  • IAM policies
  • Encryption settings
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54
Q

Athena cost model Pay-as-you-go

A
  • $5 per TB scanned
  • Successful or cancelled queries count, failed queries do not.
  • No charge for DDL
    (CREATE/ALTER/DROP etc.)
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55
Q

Athena cost model - Save LOTS of money by using
columnar formats

A
  • ORC, Parquet
  • Save 30-90%, and get better
    performance
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56
Q

Athena Security - Access control

A
  • IAM, ACLs, S3 bucket policies
  • AmazonAthenaFullAccess /
    AWSQuicksightAthenaAccess
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57
Q

Athena Security - Encrypt results at rest in S3 staging directory

A
  • Server-side encryption with S3-managed key (SSE-S3)
  • Server-side encryption with KMS key (SSE-KMS)
  • Client-side encryption with KMS key (CSE-KMS)
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58
Q

Athena Security Cross
-account access in S3 bucket policy possible True or False

A

True

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59
Q

Athena anti-patterns - Highly formatted reports /
visualization

A
  • That’s what QuickSight is for
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60
Q

Athena anti-patterns - ETL

A
  • Use Glue instead
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61
Q

Athena: Optimizing performance

A
  • Use columnar data (ORC, Parquet)
  • Small number of large files performs better than large number of small files
  • Use partitions
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62
Q

Athena ACID transactions

A
  • Powered by Apache Iceberg
  • Just add ‘table_type’ = ‘ICEBERG’ in your CREATE
    TABLE command
  • Concurrent users can safely make row-level modifications
  • Compatible with EMR, Spark, anything that
    supports Iceberg table format.
  • Removes need for custom record locking
  • Time travel operations
  • Recover data recently deleted with a SELECT
    statement
  • Remember governed tables in Lake Formation?
    This is another way of getting ACID features in Athena.
  • Benefits from periodic compaction to preserve
    performance
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63
Q

What is Redshift?

A
  • Fully-managed, petabyte scale data warehouse service
  • 10X better performance than other DW’s
  • Via machine learning, massively parallel query execution, columnar storage
  • Designed for OLAP, not OLTP
  • Cost effective
  • SQL, ODBC, JDBC interfaces * Scale up or down on demand
  • Built-in replication & backups
  • Monitoring via CloudWatch / CloudTrail
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64
Q

Redshift Use-Cases

A
  • Accelerate analytics workloads
  • Unified data warehouse & data lake
  • Data warehouse modernization
  • Analyze global sales data
  • Store historical stock trade data
  • Analyze ad impressions & clicks
  • Aggregate gaming data
  • Analyze social trend
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65
Q

Redshift Spectrum

A
  • Query exabytes of unstructured data in S3 without loading
  • Limitless concurrency
  • Horizontal scaling
  • Separate storage & compute resources
  • Wide variety of data formats
  • Support of Gzip and Snappy
    compression
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66
Q

Redshift Performance

A
  • Massively Parallel Processing (MPP)
  • Columnar Data Storage
  • Column Compression
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67
Q

Redshift Durability

A
  • Replication within cluster
  • Backup to S3
  • Asynchronously replicated to another region
  • Automated snapshots
  • Failed drives / nodes
    automatically replaced
  • However – limited to a single availability zone (AZ)
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68
Q

Scaling Redshift

A
  • Vertical and horizontal scaling on demand
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69
Q

Scaling Redshift - During scaling:

A
  • A new cluster is created while your old one remains available for reads
  • CNAME is flipped to new cluster (a few minutes of downtime)
  • Data moved in parallel to new compute nodes
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70
Q

Redshift Distribution Styles:

A

AUTO, EVEN, KEY, ALL

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71
Q

Redshift Distribution AUTO

A

Redshift figures it out based on size of data

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72
Q

Redshift Distribution EVEN

A

Rows distributed across slices in round-robin

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73
Q

Redshift Distribution KEY

A

Rows distributed based on one column

74
Q

Redshift Distribution ALL

A

Entire table is copied to every node

75
Q

Redshift Sort Keys

A
  • Rows are stored on disk in sorted order based on the column you designate as a sort key
  • Like an index
  • Makes for fast range queries
  • Choosing a sort key
  • Recency? Filtering? Joins?
  • Single vs. Compound vs Interleaved sort keys
76
Q

