Perguntas frequentes do Amazon MemoryDB

O Amazon MemoryDB Multi-Region é um banco de dados multirregional totalmente gerenciado e ativo-ativo que permite criar aplicações com até 99,999% de disponibilidade, além de latência de leitura em microssegundos e gravação de um dígito em milissegundos. Ele fornece redundância de dados em várias regiões da AWS, para que você possa melhorar a disponibilidade e a resiliência de suas aplicações multirregionais, mesmo que o processamento de uma delas seja interrompido em uma região e não possa se conectar ao endpoint do MemoryDB. O MemoryDB Multi-Region oferece replicação ativa-ativa para que você possa atender a leituras e gravações localmente nas regiões mais próximas de seus clientes com latência de leitura de microssegundos e gravação de um dígito em milissegundos. Ele replica dados de forma assíncrona entre regiões, que costumam ser propagados em um segundo. O MemoryDB Multi-Region resolve automaticamente os conflitos de atualização e corrige problemas de divergência de dados, para que você possa se concentrar na sua aplicação.

Você deve usar o MemoryDB Multi-Region se deseja criar aplicações que precisem dos mais altos níveis de disponibilidade, maior resiliência e melhor continuidade de negócios. O MemoryDB Multi-Region também pode ser usado se deseja criar e executar aplicações multirregionais que exijam tempo de resposta rápido em qualquer lugar do mundo.

Ao usar o MemoryDB Multi-Region, o MemoryDB replica dados em clusters regionais em uma configuração chamada cluster multirregional. Quando os dados são gravados em qualquer cluster regional dentro do cluster multirregional, o MemoryDB replica esses dados de forma automática e assíncrona para todos os outros clusters regionais, normalmente em um segundo, sem afetar a performance da aplicação. O MemoryDB Multi-Region resolve automaticamente os conflitos de atualização e corrige problemas de divergência de dados. A resolução de conflitos é totalmente gerenciada e ocorre em segundo plano, sem nenhum impacto na disponibilidade da aplicação.

Para começar a usar o MemoryDB Multi-Region, você cria um cluster multirregional e um cluster regional em uma das regiões da AWS desejadas usando o console da AWS, o AWS SDK ou a CLI. Depois de criar o primeiro cluster regional, você pode adicionar até quatro regiões extras ao cluster multirregional. Quando os dados são gravados em qualquer cluster regional, o MemoryDB Multi-Region replicará automaticamente esses dados para todos os outros clusters regionais dentro do cluster multirregional, normalmente em um segundo. Se você estiver usando o MemoryDB hoje, poderá criar um snapshot do cluster e usá-lo para semear um novo cluster multirregional e um cluster regional.  

Você pode adicionar novos clusters regionais a um cluster do MemoryDB Multi-Region criando clusters regionais nas respectivas regiões da AWS. No entanto, você não pode adicionar um cluster existente do MemoryDB a um cluster existente do MemoryDB Multi-Region. Você só pode criar um cluster regional ou remover um cluster regional existente de um cluster do MemoryDB Multi-Region. Quando você remove um cluster regional, o MemoryDB Multi-Region exclui o cluster nessa região específica, mantendo o cluster do MemoryDB Multi-Region. Posteriormente, os clientes podem adicionar mais clusters regionais ao mesmo cluster do MemoryDB Multi-Region.

O MemoryDB Multi-Region fornece consistência eventual porque executa replicação assíncrona, o que preserva as velocidades na memória. Qualquer atualização feita em uma chave em um dos clusters regionais do MemoryDB Multi-Region é propagada para outros clusters regionais de forma assíncrona dentro do cluster do MemoryDB Multi-Region, normalmente em menos de um segundo.

O MemoryDB Multi-Region usa o CRDT (Conflict-free Replicated Data Type) para reconciliar entre gravações simultâneas conflitantes. O CRDT é uma estrutura de dados que pode ser atualizada de forma independente e simultânea, sem coordenação. O conflito entre gravação e gravador é mesclado de forma independente em cada réplica, com consistência eventual.

