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我正在尝试使用 S3 创建一个数据湖，其中数据来自 Aurora，最终来自其他来源；但是，我在创建具有成本效益的解决方案时遇到了麻烦。
我一直在研究使用数据迁移服务 (DMS) 将数据从 Aurora流式传输到 S3。因为数据以csv格式
到达 S3 ： （1）初始加载：（column1，column2，column3，...） （2）数据变化：（D/U/I，column1，column2，column3， ...) [D: delete, U: update: I: insert] 我一直在尝试转换数据，以使 S3 存储桶仅包含没有前缀 D/U/I 的数据。



为了执行这种转换，我想到了使用以下模型：

Aurora -> Dirty S3 Bucket -> Curated S3 Bucket -> Athena 从Curated S3 Bucket查询

Dirty S3 Bucket 包含(column1, column2, column3, ...)和(D/U/I, column1, column2, column3, ...)格式的数据。当新数据到达此存储桶时，会发送一条 SNS 消息，并且 lambda 函数应读取新到达的文件，转换数据，并将其放入Curated S3 Bucket中，其中Curated S3 Bucket仅包含格式为(第 1 列，第 2 列，第 3 列，...）。

假设来自 Aurora 的所有数据都有created_at和updated_at列，我想到了：

  • 根据 /year/month/day/hour 对 S3 中的数据进行分区（使用created_at）：
    • 但是，如果数据是根据/年/月/日/小时划分的，那么我认为成本会太高。
      • 这是基于以下假设：
        • 每天 40000 个请求（插入/更新/删除）
        • 0.05 GB 平均文件大小
        • 每 GB 0.01 USD（针对 S3 返回的数据）
        • 每 1,000 个请求（PUT、COPY 或 POST 请求）0.01 USD
        • 每 1000 个请求 0.001 USD（GET、SELECT 和所有其他请求）
      • 每天检索数据的成本 = 40000 rpd * 0.05 GB * 每 GB 0.01 USD = 20
      • 每天请求数据的成本 = 0.001 USD * (40000 rpd/1000) = .04
      • 总成本 = 每天 20.04

需要注意的是，这个计算只针对一个表；将有 5 个以上的表具有相似的费率。
因此，每月的费用将大于3,000 美元。

是否有一种更具成本效益的方式将数据从 aurora 流式传输到 s3？
还是我必须求助于获取 Aurora DB 的每日快照以降低成本？

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是的，您可以创建一个连接到 Aurora 并将数据带到 s3 的 lambda。在参数存储（在系统管理器内）中，您可以保存为每个表带来的最后一条记录的日期时间，因此您的 lambda 仅查找更新并将最后一条记录的日期保存在参数存储中。

于 2020-09-30T18:22:11.693 回答