Explane Importing / Exporting data - COPY command

A
  • Parallelized; efficient
  • From S3, EMR, DynamoDB, remote hosts
  • S3 requires a manifest file and IAM role
77
Q

Explane Importing / Exporting data UNLOAD command

A

Unload from a table into files in S3

78
Q

True or False - Importing / Exporting data is not enhanced VPC Routing

79
Q

COPY command: More depth

A
  • Use COPY to load large amounts of data from
    outside of Redshift
  • If your data is already in Redshift in another table,
  • Use INSERT INTO …SELECT * Or CREATE TABLE AS
  • COPY can decrypt data as it is loaded from S3
  • Hardware-accelerated SSL used to keep it fast
  • Gzip, lzop, and bzip2 compression supported to
    speed it up further
  • Automatic compression option
  • Analyzes data being loaded and figures out optimal
    compression scheme for storing it
  • Special case: narrow tables (lots of rows, few columns)
  • Load with a single COPY transaction if possible
  • Otherwise hidden metadata columns consume too much
    space
80
Q

Redshift copy grants for cross-region snapshot copies

A
  • Let’s say you have a KMS-encrypted Redshift cluster and a snapshot of it
  • You want to copy that snapshot to another region for backup
  • In the destination AWS region:
  • Create a KMS key if you don’t have one already
  • Specify a unique name for your snapshot copy grant
  • Specify the KMS key ID for which you’re creating the copy grant
  • In the source AWS region:
  • Enable copying of snapshots to the copy grant you just created
81
Q

Redshift DBLINK solution

A
  • Connect Redshift to
    PostgreSQL (possibly in
    RDS)
  • Good way to copy and
    sync data between
    PostgreSQL and Redshift
82
Q

Redshift integration other services:

A
  • S3
  • DynamoDB
  • EMR / EC2
  • Data Pipeline
  • Database Migration Service
83
Q

Redshift Workload Management (WLM)

A
  • Prioritize short, fast queries vs. long, slow queries
  • Query queues
  • Via console, CLI, or API
84
Q

Redshift Concurrency Scaling

A
  • Automatically adds cluster capacity to handle increase in concurrent read queries
  • Support virtually unlimited concurrent users & queries
  • WLM queues manage which queries are sent to the concurrency scaling cluster
85
Q

Redsift Automatic Workload Management

A
  • Creates up to 8 queues * Default 5 queues with even memory allocation
  • Large queries (ie big hash joins) -> concurrency lowered
  • Small queries (ie inserts, scans, aggregations)
    -> concurrency raised
  • Configuring query queues
86
Q

Redshift Topics Automatic Workload Management Configuring query queues

A
  • Priority
  • Concurrency scaling mode
  • User groups
  • Query groups
  • Query monitoring rule
87
Q

Manual Workload Management

A
  • One default queue with concurrency level of 5 (5 queries at once)
  • Superuser queue with concurrency level 1
  • Define up to 8 queues, up to concurrency level 50
88
Q

Redshift Manual Workload Management topics of Define up to 8 queues, up to concurrency level 50

A
  • Each can have defined concurrency scaling mode, concurrency level, user groups, query groups, memory, timeout, query monitoring rules
  • Can also enable query queue hopping
  • Timed out queries “hop” to next queue to try again
89
Q

Short Query Acceleration (SQA)

A
  • Prioritize short-running queries over longer-running ones
  • Short queries run in a dedicated space, won’t wait in queue behind long queries
  • Can be used in place of WLM queues for short queries
  • Works with:
    • CREATE TABLE AS (CTAS)
    • Read-only queries (SELECT statements)
  • Uses machine learning to predict a query’s execution time
  • Can configure how many seconds is “short”
90
Q

Resizing Redshift Clusters - Elastic resize

A
  • Quickly add or remove nodes of same type * (It can change node types, but not without dropping connections – it creates a whole new cluster)
  • Cluster is down for a few minutes
  • Tries to keep connections open across the downtime
  • Limited to doubling or halving for some dc2 and
    ra3 node types.
91
Q

