ایمیزون ریڈ شفٹ ایک تیز، قابل توسیع، محفوظ، اور مکمل طور پر منظم ڈیٹا گودام ہے جو آپ کو معیاری SQL کا استعمال کرتے ہوئے آسانی سے اور لاگت سے اپنے تمام ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرنگ صارفین کو ایک Amazon Redshift کلسٹر میں دوسرے Amazon Redshift کلسٹر کے ساتھ محفوظ طریقے سے لائیو، لین دین کے مطابق ڈیٹا کا اشتراک کرنے کی اجازت دیتا ہے اکاؤنٹس اور خطوں میں ڈیٹا کو کاپی کرنے یا ایک کلسٹر سے دوسرے میں منتقل کرنے کی ضرورت کے بغیر۔
ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرنگ کا آغاز ابتدائی طور پر کیا گیا تھا۔ مارچ 2021، اور کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئرنگ کے لیے مزید تعاون شامل کیا گیا۔ اگست 2021. کراس ریجن سپورٹ عام طور پر دستیاب ہو گئی۔ فروری 2022. یہ ایک ہی AWS اکاؤنٹ، مختلف اکاؤنٹس، یا مختلف خطوں میں Redshift کلسٹرز میں ڈیٹا کا اشتراک کرنے کے لیے مکمل لچک اور چستی فراہم کرتا ہے۔
Amazon Redshift Data Sharing کا استعمال بنیادی طور پر Amazon Redshift کی تعیناتی کے فن تعمیر کو ایک حب اسپوک، ڈیٹا میش ماڈل میں بہتر طریقے سے کارکردگی کے SLAs کو پورا کرنے، کام کے بوجھ کو الگ تھلگ کرنے، کراس گروپ اینالیٹکس کو انجام دینے، آسانی سے نئے استعمال کے کیسز پر کرنے، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی نقل و حرکت اور ڈیٹا کاپیوں کی پیچیدگی کے بغیر۔ ڈیٹا شیئرنگ کی تعیناتی کے دوران پوچھے جانے والے کچھ عام سوالات یہ ہیں، "میرے صارفین کے کلسٹرز اور پروڈیوسر کلسٹرز کتنے بڑے ہونے چاہئیں؟"، اور "میں کام کے بوجھ کو الگ تھلگ کرنے کے لیے بہترین قیمت کی کارکردگی کیسے حاصل کروں؟"۔ چونکہ کام کے بوجھ کی خصوصیات جیسے ڈیٹا کا سائز، ادخال کی شرح، استفسار کا نمونہ، اور دیکھ بھال کی سرگرمیاں ڈیٹا شیئرنگ کی کارکردگی کو متاثر کر سکتی ہیں، اس لیے کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بنانے اور لاگت کو کم سے کم کرنے کے لیے صارفین اور پروڈیوسر دونوں کے کلسٹرز کو سائز دینے کے لیے ایک مسلسل حکمت عملی کو لاگو کیا جانا چاہیے۔ اس پوسٹ میں، ہم آپ کے مخصوص کام کے بوجھ کی بنیاد پر بہترین قیمت کی کارکردگی کے لیے اپنے پروڈیوسر اور صارفین کے کلسٹرز کے سائز کا تعین کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے مرحلہ وار طریقہ فراہم کرتے ہیں۔
عام صارفین کے سائز کی رہنمائی
درج ذیل اقدامات آپ کے پروڈیوسر اور صارفین کے کلسٹرز کو سائز دینے کے لیے عمومی حکمت عملی کو ظاہر کرتے ہیں۔ آپ اسے ایک نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں اور اپنے مخصوص استعمال کے کیس کے منظر نامے کو پورا کرنے کے لیے اس کے مطابق ترمیم کر سکتے ہیں۔
اپنے پروڈیوسر کلسٹر کا سائز بنائیں
