Amazon Aurora : Qu'est-ce que c'est, comment ça marche et comment commencer ?

Configuration de AWS Aurora

La mise en place d'AWS Aurora implique la création d'un cluster de base de données, la configuration des paramètres de sécurité et la garantie d'un accès correct au réseau. C'est ce que nous allons faire dans cette section !

> Si vous êtes novice en matière d'AWS, envisagez de revoir les sujets fondamentaux à l'aide du cours Introduction à l'AWS. Introduction à AWS avant de vous plonger dans Aurora.

Création d'un cluster de bases de données Aurora

La mise en place d'un cluster de base de données Aurora nécessite quelques étapes clés, notamment la sélection du moteur de base de données approprié, la configuration des paramètres de sécurité et la définition des spécifications de l'instance.

• Pour commencer, connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord RDS (Relational Database Service). 
• Vous pouvez le faire en recherchant "Aurora" dans le panneau de recherche de la console de gestion AWS, comme le montre l'image ci-dessous.

• Une fois que vous y êtes, cliquez sur "Créer une base de données - comme le montre l'image ci-dessous.

• Vous aurez alors la possibilité de choisir "Amazon Aurora comme moteur de base de données.
• N'oubliez pas qu'Aurora supporte à la fois MySQL et PostgreSQL, il est donc important de sélectionner la version qui répond le mieux aux exigences de votre application.

L'image ci-dessous montre les options de moteur actuellement disponibles. Ceux-ci pourraient changer à l'avenir, mais les deux premières options - Aurora (compatible avec MySQL) et Aurora (compatible avec PostgreSQL) - sont les moteurs Aurora.

• Après avoir sélectionné le moteur, vous devez spécifier le type d'instance et les configurations de stockage. 
• Aurora offre la flexibilité de faire évoluer automatiquement le stockage jusqu'à 128 To, garantissant que les charges de travail croissantes sont gérées efficacement sans nécessiter d'intervention manuelle. 
• L'étape suivante consiste à définir les paramètres de réplication. Vous pouvez opter pour un déploiement d'une seule instance ou activer les répliques de lecture pour répartir plus efficacement le trafic de la base de données. 
• L'utilisation de répliques en lecture améliore également la disponibilité et la tolérance aux pannes, ce qui garantit une plus grande durabilité en cas de défaillance.

L'image ci-dessous met en évidence la "Disponibilité et durabilité où vous pouvez configurer ces paramètres.

• L'étape de configuration de la mise en réseau est cruciale, car elle consiste à mettre en place le cloud privé virtuel (VPC), à sélectionner un groupe de sécurité et à définir les contrôles d'accès. 
• Un groupe de sécurité agit comme un pare-feu qui régule le trafic entrant et sortant de la base de données. Pour renforcer la sécurité, il est recommandé de n'autoriser l'accès qu'à partir d'adresses IP et d'applications de confiance.

L'image ci-dessous met en évidence la rubrique "Connectivité où vous pouvez établir et personnaliser ces configurations.

• Les informations d'identification de la base de données doivent également être configurées lors de l'installation - où vous attribuez un nom d'utilisateur et un mot de passe principaux qui seront utilisés pour authentifier les connexions. 
• Aurora permet d'activer des sauvegardes automatisées et des options de récupération ponctuelle. Cela permet de s'assurer que les instantanés de la base de données sont créés de manière cohérente afin d'éviter toute perte de données.

Après avoir passé en revue toutes les configurations, vous pouvez procéder à la création du cluster Aurora. L'image ci-dessous montre le bouton"Créer une base de données" de sur lequel vous pouvez cliquer pour lancer le processus de création.

Le processus de provisionnement peut prendre plusieurs minutes, en fonction de la taille de l'instance sélectionnée et des paramètres du réseau.

> Si vous êtes novice en matière de services AWS, vous pouvez passer en revue le cours AWS Cloud Technology Services.e cours sur la technologie et les services du cloud AWS peut vous aider à comprendre les concepts clés d' AWS relatifs à l' installation d'Aurora.e peut vous aider à comprendre les concepts clés d'AWS relatifs à l'installation d'Aurora.

Configuration du réseau et de la sécurité

La sécurité est essentielle à la gestion d'une base de données Aurora, et AWS fournit de nombreux outils permettant d'appliquer des contrôles d'accès stricts. 