Resizing Redshift Clusters - classic resize

A
  • Change node type and/or number of nodes
  • Cluster is read-only for hours to days
92
Q

Resizing Redshift Clusters - snapshot, restore, resize

A
  • Used to keep cluster available during a classic
    resize
  • Copy cluster, resize new cluster
93
Q

Redshift VACUUM COMAND

A
  • Recovers space from deleted rows
  • VACUUM FULL * VACUUM DELETE ONLY * VACUUM SORT ONLY * VACUUM REINDEX
94
Q

Newer Redshift features - RA3 nodes with managed storage

A
  • Enable independent scaling of compute and storage
  • SSD-based
95
Q

Newer Redshift features - Redshift data lake export

A
  • Unload Redshift query to S3 in Apache Parquet format
  • Parquet is 2x faster to unload and consumes up to 6X less storage
  • Compatible with Redshift Spectrum, Athena, EMR, SageMaker
  • Automatically partitioned
96
Q

Newer Redshift features - Spatial data types

A

GEOMETRY, GEOGRAPHY

97
Q

Newer Redshift features - Cross-Region Data Sharing

A
  • Share live data across Redshift clusters without copying
  • Requires new RA3 node type
  • Secure, across regions and across account
98
Q

Redshift AQUA advantages:

A
  • Advanced Query Accelerator
  • Available on ra3.4xl, ra3.16xl
  • Pushes reduction and aggregation queries closer to the data
  • Up to 10X faster, no extra cost, no code changes.
  • Also benefits from high
    -bandwidth connection to S3
  • All you have to do is turn it on in your cluster configuration (when using the supported node types)
99
Q

Redshift anti-patterns Small data-sets

A

Use RDS instead

100
Q

Redshift anti-patterns OLTP alternative

A

Use RDS or DynamoDB instead

101
Q

Redshift anti-patterns Unstructured data

A

ETL first with EMR etc.

102
Q

Redshift anti-patterns BLOB data

A

Store references to large binary files in S3, not the files themselves.

103
Q

Redshift security concerns

A
  • Using a Hardware Security Module (HSM)
  • Defining access privileges for user or group
104
Q

Explaine Redshift security concerns
* Using a Hardware Security Module (HSM)

A
  • Must use a client and server certificate to configure a trusted connection between Redshift and the HSM
  • If migrating an unencrypted cluster to an HSM-encrypted cluster, you must create the new encrypted cluster and then move data to it.
105
Q

Explaine Redshift security concerns
* Defining access privileges for user or group

A
  • Use the GRANT or REVOKE commands in SQL
  • Example: grant select on table foo to bob;
106
Q

Redshift Serverless topics:

A
  • Automatic scaling and provisioning for your
    workload
  • Optimizes costs & performance
  • Pay only when in use
  • Uses ML to maintain performance across
    variable & sporadic workloads
  • Easy spinup of development and test environments
  • Easy ad-hoc business analysis
  • You get back a serverless endpoint, JDBC/ODBC connection, or just query via the console’s query editor.
107
Q

Redshift Serverless: Getting Started

A
  • Need an IAM role with this
    policy
  • Define your
    • Database name
    • Admin user credentials
    • VPC
    • Encryption settings
      • AWS-owned KMS by default
  • Audit logging
  • Can manage snapshots &
    recovery points after creation
108
Q

Resource Scaling in Redshift Serverless Topics

A
  • Capacity measured in Redshift Processing Units (RPU’s)
  • You pay for RPU-hours (per second) plus storage
  • Base RPU’s
  • Max RPU’s
109
Q

Resource Scaling in Redshift Serverless - Base RPU’s topics

A
  • You can adjust base capacity
  • Defaults to AUTO
  • But you can adjust from 32-512 RPU’s to improve query performance
110
Q

Resource Scaling in Redshift Serverless - Max RPU’s topics

A
  • Can set a usage limit to control costs
  • Or, increase it to improve throughput
111
Q

Redshift Serverless * Does everything Redshift can, except:

A
  • Redshift Spectrum
  • Parameter Groups
  • Workload Management
  • AWS Partner integration
  • Maintenance windows / version tracks
112
Q

Redshift Serverless - No public endpoints (yet)

