Fala Galera !
Vamos dar sequência aos assuntos relacionados a AWS ?
Depois de muitos pedidos aqui no site e no insta, hoje vamos falar um pouco sobre bancos de dados.
A AWS possui uma variedade de possibilidades de bancos de dados, e nesse texto vou abordar um pouco quais são, quais suas principais diferenças e momentos de aplicação. Segundo o meu ponto de vista, é claro.
Vamos começar falando do queridinho do momento.
DYNAMO DB
Esse é um banco de dados NoSQL, do tipo documento e chave/valor.
Esse tipo de banco de dados não possui uma estrutura, como um banco de dados relacional, e por esse motivo é mais fácil a alteração e criação dele. Fora isso ele possui facilidade para escalar, aumentando o poder de processamento em paralelo.
É um banco de dados Serverless, ou seja, você não precisa se preocupar com manutenção de servidores, atualizações e coisas do tipo.
Possui uma disponibilidade de 99,99999%, ou seja, ele é bem disponível.
É um bom banco para utilização de arquiteturas orientadas a eventos.
Mas utilizar o Dynamo nem sempre é a melhor estratégia.
Por ser um NoSQL de Chave valor, ele possui certa limitação de consulta, e por esse motivo sua modelagem deve ser muito bem pensada.
A utilização do Dynamo DB não faz muito sentido quando estamos falando de estruturas muito pequenas, que não precisam de alto desempenho e nem de baixa latência. E também não faz muito sentido quando você possui um sistema muito grande e de dados relacionados, pois a modelagem em um banco só pode dificultar a sua vida.
Mas se você possui microsserviços auto contidos, de dados específicos, me parece fazer sentido a utilização.
Aplicado normalmente em aplicações web de alto tráfego, sistemas de comércio eletrônico, aplicativos de jogos.
Agora vamos falar um pouco de bancos Relacionais?
Amazon RDS
Não chega a ser um banco de dados, mas sim um serviço que facilita a configuração de banco de dados relacionais. Ele te ajuda em tarefas como backup, recuperação e aplicação de patches.
Esse recurso está disponível para implementações de bancos como MySQL, MariaDB, SQL server, PostgreSQL, Oracle, ou até mesmo o Aurora.
Por trabalhar com bancos de dados conhecidos, o RDS normalmente é uma opção de mais fácil aceitação pelas equipes, que já tem familiaridade com essas ferramentas.
É escalável, e permite a alteração dos fatores de escala de acordo com a necessidade, de forma independente.
Possui flexibilidade de custo, podendo ser cobrado por hora.
Aurora
Esse carinha possui uma velocidade incrível, podendo chegar a ser 5x mais rápido que o MySQL. Além disso, ele possui facilidade para escalar, com a utilização das próprias instancias sob seu domínio, ou com a utilização do serviço serverless, que deixa isso a cargo da própria Amazon.
Esse é um banco extremamente seguro e com alta disponibilidade, projetado para fornecer 99,99% de disponibilidade. Tem seu dado replicado em seis copias, mais uma implementação de BKP continuo no S3.
Um ponto negativo é o seu custo se comparado com os demais, ou seja, se você não precisa desse poder todo, talvez faça sentido optar por outro modelo de banco.
Redshift
Um data warehouse muito poderoso, capaz de se integrar com RDS e Aurora para analise e combinação de dados. Capaz de ler e gravar informações em seu data lake no S3.
Promete um desempenho de até 3x maior do que seus concorrentes.
ElastiCache
De forma geral, permite que você trabalhe com dados em cache. Melhorando o desempenho para aplicações Web, diminuindo a dependência de bancos de dados.
Ou seja, existem diversas possibilidades e combinações possíveis, fuja da resposta pronta, sempre pense e entenda qual é a melhor ferramenta para a sua necessidade.
Fora essas soluções, a Amazon ainda possui soluções para dados muito úteis para situações especificas, como Amazon DocumentDB, Amazon Keyspaces, Amazon Neptune, Amazon Timestream e Amazon QLDB.
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Até semana que vem.
Natan Pasquarelli Freitas
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