Existe una forma sencilla de implementar bases de datos relacionales escalables y de alto rendimiento en AWS gracias a servicios como Amazon RDS y Amazon Aurora.
En este artículo exploraremos en detalle estos servicios, sus diferencias, ventajas, casos de uso, mejores prácticas y más. Aprenderemos cómo sacar el máximo provecho a las bases de datos relacionales en la nube de AWS.
Introducción a las Bases de Datos Relacionales en AWS
Las bases de datos relacionales son uno de los tipos de bases de datos más utilizados para almacenar datos estructurados. AWS ofrece dos servicios populares para implementar bases de datos relacionales en la nube: Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) y Amazon Aurora.
Conceptos Fundamentales de las Bases de Datos Relacionales
Las bases de datos relacionales organizan la información en tablas que se relacionan entre sí. Cada tabla tiene columnas y filas que forman registros únicos. Las claves primarias identifican de forma única cada registro. Las claves foráneas crean relaciones entre las tablas.
Algunos motores de bases de datos relacionales populares son PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server y Oracle Database. Todos ellos tienen capacidades similares de almacenamiento estructurado y consultas SQL.
Amazon RDS: Un Servicio para Bases de Datos SQL en AWS
Amazon RDS facilita la configuración y operación de bases de datos relacionales en la nube. Proporciona alta disponibilidad con despliegues Multi-AZ. También permite escalar fácilmente el almacenamiento y los recursos de cómputo.
Otras ventajas de RDS son las copias de seguridad automáticas, la recuperación punto en el tiempo, la replicación de lectura, y la encriptación de datos en reposo (encryption at rest) y en tránsito (encryption in transit).
RDS es un servicio totalmente administrado, por lo que AWS se encarga de las tareas de administración de bases de datos como actualizaciones, monitorización y parches.
Diversidad de Motores de Bases de Datos en Amazon RDS
RDS es compatible con múltiples motores de bases de datos, incluyendo:
- RDS for PostgreSQL: Base de datos de código abierto popular entre desarrolladores.
- RDS for MySQL: Base de datos de código abierto líder en web.
- RDS for MariaDB: Bifurcación de código abierto de MySQL.
- RDS for SQL Server: Base de datos propietaria de Microsoft.
- RDS for Oracle: Base de datos empresarial de Oracle.
Esto permite migrar bases de datos existentes a AWS o implementar las que mejor se adapten a cada caso de uso.
AWS RDS Pricing: Entendiendo los Costos de RDS
RDS tiene un modelo de precios de "pago por uso" basado en:
- Instancia de base de datos (vCPU y memoria)
- Almacenamiento aprovisionado en GB
- Egreso de datos en GB
- Solicitudes de I/O
- Copias de seguridad y snapshots
Existen opciones para reducir costos como instancias reservadas, almacenamiento magnético, monitorización de uso y eliminación de recursos innecesarios.
¿Qué base de datos utiliza AWS?
AWS ofrece varios servicios de bases de datos relacionales y no relacionales para cubrir diferentes casos de uso. Los servicios de bases de datos relacionales más populares son:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS): Permite crear bases de datos relacionales en la nube de MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server y MariaDB. RDS automatiza tareas administrativas como backups, patching, failover, etc.
- Amazon Aurora: Base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL, pero con un rendimiento hasta 5 veces mejor que las bases de datos tradicionales. Usa almacenamiento SSD de alto rendimiento y replica los datos en varias zonas de disponibilidad.
Entre las bases de datos no relacionales de AWS se encuentran:
- Amazon DynamoDB: Base de datos NoSQL de documentos y pares clave-valor altamente escalable y con alta disponibilidad integrada.
- Amazon ElastiCache: Servicio completamente administrado para implementar cachés en memoria de Redis o Memcached. Mejora el rendimiento de las aplicaciones.
- Amazon Neptune: Base de datos de grafos totalmente administrada para construir aplicaciones con altos niveles de conectividad de datos.
- Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB): Base de datos de registros transparentes e inmutables para registrar transacciones financieras.
En resumen, AWS proporciona una amplia gama de opciones de bases de datos para satisfacer prácticamente cualquier requisito de aplicación. Los servicios como RDS, Aurora y DynamoDB son muy populares entre los clientes de AWS.
¿Qué ventajas obtiene un administrador de base de datos al utilizar Amazon Relational Database Service RDS?
Amazon RDS ofrece varias ventajas clave para los administradores de bases de datos:
- Copias de seguridad automáticas: RDS realiza copias de seguridad automatizadas durante una ventana de mantenimiento para proteger los datos. Esto libera al administrador de la carga de gestionar y programar copias de seguridad manuales.
- Alta disponibilidad: RDS permite crear réplicas de bases de datos de solo lectura mediante la opción Multi-AZ. Esto proporciona alta disponibilidad y tolerancia a fallos automatizada de la base de datos.
- Escalabilidad simplificada: Con solo unos clicks, RDS permite escalar vertical y horizontalmente el almacenamiento y los recursos informáticos para manejar aumentos en la carga de trabajo de la base de datos.
- Seguridad integrada: RDS proporciona cifrado en reposo y en tránsito para proteger los datos confidenciales. También permite la autenticación de base de datos y el control de acceso.
- Monitoreo y métricas: RDS proporciona métricas en tiempo real sobre el rendimiento y el estado para ayudar a solucionar problemas y optimizar las bases de datos.
En resumen, RDS automatiza muchas de las tareas tediosas de administración de bases de datos, lo que permite a los administradores centrarse en aplicaciones y optimización en lugar de infraestructura.
¿Qué servicio completamente administrado de Amazon Web Services AWS es una base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL?
Amazon Aurora es un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) creado específicamente para ejecutarse en la nube de AWS. Ofrece compatibilidad completa con MySQL y PostgreSQL, lo que permite migrar aplicaciones existentes basadas en estos motores de base de datos a Aurora fácilmente.
Algunas de las principales características y ventajas de Amazon Aurora son:
- Rendimiento mejorado - Aurora está optimizado para ofrecer un rendimiento hasta 5 veces mejor que MySQL y 3 veces mejor que PostgreSQL en la nube de AWS. Utiliza tecnologías como cache de memoria y ejecución masivamente paralela para lograr un alto rendimiento.
- Alta disponibilidad - Aurora replica los datos en varias zonas de disponibilidad de AWS, lo que permite conmutación rápida entre zonas en caso de falla. También admite la creación automática de hasta 15 réplicas de lectura.
- Escalabilidad - Aurora se escala automáticamente en función de la carga de trabajo de la aplicación, desde gigabytes hasta 64 terabytes. Esta escalabilidad elástica permite soportar picos imprevistos en la demanda.
- Seguridad reforzada - Aurora ofrece cifrado en reposo y en tránsito integrado. También permite el aislamiento de red entre bases de datos.
En resumen, Amazon Aurora es un servicio de base de datos relacional altamente disponible, escalable y de alto rendimiento creado por AWS y compatible con MySQL y PostgreSQL. Su optimización para la nube y las capacidades administradas lo convierten en una excelente opción para aplicaciones críticas en la nube.
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¿Qué significa RDS en AWS?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio de bases de datos relacionales en la nube de AWS. Facilita la configuración, operación y escalabilidad de bases de datos relacionales populares como MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle y SQL Server.
Amazon Aurora: Innovación y Escalado en Bases de Datos Relacionales
Amazon Aurora es una base de datos relacional desarrollada por AWS que ofrece un alto rendimiento y escalabilidad. Presenta varias ventajas:
Arquitectura de Amazon Aurora: Rendimiento y Escalado
La arquitectura de Amazon Aurora está optimizada para entornos en la nube. Al separar el almacenamiento y el procesamiento, Aurora puede escalar ambos de forma independiente según las necesidades.
