Beim Aufsetzen eines Amazon Aurora Clusters spielen zahlreiche Faktoren eine Rolle – einer der wichtigsten ist die Storage-Konfiguration des Clusters. Die Wahl zwischen Standard- und I/O-Optimized-Modus ist entscheidend, wird aber häufig übersehen.
Die Wahl zwischen Aurora Standard- und I/O-Optimized-Modus
Doch warum ist diese Entscheidung so wichtig?
Diese Konfiguration bestimmt maßgeblich, wie Ihr Cluster abgerechnet wird. Mit der richtigen Wahl können Sie bis zu 40 % sparen – insbesondere bei I/O-intensiven workloads.
In diesem Beitrag beleuchten wir die wesentlichen Unterschiede zwischen den Aurora-Modi, ihre Auswirkungen auf die Kosten und Strategien, mit denen Sie das Maximum aus Ihrer Investition in AWS Aurora herausholen.
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Amazon Aurora Kosten: die Grundlagen
Bevor Sie den passenden Modus für Ihre Anforderungen wählen, sollten Sie wissen, wie Amazon Aurora abgerechnet wird. Die wichtigsten Komponenten sind:
- Compute: Die Kosten richten sich nach Instance-Typ und -Größe innerhalb des Clusters.
- Storage: Die Kosten basieren auf dem zugewiesenen Speicher des Clusters.
- I/O-Operationen: Abgerechnet werden die Lese- und Schreibvorgänge über alle Instanzen hinweg.
Das sind nicht die einzigen Faktoren – hinzu kommen Datentransfer, Backups und weitere optionale Features. Für die Wahl des passenden Aurora-Modus sind diese Punkte jedoch zweitrangig.
Compute
Die Preise für Amazon Aurora variieren je nach gewähltem Modus. Bei den Compute-Kosten ist der I/O-Optimized-Modus rund 30 % teurer als der Standard-Modus – ein deutlicher Unterschied, der allerdings nur ein Teil der Rechnung ist.
Amazon Aurora. Preise nach Datenbankinstanzen
Storage
Beim Storage liegt der I/O-Optimized-Modus 125 % über dem Standard-Modus. Auf den ersten Blick wirkt der Standard-Modus damit wirtschaftlicher – vor allem bei großem Speicherbedarf. Doch es gibt weitere Faktoren zu berücksichtigen.
Amazon Aurora. Preise nach Datenbank-Storage und I/Os
I/O-Operationen
Auf den ersten Blick wirkt Aurora Standard deutlich günstiger als der I/O-Optimized-Modus. Was macht I/O-Optimized also so attraktiv?
Der entscheidende Vorteil: Im I/O-Optimized-Modus sind die I/O-Operationen bereits im Preis enthalten. Bei I/O-intensiven Anwendungen kann das den Ausschlag geben.
Den richtigen Modus für Ihren Aurora Cluster wählen
Laut AWS gilt: Wenn Ihre I/O-Kosten mehr als 25 % der gesamten Aurora-Datenbankkosten ausmachen, können Sie mit Aurora I/O-Optimized bei I/O-intensiven workloads bis zu 40 % sparen.
Leichter gesagt als getan. Zuerst müssen Sie die I/O-Kosten Ihres Aurora-Clusters ermitteln und anschließend die gesamten Ausgaben für die Aurora-Datenbank zusammenrechnen. Und nicht vergessen: Ein Aurora-Cluster kann aus mehreren Instanzen bestehen – ob provisioned oder Serverless. So trivial, wie es klingt, ist das also nicht.
Stellen Sie sich nun vor, Sie verwalten 100 Aurora-Cluster über verschiedene AWS-Regionen hinweg und müssten diese Prüfungen regelmäßig manuell durchführen – eine zeitraubende Endlosaufgabe.
Folgendes Vorgehen hat sich bewährt:
Einen neuen Aurora-Cluster anlegen
Beim Aufsetzen eines neuen Aurora-Clusters hängt der optimale Modus von den erwarteten IOPS (Input/Output Operations Per Second) ab, die Ihre Datenbank verarbeiten muss. IOPS lassen sich grob als Abfragevolumen verstehen.
Für Entwicklungsumgebungen oder workloads mit seltener Nutzung empfiehlt sich zunächst der Aurora Standard-Modus. Für Produktionsumgebungen oder workloads mit dauerhaft hohem Abfragevolumen kann hingegen der Aurora I/O-Optimized-Modus die wirtschaftlichere Wahl sein.
Nachdem der Cluster einige Wochen gelaufen ist und ausreichend Metrikdaten vorliegen, sollten Sie die Lage neu bewerten und prüfen, welcher Modus – Standard oder I/O-Optimized – sich tatsächlich besser rechnet.
Einen bestehenden Aurora-Cluster bewerten
Für die Analyse eines bestehenden Aurora-Clusters empfehle ich ein Python-Skript, das die Schwerstarbeit übernimmt. Es vergleicht automatisch die Kosten von Standard- und I/O-Optimized-Modus und liefert klare Einblicke in Ihre aktuellen Ausgaben – damit Sie die wirtschaftlichste Option wählen können.
https://gist.github.com/polius/5760117924b55d73f11434143596fd10
Hier ein Beispiel der Ausgabe:
rds-scan.py – Ausführungsergebnis
Gut zu wissen: Sie können alle 30 Tage einmal zu Aurora I/O-Optimized wechseln und jederzeit wieder zurück zu Aurora Standard. Der Wechsel erfolgt nahtlos und ohne Downtime – in beide Richtungen.
Ein letzter Punkt: Das Parallel-Query-Feature von Aurora wird mit der I/O-Optimized-Storage-Konfiguration nicht unterstützt. Wenn Ihre Datenbank stark auf dieses Feature angewiesen ist, sollten Sie genau abwägen, welcher Modus besser passt.
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