Se uma região ficar isolada ou degradada, o MemoryDB Multi-Region acompanha todas as gravações realizadas, mas que ainda não foram propagadas para todos os clusters regionais. Quando a região volta a ficar on-line, o MemoryDB Multi-Region retoma a propagação de todas as gravações pendentes dessa região para os clusters regionais em outras regiões. Ele também retoma a propagação de gravações de outros clusters regionais para a região que agora está on-line novamente. Uma hora, o MemoryDB Multi-Region propaga todas as gravações bem-sucedidas anteriormente, independentemente de quanto tempo a região esteja isolada. Podem surgir conflitos se a aplicação atualizar a mesma chave em regiões diferentes quase ao mesmo tempo. O MemoryDB Multi-Region usa a reconciliação CRDT (Conflict-Free Replicated Data Type) entre atualizações simultâneas. A resolução de conflitos é totalmente gerenciada e ocorre em segundo plano, sem nenhum impacto na disponibilidade da aplicação.

O throughput e a latência do MemoryDB variam com base no tipo de nó, no tamanho da carga útil e no número de conexões do cliente. O MemoryDB oferece latência de leitura de microssegundos, latência de gravação de menos de dez milissegundos e latência de leitura após gravação no nó primário de um fragmento de cluster. O MemoryDB pode suportar até 390 mil solicitações de leitura e 100 mil solicitações de gravação por segundo e até 1,3 GB de throughput de leitura e 100 MB/s de gravação por nó (com base em testes internos em workloads somente leitura e somente gravação). Um cluster do MemoryDB fragmenta dados em um ou mais nós, permitindo que você adicione mais fragmentos ou réplicas ao seu cluster para aumentar o throughput agregado.

O MemoryDB armazena todo o conjunto de dados na memória e usa um log transacional multi-AZ distribuído para fornecer durabilidade, consistência e chances de recuperação de dados. Ao armazenar dados em várias AZs, o MemoryDB tem recuperação e reinicialização rápidas do banco de dados. Também ao armazenar os dados na memória, o MemoryDB pode oferecer desempenho ultrarrápido e alto throughput.

O MemoryDB aproveita um log transacional distribuído para armazenar dados de forma durável. Ao armazenar dados em várias AZs, o MemoryDB tem recuperação e reinicialização rápidas do banco de dados. Além disso, o MemoryDB oferece consistência eventual para nós de réplica e leituras consistentes em nós primários.

O Valkey e o Redis OSS incluem um atributo opcional de AOF, que persiste os dados em um arquivo no disco de um nó primário para maior durabilidade. No entanto, como o AOF armazena dados localmente nos nós primários em uma única zona de disponibilidade, há riscos de perda de dados. Além disso, no caso de falha de um nó, há riscos de problemas de consistência com as réplicas.

Sim, o MemoryDB oferece suporte à alta disponibilidade. Você pode criar um cluster do MemoryDB com disponibilidade multi-AZ com até 5 réplicas em diferentes AZs. Quando ocorre uma falha em um nó primário, o MemoryDB executará o failover automaticamente e promoverá uma das réplicas para servir como o novo tráfego de gravação primário e direcionar para ela. Além disso, o MemoryDB utiliza um log transacional distribuído para garantir que os dados nas réplicas mantenham-se atualizados, mesmo no caso de uma falha no nó primário. O failover normalmente ocorre em menos de 20 segundos para interrupções não planejadas e normalmente em menos de 200 milissegundos para interrupções planejadas.

O MemoryDB usa um log transacional distribuído para armazenar de forma durável os dados gravados em seu banco de dados durante a recuperação, reinicialização, failover e consistência eventual entre primários e réplicas.

O Valkey e o Redis OSS permitem gravações e leituras altamente consistentes no nó primário de cada fragmento e leituras finais consistentes de réplicas de leitura. Essas propriedades de consistência não são garantidas se um nó primário falhar, pois as gravações podem ser perdidas durante um failover e, portanto, violar o modelo de consistência.

O modelo de consistência do MemoryDB é semelhante ao do Valkey e ao do Redis OSS. No entanto, no MemoryDB, os dados não são perdidos em failovers, permitindo que os clientes leiam suas gravações nas primárias, independentemente das falhas nos nós. Somente os dados que persistiram com êxito no log de transações multi-AZ são visíveis. Os nós de réplica ainda são eventualmente consistentes, com métricas de atraso publicadas no Amazon CloudWatch.

