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Questions and Answers
Quel est le rôle principal d'AWS X-Ray dans une architecture de microservices?
Quel est le rôle principal d'AWS X-Ray dans une architecture de microservices?
- Identifier les goulets d'étranglement de performance et les erreurs. (correct)
- Optimiser la consommation de mémoire des microservices.
- Gérer la mise à l'échelle automatique des conteneurs.
- Évaluer l'expérience utilisateur sur les applications mobiles.
Comment AWS X-Ray aide-t-il à visualiser une application?
Comment AWS X-Ray aide-t-il à visualiser une application?
- Il catalogue tous les microservices dans l'architecture.
- Il crée un graphique des appels de service de l'application. (correct)
- Il fournit des statistiques détaillées sur l'utilisation de la mémoire.
- Il identifie les utilisateurs actifs de l'application.
Quel est un des bénéfices d'utiliser AWS X-Ray dans une architecture de microservices?
Quel est un des bénéfices d'utiliser AWS X-Ray dans une architecture de microservices?
- Il améliore l'efficacité énergétique des serveurs.
- Il remplace le besoin de l'API Gateway.
- Il stocke les données utilisateur de manière sécurisée.
- Il permet de surveiller les interactions entre les microservices. (correct)
Quel aspect AWS X-Ray ne peut pas identifier dans une application?
Quel aspect AWS X-Ray ne peut pas identifier dans une application?
Quelle composante est essentielle à l'architecture de microservices pour la gestion des flux de données?
Quelle composante est essentielle à l'architecture de microservices pour la gestion des flux de données?
Quel est le principal avantage d'utiliser une base de données conçue pour un usage spécifique ?
Quel est le principal avantage d'utiliser une base de données conçue pour un usage spécifique ?
Quelle est l'une des solutions possibles pour gérer des problèmes de bases de données ?
Quelle est l'une des solutions possibles pour gérer des problèmes de bases de données ?
Quel service est spécifiquement mentionné comme une solution de traçage géographique ?
Quel service est spécifiquement mentionné comme une solution de traçage géographique ?
Quelle technique permet de diviser un ensemble de données sur plusieurs hôtes ?
Quelle technique permet de diviser un ensemble de données sur plusieurs hôtes ?
Quel type de base de données est lié à la gestion de données sous forme de documents ?
Quel type de base de données est lié à la gestion de données sous forme de documents ?
Quelle approche pourrait être utilisée pour répliquer des données sur plusieurs régions ?
Quelle approche pourrait être utilisée pour répliquer des données sur plusieurs régions ?
Quel type de base de données pourrait être considéré pour le traitement de données liées ?
Quel type de base de données pourrait être considéré pour le traitement de données liées ?
Quel est l'objectif principal de déplacer certaines fonctionnalités vers d'autres types de bases de données ?
Quel est l'objectif principal de déplacer certaines fonctionnalités vers d'autres types de bases de données ?
Quel est l'objectif principal de l'Auto Scaling dans le cadre du cloud d'Amazon?
Quel est l'objectif principal de l'Auto Scaling dans le cadre du cloud d'Amazon?
Quels types d'instances peuvent être utilisés avec l'Auto Scaling?
Quels types d'instances peuvent être utilisés avec l'Auto Scaling?
Quel pourcentage de trafic est typique pour Amazon.com en novembre, selon les données fournies?
Quel pourcentage de trafic est typique pour Amazon.com en novembre, selon les données fournies?
Quelles métriques pilotent le processus de scaling dans l'Auto Scaling?
Quelles métriques pilotent le processus de scaling dans l'Auto Scaling?
La capacité provisionnée concerne quel aspect de l'infrastructure cloud d'Amazon?
La capacité provisionnée concerne quel aspect de l'infrastructure cloud d'Amazon?
Quels éléments sont inclus dans la gestion des instances EC2 par Auto Scaling?
Quels éléments sont inclus dans la gestion des instances EC2 par Auto Scaling?
L'Auto Scaling fonctionne sur combien de zones de disponibilité (AZs) généralement?
L'Auto Scaling fonctionne sur combien de zones de disponibilité (AZs) généralement?
Quel est l'impact de l'Auto Scaling sur la capacité de provisionnement?
Quel est l'impact de l'Auto Scaling sur la capacité de provisionnement?
Quel est un des principaux avantages de l'Application Load Balancer ?
Quel est un des principaux avantages de l'Application Load Balancer ?
Quel type de routage est pris en charge par l'Application Load Balancer ?
Quel type de routage est pris en charge par l'Application Load Balancer ?