A

Must access within a VPC

113
Q

Redshift Serverless: Monitoring general topics

A
  • Monitoring views
  • CloudWatch Logs
  • Cloudwatch metrics
114
Q

Redshift Serverless: Monitoring - Monitoring views:

A
  • SYS_QUERY_HISTORY
  • SYS_LOAD_HISTORY
  • SYS_SERVERLESS_USAGE
  • …and many more
115
Q

Redshift Serverless:
CloudWatch logs

A
  • Connection & user logs enabled by default
  • Optional user activity log data
  • Under /aws/redshift/serverless/
116
Q

Redshift Serverless:
CloudWatch metrics

A

*QueriesCompletedPerSecond, QueryDuration, QueriesRunning,etc.
* Dimensions: DatabaseName, latency
(short/medium/long), QueryType, stage

117
Q

What is RDS?

A
  • Hosted relational database
    • Amazon Aurora
    • MySQL
    • PostgreSQL
    • MariaDB
    • Oracle
    • SQL Server
  • Not for “big data”
    • Might appear on exam as an example of what not to use
    • Or in the context of migrating from RDS to Redshift et
118
Q

ACID * RDS databases offer full ACID compliance

A
  • Atomicity
  • Consistency
  • Isolation
  • Durability
119
Q

Amazon Aurora

A
  • MySQL and PostgreSQL – compatible
  • Up to 5X faster than MySQL, 3X faster than PostgreSQL
  • 1/10 the cost of commercial databases
  • Up to 64TB per database instance
  • Up to 15 read replicas
  • Continuous backup to S3
  • Replication across availability zones
  • Automatic scaling with Aurora Serverless
120
Q

Aurora Security

A
  • VPC network isolation
  • At-rest with KMS
  • Data, backup, snapshots, and replicas can be encrypted
  • In-transit with SSL
121
Q

O que é o Athena?

A
  • Serviço de consulta interativa para S3 (SQL)
  • Não há necessidade de carregar dados, fica em S3
  • Presto sob o capô
  • Sem servidor!
  • Suporta muitos formatos de dados
  • CSV (legível por humanos)
  • JSON (legível por humanos)
  • ORC (colunar, divisível)
  • Parquet (colunar, divisível)
  • Avro (divisível)
  • Não estruturado, semiestruturado ou estruturado
122
Q

Athena, alguns exemplos de funções:

A
  • Consultas ad hoc de logs da web
  • Consultar dados de preparação antes de carregar no Redshift
  • Analisar logs CloudTrail / CloudFront / VPC / ELB etc no S3
  • Integração com notebooks Jupyter, Zeppelin, RStudio
  • Integração com QuickSight
  • Integração via ODBC / JDBC com outras ferramentas de visualização
123
Q

Grupos de trabalho do Athena:

A
  • Pode organizar usuários/equipes/aplicativos/cargas de trabalho em grupos de trabalho
  • Pode controlar o acesso à consulta e acompanhar os custos por grupo de trabalho
  • Integra-se com IAM, CloudWatch, SNS
124
Q

O que cada grupo de trabalho pode ter no Athena?

A
  • Histórico de consultas
  • Limites de dados (você pode limitar a quantidade de dados que as consultas podem verificar por grupo de trabalho)
  • Políticas de IAM
  • Configurações de criptografia
125
Q

Tópicos de custos do Athena no modelo pague conforme o uso:

A
  • US$ 5 por TB digitalizado
  • Consultas bem-sucedidas ou canceladas contam, as consultas com falha não.
  • Sem custo para DDL
    (CRIAR/ALTER/SOLTAR etc.)
126
Q

Como economizar no Athena?