آپ کو ہمیشہ اس بات کو یقینی بنانا چاہیے کہ آپ اپنے پروڈیوسر کلسٹر کو صحیح طریقے سے سائز کریں تاکہ وہ کارکردگی حاصل کر سکے جس کی آپ کو اپنے SLA کو پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ اپنے ڈیٹا کے سائز اور سوال کی خصوصیت کی بنیاد پر پروڈیوسر کلسٹر کے لیے سفارش حاصل کرنے کے لیے Amazon Redshift کنسول سے سائزنگ کیلکولیٹر کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ تلاش کریں۔ مجھے منتخب کرنے میں مدد کریں۔ AWS ریجنز میں کنسول پر جو اس سائزنگ کیلکولیٹر کو استعمال کرنے کے لیے RA3 نوڈ کی اقسام کو سپورٹ کرتے ہیں۔ نوٹ کریں کہ یہ شروع کرنے کے لیے صرف ایک ابتدائی تجویز ہے، اور آپ کو اپنے کام کے مکمل بوجھ کو ابتدائی سائز کے کلسٹر پر چلانے کی جانچ کرنی چاہیے اور بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے اس کے مطابق کلسٹر کو اوپر اور نیچے کا لچکدار سائز تبدیل کرنا چاہیے۔
ابتدائی صارف کلسٹر کا سائز اور سیٹ اپ
آپ کو ہمیشہ اپنی کمپیوٹ کی ضروریات کی بنیاد پر اپنے صارفین کے کلسٹر کا سائز دینا چاہیے۔ شروع کرنے کا ایک طریقہ مندرجہ بالا پروڈیوسر کلسٹر کی طرح عام کلسٹر سائزنگ گائیڈ کی پیروی کرنا ہے۔
ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرنگ سیٹ اپ کریں۔
ایک بار جب آپ کے پاس پروڈیوسر اور کنزیومر کلسٹر دونوں سیٹ اپ ہو جائیں تو پروڈیوسر سے صارف تک ڈیٹا شیئرنگ کو ترتیب دیں۔ اس سے رجوع کریں۔ پوسٹ ڈیٹا شیئرنگ سیٹ اپ کرنے کے طریقے کے بارے میں رہنمائی کے لیے۔
صارفین کو صرف ابتدائی صارف کلسٹر پر کام کا بوجھ جانچیں۔
نئے ابتدائی کنزیومر کلسٹر پر صارفین کو صرف کام کا بوجھ جانچیں۔ یہ صارفین کی ایپلی کیشنز، مثال کے طور پر ETL ٹولز، BI ایپلیکیشنز، اور SQL کلائنٹس کو نئے صارف کلسٹر کی طرف اشارہ کرکے اور آپ کی ضروریات کے خلاف کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کام کے بوجھ کو دوبارہ چلا کر کیا جا سکتا ہے۔
صارفین کو صرف کام کا بوجھ مختلف کنزیومر کلسٹر کنفیگریشنز پر جانچیں۔
اگر ابتدائی سائز کا صارف کلسٹر آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات کو پورا کرتا ہے یا اس سے زیادہ ہے، تو آپ یا تو اس کلسٹر کنفیگریشن کو استعمال کرنا جاری رکھ سکتے ہیں یا آپ چھوٹی کنفیگریشنز پر جانچ کر سکتے ہیں کہ آیا آپ لاگت کو مزید کم کر سکتے ہیں اور پھر بھی اپنی مطلوبہ کارکردگی حاصل کر سکتے ہیں۔
دوسری طرف، اگر ابتدائی سائز کا صارف کلسٹر آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کے تقاضوں کو پورا کرنے میں ناکام ہو جاتا ہے، تو آپ اس ترتیب کو حاصل کرنے کے لیے مزید بڑی کنفیگریشنز کی جانچ کر سکتے ہیں جو آپ کے SLA کو پورا کرتی ہے۔
انگوٹھے کے اصول کے طور پر، کنزیومر کلسٹر کو ابتدائی کلسٹر کنفیگریشن میں 2 گنا اضافہ کریں جب تک کہ یہ آپ کے کام کے بوجھ کی ضروریات کو پورا نہ کر لے۔
ایک بار جب آپ یہ منصوبہ بنا لیں کہ آپ کس کنفیگریشن کی جانچ کرنا چاہتے ہیں، ابتدائی کلسٹر کو ٹارگٹ کلسٹر کنفیگریشن میں تبدیل کرنے کے لیے لچکدار ری سائز کا استعمال کریں۔ لچکدار سائز تبدیل کرنے کے بعد، وہی کام کا بوجھ ٹیسٹ کریں اور اپنے SLA کے خلاف کارکردگی کا جائزہ لیں۔ وہ ترتیب منتخب کریں جو آپ کی قیمت کی کارکردگی کے ہدف کو پورا کرتی ہے۔
ٹیسٹ پروڈیوسر صرف مختلف پروڈیوسر کلسٹر کنفیگریشنز پر کام کا بوجھ
