迎接各家電商品牌的搶客季，零售業者紛紛摩拳擦掌準備好搶攻客戶消費商機。然而一家零售品牌在舉辦「雙 10 狂歡購物節」時，官網流量瞬間飆升。顧客點進商品頁面，期待秒殺優惠立刻出現在眼前，結果頁面卻卡住，庫存顯示緩慢，購物車甚至出現錯誤。這些延遲往往不是伺服器不夠，而是「應用層（Application）」和「資料庫層（Database）」部署得太分散，導致連線往返耗時，嚴重影響使用者體驗與轉換率。
隨著AWS亞太(台北)區域的啟用，讓台灣企業在上雲階段有了新的基礎設施選擇。但是在應用層與資料庫層的搬遷部署上，與地端環境有著截然不同的思維。博弘雲端今天將透過AWS亞太(台北)區域部署的最佳實踐，使得性能與速度在成本考量下發揮最大價值！
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地端 vs 雲端：為什麼延遲差異會這麼大？
在傳統地端環境中，即使應用層與資料庫層部署在不同機櫃，延遲仍然極低。以平均數字來看，在同機房不同機櫃的情況下通常小於 1 毫秒；而即便是地端環境中，同國家不同城市的 RTT 普遍也會少於 20ms。
但若在雲端，若 AP 與 DB 被分散在不同區域甚至跨國部署，延遲就會急劇增加。
我們以AWS雲端環境的區域部署來觀察，同區域不同可用區域 (Availability Zones)的延遲約 1–3 毫秒；以亞太跨區部署來看，台北到東京間的RTT 延遲約 45 毫秒；至於跨洲部署，就可能高達 150–300 毫秒。
別小看這些數字。建立一次 TCP 連線需要 6.5 次往返（待會我們將解釋 6.5次的 RTT 是如何計算）。當距離拉遠，300 毫秒的延遲對於一個查詢可能影響甚小。但是對一個需要多次查詢的購物流程來說，顧客可能要「等上好幾秒」，這也足以讓使用者放棄結帳，喪失購物的商機。
為什麼雲端應用層與資料庫層不能離太遠？
雲端的便利性在於可以快速啟用跨區資源，但並不代表說應用程式層與資料庫層可以任意分散部署。一旦牽涉到跨區域 (Region) 的往返，延遲問題恐怕會更為嚴重，原因主要有以下三點：
物理距離限制
區域之間的資料傳輸需要透過國際網路骨幹進行，即便光纖速度再快，也仍受限於物理距離。以台北到東京的網路往返為例，實際距離超過 2,000 公里，每次連線建立與查詢都要經過數十毫秒以上的延遲。
TCP 多次往返 (RTT) 疊加
資料庫連線不只是單次傳輸，而是包含多次封包交換 (平均 6.5 次往返)。當基礎延遲拉高時，這些往返次數會讓延遲呈倍數成長。也就是說，原本只需數十毫秒的連線，在跨區情境下可能暴增到數百毫秒甚至超過一秒。
網路不穩定性與抖動 (Jitter)
跨國或跨洲網路更容易受到擁塞、路由切換或封包丟失的影響。不僅造成平均延遲增加，還會導致延遲不穩定，進一步影響應用程式的可預測性與使用者體驗。
我們再回頭檢視稍早提及的零售電商的案例，購物網站在高峰期需要處理大量查詢，這些工作包含商品搜尋、購物車更新與會員登入等。如果應用層放在AWS雲端的台北區域，而資料庫卻部署在AWS雲端的東京區域，每次資料讀寫都需要多增加數百毫秒延遲。當成千上萬筆查詢同時湧入，延遲累積會導致頁面載入時間顯著拉長，不但會降低購物體驗，甚至可能導致訂單流失。
這也是為什麼 AWS 不斷強調應用層與資料庫層應該部署在相同區域，以確保系統效能與穩定度。
TCP連線的RTT 計算 實測跨區延遲影響
RTT 的計算對於架構師在規劃連線建立的技術細節時相當重要。剛剛提到，建立一次的TCP連線平均需要花上 6.5次的 RTT。以上述的電商網站案例來看，6.5次的 RTT 是如何計算出來的？
步驟一：TCP三方交握 (1.5 RTT)