A
  • Economize MUITO dinheiro usando formatos colunares
    • ORC, Parquet
  • Economize 30-90% e obtenha melhor desempenho
  • Glue e S3 têm suas próprias cargas
127
Q

Políticas de Segurança do Athena

A
  • Controle de acesso
  • IAM, ACLs, políticas de bucket S3 * AmazonAthenaFullAccess /
    AWSQuicksightAthenaAccess
  • Criptografar resultados em repouso no diretório de preparação do S3 * Criptografia do lado do servidor com chave gerenciada pelo S3 (SSE-S3)
  • Criptografia do lado do servidor com chave KMS (SSE-KMS)
  • Criptografia do lado do cliente com chave KMS (CSE-KMS)
  • Acesso entre contas na política de bucket S3 possível
  • Transport Layer Security (TLS) criptografa em trânsito (entre Athena e S3)
128
Q

Anti-padrões no Athena para relatórios altamente formatados e visualização

A
  • É para isso que serve o QuickSight
129
Q

Anti-padrões do Athena para ETL

A

Utilize o Glue ao invés do Athena

130
Q

Como otimizar o desempenho no Athena?

A
  • Use dados colunares (ORC, Parquet)
  • Um pequeno número de arquivos grandes funciona melhor do que um grande número de arquivos pequenos
  • Usar partições
131
Q

Transações Athena ACID

A
  • Desenvolvido por Apache Iceberg
  • Basta adicionar ‘table_type’ = ‘ICEBERG’ em seu CREATE
    comando TABLE
  • Os usuários simultâneos podem fazer com segurança no nível da linha
    modificações
  • Compatível com EMR, Spark, qualquer coisa que
    suporta formato de tabela Iceberg.
  • Remove a necessidade de bloqueio de registro personalizado
  • Operações de viagem no tempo
  • Recuperar dados excluídos recentemente com uma instrução SELECT
  • Lembra das tabelas regidas em Lake Formation?
    Esta é outra maneira de obter recursos ACID em
    Atena.
  • Benefícios da compactação periódica para preservar
    desempenho
132
Q

O que é o RedShift?

A
  • Serviço de armazenamento de dados em escala de petabytes totalmente gerenciado
  • Desempenho 10 vezes melhor do que outros DWs
  • Por meio de aprendizado de máquina, execução de consultas massivamente paralelas, armazenamento colunar
  • Projetado para OLAP, não OLTP
  • Custo-beneficio
  • Interfaces SQL, ODBC, JDBC
  • Ampliar ou reduzir sob demanda
  • Replicação e backups integrados
  • Monitoramento via CloudWatch / CloudTrail
133
Q

Casos de uso do redshift

A
  • Acelere as cargas de trabalho analíticas
  • Data warehouse e data lake unificados
  • Modernização do data warehouse
  • Analisar dados de vendas globais
  • Armazenar dados históricos de negociação de ações
  • Analisar impressões e cliques de anúncios
  • Dados de jogos agregados
  • Analisar tendência social
134
Q

Qual a utilidade do Redshift Spectrum?

A
  • Consultar exabytes de dados não estruturados no S3 sem carregar
  • Simultaneidade ilimitada
  • Escala horizontal
  • Armazenamento separado e recursos de computação
  • Grande variedade de formatos de dados
  • Suporte de compactação Gzip e Snappy
135
Q

Pontos fortes de desempenho do Redshift

A
  • Processamento Massivamente Paralelo (MPP)
  • Armazenamento de dados em colunas
  • Compressão de coluna
136
Q

Durabilidade no Redshift

A
  • Replicação dentro do cluster
  • Backup para S3
    • Replicado de forma
      assíncrona para outra região
  • Instantâneos automatizados
  • Unidades/nós com falha substituídos automaticamente
  • No entanto - limitado a uma única zona de disponibilidade (AZ)
137
Q

Modo Scaling no Redshift:

A
  • Dimensionamento vertical e horizontal sob demanda
  • Durante o dimensionamento:
    * Um novo cluster é criado enquanto o antigo permanece disponível para
    lê
    * CNAME é invertido para o novo cluster (alguns minutos de inatividade)
    * Dados movidos em paralelo para novos nós de computação
138
Q

Quais os tipos de distribuição no Redshift?

A

AUTO, EVEN, KEY, ALL (AEKA)

139
Q

Explique o tipo de distribuição AUTO no Redshift

A

Redshift descobre com base no tamanho dos dados

140
Q

Explique o tipo de distribuição EVEN no Redshift

A

Linhas distribuídas em fatias em round-robin

141
Q

Explique o tipo de distribuição KEY no Redshift

A

Linhas distribuídas com base em uma coluna

142
Q

Explique o tipo de distribuição ALL no Redshift

A

A tabela inteira é copiada para cada nó

143
Q

O que são Sort Keys no Redshift?

