主要观点：Mindbody 是健身和 wellness 行业的领先云技术平台，面临数据增长带来的扩展和性能挑战，通过根因分析选择采用 Aurora Optimized Reads 来提升性能和降低成本。
关键信息：

• Mindbody 架构：邮件营销平台基于 Aurora PostgreSQL 集群，版本 13.8，约 17TB，80%读 20%写，有分区表和大量数据。
• 挑战：架构限制导致营销套件应用扩展和性能问题，缺乏读写分离，复杂查询优化困难，依赖在线事务处理数据库，垂直扩展受限。
• 根因分析：CloudWatch 显示 BufferCacheHitRatio 低于 80%，IO:DataFileRead 等待事件增加，CPU 利用率低但 I/O 成本高。
• 选择原因：提供分层缓存能力、临时对象能力，适合 I/O 密集型工作负载。
• 迁移过程：先在概念验证环境测试，采用蓝绿部署，逐步升级版本和配置，最后进行手动故障转移。
• 收益：关键模块运行时间大幅缩短，CPU 利用率降低 50%，ReadIOPS 减少 90%，IO:DataFileRead 降低，AuroraOptimizedReadsCacheHitRatio 达 85%，成本降低约 23%，可考虑降低实例规格。
  重要细节：
• 详细描述了创建概念验证环境的流程和目的，以及对比运行时的表格。
• 展示了各个阶段的 CloudWatch 指标截图，如 CPUUtilization、ReadIOPS、IO:DataFileRead 等。
• 介绍了成本探索器中的成本明细和变化趋势。
• 提及作者的相关经验和专业领域。