- 台北AP → 東京DB：「我要連線」 (單向 22ms)
- 東京DB → 台北AP：「好，我準備好了」 (單向 22ms)
- 台北AP → 東京DB：「確認連線建立」 (單向 22ms)
- 小計：1.5 × RTT = 68ms
步驟2：資料庫協定協商 (2 RTT)
- 台北AP → 東京DB：「我使用PostgreSQL協定」 (45ms往返)
- 東京DB → 台北AP：「收到，這是我的參數」 (45ms往返)
- 小計：2 × RTT = 90ms
步驟3：使用者認證 (3 RTT)
- 東京DB → 台北AP：「請提供認證資訊」 (45ms往返)
- 台北AP → 東京DB：「這是我的帳號密碼」 (45ms往返)
- 東京DB → 台北AP：「認證成功，歡迎使用」 (45ms往返)
- 小計：3 × RTT = 135ms
RTT 在雲端的速度 (6.5次、45ms RTT) 延遲高達 293ms，與地端相比差距達 45 倍之多。對實際業務上的影響是，若每次要進行查詢，就得執行建立連線、查詢執行與關閉連線一系列的工作。由此計算，連線建立得花 300ms、執行查詢 5ms，最後關閉連線得花 22ms，最後結果是每次查詢需要花 327ms 的時間。
以使用者的角度來看，當載入商品頁面，查詢商品資訊、庫存狀態、即時價格與使用者評價時，在雲端上的應用都得花同樣的時間。最後會導致使用者跳出率增加，體驗將成災難。
企業常見的雲端應用部署盲點與建議
企業在規劃雲端架構時，往往不了解雲端區域的實際地理分布，以及RTT對於應用程式的效應。「物理距離與跨境網路的不穩定性仍無法完全避免」已是事實，任何協定優化都受限於物理的距離。
這也造就在雲端架構流程設計上，企業僅考慮功能需求，忽略性能；且成本分析時未將延遲導致的使用者體驗下降與商業損失計入。因此，根據我們所提到的部署盲點，針對企業在不同應用場景下，提供您低延遲的雲端架構部署建議：
高頻互動組件必須就近部署
- 對於需要高頻查詢與互動的系統，例如電商搜尋引擎、會員登入驗證，應確保伺服器與資料庫部署在同一區域。
- 使用 Amazon EC2或Amazon ECS 部署應用層，搭配 Amazon RDS 或 Amazon Aurora 做資料庫層，確保低延遲與高效能。
應用層與資料庫層應在同一區域 (Region)
- 將應用程式與資料庫放在相同區域 (Region)，避免跨區延遲放大。
- 結合 Multi-AZ 部署 提升高可用性，確保服務在台北區域內即可自動容錯。
跨區域僅用於災備備援
- 跨區域架構應該以災難復原 (DR) 為目標，而非日常交易的主要線路。
- 透過 Amazon S3 Cross-Region Replication 或 Amazon Aurora Global Database 建立異地備援，確保資料安全但不影響主線效能。
延遲測試應在設計階段進行
- 在架構規劃初期，就應將延遲測試納入驗證流程，而非等到上線後才被迫調整。
- 利用 Amazon CloudWatch 監控網路延遲與應用程式效能，並搭配 AWS X-Ray 分析請求的端到端延遲來源。
企業在雲端轉型過程中，延遲不只是技術問題，更是商業成敗的關鍵。若未將應用層與資料庫的部署距離納入設計考量，系統效能將大幅下降，使用者體驗更可能直接影響營收。 透過 AWS 亞太 (台北) 區域 的在地化部署，並掌握應用層與資料庫層的部署最佳實踐，企業可以兼顧效能、成本與穩定度，打造真正貼近市場需求的雲端架構。
立即與博弘雲端聯繫，掌握AWS亞太(台北)區域的服務應用最佳實踐。根據您在企業不同的應用場景提供低延遲架構的建置實戰策略！