A

Técnica de otimização que permite melhorar o desempenho de consultas em tabelas grandes.

144
Q

Tópicos sobre Sort Keys no Redshift

A
  • As linhas são armazenadas no disco em ordem de classificação com base na coluna que você designar como uma chave de classificação
  • Como um índice
  • Faz consultas de alcance rápido
  • Escolhendo uma chave de classificação
  • Recência? Filtros? Joins?
  • Chaves de classificação simples x compostas x intercaladas
145
Q

Importação/Exportação de dados no Redshift:

A
  • Comando COPY
  • Paralelizado; eficiente
  • Origem S3, EMR, DynamoDB, hosts remotos
  • S3 requer um arquivo de manifesto e uma função IAM
  • comando UNLOAD
  • Descarregar de uma tabela em arquivos no S3
  • Roteamento de VPC aprimorado
146
Q

Como utilizar o comando COPY caso seus dados estejam no Redshift em outra tabela?

A
  • Use INSERT INTO …SELECT
  • Ou CREATE TABLE AS
147
Q

Como COPY pode descriptografar dados à medida que são carregados do S3

A

Através de SSL acelerado por hardware usado para mantê-lo rápido

148
Q

O que faz Opção de compressão automática do comando COPY?

A

Analisa os dados que estão sendo carregados e descobre o esquema de compactação ideal para armazená-los.

149
Q

Como utilizar o comando COPY em tabelas estreitas (muitas linhas, poucas
colunas)

A
  • Carregue com uma única transação COPY, se possível
    • Caso contrário, as colunas de metadados ocultas consomem muito
      espaço
150
Q

Concessões de cópia do Redshift para regiões cruzadas cópias instantâneas

A
  • Digamos que você tenha um cluster Redshift criptografado por KMS e um
    instantâneo disso
  • Você deseja copiar esse instantâneo para outra região para backup
  • Na região de destino da AWS:
  • Crie uma chave KMS se ainda não tiver uma
  • Especifique um nome exclusivo para sua concessão de cópia de instantâneo
  • Especifique o ID da chave KMS para o qual você está criando a concessão de cópia
  • Na região de origem da AWS:
  • Ative a cópia de instantâneos para a concessão de cópia que você acabou de criar
151
Q

O que é DBLINK?

A

Extensão disponível no PostgreSQL usada como base para o Redshift. No caso do Redshift a extensão dblink permite que os usuários se conectem ao PostgreSQL e realizem consulta entre eles.

152
Q

Integração do Redshift com outros serviços

A
  • S3
  • DynamoDB
  • EMR / EC2
  • Pipeline de Dados
  • Serviço de migração de banco de dados
153
Q

Propriedades do Redshift Workload Management (WLM)

A
  • Priorize consultas curtas e rápidas em vez de consultas longas e lentas
  • Filas de consulta
  • Via console, CLI ou AP
154
Q

O que faz o Dimensionamento de simultaneidade no Redshift

A
  • Adiciona automaticamente a capacidade do cluster para lidar com o aumento nas consultas de leitura simultâneas
  • Oferece suporte a consultas e usuários simultâneos virtualmente ilimitados
  • Filas WLM gerenciam quais consultas são enviadas para o cluster de dimensionamento de simultaneidade
155
Q

Quais as operações do gerenciamento automático da carga de trabalho no Redshift?

A
  • Cria até 8 filas
  • 5 filas padrão com alocação de memória uniforme
  • Grandes consultas (ou seja, grandes hash joins) -> simultaneidade reduzida
  • Pequenas consultas (ou seja, inserções, verificações, agregações) -> simultaneidade levantada
  • Configuração de filas de consulta
    • Prioridade
    • Modo de escalonamento de simultaneidade
    • Grupos de usuários
    • Grupos de consulta
    • Regras de monitoramento de consultas
156
Q

Quais as operações do gerenciamento manual da carga de trabalho no Redshift?