Quel protocole est supporté par l'Application Load Balancer pour une communication efficace ?
Quel protocole est supporté par l'Application Load Balancer pour une communication efficace ?
Quel est l'un des aspects relatifs à la gestion de sessions dans un Application Load Balancer ?
Quel est l'un des aspects relatifs à la gestion de sessions dans un Application Load Balancer ?
Quelle fonctionnalité de l'Application Load Balancer permet de s'assurer que les instances sont en bon état de fonctionnement ?
Quelle fonctionnalité de l'Application Load Balancer permet de s'assurer que les instances sont en bon état de fonctionnement ?
Quelle fonctionnalité n'est pas typiquement associée à l'Application Load Balancer ?
Quelle fonctionnalité n'est pas typiquement associée à l'Application Load Balancer ?
Lors de l'utilisation d'Application Load Balancer, quel est le rôle d'Amazon Route 53 ?
Lors de l'utilisation d'Application Load Balancer, quel est le rôle d'Amazon Route 53 ?
Comment un Application Load Balancer contribue-t-il à l'architecture des applications basées sur des conteneurs ?
Comment un Application Load Balancer contribue-t-il à l'architecture des applications basées sur des conteneurs ?
Quelle option indique une considération appropriée pour améliorer les performances d'une application en nuage?
Quelle option indique une considération appropriée pour améliorer les performances d'une application en nuage?
Quel service peut être utilisé pour équilibrer la charge des requêtes entre plusieurs instances?
Quel service peut être utilisé pour équilibrer la charge des requêtes entre plusieurs instances?
Quel rôle remplit Amazon S3 dans une architecture en nuage?
Quel rôle remplit Amazon S3 dans une architecture en nuage?
Quelle technologie pourrait poser un problème de performance si elle n'est pas optimisée?
Quelle technologie pourrait poser un problème de performance si elle n'est pas optimisée?
Comment peut-on bénéficier d'une architecture multi-régionale?
Comment peut-on bénéficier d'une architecture multi-régionale?
Quel service permet l'exécution de logiques d'application sans avoir à gérer des serveurs?
Quel service permet l'exécution de logiques d'application sans avoir à gérer des serveurs?
Quel est l'objectif principal d'un cache node dans une architecture?
Quel est l'objectif principal d'un cache node dans une architecture?
Quel est le rôle principal d'Amazon RDS dans une architecture cloud?
Quel est le rôle principal d'Amazon RDS dans une architecture cloud?
Quelle caractéristique est propre aux bases de données relationnelles ?
Quelle caractéristique est propre aux bases de données relationnelles ?
Quel type de base de données est particulièrement adapté pour des volumes de données très élevés ?
Quel type de base de données est particulièrement adapté pour des volumes de données très élevés ?
Quel est un inconvénient potentiel des bases de données non relationnelles ?
Quel est un inconvénient potentiel des bases de données non relationnelles ?
Quelle affirmation décrit correctement les bases de données non relationnelles ?
Quelle affirmation décrit correctement les bases de données non relationnelles ?
Quelles applications pourraient bénéficier de l'utilisation de bases de données NoSQL ?
Quelles applications pourraient bénéficier de l'utilisation de bases de données NoSQL ?
Quel est l'un des principaux avantages des bases de données non relationnelles par rapport aux bases de données relationnelles ?
Quel est l'un des principaux avantages des bases de données non relationnelles par rapport aux bases de données relationnelles ?
Comment les bases de données non relationnelles traitent-elles des charges de travail spécifiques ?
Comment les bases de données non relationnelles traitent-elles des charges de travail spécifiques ?
Quel type de bases de données est principalement utilisé pour des données graphiques ?
Quel type de bases de données est principalement utilisé pour des données graphiques ?
Flashcards
Base de données relationnelle
Base de données relationnelle
Un type de base de données qui utilise des tables avec des lignes et des colonnes pour stocker des données, en appliquant des contraintes de schéma strictes pour assurer l'intégrité des données.
Base de données non relationnelle (NoSQL)
Base de données non relationnelle (NoSQL)
Un type de base de données qui ne suit pas le modèle relationnel traditionnel, offrant une plus grande flexibilité dans la modélisation des données. Elle est souvent utilisée pour des cas d'utilisation spécifiques comme les données non structurées, les données géospatiales et les graphes.
Applications sensibles à la latence
Applications sensibles à la latence
Des applications qui nécessitent des temps de réponse extrêmement courts, généralement exprimés en millisecondes ou même en microsecondes.
