AWS 超低延迟 Read/Write 数据存储：EFS 与 Dynamodb DAX 与 ElastiCache
AWS Ultra Low Latency Read/Write Data Store: EFS vs Dynamodb DAX vs ElastiCache
我的 Web 应用程序需要极低的延迟 read/write 可以存储为键值对的小数据 blob (<10KB)。我正在考虑 DynamoDB（带 DAX）以及 EFS 和 ElastiCache。 AWS 声称它们都提供低延迟，但我找不到任何头对头比较，而且我也不清楚这三个是否属于同一个联盟。有人可以分享任何见解吗？
您正在尝试使用不同定价模型比较不同用例的不同存储系统。
EFS 是一种文件系统，您无需为其配置存储设备并且可以从多个 EC2 实例进行访问。 EFS 可能适用于您的用例，但您需要管理文件。这意味着您将需要构建数据以适合文件。或者，您可能需要构建键值或 blob/object 存储系统，具体取决于您需要的结构和检索级别。有产品可以为您解决这个问题，例如 S3、DynamoDB、Elasticache Redis 或 Memcached。
S3是blob存储，没有结构，没有数据类型，项目不能更新只能替换。您只能通过列出存储桶中的 blob 来查询。它通常用于存储静态媒体文件。
DynamoDB 是一种非关系型（又名 No-SQL）数据库，可用作文档或键值存储，其中数据是结构化的、强类型的并具有查询功能。最多可存储 400KB 的项目。
Elasticache（Redis 或 Memcached）是键值存储，通常用作 DynamoDB 等持久数据存储前面的缓存。在这种情况下，应用程序需要了解不同的层；管理不同的 API 并处理应用程序中的缓存逻辑。
借助 DAX，您可以无缝集成缓存层，而无需应用程序中的缓存逻辑。 DAX 目前为 DynamoDB 提供直写式缓存。 DAX API 与 DynamoDB API 兼容，如果您的应用程序已经通过使用 DAX 客户端替换 DynamoDB 客户端来使用 DynamoDB，则可以无缝添加缓存层。请记住，DAX 目前仅支持 Java、Node.js、Go、.NET 和 Python 客户端。
所以这真的取决于你的工作量。如果您需要亚毫秒级延迟，而无需为管理缓存层而头疼，并且您的应用程序是 Java、Node.js、Go、.NET 或 Python，那么 DAX 适合您。
我的 Web 应用程序需要极低的延迟 read/write 可以存储为键值对的小数据 blob (<10KB)。我正在考虑 DynamoDB（带 DAX）以及 EFS 和 ElastiCache。 AWS 声称它们都提供低延迟，但我找不到任何头对头比较，而且我也不清楚这三个是否属于同一个联盟。有人可以分享任何见解吗？
您正在尝试使用不同定价模型比较不同用例的不同存储系统。
EFS 是一种文件系统，您无需为其配置存储设备并且可以从多个 EC2 实例进行访问。 EFS 可能适用于您的用例，但您需要管理文件。这意味着您将需要构建数据以适合文件。或者，您可能需要构建键值或 blob/object 存储系统，具体取决于您需要的结构和检索级别。有产品可以为您解决这个问题，例如 S3、DynamoDB、Elasticache Redis 或 Memcached。
S3是blob存储，没有结构，没有数据类型，项目不能更新只能替换。您只能通过列出存储桶中的 blob 来查询。它通常用于存储静态媒体文件。
DynamoDB 是一种非关系型（又名 No-SQL）数据库，可用作文档或键值存储，其中数据是结构化的、强类型的并具有查询功能。最多可存储 400KB 的项目。
Elasticache（Redis 或 Memcached）是键值存储，通常用作 DynamoDB 等持久数据存储前面的缓存。在这种情况下，应用程序需要了解不同的层；管理不同的 API 并处理应用程序中的缓存逻辑。
借助 DAX，您可以无缝集成缓存层，而无需应用程序中的缓存逻辑。 DAX 目前为 DynamoDB 提供直写式缓存。 DAX API 与 DynamoDB API 兼容，如果您的应用程序已经通过使用 DAX 客户端替换 DynamoDB 客户端来使用 DynamoDB，则可以无缝添加缓存层。请记住，DAX 目前仅支持 Java、Node.js、Go、.NET 和 Python 客户端。
所以这真的取决于你的工作量。如果您需要亚毫秒级延迟，而无需为管理缓存层而头疼，并且您的应用程序是 Java、Node.js、Go、.NET 或 Python，那么 DAX 适合您。