Com o MemoryDB versão 7.0 para Redis OSS, introduzimos a multiplexação de E/S aprimorada, que oferece melhorias adicionais no throughput e na latência em escala. A versão 7.2 do MemoryDB para Valkey também é compatível com multiplexação de E/S aprimorada. A multiplexação de entrada/saída (E/S) aprimorada é ideal para workloads limitadas por throughput com várias conexões de clientes. Os benefícios aumentam de acordo com o nível de simultaneidade da workload. Por exemplo, usando o nó r6g.4xlarge e executando 5200 clientes simultâneos, você pode obter até 46% de aumento de throughput (operações de leitura e gravação por segundo) e até 21% de redução na latência do P99, em comparação com o MemoryDB versão 6 para Redis OSS. Para esses tipos de workloads, o processamento de entrada/saída (E/S) de rede de um nó pode se tornar um fator limitante na escalabilidade. Com a multiplexação de E/S aprimorada, cada thread de E/S de rede dedicado canaliza comandos de vários clientes para o mecanismo MemoryDB, aproveitando a capacidade do mecanismo de processar comandos em lotes com eficiência.

Para mais informações, consulte a documentação.

Para gravar e ler dados do seu cluster do MemoryDB, você se conecta ao seu cluster usando um dos clientes do Valkey ou do Redis OSS compatíveis. Para uma lista de clientes do Valkey ou do Redis OSS com suporte, consulte a documentação do Valkey ou do Redis OSS. Para instruções sobre como se conectar ao seu cluster do MemoryDB usando um cliente do Valkey ou do Redis OSS, consulte a documentação do MemoryDB. O Valkey funcionará com os clientes Redis OSS existentes e, por isso, você não precisa alterar os clientes ao migrar do Redis OSS para o Valkey.

Você cria um cluster do MemoryDB com até 500 nós. Isso proporciona uma capacidade máxima de armazenamento de memória de aproximadamente 100 TB, supondo que você tenha 250 nós primários, cada um com uma réplica para alta disponibilidade (500 nós no total).

Sim, você pode redimensionar seu cluster do MemoryDB horizontal e verticalmente. Você pode escalar seu cluster horizontalmente adicionando ou removendo nós. Você pode optar por adicionar fragmentos para distribuir seu conjunto de dados em mais fragmentos e adicionar nós de réplica adicionais a cada fragmento para aumentar a disponibilidade e o throughput de leitura. Você também pode remover fragmentos e réplicas para escalar seu cluster. Além disso, você pode escalar seu cluster verticalmente alterando o tipo de nó, o que altera seus recursos de memória e CPU por nó. Durante as operações de redimensionamento horizontal e vertical, seu cluster continua on-line e atende às solicitações de leitura e gravação.

O MemoryDB facilita a manutenção e as atualizações do seu cluster e fornece dois processos diferentes para manutenção do cluster. Em primeiro lugar, para algumas atualizações obrigatórias, o MemoryDB corrige automaticamente seu cluster durante as janelas de manutenção que você especificar. Em segundo lugar, para algumas atualizações, o MemoryDB utiliza atualizações de serviço, que você pode aplicar a qualquer momento ou programar para uma janela de manutenção futura. Algumas atualizações de serviço são programadas automaticamente em uma janela de manutenção após uma determinada data. As atualizações de cluster ajudam a fortalecer a segurança, a confiabilidade e o desempenho operacional de seus clusters, e seu cluster continua on-line e atendendo às solicitações de leitura e gravação. Para mais informações sobre manutenção de clusters, consulte a documentação do MemoryDB.

Sim, você cria snapshots para fazer backup dos dados e metadados do seu cluster do MemoryDB. Você pode criar manualmente um snapshot ou usar o programador automático de snapshots do MemoryDB para obter um novo snapshot todos os dias, no horário especificado. Você pode optar por reter seu snapshot por até 35 dias após sua criação, e o MemoryDB. Os snapshots são armazenados no Amazon S3, projetado para uma durabilidade de 99.999999999% (11 9). Além disso, você pode optar por tirar um snapshot final do seu cluster ao excluí-lo. Além disso, você pode exportar snapshots do MemoryDB do serviço para seu bucket do Amazon S3. Para mais informações sobre os snapshots, consulte a documentação do MemoryDB.

Sim, você pode restaurar seu cluster do MemoryDB a partir de um snapshot ao criar um novo cluster do MemoryDB.

Sim, você pode restaurar seu cluster do MemoryDB a partir de um arquivo do Valkey ou do Redis OSS RDB. Você pode especificar o arquivo RDB a partir do qual restaurar ao criar um novo cluster do MemoryDB.