ایک بار جب آپ اپنے صارفین کے کام کا بوجھ زیادہ سے زیادہ قیمت کی کارکردگی کے ساتھ صارفین کے کلسٹر میں منتقل کر دیتے ہیں، تو لاگت کو بچانے کے لیے پروڈیوسر پر کمپیوٹ وسائل کو کم کرنے کا موقع مل سکتا ہے۔
اس کو حاصل کرنے کے لیے، آپ اصل پروڈیوسر کے سائز کے 1/2x پر صرف پروڈیوسر کو دوبارہ چلا سکتے ہیں اور کام کے بوجھ کی کارکردگی کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ اس کے مطابق کلسٹر کو اوپر اور نیچے کا سائز تبدیل کرنا نتیجہ پر منحصر ہے، اور پھر آپ کم از کم پروڈیوسر کنفیگریشن کا انتخاب کرتے ہیں جو آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات کو پورا کرتی ہے۔
وقت کے ساتھ مکمل کام کے بوجھ کے بعد دوبارہ جائزہ لیں۔
جیسا کہ Amazon Redshift مسلسل ترقی کر رہا ہے، اور مسلسل کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی میں بہتری کی ریلیز جاری ہیں، ڈیٹا شیئرنگ کی کارکردگی میں بہتری آتی رہے گی۔ مزید برآں، متعدد متغیرات ڈیٹا شیئرنگ کے سوالات کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ذیل میں صرف چند مثالیں ہیں:
- ادخال کی شرح اور ڈیٹا کی تبدیلی کی مقدار
- سوال کا نمونہ اور خصوصیت
- کام کے بوجھ میں تبدیلی
- ہم آہنگی
- بحالی کی سرگرمیاں، مثال کے طور پر ویکیوم، تجزیہ، اور ATO
یہی وجہ ہے کہ آپ کو موقع پر اوپر دی گئی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے پروڈیوسر اور کنزیومر کلسٹر کے سائز کا از سر نو جائزہ لینا چاہیے، خاص طور پر کام کے مکمل بوجھ کی تعیناتی کے بعد، اپنے کلسٹر کی ترتیب سے نئی بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے۔
خودکار سائز کے حل
اگر آپ کے ماحول میں زیادہ پیچیدہ فن تعمیر شامل ہے، مثال کے طور پر ایک سے زیادہ ٹولز یا ایپلی کیشنز (BI، ادخال یا سٹریمنگ، ETL، ڈیٹا سائنس)، تو ہو سکتا ہے کہ اوپر دی گئی عمومی رہنمائی سے دستی طریقہ استعمال کرنا ممکن نہ ہو۔ اس کے بجائے، آپ کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ٹیسٹ کنزیومر اور پروڈیوسر کلسٹرز پر اپنے پروڈکشن کلسٹر سے کام کے بوجھ کو خود بخود دوبارہ چلانے کے لیے اس سیکشن میں حل کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
سادہ ری پلے یوٹیلیٹی بہترین قیمت کی کارکردگی کے لیے صحیح پروڈیوسر اور صارفین کے کلسٹر سائز حاصل کرنے کے عمل میں آپ کی رہنمائی کے لیے خودکار حل کے طور پر فائدہ اٹھایا جائے گا۔
سادہ ری پلے ایک ایسا ٹول ہے جس کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے اور اس بات کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ آپ کے کام کا بوجھ مختلف منظرناموں میں کیسے کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ RA3 جیسی نئی مثال کی قسم پر اپنے اصل کام کے بوجھ کو بینچ مارک کرنے، ایک نئی خصوصیت کا جائزہ لینے، یا مختلف کلسٹر کنفیگریشنز کا اندازہ لگانے کے لیے ٹول کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اس میں کاپی اور UNLOAD اسٹیٹمنٹس کے ساتھ ڈیٹا کے ادخال اور برآمد پائپ لائنوں کو دوبارہ چلانے کے لیے بہتر تعاون بھی شامل ہے۔ شروع کرنے اور اپنے کام کے بوجھ کو دوبارہ چلانے کے لیے، سے ٹول ڈاؤن لوڈ کریں۔ Amazon Redshift GitHub ذخیرہ.
