Amazon CLF-C02: Temel Veritabanı Hizmetleri — Çalışma kılavuzu

By Laurynas Brazys · 29 July 2026 · #amazon #clf-c02 #certification #exam-prep #study-guide

Şunun bir parçası: AWS Cloud Practitioner CLF-C02 — Çalışma kılavuzu. Doğrulanmış cevaplarla şurada pratik yapın: Amazon sınav merkezi, veya şurada süreli deneme sınavları çözün: ExamRoll.io.

Yönetilen ilişkisel veritabanları: Amazon RDS ve Amazon Aurora

Amazon RDS, otomatik yedeklemeler, yüksek erişilebilirlik için Multi‑AZ, ölçeklendirme için okuma replikaları ve snapshot tabanlı geri yükleme özellikleriyle tam yönetilen ilişkisel motorlar (MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle) sunar. Aurora, daha yüksek iş hacmi, hızlı çökme kurtarma ve bölgeler arası replikasyon için backtrack ve Global Database gibi özellikler sunmak amacıyla hesaplama katmanını dağıtık ve hataya dayanıklı bir depolama katmanından ayıran, amaca özel oluşturulmuş, MySQL ve PostgreSQL uyumlu bir motordur. Fiyatlandırma modelleri arasında esnek kapasite için İsteğe Bağlı (On-Demand) bulut sunucuları, öngörülebilir tasarruflar için Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları (Reserved Instances) veya Savings Plans ve maliyeti değişken iş yükleriyle uyumlu hale getirmek için Aurora Serverless’a yönelik sunucusuz veya otomatik ölçeklenen kapasite modelleri bulunur. Temel mimari kararları okuma/yazma profiline, gecikme süresi gereksinimlerine ve operasyonel toleransa bağlıdır: uyumluluk ve lisanslama ihtiyaçları ön plandaysa RDS’i, daha yüksek performans, depolama için otomatik ölçeklendirme veya küresel okuma ihtiyacınız varsa Aurora’yı seçin. Uygulamada sıkça düşülen tuzaklar arasında yüksek yazma gerektiren iş yükleri için IOPS’u yetersiz sağlamak, üretim ortamları için Multi‑AZ’yi etkinleştirmeyi unutmak, varsayılan ana kimlik bilgilerini saklamak ve belirli bir zamana geri yüklemeyi (point-in-time recovery) test etmemek yer alır. Uyumluluk için, AWS KMS kullanarak bekleme durumunda şifrelemeyi (encryption at rest) etkinleştirin, aktarım sırasında şifreleme (in-transit encryption) için TLS kullanımını zorunlu kılın ve otomatik yedeklemeler ile snapshot’ların saklama ve bölgeler arası felaket kurtarma (DR) hedeflerini karşıladığını doğrulayın.

NoSQL, önbellekleme ve graf veritabanları: DynamoDB, ElastiCache, Amazon Neptune

Büyük ölçekli anahtar-değer ve doküman iş yükleri için Amazon DynamoDB, tek haneli milisaniye gecikme süresi, otomatik bölümleme ve iki kapasite modu sunar: sağlanan (provisioned) (otomatik ölçeklendirme ile) ve öngörülemeyen trafik için isteğe bağlı (on-demand). DynamoDB Streams, global tables ve belirli bir zamana geri yükleme (PITR) gibi özellikler replikasyonu, veri değişikliği yakalamayı (change data capture) ve yedeklemeleri destekler. Sık karşılaşılan bir tuzak, yoğun kullanılan bölümler (hot partitions) ve kısıtlamaya (throttling) yol açan kötü bölüm anahtarı (partition key) tasarımıdır; önce veri erişim desenlerini modelleyin. Düşük gecikmeli bellek içi (in-memory) iş yükleri için ElastiCache kullanın: Redis kalıcılık (persistence), kümeleme (clustering) ve yayınla/abone ol (pub/sub) özellikleri sunarken, Memcached basit, çok iş parçacıklı bir önbellekleme çözümüdür. Mikrosaniye düzeyinde önbellekleme gerektiren okuma ağırlıklı DynamoDB iş yükleri için DAX kullanın. İlişki merkezli grafik sorguları için Amazon Neptune, Gremlin ve SPARQL’ı destekleyen tam yönetilen bir graf veritabanıdır. Fiyatlandırma kararları: DynamoDB on-demand kolaydır ancak sabit yüksek trafikte daha pahalıdır; otomatik ölçeklendirme ve Rezerve Edilmiş Kapasite (Reserved Capacity) ile sağlanan (provisioned) mod çok daha ucuz olabilir. ElastiCache’teki önbellek boyutlandırması, çıkarma politikaları (eviction policies) ve kalıcılık (persistence) seçenekleri maliyeti ve kurtarma süresini etkiler. Yönetilen NoSQL, bellek içi önbellekler ve graf veritabanları arasında seçim yaparken dayanıklılığı, tutarlılık modellerini ve operasyonel karmaşıklığı değerlendirin.