Sim, você pode migrar dados do ElastiCache para o MemoryDB. Primeiro, crie um snapshot do seu cluster do ElastiCache e exporte-o para o bucket do S3. Em seguida, crie um novo cluster do MemoryDB e especifique o backup a partir do qual restaurar. O MemoryDB criará um novo cluster com os dados e os metadados do Valkey ou do Redis OSS com base no snapshot. Para mais informações sobre a migração de dados do ElastiCache para o MemoryDB, consulte a documentação do MemoryDB.

Sim, o MemoryDB oferece métricas operacionais e de desempenho para seu cluster. O MemoryDB tem mais de 30 métricas do CloudWatch e você pode ver essas métricas no console do MemoryDB. Para mais informações sobre as métricas do CloudWatch e o MemoryDB, consulte a documentação do MemoryDB.

Sim, o MemoryDB oferece suporte à criptografia de seus dados em repouso e em trânsito. Para criptografia em repouso, você pode usar as chaves gerenciadas pelo cliente (CMK) do AWS Key Management Service ou uma chave fornecida pelo MemoryDB. Com instâncias do Graviton2 para seu cluster do MemoryDB, seus dados são criptografados na memória usando criptografia DRAM de 256 bits sempre ativa.

O MemoryDB usa listas de controle de acesso (ACLs) para controlar a autenticação e a autorização do cluster. Com as ACLs, é possível definir permissões diferentes para usuários distintos no mesmo cluster. Uma ACL é uma coleção de um ou mais usuários. Cada usuário tem uma senha e uma string de acesso, que são usadas para autorizar o acesso aos comandos e dados. Para saber mais sobre ACLs no MemoryDB, consulte a documentação do MemoryDB.

Sim, todos os clusters do MemoryDB devem ser iniciados em uma VPC.

Continuaremos oferecendo suporte a mais certificações de conformidade. Veja aqui as informações mais recentes sobre preparação para conformidade.

Sim. Para receber um histórico de todas chamadas de API do Amazon MemoryDB efetuadas na sua conta, basta ativar o CloudTrail no Console de Gerenciamento da AWS. Para mais informações, acesse a página inicial do CloudTrail.

Os níveis de dados para o Amazon MemoryDB é uma nova opção de custo-benefício para o MemoryDB que move automaticamente os dados acessados com menos frequência da memória para Solid-state drives (SSD – unidades de estado sólido) de alto desempenho conectadas localmente. Os níveis de dados aumentam a capacidade, simplificam o gerenciamento de clusters e melhoram o custo total de propriedade (TCO) do MemoryDB.

Você deve usar os níveis de dados quando precisar de uma maneira mais fácil e econômica de escalar a capacidade de dados para seus clusters do MemoryDB sem sacrificar a disponibilidade de suas aplicações. Os níveis de dados são ideais para workloads que acessam até 20% dos seus dados regularmente e para aplicações que podem tolerar latência adicional na primeira vez que um item menos frequentemente acessado for necessário. Usar níveis de dados com nós R6gd que têm quase 5x mais capacidade total (memória + SSD) pode ajudar você a obter mais de 60% de economia nos custos de armazenamento ao executar com utilização máxima, em comparação com os nós R6g (somente memória). Assumindo valores de string de 500 bytes, você normalmente pode esperar uma latência adicional de 450 µs para solicitações de leitura para dados armazenados em SSD em comparação com solicitações de leitura para dados na memória.

Os níveis de dados funcionam utilizando o armazenamento em SSD nos nós do cluster quando a capacidade de memória disponível estiver esgotada. Ao usar nós de cluster com armazenamento em SSD, os níveis de dados são ativados automaticamente e o MemoryDB gerencia o posicionamento dos dados, movendo itens de forma transparente entre a memória e o disco usando uma política de Least-recently used (LRU – utilizado menos recentemente). Quando a memória é totalmente consumida, o MemoryDB detecta automaticamente quais itens foram usados menos recentemente e move seus valores para o disco, otimizando o custo. Quando uma aplicação precisa recuperar um item do disco, o MemoryDB move seu valor de forma transparente para a memória antes de atender à solicitação, com impacto mínimo no desempenho.

Para começar, crie um novo cluster do MemoryDB usando instâncias otimizadas para memória com processadores AWS Graviton2 baseados em ARM e SSDs NVMe (R6gd). Em seguida, você pode migrar dados de um cluster existente importando um snapshot.