یہاں ہم سورس پروڈکشن کلسٹر سے آپ کے ورک لوڈ لاگز کو نکالنے اور انہیں الگ تھلگ ماحول میں دوبارہ چلانے کے لیے اقدامات کرتے ہیں۔ یہ آپ کو بغیر کسی رکاوٹ کے ان Amazon Redshift کلسٹرز کے درمیان براہ راست موازنہ کرنے اور کلسٹر کنفیگریشن کو منتخب کرنے دیتا ہے جو آپ کی قیمت کی کارکردگی کے ہدف کو بہترین طریقے سے پورا کرتا ہے۔
مندرجہ ذیل خاکہ حل کے فن تعمیر کو ظاہر کرتا ہے۔
حل واک تھرو
اپنے صارفین اور پروڈیوسر کلسٹرز کو سائز دینے کے حل کے ذریعے جانے کے لیے ان اقدامات پر عمل کریں۔
اپنے پروڈکشن کلسٹر کا سائز بنائیں
آپ کو ہمیشہ اپنے موجودہ پروڈکشن کلسٹر کو صحیح طریقے سے سائز کرنے کو یقینی بنانا چاہیے تاکہ وہ کارکردگی حاصل کر سکے جس کی آپ کو اپنے کام کے بوجھ کی ضروریات کو پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ اپنے ڈیٹا کے سائز اور استفسار کی خصوصیت کی بنیاد پر پروڈکشن کلسٹر پر سفارش حاصل کرنے کے لیے Amazon Redshift کنسول سے سائزنگ کیلکولیٹر کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ تلاش کریں۔ مجھے منتخب کرنے میں مدد کریں۔ AWS ریجنز میں کنسول پر جو اس سائزنگ کیلکولیٹر کو استعمال کرنے کے لیے RA3 نوڈ کی اقسام کو سپورٹ کرتے ہیں۔ نوٹ کریں کہ یہ شروع کرنے کے لیے صرف ایک ابتدائی تجویز ہے۔ آپ کو اپنے کام کے مکمل بوجھ کو ابتدائی سائز کے کلسٹر پر چلانے کی جانچ کرنی چاہیے اور بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے اس کے مطابق کلسٹر کا اوپر اور نیچے لچکدار سائز تبدیل کرنا چاہیے۔
الگ تھلگ ہونے کے لیے کام کے بوجھ کی نشاندہی کریں۔
ہو سکتا ہے کہ آپ کے اصل کلسٹر پر مختلف کام کا بوجھ چل رہا ہو، لیکن پہلا قدم اس کاروبار کے لیے سب سے اہم کام کے بوجھ کی نشاندہی کرنا ہے جسے ہم الگ کرنا چاہتے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ ہم اس بات کو یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ نیا فن تعمیر آپ کے کام کے بوجھ کی ضروریات کو پورا کر سکے۔ یہ پوسٹ ڈیٹا شیئرنگ ورک لوڈ آئسولیشن استعمال کیس کا ایک اچھا حوالہ ہے جو آپ کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کر سکتا ہے کہ کون سا کام کا بوجھ الگ کیا جا سکتا ہے۔
سادہ ری پلے سیٹ اپ کریں۔
ایک بار جب آپ اپنے کام کے اہم بوجھ کو جان لیں، آپ کو لازمی ہے۔ آڈٹ لاگنگ کو فعال کریں۔ آپ کے پروڈکشن کلسٹر میں جہاں اوپر نشاندہی کی گئی اہم کام کا بوجھ استفسار کی سرگرمیوں کو پکڑنے اور اسٹور کرنے کے لیے چل رہا ہے۔ ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)۔ نوٹ کریں کہ آڈٹ لاگز کو Amazon S3 پر پہنچانے میں تین گھنٹے لگ سکتے ہیں۔ آڈٹ لاگ دستیاب ہونے کے بعد، آگے بڑھیں۔ سیٹ اپ سادہ ری پلے اور پھر نکالنے آڈٹ لاگ سے کام کا اہم بوجھ۔ نوٹ کریں کہ start_time اور end_time کو اہم کام کے بوجھ کو فلٹر کرنے کے لیے پیرامیٹرز کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے اگر یہ کام کا بوجھ مخصوص وقت میں چلتا ہے، مثال کے طور پر صبح 9am سے 11am۔ بصورت دیگر یہ تمام لاگ ان سرگرمیوں کو نکال لے گا۔
بنیادی کام کا بوجھ