• La première étape de la sécurisation d'une instance Aurora consiste à configurer les groupes de sécurité VPC. Ces groupes de sécurité déterminent les adresses IP et les services qui peuvent interagir avec la base de données. 
  • Vous devez limiter l'accès à des serveurs d'application et à des administrateurs spécifiques afin d'éviter les connexions non autorisées.
• AWS Identity and Access Management (IAM) peut également être utilisé pour définir des autorisations fines pour les opérations de la base de données. 
  • L'intégration des rôles IAM vous permet d'adapter l'accès à la base de données en fonction des rôles et responsabilités spécifiques des utilisateurs.
  • Par exemple, les développeurs d'applications peuvent n'avoir qu'un accès en lecture, alors que les administrateurs auront un contrôle total sur les modifications de la base de données.
• Le cryptage doit également être activé pour protéger les données sensibles. AWS Aurora prend en charge le chiffrement au repos et en transit à l'aide de AWS Key Management Service (KMS).
  • Le cryptage des données au repos garantit que même si le support de stockage est compromis, les données restent inaccessibles sans la clé de décryptage appropriée.
  • De même, l'activation du cryptage SSL (Secure Sockets Layer) pour les données en transit empêche l'interception non autorisée des communications de la base de données.

> Pour approfondir la sécurisation des environnements AWS, jetez un coup d'œil surau cours AWS Security and Cost Management (Sécurité AWS et gestion des coûts). Si vous souhaitez en savoir plus sur le fonctionnement de la gestion des identités et des accès (IAM) et sur la manière de la mettre en œuvre efficacement, jetez un coup d'œil à ce guide sur la gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS.

Connexion à AWS Aurora

La connexion à AWS Aurora est essentielle pour interagir avec la base de données. Vous pouvez le faire à l'aide d'outils ou d'applications client. Voyons comment dans cette section !

Connexion à Aurora MySQL

Une fois que la base de données Aurora est opérationnelle, vous devez établir une connexion pour commencer à interagir avec la base de données. 

Pour Aurora MySQL, des clients de base de données courants tels que MySQL Workbench et HeidiSQL peuvent être utilisés pour se connecter. Vous pouvez également utiliser des interfaces de ligne de commande.

La connexion nécessite de spécifier le point de terminaison de la base de données, qui peut être trouvé dans la console de gestion AWS. 

En utilisant le CLI MySQL, la connexion peut être établie avec la commande suivante :

mysql -h your-cluster-endpoint -u admin -p

Après avoir saisi le mot de passe principal, vous devriez être en mesure d'exécuter des requêtes SQL, de créer des tableaux et de gérer des données.

Connexion à Aurora PostgreSQL

Pour Aurora PostgreSQL, vous pouvez vous connecter à l'aide d'outils tels que pgAdmin ou l'interface de ligne de commande PostgreSQL (psql). 

La commande de connexion dans psql suit ce format :

psql -h your-cluster-endpoint -U admin -d yourdatabasename

Comme pour MySQL, vous devez saisir les informations d'identification correctes pour accéder à la base de données. 

Une fois l'accès obtenu, vous devriez être en mesure d'exécuter des requêtes SQL, de créer des tableaux et de gérer des données.

Configuration de la connectivité des applications

Les applications qui doivent interagir avec Aurora doivent être configurées avec les chaînes de connexion à la base de données appropriées. En général, ces chaînes de connexion se composent du nom d'utilisateur, du mot de passe, du numéro de port et du point de terminaison. 

Il est recommandé d'utiliser la mise en commun des connexions pour optimiser les performances et réduire la charge de travail liée à l'établissement de nouvelles connexions pour chaque requête. 

Des bibliothèques populaires telles que SQLAlchemy pour Python ou JDBC pour Java offrent des moyens efficaces de gérer les connexions dans un environnement applicatif.

Gérer AWS Aurora

La gestion efficace d'AWS Aurora implique d'assurer la protection des données, de surveiller les performances et de dimensionner les ressources en fonction des besoins. Dans cette section, nous allons passer en revue ces pratiques.

Sauvegardes et instantanés

AWS Aurora propose des sauvegardes automatisées qui capturent et stockent en permanence les modifications apportées aux bases de données dans Amazon S3. Ces sauvegardes sont conservées en fonction de paramètres définis par l'utilisateur, ce qui permet de les restaurer à n'importe quel moment de la période de conservation. 

Outre les sauvegardes automatisées, vous pouvez également créer des instantanés manuels qui persistent au-delà de la fenêtre de rétention. Les instantanés manuels sont particulièrement utiles pour l'archivage à long terme ou avant d'effectuer des mises à jour importantes de la base de données. 