Volumes de données importants (Téraoctets)
Volumes de données importants (Téraoctets)
Un volume de données généralement mesuré en téraoctets (To) ou en pétaoctets (Po), nécessitant un stockage et une gestion efficaces.
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Ingestion rapide (millisecondes)
Ingestion rapide (millisecondes)
La capacité à ajouter de nouvelles données à une base de données à un rythme très rapide, mesuré en millisecondes.
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Données non relationnelles (graphes)
Données non relationnelles (graphes)
Un type de données qui représente les relations entre les éléments, comme un réseau social où chaque utilisateur est connecté à d'autres utilisateurs.
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Ingestion de données
Ingestion de données
L'ajout de nouvelles données dans une base de données, généralement via l'insertion ou la mise à jour.
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Contraintes de schéma
Contraintes de schéma
Un schéma strict qui définit la structure et les types de données dans une base de données relationnelle.
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Équilibreur de charge d'application
Équilibreur de charge d'application
Un équilibreur de charge d'application AWS qui distribue le trafic vers plusieurs instances de serveur, permettant de réduire le temps de réponse, d'accroître la disponibilité et de gérer les pics de trafic.
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Échelle de l'équilibreur de charge
Échelle de l'équilibreur de charge
Un équilibreur de charge d'application AWS qui peut gérer jusqu'à 65 535 connexions simultanées.
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Vérifications d'intégrité
Vérifications d'intégrité
Une fonctionnalité de l'équilibreur de charge qui vérifie si les instances de serveur sont en état de marche et redirige le trafic vers celles qui fonctionnent correctement.
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Collage de session
Collage de session
Une fonctionnalité qui permet d'envoyer les demandes d'un utilisateur spécifique toujours vers la même instance de serveur, ce qui est utile pour les applications nécessitant des sessions utilisateur persistantes.
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Surveillance et journalisation
Surveillance et journalisation
Affiche des informations essentielles sur l'équilibreur de charge, telles que les taux d'utilisation, les temps de réponse et les erreurs. Permet de surveiller le fonctionnement de l'équilibreur de charge et de dépanner les problèmes.
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Routage basé sur le contenu
Routage basé sur le contenu
Permet à l'équilibreur de charge de distribuer le trafic vers les instances de serveur en fonction du contenu de la requête. Par exemple, rediriger les demandes d'images vers un serveur dédié.
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Applications basées sur des conteneurs
Applications basées sur des conteneurs
Fonctionne avec des applications conteneurisées, comme celles déployées sur Amazon ECS ou Amazon EKS.
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WebSockets
WebSockets
Fonctionne avec le protocole WebSocket, un protocole qui permet des connexions bidirectionnelles en temps réel entre serveur et client.
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Architecture de microservices
Architecture de microservices
Une architecture logicielle qui divise une application en petits services indépendants, chacun fonctionnant de manière autonome et communiquant via des API.
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AWS X-Ray
AWS X-Ray
Un service qui permet de collecter et d'analyser les données de performance de l'application en temps réel.
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Equilibreur de charge
Equilibreur de charge
Un composant qui équilibre la charge sur plusieurs serveurs afin de gérer les demandes provenant des clients.
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AWS Lambda
AWS Lambda
Une plateforme d'exécution sans serveur qui exécute du code en réponse à des événements.
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Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB
Un service de base de données NoSQL qui stocke et récupère des données à haute vitesse.
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Taille maximale du pool
Taille maximale du pool
Le nombre maximal d'instances EC2 que l'Auto Scaling peut créer pour répondre à la demande.
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Capacité provisionnée
Capacité provisionnée
La capacité informatique réservée pour gérer une application, généralement une plage EC2.
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Métriques Amazon CloudWatch
Métriques Amazon CloudWatch
Une métrique utilisée pour surveiller l'état de santé et la performance d'une application. Elle permet de prendre des décisions d'adaptation.
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Auto Scaling
Auto Scaling
Utilisé pour ajuster automatiquement la taille des clusters informatiques en fonction de la demande.
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Couche web plus légère
Couche web plus légère
Réduction de la demande sur la couche Web, ce qui peut être obtenu en utilisant un CDN pour servir le contenu statique.
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Remplacement d'instances EC2
Remplacement d'instances EC2
Les instances EC2 peuvent être remplacées automatiquement par des instances saines si elles échouent.
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Instances EC2 sur demande ou Spot
Instances EC2 sur demande ou Spot
L'Auto Scaling peut fonctionner avec des instances EC2 réservées ou sur demande.