پروڈکشن اسنیپ شاٹ سے بحال کر کے پروڈیوسر کلسٹر جیسی کنفیگریشن کے ساتھ ایک بیس لائن کلسٹر بنائیں۔ اسی ترتیب کے ساتھ شروع کرنے کا مقصد ایک الگ تھلگ ماحول کے ساتھ کارکردگی کی بنیاد بنانا ہے۔
بیس لائن کلسٹر دستیاب ہونے کے بعد، ری پلے بیس لائن کلسٹر میں نکالے گئے کام کا بوجھ۔ اس ری پلے سے آؤٹ پٹ بیس لائن ہو گی جس کا استعمال مختلف کنزیومر کنفیگریشنز پر آنے والے ری پلے سے موازنہ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
ابتدائی پروڈیوسر اور کنزیومر ٹیسٹ کلسٹر سیٹ اپ کریں۔
پروڈکشن اسنیپ شاٹ سے بحال کر کے اسی پروڈکشن کلسٹر کنفیگریشن کے ساتھ ایک پروڈیوسر کلسٹر بنائیں۔ پچھلی رہنمائی سے تجویز کردہ ابتدائی صارف سائز کے ساتھ ایک صارف کلسٹر بنائیں۔ مزید برآں، پروڈیوسر اور صارف کے درمیان ڈیٹا شیئرنگ کو ترتیب دیں۔
ابتدائی پروڈیوسر اور صارف پر کام کا بوجھ دوبارہ چلائیں۔
دوبارہ چلائیں پروڈیوسر صرف ابتدائی سائز کے پروڈیوسر کلسٹر پر کام کا بوجھ رکھتا ہے۔ یہ صارف کے سوالات کو خارج کرنے کے لیے "Exclude" فلٹر پیرامیٹر کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر وہ صارف جو صارفین کے سوالات چلاتا ہے۔
دوبارہ چلائیں صارف صرف ابتدائی سائز کے صارف کلسٹر پر کام کا بوجھ ڈالتا ہے۔ یہ صارف کے سوالات کو خارج کرنے کے لیے "شامل کریں" فلٹر پیرامیٹر کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر وہ صارف جو صارفین کے سوالات چلاتا ہے۔
بیس لائن اور کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات کے خلاف ان ری پلے کی کارکردگی کا جائزہ لیں۔
مختلف کنفیگریشنز پر صارفین کے کام کا بوجھ دوبارہ چلائیں۔
اگر ابتدائی سائز کا صارف کلسٹر آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کے تقاضوں کو پورا کرتا ہے یا اس سے زیادہ ہے، تو آپ یا تو اس کلسٹر کنفیگریشن کو استعمال کر سکتے ہیں یا آپ چھوٹی کنفیگریشنز پر جانچ کرنے کے لیے ان مراحل پر عمل کر سکتے ہیں تاکہ یہ دیکھ سکیں کہ آیا آپ مزید اخراجات کو کم کر سکتے ہیں اور پھر بھی وہ کارکردگی حاصل کر سکتے ہیں جس کی آپ کو ضرورت ہے۔
اپنے کام کے بوجھ کی ضروریات کے مقابلے میں صارفین کی کارکردگی کے ابتدائی نتائج کا موازنہ کریں:
- اگر نتیجہ آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات سے زیادہ ہے، تو آپ 1/2x سے شروع ہونے والے صارف کلسٹر کے سائز کو بتدریج کم کر سکتے ہیں، دوبارہ چلانے کی کوشش کریں اور کارکردگی کا جائزہ لیں، پھر نتیجہ کی بنیاد پر اوپر یا نیچے کا سائز تبدیل کریں جب تک کہ یہ آپ کے کام کے بوجھ کو پورا نہ کر لے۔ ضروریات مقصد یہ ہے کہ ایک ایسی میٹھی جگہ حاصل کی جائے جہاں آپ کارکردگی کے تقاضوں سے مطمئن ہوں اور کم سے کم قیمت حاصل کریں۔
- اگر نتیجہ آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کے تقاضوں کو پورا کرنے میں ناکام رہتا ہے، تو آپ کلسٹر کے سائز کو بتدریج بڑھا سکتے ہیں، اصل سائز کے 2x سے شروع کرتے ہوئے، دوبارہ چلانے کی کوشش کریں اور کارکردگی کا جائزہ لیں جب تک کہ یہ آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات کو پورا نہ کر لے۔