Lorsque j'ai travaillé sur un projet avec une application critique, nous avons programmé des sauvegardes automatisées toutes les deux heures.  Toutefois, avant d'apporter des modifications ou des mises à jour à l'application, nous créons manuellement une sauvegarde afin de pouvoir revenir en arrière si nécessaire. Cela démontre que les sauvegardes automatisées et manuelles peuvent être utilisées ensemble de manière efficace.

L'image ci-dessous montre comment AWS Backup peut être utilisé pour la reprise après sinistre avec Amazon Aurora.

Options de sauvegarde et de restauration pour Amazon Aurora. Source : Blogs AWS

Surveillance d'Aurora avec CloudWatch

Le contrôle des performances est essentiel pour maintenir une base de données saine. 

AWS CloudWatch fournit des mesures en temps réel qui permettent de suivre l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, les entrées/sorties du disque et le trafic réseau. 

La configuration des alarmes CloudWatch peut aider les administrateurs à être avertis lorsque les seuils de performance sont dépassés, ce qui permet une gestion proactive de la base de données. 

En outre, AWS Performance Insights offre une analyse détaillée des requêtes afin d'identifier et d'optimiser les requêtes les plus lentes.

L'image ci-dessous montre comment AWS Performance Insights fournit des informations sur les performances des bases de données.

Tableau de bord AWS Performance Insights affichant les mesures de performance de la base de données. Source : Documents AWS

Mise à l'échelle d'Aurora

Aurora est conçu pour évoluer automatiquement en ajustant la capacité de stockage en fonction des besoins. Cependant, les ressources informatiques telles que les unités centrales et la mémoire peuvent devoir être ajustées manuellement en fonction de la charge de travail. 

Aurora propose des options pour augmenter la capacité de lecture en ajoutant des répliques de lecture, qui répartissent le trafic de lecture et améliorent les performances. 

Lorsque la haute disponibilité est essentielle, un cluster Aurora peut être configuré avec plusieurs répliques dans différentes zones de disponibilité pour assurer la redondance du basculement.

Optimisation des performances dans AWS Aurora

L'optimisation des performances dans Amazon Aurora garantit l'efficacité de l'exécution des requêtes et l'évolutivité. Dans cette section, nous allons passer en revue quelques bonnes pratiques.

Indexation et optimisation des requêtes

L'optimisation des performances des requêtes dans Amazon Aurora est cruciale pour maintenir une base de données performante. 

• L'indexation est l'un des moyens les plus efficaces de réduire le temps d'exécution des requêtes et d'améliorer l'efficacité des bases de données. 
• La création d'index sur les tableaux fréquemment interrogés peut aider à localiser rapidement les données, minimisant ainsi la nécessité d'effectuer des balayages complets du tableau. 
• Vous devez utiliser stratégiquement les index primaires et secondaires pour vous aligner sur les modèles de requêtes et les exigences de la charge de travail. 
• En plus de ce qui précède, vous pouvez utiliser des index composites pour les requêtes impliquant plusieurs colonnes afin d'améliorer encore les temps de recherche.
• L'optimisation des requêtes joue également un rôle important dans les performances des bases de données. L'écriture de requêtes SQL efficaces permet à Aurora de traiter les demandes plus rapidement en consommant un minimum de ressources. 
• L'utilisation de EXPLAIN or EXPLAIN ANALYZE dans les requêtes SQL permet d'identifier les goulets d'étranglement et donne un aperçu des plans d'exécution.
• Des techniques telles que l'évitement de SELECT * (qui récupère des données inutiles), la normalisation du schéma de la base de données pour réduire la redondance et l'utilisation de stratégies de partitionnement peuvent conduire à des gains de performance.
• L'optimiseur de plan de requête d'Aurora affine en permanence les plans d'exécution, ce qui permet d'effectuer des ajustements en fonction des modèles de charge de travail de la base de données, améliorant ainsi l'efficacité globale.

Utilisation des répliques de lecture Aurora

Pour gérer les charges de trafic élevées, Amazon Aurora prend en charge les répliques de lecture qui permettent de répartir les requêtes intensives en lecture sur plusieurs instances. 

Les répliques de lecture réduisent la charge de l'instance de base de données principale en traitant les demandes de lecture séparément, ce qui améliore la réactivité et réduit la latence. 

Pour mettre en place un réplica de lecture Aurora, vous devrez sélectionner un cluster Aurora existant et activer la réplication avec une configuration minimale. Aurora synchronise automatiquement les données entre l'instance primaire et ses répliques, assurant ainsi la cohérence des données sans intervention manuelle.

Le mécanisme de réplication d'Aurora est très efficace, permettant une synchronisation des données en temps quasi réel avec un délai de réplication inférieur à une seconde.