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Auto Scaling pour d'autres que EC2
Auto Scaling pour d'autres que EC2
L'Auto Scaling peut être utilisé pour gérer non seulement les instances EC2 mais aussi d'autres services comme les bases de données.
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Groupe d'auto-mise à l'échelle web
Groupe d'auto-mise à l'échelle web
Un groupe d'instances de serveur web gérés par Auto Scaling, permet de gérer automatiquement le nombre d'instances en fonction de la charge du serveur.
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Table DynamoDB
Table DynamoDB
Un type de base de données non relationnelle qui stocke les données sous forme de paires clé-valeur, ce qui rend l'accès aux données très rapide. Elle est souvent utilisée pour des applications nécessitant une grande évolutivité horizontale et une faible latence.
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File d'attente SQS
File d'attente SQS
Une file d'attente de messages qui permet de décomposer les tâches complexes en petites parties, permettant à chaque instance de s'occuper d'une seule tâche à la fois. Elle est utilisée pour des applications de traitement par lots ou pour décomposer des tâches complexes.
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Amazon EC2
Amazon EC2
Un service qui permet de créer et de gérer des instances de serveur virtuelles (VM) dans un environnement cloud. Les instances sont regroupées dans des groupes d'auto-mise à l'échelle qui s'adaptent automatiquement au trafic.
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Amazon RDS
Amazon RDS
Un service de base de données relationnelle en nuage qui permet de stocker et de gérer des données relationnelles. Il offre une grande évolutivité et une haute disponibilité.
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Équilibreur de charge interne
Équilibreur de charge interne
Un équilibreur de charge interne qui distribue le trafic entre les instances internes d'un VPC.
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VPC
VPC
Un service réseau qui permet de contrôler le flux de trafic entrant et sortant d'un réseau virtuel (VPC). Il assure la sécurité en filtrant le trafic réseau, en autorisant uniquement le trafic autorisé.
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Base de données de graphes
Base de données de graphes
Un type de base de données conçu pour gérer des données hiérarchiques et des relations complexes, idéal pour les applications nécessitant des analyses de graphes.
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Sharding
Sharding
Une solution pour diviser une base de données unique en plusieurs bases plus petites, chacune gérant une partie des données. Cela permet de répartir la charge et d'améliorer les performances.
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Base de données géospatiale
Base de données géospatiale
Un type de base de données spécialisée pour stocker et gérer des données géospatiales, idéal pour des applications comme la cartographie, la localisation et la navigation.
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Réplication multi-régions
Réplication multi-régions
Une solution pour répliquer les données d'une base de données vers plusieurs régions géographiques. Cela permet d'améliorer la disponibilité et la résilience.
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Fédération de bases de données
Fédération de bases de données
Une approche pour diviser une base de données en plusieurs bases plus petites, chacune dédiée à une fonction spécifique. Cela permet d'améliorer la cohérence et la gestion.
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Base de données de journalisation
Base de données de journalisation
Un type de base de données conçu pour stocker des données de journalisation et de transactions immuables, idéal pour les applications nécessitant une traçabilité et une sécurité élevées.
Signup and view all the flashcardsStudy Notes
Introduction to Scaling on AWS
- The presentation focuses on scaling applications on Amazon Web Services (AWS) to handle up to 10 million users.
- The presenter, Giulio Iannazzo, is a Solution Architect at Amazon Web Services.
How to Scale Application on AWS
- Managing users, maintaining performance (including across multiple geographic locations), detecting and responding swiftly to incidents, preserving business continuity, and overseeing security and compliance are vital for scale.
- Developing and testing, managing changes, tracking and controlling costs, optimizing for cost-effectiveness, and minimizing the carbon footprint are essential for large-scale operation.
AWS Global Infrastructure
- AWS operates a global infrastructure spanning 34 regions and 108 Availability Zones (AZs).
- A private backbone network connects these regions, facilitating seamless data transfer.
- More than 600 points of presence are in use.
- Information can be found at www.infrastructure.aws
Key Characteristics of AWS Regions/Availability Zones
- AWS regions define the data location.
- Regions provide robust protection against legal risks, such as GDPR.
- Regions also enable disaster recovery.
- Availability Zones (AZs) are clusters of data centers within a region. Each region has multiple AZs to prevent single points of failure.
AWS Points of Presence
- Points of presence are used for content delivery services, including but not limited to Amazon CloudFront.
AWS Local Zones
- AWS Local Zones enhance region capabilities and are located in significant urban and industrial centers.