مختلف کنفیگریشنز پر پروڈیوسر کے کام کا بوجھ دوبارہ چلائیں۔
ایک بار جب آپ اپنے کام کے بوجھ کو کنزیومر کلسٹرز میں تقسیم کر دیتے ہیں، تو پروڈیوسر کلسٹر پر بوجھ کم ہونا چاہیے اور آپ کو اپنے پروڈیوسر کلسٹر کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کا جائزہ لینا چاہیے تاکہ اخراجات کو بچانے کے لیے سائز کم کرنے کا موقع تلاش کیا جا سکے۔
اقدامات کنزیومر ری پلے کی طرح ہیں۔ لچکدار پروڈیوسر کلسٹر کا سائز بتدریج 1/2x اصل سائز سے شروع کریں، پروڈیوسر کو صرف کام کا بوجھ دوبارہ چلائیں اور کارکردگی کا جائزہ لیں، اور پھر اس وقت تک اوپر یا نیچے کا سائز تبدیل کریں جب تک کہ یہ آپ کے کام کے بوجھ کی کارکردگی کی ضروریات کو پورا نہ کرے۔ مقصد یہ ہے کہ ایک ایسی میٹھی جگہ حاصل کی جائے جہاں آپ کام کے بوجھ کی کارکردگی کے تقاضوں سے مطمئن ہوں اور ممکنہ حد تک کم قیمت حاصل کریں۔ ایک بار جب آپ کے پاس مطلوبہ پروڈیوسر کلسٹر کنفیگریشن ہو جائے تو، کنزیومر کلسٹر پر کنزیومر ورک بوجھ کو دوبارہ چلانے کی کوشش کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ پروڈیوسر کلسٹر کنفیگریشن کی تبدیلیوں سے کارکردگی متاثر نہیں ہوئی ہے۔ آخر میں، آپ کو پروڈیوسر اور کنزیومر دونوں کام کے بوجھ کو بیک وقت دوبارہ چلانا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ کارکردگی کام کے بوجھ کے مکمل منظر نامے میں حاصل کی گئی ہے۔
وقت کے ساتھ مکمل کام کے بوجھ کے بعد دوبارہ جائزہ لیں۔
عام رہنمائی کی طرح، آپ کو موقع پر پچھلی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے پروڈیوسر اور صارفین کے کلسٹرز کے سائز کا از سر نو جائزہ لینا چاہیے، خاص طور پر اپنے کلسٹر کی ترتیب سے نئی بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے مکمل کام کے بوجھ کی تعیناتی کے بعد۔
صاف کرو
آپ کے AWS اکاؤنٹ میں سائز سازی کے ان ٹیسٹوں کو چلانے کے کچھ لاگت کے مضمرات ہو سکتے ہیں کیونکہ اس میں نئے Amazon Redshift کلسٹرز فراہم کیے گئے ہیں، اگر آپ کے پاس محفوظ مثالیں نہیں ہیں تو ان کو آن ڈیمانڈ مثالوں کے طور پر چارج کیا جا سکتا ہے۔ جب آپ اپنی تشخیص مکمل کر لیتے ہیں، تو ہم لاگت کو بچانے کے لیے Amazon Redshift کلسٹرز کو حذف کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ ہم آپ کے کلسٹرز کے استعمال میں نہ ہونے پر انہیں روکنے کی بھی تجویز کرتے ہیں۔
Amazon Redshift اور ڈیٹا شیئرنگ کے بہترین طریقوں کو لاگو کرنا
آپ کے پروڈیوسر اور کنزیومر کلسٹرز دونوں کی مناسب سائزنگ آپ کو اپنے Amazon Redshift کی تعیناتی سے بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے ایک اچھی شروعات فراہم کرے گی۔ تاہم، سائز دینا واحد عنصر نہیں ہے جو آپ کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بنا سکتا ہے۔ اس معاملے میں، بہترین طریقوں کو سمجھنا اور ان پر عمل کرنا بھی اتنا ہی اہم ہے۔
جنرل Amazon Redshift کارکردگی ٹیوننگ کے بہترین طریقے ڈیٹا شیئرنگ کی تعیناتی پر لاگو ہوتے ہیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ کی تعیناتی ان کی پیروی کرتی ہے۔ بہترین طریقوں.
