默认IOPS如何影响AWS存储性能？

我们在云中运行了几个默认IOPS的数据库，但我们的性能仍然不如我们期望的那样高。如何才能改进存储性能？

AWS云提供了几种管理资源的方法，但关键的是为第一个工作负载选择合适类型的计算或存储实例。在大体量的数据库中，AWS用户可转向默认IOPS存储选项，它确保了一致的IOPS性能比。企业通过会花费更多在存储选项上，来确保大型的、延迟敏感数据正常运行。

AWS通常可以维护实例大小与选择的IOPS的比率，但也有例外——当IOPS性能可以丢弃即时，即使选择了AWS默认IOPS实例。高需求的应用问题发生的频率也高，例如数据库。核心问题是I/O带宽是有限资源；任何竞争可用I/O带宽的应用，都把I/O带离了工作负载和存储。

对高可变性、不可预测性存储需求的云工作负载，以及过度依赖于小型、随机爆发的云工作负载，可能存储I/O限制。工作负载设计也会影响性能。引起并发问题和存储活动争议的数据库设计，可能会阻止工作负载有它的存储实例使用所有可用的I/O带宽。

管理员应该使用性能优化过的实例来补充AWS的默认IOPS存储。数据库是一个重要的盒子，M4、M3、R3或M2数据库实例可以匹配默认IOPS的存储实例，如亚马逊EBS存储实例。为了确保工作负载和维护IOPS的存储能力之间有充足的通道，IT团队应该使用优化的EBS弹性计算云，如M4，C4和D2。这还主亚马逊EBS I/O创造了空间。

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