AWS Wavelength
- This service is designed for high-speed applications that handle enormous volumes of data, like those used by stadiums/venues and other high-bandwidth situations.
AWS Outposts
- AWS Outposts allows the extension of AWS infrastructure to on-premises data centers. Features include ultra-low latency application processing and local data storage.
Breadth and Depth of AWS Services
- Over 200 fully-featured services are offered by AWS in various categories (Analytics, Business Apps, Blockchain, Security, Identity, Compliance, Storage, Compute, Media, Database, Hybrid Architecture, Internet of Things, Machine Learning, Al, Chat).
Considerations for Scaling
- Decisions are reversible, like "two-way doors."
- Iterative development using the Build-Measure-Learn cycle is encouraged.
Scaling Challenges Summary
- Single instance applications pose challenges regarding failover, redundancy and the ability to scale individual components independently, often constrained by technological choices.
Database Options
- Self-managed options are available, including Amazon EC2.
- Fully-managed options are also present; for example, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Neptune, and Amazon Aurora, along with Amazon Timestream are provided.
Amazon Relational Database Service (RDS)
- Amazon RDS offers a managed relational database service.
- RDS handles daily maintenance.
- Security patches and software updates are managed.
- Supported database engines include MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, and Amazon Aurora.
Amazon Aurora
- Compatible with MySQL and PostgreSQL, offering automatic storage scaling, read replicas (up to 15) , continuous backups, and six-way replication across three Availability Zones.
Aurora Serverless v2
- This solution provides on-demand, automatic scaling for applications with fluctuating workloads. Functions start when needed and stop when not in use.
NoSQL Databases
- NoSQL databases may be a suitable solution for handling latency-sensitive applications or large datasets requiring rapid ingestion.
Amazon DynamoDB
- DynamoDB is a managed NoSQL database service supporting adjustable database provision and on-demand pricing.
- DynamoDB is fully distributed for fault-tolerance, performance predictability, and global multi-region support.
Application Modernization
- Modernizing applications with containers or serverless architectures using Amazon CloudFront, Application Load Balancers, EC2 instances, Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Batch and Lambda functions is possible.
- A serverless approach eliminates the need to manage servers and infrastructure, benefiting developers.
Loose Coupling - Amazon SQS and Amazon SNS
- Amazon SQS and Amazon SNS support reliable, scalable, and secure distributed message queues.
- They allow messages to be published to queues and topics, and received or subscribed to independently.
Event-driven Computing - AWS Lambda
- AWS Lambda supports event-driven computing.
- Functions, written in numerous languages such as Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Ruby, and Python, can respond to events initiated by other services and applications.
- The service enables effective scaling.
Web Application Using Serverless Components
- Using various AWS services like CloudFront, S3, Cognito, API Gateway, Lambda, and DynamoDB, a serverless web application can be designed, offering scalability, high reliability, cost-effectiveness, and ease of development.
Loose Coupling Summary
- Loosening coupling in applications boosts scalability and reliability, encouraging the use of pre-built components and avoiding internal management of interactions between various services.
Microservices Architecture
- The microservices architecture entails splitting an application into numerous independent, self-contained services. AWS tools are available to aid this approach.
AWS X-Ray
- AWS X-Ray assists in analyzing application performance, isolating bottlenecks, pinpointing errors in specific components, understanding the impact of these issues on users, and visualizing service call graphs.
Scaling to >1 Million Users
- Fine-tuning and multi-region capabilities of the solution need assessment.
- Database performance issues and custom in-house tools should also be considered. Various potential options should be discussed and explored.
Purpose Built Database
- Use databases designed for specific use cases like graph data (Amazon Neptune), ledgers, geo-location (Amazon Location Service) and key-value stores (Amazon DynamoDB) where relevant.
Database Issues and Solutions
- Possible solutions for database issues include federation (multiple DBs), sharding (splitting the data), purpose-built databases (NoSQL, Graph), and multi-region replication (potentially multi-master).
Summary of AWS Amplify
- AWS Amplify helps provide quick development and setup of front-end applications using various technologies (React, Vue.js, Angular).
- Amplify Studio greatly assists development workflow.
Important Design Considerations for Scale
- Multi-AZ infrastructure allows applications to be more robust and resilient, providing redundancy in the case of failures.
- Self-scaling services (Load Balancer, S3, Lambda, SNS, SQS, Step Functions) support applications to handle varying loads, maintaining a good performance baseline.
- Using SQL (Structured Query Language) as the database solution is strongly advised for many enterprise-level applications, and cached data is essential for quick responses.
Studying That Suits You
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