A
  • Uma fila padrão com nível de simultaneidade de 5 (5 consultas em
    uma vez)
  • Fila de superusuário com nível de simultaneidade 1
  • Defina até 8 filas, até nível de simultaneidade 50
    • Cada um pode ter definido o modo de escalonamento de simultaneidade, nível de simultaneidade, grupos de usuários, grupos de consulta, memória, tempo limite, regras de monitoramento de consulta
    • Também pode ativar o salto na fila de consultas
    • As consultas com tempo limite “pulam” para a próxima fila para tentar novamente
157
Q

Qual a utilidade da Short Query Acceleration (SQA) no Redshift?

A
  • Priorizar consultas de execução curta sobre as de execução mais longa
  • Consultas curtas são executadas em um espaço dedicado, não esperam na fila
    por trás de consultas longas
  • Pode ser usado no lugar de filas WLM para consultas curtas
  • Funciona com:
  • CRIAR TABELA COMO (CTAS)
  • Consultas somente leitura (declarações SELECT)
  • Usa aprendizado de máquina para prever o tempo de execução de uma consulta
  • Pode configurar quantos segundos é “curto”
158
Q

Como funciona o redimensionamento elástico de clusters no Redshift?

A
  • Adicione ou remova rapidamente nós do mesmo tipo
    * (Ele pode alterar os tipos de nó, mas não sem eliminar as conexões - cria um cluster totalmente novo)
    * O cluster está inativo por alguns minutos * Tenta manter as conexões abertas durante o tempo de inatividade
    * Limitado a dobrar ou reduzir pela metade para alguns tipos de nó dc2 e ra3.
159
Q

Como funciona o redimensionamento clássico no Redshift?

A
  • Alterar tipo de nó e/ou número de nós
    * O cluster é somente leitura por horas a dias
160
Q

No redimensionamento de cluster do Redshift como funciona o snapshot, restore e resize?

A
  • Usado para manter o cluster disponível durante um redimensionamento clássico
    * Copie o cluster, redimensione o novo cluster
161
Q

O que faz o comando VACUUM no Redshift? Quais os comandos contidos no VACUUM?

A
  • Recupera espaço excluído
    de linhas
  • VACUUM FULL
  • VACUUM DELETE ONLY
  • VACUUM SORT ONLY
  • VACUUM REINDEX
162
Q

Recursos mais recentes do Redshift dos Nós RA3 com armazenamento gerenciado

A
  • Habilite o escalonamento independente de computação e armazenamento
  • baseado em SSD
163
Q

Recursos mais recentes do Redshift - Exportação de data lake do Redshift

A
  • Descarregue a consulta Redshift para S3 no formato Apache Parquet
  • Parquet é 2x mais rápido para descarregar e consome até 6X menos armazenamento
  • Compatível com Redshift Spectrum, Athena, EMR, SageMaker
  • Particionado automaticamente
164
Q

Recursos mais recentes do Redshift - Tipos de dados espaciais

A

GEOMETRY, GEOGRAPHY

165
Q

Recursos mais recentes do Redshift - compartilhamento de dados entre regiões

A
  • Compartilhe dados ao vivo em clusters Redshift sem copiar
  • Requer novo tipo de nó RA3
  • Seguro, entre regiões e entre contas
166
Q

O que é o recurso AQUA do Redshift?

A
  • Acelerador de Consulta Avançado
  • Disponível em ra3.4xl, ra3.16xl
  • Aproxima as consultas de redução e agregação dos dados
  • Até 10X mais rápido, sem custo extra, sem alterações de código.
  • Também se beneficia da conexão de alta largura de banda para S3
  • Tudo o que você precisa fazer é ativá-lo na configuração do cluster (ao usar os tipos de nó suportados)
167
Q

Cite os principais anti-padrões Redshift:

A
  • Pequenos conjuntos de dados
  • Em vez disso, use RDS
  • OLTP
  • Em vez disso, use RDS ou DynamoDB
  • Dados não estruturados
  • ETL primeiro com EMR etc.
  • Dados BLOB
  • Armazene referências a grandes arquivos binários no S3, não os próprios arquivos
168
Q