Les applications qui effectuent des opérations de lecture fréquentes, telles que les tableaux de bord de reporting ou les services d'analyse, peuvent bénéficier de manière significative des répliques de lecture en dirigeant les requêtes lourdes de lecture vers ces instances. 

En cas de défaillance d'une instance primaire, une réplique en lecture peut être promue pour devenir la nouvelle instance primaire avec un temps d'arrêt minimal, ce qui garantit une haute disponibilité et la continuité de l'activité.

L'image ci-dessous montre comment les répliques Aurora interrégionales peuvent contribuer à la reprise après sinistre et à la haute disponibilité.

Répliques de lecture Aurora interrégionales pour la reprise après sinistre et la haute disponibilité. Source : Documents AWS

Stratégies de mise en cache pour Aurora

La mise en cache est une technique puissante qui permet d'améliorer les performances des bases de données en réduisant la charge des requêtes directes sur Aurora. Une couche de mise en cache peut accélérer de manière significative la recherche de données pour les requêtes fréquentes. 

Amazon ElastiCache, qui prend en charge Redis et Memcached, est couramment utilisé avec Aurora pour stocker les résultats des requêtes et éviter les requêtes redondantes dans la base de données.

L'intégration de la mise en cache dans l'architecture d'une application peut contribuer à améliorer les temps de réponse tout en préservant les ressources informatiques de la base de données. 

Les stratégies de mise en cache telles que la mise en cache par écriture (où les données sont écrites simultanément dans le cache et dans Aurora) et le chargement paresseux (où les données ne sont mises en cache que lorsqu'elles sont demandées) permettent d'optimiser les performances en fonction des schémas d'utilisation. 

La configuration d'une durée de vie appropriée pour les données mises en cache permet de garantir la fraîcheur du cache et d'éviter la récupération de données périmées.

Sécurité et conformité dans AWS Aurora

La sécurisation de votre base de données Aurora est essentielle pour protéger les données sensibles et garantir la conformité. Passons en revue les meilleures pratiques dans cette section.

Cryptage des données

La sécurité des données est fondamentale pour la gestion des bases de données, et AWS Aurora fournit des mécanismes de chiffrement robustes pour protéger les données sensibles.

• Aurora crypte les données au repos en utilisant AWS Key Management Service (KMS), ce qui garantit que les informations stockées restent sécurisées même si le stockage sous-jacent est compromis.
• L'activation du cryptage lors de la création de la base de données garantit que toutes les sauvegardes automatisées, les snapshots et les répliques héritent des mêmes paramètres de cryptage.
• Pour données en transitAurora prend en charge le cryptage SSL/TLS, qui sécurise les connexions aux bases de données et empêche l'accès non autorisé ou l'interception des transmissions de données.
• Les applications qui se connectent à Aurora doivent être configurées pour utiliser des certificats SSL afin de maintenir une communication sécurisée. 

Ces mesures de cryptage peuvent vous aider à vous conformer aux meilleures pratiques de sécurité et aux exigences réglementaires.

L'image ci-dessous montre comment AWS KMS s'intègre à Amazon Aurora pour crypter votre base de données.

AWS Key Management Service (KMS) chiffre les données dans Amazon Aurora pour assurer la conformité de la sécurité. Source : Blogs AWS

Intégration IAM pour le contrôle d'accès

Le contrôle d'accès à Aurora est géré par AWS IAM, qui permet aux administrateurs de définir des autorisations fines basées sur les rôles des utilisateurs. 

• Les politiques IAM peuvent être utilisées pour restreindre l'accès aux instances de base de données, empêchant ainsi les utilisateurs non autorisés d'effectuer des opérations critiques telles que des modifications de données ou des tâches administratives.
• L'authentification IAM offre une alternative plus sûre à l'authentification traditionnelle par mot de passe. Il permet aux applications de se connecter à l'aide d'identifiants de sécurité temporaires. Il n'est donc plus nécessaire de stocker et de gérer les mots de passe des bases de données, ce qui réduit le risque d'exposition des informations d'identification. 

Vous devez appliquer les principes d'accès au moindre privilège, qui minimisent les risques de sécurité et maintiennent un contrôle strict sur l'accès à la base de données.

L'image ci-dessous montre comment l'authentification IAM peut être configurée pour sécuriser l'accès à la base de données Amazon Aurora PostgreSQL.

L'authentification IAM s'intègre à Amazon Aurora PostgreSQL. Sourcee : Blogs AWS

Audit avec les journaux Aurora

Le contrôle et l'audit de l'activité de la base de données sont essentiels pour assurer le respect des règles de sécurité et le dépannage. 

