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.
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.
Unsere Mission bei DoiT
Das ist nur ein Beispiel von vielen Prüfungen, die wir bei DoiT durchführen, damit die Cloud-Infrastrukturen unserer Kunden robust, konform und auf Erfolg ausgerichtet bleiben.
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