Preocupações com a segurança do Redshift

A
  • Usando um Módulo de Segurança de Hardware (HSM)
  • Deve usar um certificado de cliente e servidor para configurar um confiável
    conexão entre o Redshift e o HSM
  • Ao migrar um cluster não criptografado para um cluster criptografado por HSM, você
    deve criar o novo cluster criptografado e, em seguida, mover os dados para ele.
  • Definição de privilégios de acesso para usuário ou grupo
  • Use os comandos GRANT ou REVOKE no SQL
  • Exemplo: conceder select na tabela foo to bob;
169
Q

Vantagens do Redshift Serverless

A
  • Dimensionamento e provisionamento automáticos para sua carga de trabalho
  • Otimiza custos e desempenho
  • Pague apenas quando estiver em uso
  • Usa ML para manter o desempenho em
    cargas de trabalho variáveis e esporádicas
  • Fácil rotação de desenvolvimento e teste
    ambientes
  • Anúncio fácil
  • análise de negócios hoc
  • Você recebe de volta um endpoint sem servidor,
    conexão JDBC/ODBC, ou apenas consultar através do
    editor de consultas do console.
170
Q

Redshift Serverless Introdução:

A
  • Precisa de uma função IAM com esta política
  • Defina seu
    * Nome do banco de dados
    * Credenciais do usuário administrador
    * VPC
    * Configurações de criptografia
    * KMS de propriedade da AWS por padrão
    * Log de auditoria
  • Pode gerenciar instantâneos e
    pontos de recuperação após a criação
171
Q

Dimensionamento de recursos no Redshift Serverless

A
  • Capacidade medida em Redshift
    Unidades de processamento (RPUs)
  • Você paga por RPU-hora (por segundo)
    mais armazenamento
  • RPUs base
  • Você pode ajustar a capacidade de base
  • O padrão é AUTO
  • Mas você pode ajustar de 32-512 RPUs para
    melhorar o desempenho da consulta
  • Max RPU’s
  • Pode definir um limite de uso para controlar os custos
  • Ou aumente-o para melhorar o rendimento
172
Q

Redshift sem servidor
* Faz tudo que o Redshift pode, exceto:

A
  • Redshift Spectrum
  • Grupos de Parâmetros
  • Gerenciamento de carga de trabalho
  • Integração de parceiros da AWS
  • Janelas de manutenção / faixas de versão
173
Q

Redshift Serverless sobre endpoints

A
  • Sem endpoints públicos (ainda)
    • Deve acessar dentro de uma VPC
174
Q

Redshift sem servidor: monitoramento *
Visualizações de monitoramento

A

SYS_QUERY_HISTORY
SYS_LOAD_HISTORY
SYS_SERVERLESS_USAGE
…e muito mais

175
Q

Redshift sem servidor - * Registros do CloudWatch

A
  • Registros de conexão e usuário ativados por padrão
  • Dados opcionais de log de atividades do usuário
  • Em /aws/redshift/sem servidor/
176
Q

Redshift sem servidor Métricas do Cloudwatch

A

QueriesCompletedPerSecond, QueryDuration, QueriesRunning, etc.
* Dimensões: DatabaseName, latência (curta/média/longa), QueryType, stage

177
Q

O que é RDS?

A
  • Banco de dados relacional hospedado
  • Aurora Amazônica
  • MySQL * PostgreSQL
  • MariaDB
  • Oráculo
  • Servidor SQL
  • Não para “big data”
  • Pode aparecer no exame como um exemplo do que não usar
  • Ou no contexto da migração de RDS para Redshift, etc.
178
Q

ACID e RDS

A
  • Os bancos de dados RDS oferecem total
    Conformidade ACID
  • Atomicidade * Consistência * Isolamento * Durabilidade
179
Q

Amazon Aurora

A
  • MySQL e PostgreSQL – compatível
  • Até 5 vezes mais rápido que o MySQL, 3 vezes mais rápido que o PostgreSQL
  • 1/10 do custo de bancos de dados comerciais
  • Até 64 TB por instância de banco de dados
  • Até 15 réplicas de leitura
  • Backup contínuo para S3
  • Replicação entre zonas de disponibilidade
  • Dimensionamento automático com Aurora Serverless
180
Q

Segurança no Aurora

A
  • Isolamento de rede VPC
  • Em repouso com KMS
    • Dados, backup, snapshots e réplicas podem ser criptografados
  • Em trânsito com SSL

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