DynamoDB vs RDS/Aurora: Büyük ölçek, şema esnekliği ve tek tablo tasarımı için DynamoDB; karmaşık SQL sorguları, işlemler (transactions) ve ilişkisel bütünlük için RDS/Aurora.
ElastiCache (Redis) vs DAX: Genel amaçlı bellek içi iş yükleri ve kalıcılık için Redis; DAX, istemci tarafı entegrasyonuna sahip, DynamoDB’ye özgü bir okuma önbelleğidir.
Neptune: Dolaşım (traversal) ve grafik analizleri uygulamanın merkezinde yer aldığında kullanılır.

Analitik ve veri gölü desenleri: Amazon Redshift, Athena ve S3 depolama seçenekleri

Amazon Redshift, karmaşık analitik sorgular ve yüksek eşzamanlılık için optimize edilmiş, sütun tabanlı, petabayt ölçekli bir veri ambarıdır. Modern Redshift (RA3 düğümleri), hesaplama ve yönetilen depolamayı birbirinden ayırarak, hesaplama gücünü bağımsız olarak ölçeklendirmenize ve S3’ü yönetilen depolama olarak kullanarak maliyeti düşürmenize olanak tanır; Redshift Spectrum, veri gölü entegrasyonu için verileri doğrudan S3’te sorgular. Dosyalar üzerinde anlık (ad-hoc) SQL sorguları için Amazon Athena, sunucusuz, sorgu başına ödemeli (taranan TB başına faturalandırılır) bir analitik hizmeti sunar ve S3 üzerindeki CSV/Parquet/JSON için idealdir; formatları ve sıkıştırmayı optimize etmek maliyeti önemli ölçüde azaltır. S3, birden fazla depolama sınıfı sunar: bilinmeyen erişim desenleri için S3 Intelligent‑Tiering, erişim ücreti olmadan maliyeti en aza indirmek için nesneleri erişim katmanları arasında otomatik olarak taşır; uzun vadeli arşivler için, erişim gecikmesi ve ücretlerinin uygulandığı S3 Glacier veya Glacier Deep Archive’ı düşünün. Maliyet dengeleri depolama ve hesaplama karşılaştırmasını içerir: tarama hacimlerini azaltmak için sıkıştırma, bölümleme ve sütun tabanlı formatlar kullanın; öngörülebilir performans için Redshift eşzamanlılık ölçeklendirme (concurrency scaling) ve iş yükü yönetimini (workload management) göz önünde bulundurun. Analitikle bağlantılı makine öğrenmesi iş yükleri için, yoğun eğitim GPU EC2 ailelerini (P veya G serisi) gerektirebilir, ancak çoğu analitik veritabanı iş yükü, GPU’lar yerine optimize edilmiş CPU ve sütun tabanlı yürütmeye dayanır.

