Spring_MT https://blog.hatena.ne.jp/Spring_MT/ CubicLouve https://spring-mt.hatenablog.com/ AWS Aurora Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases 2 DURABILITY AT SCALE(大規模における耐久性) データベースとは一度書き込んだら読み込みができなければならないのですが、全てのシステムはそうはなっていない。 ここでは、クォーラムのモデルの背後にある理論的根拠を示す。 なぜストレージを分けるのかという理由(WHY) この2つ(データベースとストレージ？)を組み合わせが、耐久性、可用性、パフォーマンスのゆらぎの低減の獲得だけでなく、ストレージインスタン群を大規模に管理する際の運用上の課題も解決するという手法(HOW) 2.1 レプリケーションとそれに関連する障害 インスタンスの寿命とストレージの寿命はあまり相関しない。 インス… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fspring-mt.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F03%2F03%2F135456" title="Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databasesを読む(その2 大規模における耐久性) - CubicLouve" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/887309d048beef83ad3eabf2a79a64a389ab1c9f/2016/11/18/StorageAllocation.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-03-03 13:54:56 rich https://spring-mt.hatenablog.com/entry/2021/03/03/135456 1.0 100%