Le cursus propose plusieurs mécanismes de journalisation, notamment des journaux d'erreurs, des journaux de requêtes lentes et des journaux généraux, qui aident les administrateurs à suivre l'activité de la base de données et à identifier les problèmes potentiels. Ces journaux peuvent être activés via la console de gestion AWS et stockés dans Amazon CloudWatch pour une analyse centralisée.

• Journaux d'erreurs enregistrent les erreurs et les avertissements du moteur de la base de données.
• Les journaux de requêtes lentes permettent d'identifier les requêtes inefficaces susceptibles d'affecter les performances.

L'analyse de ces journaux peut aider les administrateurs à optimiser l'exécution des requêtes, à détecter les tentatives d'accès non autorisé et à garantir la stabilité de la base de données.

Gestion et optimisation des coûts dans AWS Aurora

Pour gérer et optimiser efficacement les coûts dans Amazon Aurora, vous devez comprendre sa structure de prix. Passons-le en revue !

Comprendre la tarification d'Aurora

Le modèle de tarification d'Amazon Aurora est basé sur plusieurs facteurs, notamment les heures d'instance, la consommation de stockage, les demandes d'E/S et le transfert de données. 

Contrairement aux bases de données traditionnelles qui nécessitent un provisionnement initial de l'infrastructure, le modèle "pay-as-you-go" d'Aurora permet aux entreprises de ne payer que pour les ressources qu'elles consomment.

Les instances de calcul sont facturées en fonction de la classe d'instance et du temps de fonctionnement, tandis que le stockage est dimensionné de manière dynamique, ce qui élimine le besoin d'ajustements manuels.

L'image ci-dessous présente les différentes composantes de la tarification pour Amazon Aurora. Cependant, gardez à l'esprit que les prix peuvent changer et qu'il est donc préférable de consulter la page des prix d'Aurora surpour obtenir les informations les plus récentes.

Les coûts supplémentaires comprennent le stockage de sauvegarde au-delà du niveau gratuit alloué, les demandes d'E/S en lecture et en écriture, et les frais de transfert de données pour la réplication interrégionale. 

La compréhension de ces éléments de tarification peut vous aider à prévoir vos dépenses et à prendre des décisions éclairées concernant l'utilisation de la base de données.

Optimisation des coûts avec Aurora

Pour gérer efficacement les coûts, les organisations peuvent mettre en œuvre plusieurs stratégies d'optimisation. 

Le choix d'une taille d'instance appropriée permet de s'assurer que les ressources de la base de données correspondent aux exigences de la charge de travail sans surprovisionnement. 

• Si votre charge de travail est prévisible, utilisez les Instances réservées car elles permettent de réaliser des économies significatives par rapport à la tarification à la demande.
• Techniques d'optimisation du stockage, telles que surveillance les ressources inutilisées ou sous-utilisées, permettent de réduire les coûts.
• La fonction mise à l'échelle automatique d'Aurora ajuste le stockage de manière dynamique, évitant ainsi les dépenses de stockage inutiles.
• En outre, la mise en œuvre de répliques de lecture permet de décharger l'instance primaire de ses requêtes, ce qui peut réduire le besoin d'instances de niveau supérieur.
• Exploitez Aurora Serverless, car il s'agit d'une autre option rentable pour les applications avec des charges de travail variables. Aurora Serverless fait évoluer automatiquement les ressources informatiques en fonction de la demande, ce qui garantit que les entreprises ne paient que pour l'utilisation réelle plutôt que de maintenir une instance en fonctionnement continu.

> Si vous souhaitez en savoir plus sur la gestion des coûts, consultez le cours Sécurité et gestion des coûts AWS.euillez consulter le cours sur la sécurité et la gestion des coûts d'AWS.

Conclusion

Après avoir travaillé pendant un certain temps avec Amazon Aurora au sein de plusieurs entreprises, je peux affirmer en toute confiance qu'il s'agit d'une solution de base de données puissante et évolutive qui facilite la gestion sans compromettre les performances - vous en conviendrez probablement après avoir suivi ce tutoriel.

Aurora mérite d'être pris en compte si vous recherchez une base de données relationnelle native au cloud qui prend en charge MySQL et PostgreSQL tout en réduisant les frais généraux d'exploitation. Il s'est avéré révolutionnaire dans certains de mes projets, et je vous recommande vivement de vous pencher sur ses capacités si vous travaillez avec des bases de données AWS.

Si vous êtes novice en matière de bases de données AWS, l'apprentissage des concepts fondamentaux grâce à des courstels que AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) peut s'avérer bénéfique !