Esto permite un rendimiento de hasta 5 veces mejor que MySQL y 3 veces mejor que PostgreSQL en hardware equivalente. Además, Aurora puede escalar el almacenamiento hasta 128 TB sin afectar el rendimiento.
Otras optimizaciones como el uso de SSD, caché en memoria y tecnologías como AWS Auto Scaling también contribuyen a su alto rendimiento.
Amazon Aurora PostgreSQL y MySQL: Flexibilidad y Compatibilidad
Amazon Aurora es compatible con PostgreSQL y MySQL, lo que permite migrar aplicaciones existentes fácilmente.
Soporta las versiones PostgreSQL 9.6, 10, 11 y 12, así como MySQL 5.6 y 5.7. Los drivers, herramientas y APIs existentes pueden reutilizarse, reduciendo la curva de aprendizaje.
Además, como el motor de base de datos es propio de AWS, permite innovar rápidamente en nuevas funciones que no están disponibles en las bases de datos de código abierto.
Precios de Amazon Aurora
Los precios de Amazon Aurora se basan en una tarifa por hora de uso de instancias y almacenamiento utilizado. Esto permite optimizar costos pagando solo por los recursos usados.
Comparado con RDS, Aurora tiene un costo por instancia hasta un 90% menor, mientras que el almacenamiento puede costar un 90% menos que soluciones como Oracle. Esto representa grandes ahorros, especialmente en cargas de trabajo intensivas.
Otras opciones como pausar o detener las bases de datos cuando no se usan, o el uso de capacidad reservada, también ayudan a reducir costos.
Réplicas de Lectura y Alta Disponibilidad en Amazon Aurora
Amazon Aurora permite hasta 15 réplicas de lectura, mejorando el rendimiento para cargas de trabajo intensivas de solo lectura.
También soporta Multi-AZ para alta disponibilidad. En caso de fallo, Aurora conmutará a una réplica en otra zona de disponibilidad en menos de 30 segundos.
Esto minimiza el impacto de eventos como fallos de zona o de hardware, sin pérdida de datos ni tiempo de inactividad visible para las aplicaciones.
Comparativa Detallada: Amazon Aurora vs RDS
Amazon Relational Database Service (RDS) y Amazon Aurora son dos servicios de bases de datos relacionales populares de AWS. Ambos facilitan la configuración, operación y escalado de bases de datos en la nube, pero tienen algunas diferencias clave:
Rendimiento y Escalabilidad: RDS vs Aurora
- Rendimiento: Aurora generalmente ofrece un rendimiento de 2-5x superior a RDS en cargas de trabajo similares. Usa una arquitectura optimizada para la nube y almacenamiento en caché adaptativo.
- Escalabilidad: Ambos permiten escalar vertical y horizontalmente. Aurora escala mejor al permitir agregar réplicas de lectura sin impactar el rendimiento de escritura.
- Aurora tiene un escalado automático más avanzado basado en métricas de la base de datos. Permite escalar de GBs a 64 TB sin downtime.
Conmutación por Error (Failover) y Durabilidad de Datos
- Alta disponibilidad: Ambos soportan despliegues Multi-AZ con conmutación automática a una zona secundaria.
- Recuperación ante desastres: Aurora permite replicación activo-activo entre regiones con RPO de < 1 segundo. RDS solo soporta réplicas de lectura cruzadas de región.
- Durabilidad: Los datos en Aurora se replican 6 veces por defecto entre zonas de disponibilidad. RDS solo replica los datos sincrónicamente una vez.
Comparación de Seguridad: Cifrado y Protección de Datos
- Ambos servicios proveen cifrado en reposo y en tránsito mediante SSL/TLS.
- Aurora tiene cifrado de datos más robusto con claves administradas por AWS Key Management Service.
- Aurora permite autenticación multifactor y está integrado con AWS Identity and Access Management.
