Serye ng Pagbabalik-tanaw
- Sesyon 01: Roadmap ng Developer sa Pagdidisenyo ng Arkitektura para sa mga Agent
- Sesyon 02: Amazon Bedrock Data Automation
- Sesyon 03: Multi-Agent sa AgentCore
- Sesyon 04: Praktikal na Pagbuo ng Agentic AI gamit ang Nova Act at Strands Agents
- Sesyon 04: Pagpapabilis ng mga Migration Project gamit ang Kiro at Spec-Driven Development
- Sesyon 06: Mula sa "Pagtutugma" tungo sa "Pag-unawa": Pagsasanay sa Personalized AI Search na Pinapagana ng AgentCore Memory
- Sesyon 07: Mag-obserba upang Mag-optimize – Mula LLM Observability tungong AIOps: Ginagawang intelligent automation ang mga real-time insight
- Sesyon 08: Pag-deploy ng TEAM at Pagbuo ng Pinakamahusay na Engineering Team
- Sesyon 09: Limang Mahihirap na Aral mula sa Limang Taon ng mga Tinatawag na Serverless Database
- Sesyon 14: Paano kung gawin ng AI ang trabaho ko: Kung paano binago ng Q Developer CLI at Kiro ang aking pang-araw-araw na gawain
- Sesyon 16: Bilis na may Pag-iingat: Mahahalagang Kaalaman sa Seguridad para sa Amazon Bedrock Agent Development
- Sesyon 26: Patakbuhin ang mga OSS LLM sa Iisang H100 nang Mas Matalino, Mas Mura, at Mas Mabilis
- Sesyon 28: Isang Modernong Unified Metadata Architecture: Mga Bagong Paraan sa Pag-aalis ng mga Data Silo
- Sesyon 29: Serverless MediaOps: Pag-automate ng mga Video Workflow gamit ang AI sa Amazon Web Services
- Sesyon 30: Pag-arkitekto para sa Efficiency at Reliability gamit ang Malawakang Performance Testing
- Sesyon 31: Pag-uugnay sa Mundo sa Pamamagitan ng Open Source: Praktikal na Paglalakbay sa Teknolohiya, Komunidad, at Pandaigdigang Developer Relations
- Sesyon 33: Pagbuo ng mga Streaming Iceberg Table para sa Real-Time Logistics Analytics
- Sesyon 34: Pagpapabilis ng Malawakang Pagsasanay sa Estratehiya ng Robot: Isang Awtomatikong Closed-Loop Architecture na Nakabatay sa Kiro, Trainium, at EKS
- Sesyon 35: Mula Vibe tungo sa Viable sa pamamagitan ng spec-driven development
- Sesyon 36: Pagpapahusay sa Cloud Cost Analysis: Pagbuo ng mga FinOps Intelligent Agent gamit ang Strands at AgentCore
- Sesyon 37: Pagbabago sa Conversational Agentic AIOps para sa K8s Gamit ang CNCF Kagent, K8sGPT, at Nova Sonic
Mga Tala ng Sesyon
Limang Mahihirap na Aral mula sa Limang Taon ng mga Tinatawag na Serverless Database
- Ang Serverless ay hindi Serverless. O kabaligtaran? Pagpapakilala ng mga serverless database sa Amazon Web Services
- Aurora Serverless v1 GA (2018-08)
- DynamoDB On-Demand (2018-11)
- Amazon Timestream (2020-09)
- Aurora Serverless v2 Preview (2020-12)
- Aurora Serverless v2 GA (2022-04)
- Redshift Serverless (2022-07)
- Amazon Neptune Serverless (2022-10)
- ElastiCache Serverless (2023-11)
- Amazon DSQL (2025-05)
- DocumentDB Serverless (2025-07) Paano naman ang...
- Amazon S3
- Amazon SQS
- Amazon Route 53?
Hindi Sapat na Pinahahalagahan ang Storage
- Agad na nag-i-scale ang Aurora Serverless v2 upang suportahan kahit ang mga application na may pinakamabigat na demand, at naghahatid ng hanggang 90% pagtitipid sa gastos kumpara sa pag-provision para sa peak capacity
- USD/Buwan
- 2022: 3336 CPU (RI), 1960 Storage (GP), 2274 Backup
- 2023: 4682 CPU (RI), 2387 Storage (GP), 3300 Backup
- 2024: 6006 CPU (RI), 2994 Storage (GP), 5840 Backup
- 2025: 6350 CPU (RI), 3755 Storage (GP), 6952 Backup
- Aurora Serverless: min 0.5 ACU
- Aurora Provisioned: db.r8g.large
- RDS for MySQL: 400 GB + db.r8g.large Gaano Katagal?
- Aurora Serverless: 3-4 segundo
- Aurora Provisioned: 2-3 segundo
- RDS for MySQL: 4-5 minuto
Mas Mahirap Hulaan ang mga Gastos
- "Kung hindi mo alam kung paano gumagana ang iyong workload sa isang serverless DB, ganap na walang silbi ang pagtataya ng ACU gamit ang baseline ng isang provisioned cluster."
- "Generally Available na ngayon ang Aurora DSQL. Magkano ito? Walang nakaaalam, lalo na ang Amazon Web Services. Sinisingil ka kada DPU, na katumbas sa dokumentasyon ng 'bahala ka, i-benchmark mo ang mga workload mo at alamin mo mismo.' Sa lahat ng pricing strategy na maaaring pagpilian, hindi ko inasahang pipiliin ng Amazon Web Services ang 'ganap na sumuko.' Ang mga customer ko sa Aurora ay... hindi natutuwa." Corey Quinn
Maaaring Maging Hamon ang Compatibility
- Compatibility?
- Wire (o Client Protocol)
- SQL / Query Language
- Feature / Behavior
- Operational / Ecosystem
- Version
- DSQL, Dynamo DB, Aurora Serverless (*)
- Parehong "Serverless" database
- Horizontal vs Vertical ang Tanong
- Ang elasticity ay hindi serverless
- "Kung hindi pa rin nag-i-scale down ang database sa naka-configure na minimum capacity, ihinto at i-restart ang database upang mabawi ang anumang memory fragment na maaaring naipon sa paglipas ng panahon. Nagdudulot ng downtime ang paghinto at pagsisimula ng database, kaya inirerekomenda naming gawin ito nang madalang." (Dokumento ng Amazon Web Services)
- Gamitin ang serverless database, pagbutihin ang elasticity, at unawain kung ano ang tumatakbo sa likod nito