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AWS annonce les lectures optimisées PostgreSQL d'Amazon Aurora dans les régions AWS GovCloud (États-Unis)
AWS annonce Amazon Aurora PostgreSQL Optimized Reads dans les régions AWS GovCloud (États-Unis), une nouvelle fonctionnalité de performance-prix disponible sur les nouvelles instances r6gd et r6id qui offre jusqu'à 8 fois d'amélioration de la latence des requêtes et jusqu'à 30 % d'économie de coûts par rapport aux instances sans cette fonctionnalité, pour les applications avec de grandes quantités de données qui dépassent la capacité de mémoire d'une instance de base de données. Optimized Reads utilise le stockage de bloc SSD NVMe local disponible sur les instances r6gd et r6id pour stocker les données éphémères, réduisant les accès aux données à partir du stockage réseau et offrant une amélioration de la latence et du débit de lecture. Ces instances hébergent des tables temporaires sur le stockage local (au lieu du stockage réseau), offrant une amélioration de la performance des requêtes complexes et des opérations de reconstruction d'index plus rapides. Les instances Optimized Reads utilisant I/O-Optimized étendent leur capacité de mise en cache en utilisant le stockage local. Les pages de base de données qui sont évictées du cache tampon en mémoire sont mises en cache sur le stockage local pour accélérer les récupérations ultérieures de ces données. Cela offre jusqu'à 8 fois d'amélioration de la latence des requêtes et permet à Amazon Aurora PostgreSQL Optimized Reads avec pgvector d'augmenter les requêtes par seconde pour la recherche vectorielle jusqu'à 9 fois dans les workloads qui dépassent la mémoire disponible de l'instance, accélérant ainsi les performances des applications d'apprentissage automatique et d'IA générative. Les clients peuvent commencer à utiliser Optimized Reads via la console de gestion AWS, la CLI et les SDK en modifiant leurs clusters de base de données Aurora ou en créant un nouveau cluster utilisant des instances r6gd ou r6id. Optimized Reads est disponible pour Aurora Postgres 14.9 et 15.4. Pour plus d'informations, veuillez consulter notre page de tarification et notre documentation.