ڈیٹا کا اشتراک کرنے کے بہت سے مخصوص بہترین طریق کار ہیں جن کی پیروی آپ کو یہ یقینی بنانے کے لیے کرنی چاہیے کہ آپ کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بنائیں۔ اس سے رجوع کریں۔ پوسٹ مزید تفصیلات کے لئے.
خلاصہ
پروڈیوسر اور کنزیومر کلسٹر کے سائز پر ایک ہی سائز کے فٹ ہونے والی کوئی سفارش نہیں ہے۔ یہ کام کے بوجھ اور آپ کی کارکردگی SLA کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے۔ اس پوسٹ کا مقصد آپ کو رہنمائی فراہم کرنا ہے کہ آپ کس طرح اپنے مخصوص ڈیٹا شیئرنگ ورک بوجھ کی کارکردگی کا جائزہ لے سکتے ہیں تاکہ صارف اور پروڈیوسر دونوں کے کلسٹر سائز کا تعین کر کے بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کی جا سکے۔ بہترین قیمت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے اسے پیداوار میں اپنانے سے پہلے سادہ ری پلے کا استعمال کرتے ہوئے پروڈیوسر اور صارفین پر اپنے کام کے بوجھ کو جانچنے پر غور کریں۔
مصنفین کے بارے میں
بی پی یاؤ AWS میں Sr پروڈکٹ مینیجر ہے۔ وہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا سلوشنز کے معمار صارفین کی مدد کرنے کا شوق رکھتا ہے۔ AWS سے پہلے، اس نے Amazon.com سپلائی چین آپٹیمائزیشن ٹیکنالوجیز کو اپنے Oracle ڈیٹا گودام کو Amazon Redshift میں منتقل کرنے اور AWS ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے اپنی اگلی نسل کے بڑے ڈیٹا اینالیٹکس پلیٹ فارم بنانے میں مدد کی۔
سدھانت مرلیدھر AWS میں پرنسپل ٹیکنیکل اکاؤنٹ مینیجر ہے۔ وہ بڑے کاروباری صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے جو اپنے کام کا بوجھ AWS پر چلاتے ہیں۔ وہ گاہکوں کے ساتھ کام کرنے اور ان کے کلاؤڈ سفر میں لاگت، وشوسنییتا، کارکردگی اور آپریشنل عمدگی کے لیے کام کے بوجھ کو معمار کرنے میں ان کی مدد کرنے کا پرجوش ہے۔ اسے ڈیٹا اینالیٹکس میں بھی گہری دلچسپی ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-to-get-best-price-performance-from-your-amazon-redshift-data-sharing-deployment/
- 100
- a
- ہمارے بارے میں
- اوپر
- اس کے مطابق
- اکاؤنٹ
- اکاؤنٹس
- حاصل
- حاصل کیا
- کے پار
- سرگرمیوں
- شامل کیا
- اپنانے
- کے بعد
- کے خلاف
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- ہمیشہ
- ایمیزون
- Amazon.com
- رقم
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیے
- اور
- ایک اور
- قابل اطلاق
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- آڈٹ
- آٹومیٹڈ
- خود کار طریقے سے
- دستیاب
- AWS
- کی بنیاد پر
- بیس لائن
- کیونکہ
- اس سے پہلے
- معیار
- BEST
- بہترین طریقوں
- بہتر
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- تعمیر
- کاروبار
- قبضہ
- کیس
- مقدمات
- کچھ
- چین
- تبدیلیاں
- خصوصیت
- خصوصیات
- الزام عائد کیا
- کلائنٹس
- بادل
- کلسٹر
- COM
- آرام دہ اور پرسکون
- کامن
- موازنہ
- موازنہ
- مکمل
- مکمل
- پیچیدہ
- پیچیدگی
- کمپیوٹنگ
- چل رہا ہے
- ترتیب
- غور کریں
- متواتر
- کنسول
- صارفین
- جاری
- جاری ہے
- مسلسل
- قیمت
- اخراجات
- سکتا ہے
- تخلیق
- اہم
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیات
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا شیئرنگ
- ڈیلیور
- انحصار کرتا ہے
- تعیناتی
