A user owns a MySQL database, which is used by a variety of customers that anticipate a maximum delay of 100 milliseconds on queries. Once an entry is recorded in the database, it is almost never modified. Clients get access to a maximum of one record at a time.
Due to rising customer demand, database access has expanded tremendously. As a consequence, the resulting load will quickly surpass the capability of even the most costly hardware available. The user want to move to AWS and is open to experimenting with new database systems.
Which solution would resolve the database load problem and provide nearly limitless future scalability?
- A. Amazon RDS
- B. Amazon DynamoDB
- C. Amazon Redshift
- D. AWS Data Pipeline
한글 번역
사용자는 쿼리에서 최대 100밀리초의 지연을 예상하는 다양한 고객이 사용하는 MySQL 데이터베이스를 소유하고 있습니다. 항목이 데이터베이스에 기록되면 거의 수정되지 않습니다. 클라이언트는 한 번에 최대 하나의 레코드에 액세스할 수 있습니다.
증가하는 고객 요구로 인해 데이터베이스 액세스가 엄청나게 확장되었습니다. 결과적으로 결과 부하는 사용 가능한 가장 값비싼 하드웨어의 용량을 빠르게 능가합니다. 사용자는 AWS로 이동하기를 원하며 새로운 데이터베이스 시스템을 실험할 준비가 되어 있습니다.
데이터베이스 로드 문제를 해결하고 거의 무한한 미래 확장성을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?
- A. 아마존 RDS
- B. Amazon DynamoDB
- C. 아마존 레드시프트
- D. AWS 데이터 파이프라인
정답
B
해설
고객이 사용하는 MySQL 데이터베이스를 소유하고 있습니다. 그리고 고객은 AWS로 이동하기를 원하며 새로운 데이터 베이스 시스템을 실험하려고 한다.
새로운 데이터베이스 시스템을 실험하려 하고 DynamoDB의 경우 자동 확장 많은 기업에서 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스에서 Amazon DynamoDB(완전 관리형, 빠르고 확장성이 뛰어나고 유연한 NoSQL 데이터베이스 서비스)로의 마이그레이션을 고려한다. DynamoDB는 비즈니스 요구 사항에 따라 트래픽을 기반으로 용량을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 총 서비스 비용은 일반적인 미디어 기반 RDBMS보다 쉽게 최적화할 수 있습니다.
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