Os nós R6gd com níveis de dados são baseados por hora de instância consumida. Você também paga pelos dados gravados ao usar o R6gd, semelhante a outros tipos de nós do MemoryDB. Para ver mais detalhes, consulte a página de definição de preço do MemoryDB.

Para começar, crie um novo cluster do MemoryDB usando instâncias otimizadas para memória com processadores AWS Graviton2 baseados em ARM e SSDs NVMe (R6gd). Em seguida, você pode migrar dados de um cluster existente importando um snapshot.

Os nós reservados do MemoryDB oferecem flexibilidade de tamanho dentro de uma família de nós e na região da AWS. Isso significa que a taxa de nós reservados com desconto será aplicada automaticamente ao uso de todos os tamanhos na mesma família de nós. Por exemplo, se você comprar um nó reservado r6g.xlarge e precisar escalar para um nó maior r6g.2xlarge, sua taxa de desconto de nó reservado será automaticamente aplicada ao uso de 50% do nó r6g.2xlarge na mesma região da AWS. O recurso de flexibilidade de tamanho reduzirá o tempo necessário para gerenciar seus nós reservados e, como você não está mais vinculado a um tamanho específico de nó de banco de dados, poderá aproveitar ao máximo seu desconto, mesmo que suas necessidades de capacidade mudem.

Os preços dos nós reservados do MemoryDB são baseados no tipo de nó, duração (um ou três anos), opção de pagamento (sem adiantamento, adiantamento parcial, adiantamento total) e região da AWS. Observe que os preços dos nós reservados não cobrem os custos de gravação de dados ou armazenamento de snapshots. Para ver mais detalhes, consulte a página de definição de preço do MemoryDB.

O MemoryDB oferece nós reservados para os nós R6g, R7g e R6gd (com níveis de dados) otimizados para memória.

A pesquisa vetorial do MemoryDB oferece suporte ao armazenamento de milhões de vetores, com tempos de resposta de consulta e atualização em menos de dez milissegundos, ao mesmo tempo em que alcança mais de 99% de recuperação. A pesquisa vetorial do MemoryDB pode armazenar vetores que você gera a partir de serviços como o Amazon Bedrock e o Amazon SageMaker.

Você deve usar a pesquisa vetorial para MemoryDB ao criar aplicações de inteligência artificial e machine learning (IA e ML) de alta velocidade usando a API do MemoryDB. A pesquisa vetorial para o MemoryDB é adequada para casos de uso em que a performance máxima é o critério de seleção mais importante. Em 26 de junho de 2024, o MemoryDB oferecia a maior performance de pesquisa vetorial com as maiores taxas de recall entre os bancos de dados de vetores mais usados na AWS. A pesquisa vetorial pode ser usada para MemoryDB para potencializar ML e IA generativa em casos de uso como geração aumentada via recuperação (RAG), detecção de fraudes, recomendações em tempo real e recuperação de documentos.

Ao configurar uma aplicação baseada em IA/ML para maior agilidade, isso pode levar a respostas de baixa qualidade, conforme medido usando taxas de recall. A pesquisa vetorial do MemoryDB fornece o maior throughput com tempos de resposta de consulta e atualização em menos de dez milissegundos sem comprometer a recuperação, armazenando os vetores na memória.

Com a pesquisa vetorial, você pode armazenar, indexar, recuperar e pesquisar incorporações vetoriais no MemoryDB junto com seus dados. Em primeiro lugar, você gera incorporações vetoriais diretamente por meio de modelos de incorporação, como as Incorporações do Amazon Titan, ou por meio de serviços gerenciados, como o Amazon Bedrock. Em seguida, você carrega as incorporações no MemoryDB depois de inicializar seu índice vetorial usando as APIs do plano de dados do MemoryDB. O MemoryDB armazena incorporações vetoriais como tipos de dados JSON ou hash. 

Quando carregado, o MemoryDB cria o índice com suas incorporações vetoriais. À medida que você carrega dados novos, atualiza os existentes ou exclui dados, o MemoryDB transmite atualizações para o índice vetorial em menos de dez milissegundos. O MemoryDB suporta consultas de pesquisa eficientes, pré-filtragem e métricas de múltiplas distâncias (cosseno, produto pontual e euclidiano). Para mais informações sobre como usar a pesquisa vetorial para o MemoryDB, consulte a documentação.

Não há custo adicional para usar a pesquisa vetorial no MemoryDB. Acesse a página de definição de preço do MemoryDB para saber mais.