Geçiş, yedekleme, güvenlik ve operasyonel en iyi uygulamalar

Veritabanlarını geçirmek ve korumak, doğru hizmet ve politika birleşimini gerektirir. AWS Database Migration Service (DMS), homojen ve heterojen geçişleri minimum kesintiyle gerçekleştirir; Schema Conversion Tool, farklı motor türleri arasında geçiş yaparken veritabanı şemalarını dönüştürmeye yardımcı olur. Yedekleme ve politika tabanlı koruma için, merkezi, hizmetler arası yedekleme politikaları ve hesaplar arası veya bölgeler arası kopyalar için AWS Backup ile birlikte yerel motor özelliklerini (RDS otomatik yedeklemeleri ve anlık görüntüleri, DynamoDB PITR) kullanın. Güvenlik, en az ayrıcalıklı IAM politikalarını, aktarım sırasında (TLS) ve bekleme durumunda (KMS) şifrelemeyi ve ağ kontrollerini içermelidir: security group’lar, EC2’lara bağladığınız durum bilgisi olan (stateful) ana makine düzeyinde güvenlik duvarlarıyken, network ACL’ler durum bilgisi olmayan (stateless) alt ağ düzeyinde filtrelerdir — her ikisi de birbirini tamamlar ancak davranışları farklıdır. Paylaşılan sorumluluk modeline göre AWS, bulut altyapısını yönetirken; müşteriler verileri, IAM’i, kendi yönettikleri EC2’lardaki işletim sistemi düzeyindeki yamaları ve gizli bilgiler (secrets) ile erişim kimlik bilgileri için anahtar rotasyonunu yönetir. CloudFormation, AWS CLI veya SDK’lar kullanılarak yapılan operasyonel otomasyon, tekrarlanabilir ortam provizyonu sağlar; yaygın tuzaklar arasında root hesabına güvenmek, geniş kapsamlı IAM politikalarını olduğu gibi bırakmak, anahtar rotasyonunu ihmal etmek ve CloudWatch, VPC Flow Logs veya AWS Config kullanarak izleme yapmamak yer alır. Büyük veri transferleri için, terabaytlarca/petabaytlarca veriyi aktarım sırasında şifreleme ve bütünlük doğrulaması ile güvenli bir şekilde taşımak için AWS Snowball veya DataSync’i değerlendirin.

Pratik Problem: Kullanım Senaryosu

Senaryo: AcmeRetail, şirket içinde (on-premises) bir MySQL OLTP veritabanı ve şirket içi bir NFS paylaşımında büyük geçmiş CSV satış dosyaları bulunan sezonluk bir e-ticaret platformu işletmektedir. AWS hesaplarında, özel alt ağlara (private subnets) sahip bir VPC ve veri merkezlerine bir Transit Gateway bulunmaktadır. İşlemsel veritabanını minimum kesintiyle geçirmeleri ve geçmiş verileri iş zekası (BI) için sorgulanabilir hale getirmeleri gerekmektedir.

Zorluk: Üretim veritabanını neredeyse sıfır kesintiyle taşımak, geçmiş CSV’ler üzerinde ölçeklenebilir analizleri etkinleştirmek ve yedeklemeleri, şifrelemeyi ve en az ayrıcalıklı erişimi sağlamak.

Önerilen Yaklaşım:

Kesintiyi en aza indirmek için sürekli replikasyon yapılandırarak, MySQL’i Amazon Aurora’ya (MySQL uyumlu) geçirmek için gerekirse Schema Conversion Tool ile birlikte AWS Database Migration Service (DMS) kullanın.
Geçmiş CSV’leri AWS DataSync veya Snowball (çok büyük hacimler için) kullanarak Amazon S3’e aktarın, S3’te Intelligent-Tiering kullanarak depolayın ve sorgu verimliliği için AWS Glue ETL ile Parquet formatına dönüştürün.
İş zekası (BI) sorguları için Amazon Redshift (RA3) sağlayın veya S3’teki veriler (Parquet) üzerinde Amazon Athena kullanın; ambar (warehouse) ve göl (lake) sorgularını birleştiriyorsanız Redshift Spectrum kullanın.
Otomatik yedeklemeleri (RDS otomatik yedeklemeleri ve anlık görüntüleri) uygulayın, KMS anahtarlarıyla şifrelemeyi etkinleştirin, en az ayrıcalıklı IAM rolleri ve security group’lar ile erişimi kısıtlayın ve yedekleme politikalarını AWS Backup ile merkezileştirin.

Gerekçe: Sürekli DMS replikasyonu, işlemsel sistemler için neredeyse sıfır kesintili geçiş sağlar; S3 + Parquet + Athena/Redshift, analiz maliyetini ve taranan veri boyutunu en aza indirir; KMS, yedeklemeler ve en az ayrıcalıklı IAM, erişilebilirlik, güvenlik ve maliyet kontrolü için paylaşılan sorumluluk ve operasyonel en iyi uygulamalarla uyumludur.

← Temel Depolama Hizmetleri · Tüm alanlar · Ağ ve İçerik Dağıtımı →

Bu soruları çözün → · ExamRoll.io’da süreli pratik →