- تفصیلات
- اس بات کا تعین
- مختلف
- براہ راست
- نہیں
- نیچے
- ڈاؤن لوڈ، اتارنا
- کے دوران
- آسانی سے
- یا تو
- کے قابل بناتا ہے
- بہتر
- انٹرپرائز
- ماحولیات
- یکساں طور پر
- خاص طور پر
- Ether (ETH)
- اندازہ
- اندازہ
- تیار ہوتا ہے
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- سے تجاوز
- ایکسیلنس
- موجودہ
- برآمد
- نکالنے
- ناکام رہتا ہے
- فاسٹ
- ممکن
- نمایاں کریں
- فلٹر
- آخر
- پہلا
- لچک
- پر عمل کریں
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- سے
- مکمل
- بنیادی طور پر
- مزید
- مزید برآں
- حاصل کرنا
- عام طور پر
- نسل
- حاصل
- حاصل کرنے
- GitHub کے
- دے دو
- Go
- اچھا
- گوگل
- رہنمائی
- مدد
- مدد
- مدد
- HOURS
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTTPS
- کی نشاندہی
- شناخت
- اثر
- متاثر
- عملدرآمد
- اثرات
- اہم
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل ہیں
- اضافہ
- ابتدائی
- ابتدائی طور پر
- مثال کے طور پر
- کے بجائے
- دلچسپی
- ملوث
- الگ الگ
- تنہائی
- IT
- سفر
- Keen
- جان
- بڑے
- بڑے
- شروع
- آو ہم
- لیوریج
- رہتے ہیں
- لوڈ
- دیکھو
- دیکھ بھال
- بنا
- مینیجر
- دستی
- زیادہ سے زیادہ
- سے ملو
- ملتا ہے
- طریقہ
- شاید
- منتقلی
- کم سے کم
- ماڈل
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- منتقل
- تحریک
- ایک سے زیادہ
- ضرورت ہے
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نئی
- اگلے
- نوڈ
- متعدد
- موقع
- جہاز
- ایک
- آپریشنل
- مواقع
- اصلاح کے
- زیادہ سے زیادہ
- اوریکل
- اصل
- دیگر
- دوسری صورت میں
- پیرامیٹر
- پیرامیٹرز
- جذباتی
- پاٹرن
- انجام دینے کے
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- ادوار
- منصوبہ
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- ممکن
- پوسٹ
- طریقوں
- پچھلا
- قیمت
- پرنسپل
- عمل
- پروڈیوسر
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینیجر
- پیداوار
- مناسب طریقے سے
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- مقصد
- سوالات
- شرح
- سفارش
- سفارش
- سفارش کی
- کو کم
- کم
- خطوں
- ریلیز
- وشوسنییتا
- ضروریات
- محفوظ
- وسائل
- بحال
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- حکمرانی
- رن
- چل رہا ہے
- اسی
- محفوظ کریں
- اسکیل ایبلٹی
- توسیع پذیر
- پیمانے
- منظرنامے
- سائنس
- بغیر کسی رکاوٹ کے
- سیکشن
- محفوظ بنانے
- محفوظ طریقے سے
- طلب کرو
- سروس
- سیٹ اپ
- سیکنڈ اور
- اشتراک
- ہونا چاہئے
- دکھائیں
- شوز
- اسی طرح
- سادہ
- سائز
- سائز
- چھوٹے
- سنیپشاٹ
- حل
- حل
- کچھ
- ماخذ
- مخصوص
- تقسیم
- کمرشل
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- شروع
- بیانات
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- محرومی
- بعد میں
- فراہمی
- فراہمی کا سلسلہ
- سپلائی چین آپٹیمائزیشن
- حمایت
- میٹھی
- لے لو
- ہدف
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- ٹیسٹ
- ۔
- ماخذ
- ان
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- کے آلے
- اوزار
- اقسام
- افہام و تفہیم
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- رکن کا
- ویکیوم
- کیا
- جس
- ڈبلیو
- گے
- بغیر
- کام کر
- کام کرتا ہے
- اور
- زیفیرنیٹ