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जावा के लिए अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वर रहित एडब्ल्यूएस एसडीके के लिए डेटा एपीआई - ठंड और गर्म शुरुआत की तुलना करने वाला भाग: डेटा एपीआई बनाम डायनेमोडीबी

2024-07-29 को प्रकाशित
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Data API for Amazon Aurora Serverless vith AWS SDK for Java - Part omparing cold and warm starts: Data API vs DynamoDB

परिचय

जावा के लिए एडब्ल्यूएस एसडीके के साथ अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 के लिए डेटा एपीआई श्रृंखला के भाग 7 में - डेटा एपीआई स्नैपस्टार्ट से मिलता है, हमने डेटा का उपयोग करके अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस से कनेक्ट होने वाले लैम्ब्डा फ़ंक्शन के ठंडे और गर्म प्रारंभ समय को मापा। 3 उपयोग मामलों के लिए एपीआई:

  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम किए बिना
  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम होने के साथ लेकिन प्राइमिंग ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना
  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम होने के साथ और प्राइमिंग ऑप्टिमाइज़ेशन (पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस पर प्री-वार्मिंग एसक्यूएल स्टेटमेंट निष्पादन) के साथ।

इस लेख में हम उन मापों की तुलना अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस v2 के लिए डेटा एपीआई के बजाय डायनेमोडीबी का उपयोग करके करना चाहते हैं।

लैम्ब्डा की ठंडी और गर्म शुरुआत की तुलना: अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस v2 बनाम डायनेमोडीबी के लिए डेटा एपीआई

लैम्ब्डा स्नैपस्टार्ट के बारे में मेरी लेख श्रृंखला में हमने पहले से ही समान एप्लिकेशन के लिए ऐसे माप किए हैं, लेकिन लेख में विभिन्न लैम्ब्डा मेमोरी सेटिंग्स का उपयोग करके जावा 21 के साथ वार्म स्टार्ट को मापना है।

अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 और डायनेमोडीबी के लिए दोनों एप्लिकेशन डेटा एपीआई बहुत समान हैं:

  • वे डेटाबेस से उत्पादों को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए तर्क प्रदान करते हैं
  • दोनों परियोजनाओं के लैम्ब्डा फ़ंक्शन में 1024 एमबी मेमोरी सेटिंग है
  • दोनों के लिए परिनियोजन आर्टिफैक्ट का आकार लगभग 18 एमबी है
  • दोनों परियोजनाओं के लैम्ब्डा फ़ंक्शन डेटाबेस के साथ संचार करने के लिए डिफ़ॉल्ट सिंक्रोनस HTTP Apache क्लाइंट का उपयोग करते हैं
  • दोनों परियोजनाओं के लैम्ब्डा फ़ंक्शन x86_64 आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं

अब सभी मापों को एक साथ रखें।

ठंडा (सी) और गर्म (एम) प्रारंभ समय एमएस में:

दृष्टिकोण सी पी50 सी पी75 सी पी90 c p99 c p99.9 सी अधिकतम w p50 w p75 w p90 w p99 w p99.9 अधिकतम
डेटा एपीआई, कोई स्नैपस्टार्ट सक्षम नहीं 3154.35 3237 3284.91 3581.49 3702.12 3764.92 104.68 173.96 271.32 572.11 1482.89 2179.7
DynamoDB, कोई स्नैपस्टार्ट सक्षम नहीं है 3157.6 3213.85 3270.8 3428.2 3601.12 3725.02 5.77 6.50 7.81 20.65 90.20 1423.63
डेटा एपीआई, स्नैपस्टार्ट बिना प्राइमिंग के सक्षम 1856.11 1994.61 2467.83 3229.11 3238.80 3241.75 61.02 113.32 185.37 639.35 1973.30 2878.5
DynamoDB, स्नैपस्टार्ट बिना प्राइमिंग के सक्षम 1626.69 1741.10 2040.99 2219.75 2319.54 2321.64 5.64 6.41 7.87 21.40 99.81 1355.09
डेटा एपीआई, स्नैपस्टार्ट प्राइमिंग के साथ सक्षम 990.84 1069.04 1634.84 2120.00 2285.03 2286.9 60.06 106.35 185.37 581.27 1605.37 2658.24
डायनेमोडीबी, स्नैपस्टार्ट प्राइमिंग के साथ सक्षम 702.55 759.52 1038.50 1169.66 1179.05 1179.36 5.73 6.51 7.87 21.75 92.19 328.41

निष्कर्ष

इस लेख में मैंने डेटा एपीआई का उपयोग करके अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस से कनेक्ट होने वाले लैम्ब्डा फ़ंक्शन के ठंडे और गर्म प्रारंभ समय के माप की तुलना 3 उपयोग मामलों के लिए डायनेमोडीबी डेटाबेस से कनेक्ट करने से की है:

  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम किए बिना
  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम होने के साथ लेकिन प्राइमिंग ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना
  • लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट सक्षम होने के साथ और डेटाबेस अनुरोध की प्राइमिंग के साथ

हमने देखा कि लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर स्नैपस्टार्ट को सक्षम किए बिना कोल्ड स्टार्ट समय दोनों के लिए काफी तुलनीय है। यदि स्नैपस्टार्ट सक्षम है (बिना और विशेष रूप से प्राइमिंग के साथ) तो अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 के लिए डेटा एपीआई में कोल्ड स्टार्ट समय काफी अधिक है, विशेष रूप से प्रतिशत> = 90 के लिए। मुझे इस अंतर को समझने के लिए गहराई से खुदाई करने की आवश्यकता होगी क्योंकि मैंने ऐसा नहीं किया है। उम्मीद करें कि यह इतना बड़ा होगा, खासकर यदि प्राइमिंग लागू की गई हो। शायद इसका कारण यह है कि डायनेमोडीबी जैसी एडब्ल्यूएस मूल सेवाएं अधिक स्नैपस्टार्ट-जागरूक हैं, मैं कनेक्शन रिज्यूमे से बेहतर तरीके से निपट सकता हूं।

डायनेमोडीबी की तुलना में अमेज़ॅन ऑरोरा सर्वरलेस वी2 के लिए डेटा एपीआई के लिए वार्म स्टार्ट (निष्पादन) समय लगातार बहुत अधिक था, जिसकी मुझे भी उम्मीद थी क्योंकि डायनेमोडीबी अपने एकल या दोहरे अंक मिलीसेकंड प्रतिक्रिया समय के लिए जाना जाता है।

विज्ञप्ति वक्तव्य यह आलेख यहां पुन: प्रस्तुत किया गया है: https://dev.to/aws-builders/data-api-for-amazon-aurora-serverless-v2-with-aws-sdk-for-java-part-9-comparing-cold- और-warm-starts-data-api-vs-dynamodb-2pg2?1यदि कोई उल्लंघन है, तो कृपया इसे हटाने के लिए [email protected] से संपर्क करें
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