- Los dos permiten el uso de VPC y grupos de seguridad para control de acceso a la red.
En resumen, Aurora proporciona mejor rendimiento, escalabilidad, disponibilidad y seguridad de datos que RDS, pero tiene un costo más alto. La elección depende de los requisitos específicos de cada aplicación.
Gestión y Personalización de Amazon RDS y Aurora
Amazon RDS y Amazon Aurora ofrecen varias opciones para personalizar y administrar tus bases de datos relacionales en la nube.
Mejorando la performance de RDS con RDS Proxy
RDS Proxy gestiona y escala las conexiones a tus bases de datos RDS, manteniendo un pool de conexiones listas para que tu aplicación las reutilice, en lugar de tener que abrir una nueva conexión cada vez que tu aplicación necesita conectarse a la base de datos. De esta manera se reduce el tiempo de iniciar una nueva conexión, mejorando el rendimiento.
Replicación y Réplicas de Lectura en Amazon RDS
Puedes replicar tus bases de datos RDS entre zonas de disponibilidad para alta disponibilidad. Las réplicas de lectura proveen escalabilidad para cargas de solo lectura.
- La replicación sincroniza los datos entre una instancia principal y las réplicas.
- En caso de falla, RDS conmutará a una réplica para minimizar el downtime.
- Las réplicas de lectura reducen la carga en la instancia principal de RDS.
Seguridad de RDS: Mejores Prácticas y Configuraciones
Es importante implementar seguridad sólida en tus bases de datos RDS:
- Usa Security Groups para control de accesos y VPNs para conexiones seguras.
- Habilita la encriptación en reposo (at rest) y en tránsito (in transit) para proteger los datos.
- Rota las credenciales regularmente y otorga los mínimos permisos necesarios.
- Activa el logueo y monitoreo para auditorías.
RDS en Outposts: Bases de Datos Relacionales en la Nube Híbrida
AWS Outposts permite ejecutar RDS para bases de datos locales, con la misma API y herramientas de AWS.
- Outposts provee infraestructura on-premises conectada a la nube de AWS.
- Puedes migrar cargas de trabajo locales a Outposts y usar RDS localmente.
- Se integra como una extensión de tu VPC de AWS para trabajar híbrido.
Conclusión y Recomendaciones Finales
Resumen de las Principales Diferencias entre Amazon RDS y Aurora
Amazon RDS y Aurora son dos servicios de bases de datos relacionales en la nube de AWS. Algunas de sus principales diferencias incluyen:
- Rendimiento: Aurora ofrece hasta 5 veces mejor rendimiento que RDS. Soporta hasta 64TB de almacenamiento y 15 réplicas de lectura.
- Escalabilidad: Aurora se escala automáticamente en incrementos de 10GB sin downtime. RDS requiere escalado manual.
- Disponibilidad: Ambos ofrecen alta disponibilidad con despliegues Multi-AZ. Aurora también replica los datos en 3 zonas de disponibilidad.
- Costos: Aurora tiene un costo 20% menor por GB de almacenamiento que RDS. Sin embargo, RDS permite elegir entre varios motores de bases de datos.
Claves para Elegir la Base de Datos Relacional Adecuada en AWS
Al elegir entre RDS y Aurora, se debe considerar:
- Requisitos de rendimiento y escalabilidad
- Necesidad de alta disponibilidad
- Restricciones presupuestarias
- Compatibilidad con motores de bases de datos específicos
En general, Aurora es mejor para cargas de trabajo intensivas que requieren escalabilidad y disponibilidad. RDS es ideal para casos de uso más livianos con presupuestos limitados.
Recursos y Documentación para Profundizar en RDS y Aurora
- Documentación oficial de Amazon RDS y Amazon Aurora
- Comparación detallada de características entre RDS y Aurora
- Guía de introducción a Amazon RDS
- Tutoriales de Aurora en español
- Cursos y capacitaciones sobre bases de datos en AWS
