這個案例的核心責任是提供「key-value 持續高吞吐」的極限參考點。廣告事件量測屬 write-heavy + read-heavy 同時存在 的負載 — 每個曝光都要寫進度、每個曝光也都要查 metadata。這類負載沒有明顯峰谷、是長期 sustained growth、跟事件型峰值的容量設計邏輯不同。

觀察

Amazon Ads 在 DynamoDB 的關鍵數字（引自 DynamoDB customers）：

指標數字
讀吞吐9000 萬 reads / 秒
寫吞吐500 萬 writes / 秒
可用性99.999%
用途廣告事件量測

讀寫比約 18:1。這個比例反映「曝光發生 1 次、後續查詢可能發生 18 次」的廣告計費邏輯。

判讀

這個案例最重要的不是「DynamoDB 能撐多少」、而是「為什麼可以這樣設計」。

  1. 單表分散到上千個 partition：DynamoDB 把每個 table 拆成多個 partition、每個 partition 內部還可以再分散。9000 萬 reads / 秒 是上千個 partition 加總的結果、單一節點達不到這個量級。對應 9.5 瓶頸定位流程 的 sharding 邊界、跟 01 資料庫模組 的 partition 設計。
  2. partition key 選擇直接決定容量上限：DynamoDB 的容量是「每 partition 上限 × partition 數量」。partition key 不均勻會出現 hot partition、實際容量遠低於名義容量。對應 9.4 Saturation Discovery 的 saturation 不一定是整體 saturation、而是 最熱的 partition saturation。
  3. 99.999% availability ≈ 5 分鐘 / 年的容錯：廣告計費 1 分鐘斷線可能損失幾百萬美金廣告收入。這個 SLO 不是行銷數字、是真實的營收邊界。對應 04.16 SLI / SLO 訊號 與 9.12 SLO 與 Performance Budget。

需要警惕：「9000 萬 reads / 秒」這種敘述通常是 年度峰值的最高一秒、不是平均值。容量規劃要區分「最大瞬時」、「99 百分位平均」、「常態流量」三個不同口徑。

策略

可重用的工程做法：

  1. partition key 設計是 KV 容量的第一決策：均勻分散、避免 hot partition、必要時加 random suffix 強制分散。對應 01 資料庫模組 的 schema design 章節。
  2. read-heavy 跟 write-heavy 比例變化是容量警訊：當業務邏輯改變（例如新增即時報表）、讀寫比可能跳一個量級、原本的容量規劃會失效。對應 9.8 效能可觀測性 持續監控比例變化。
  3. on-demand vs provisioned 是成本 vs 反應速度的取捨：on-demand 自動擴容但成本高、provisioned 便宜但需要預測。Amazon Ads 這種 sustained workload 通常用 provisioned + auto scaling、不用 on-demand。對應 9.7 成本邊界與 efficiency。

跨平台等效：GCP Cloud Bigtable + 良好 row key 設計、Azure Cosmos DB partition key 設計都是對等概念。差異是 DynamoDB 的 partition 透明度（你看不到 partition 數量）vs Bigtable 的明確 tablet 模型。

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