Amazon RDS vs Aurora: Was ist das Richtige für deine Datenmenge?

Hauptunterschiede zwischen Amazon RDS und Aurora

Sowohl RDS als auch Aurora vereinfachen die Datenbankverwaltung, aber sie unterscheiden sich in Bezug auf Leistung, Kosten, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Fehlertoleranz. Lasst sie uns in einfachen Worten aufschlüsseln.

Leistung

RDS bietet eine solide Leistung, aber das hängt von der von dir gewählten Datenbank-Engine ab. Da RDS mehrere Engines wie MySQL, PostgreSQL und SQL Server unterstützt, variiert die Leistung je nach den Fähigkeiten und Konfigurationen der Engines.

Aurora hingegen ist auf hohe Leistung ausgelegt. Aufgrund seiner Cloud-nativen Architektur kann es einen bis zu fünfmal höheren Durchsatz als MySQL und einen dreimal höheren als PostgreSQL liefern. Sie optimiert automatisch die Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und ist damit ideal für Anwendungen mit hohem Bedarf.

Kosten

RDS ist tendenziell kostengünstiger für kleinere Arbeitslasten, da du nur für den Instanztyp und den Speicherplatz zahlst, den du ausgewählt hast. Es ist eine gute Option, wenn du keine extreme Skalierbarkeit oder ultrahohe Verfügbarkeit brauchst.

Aurora kann aufgrund seiner fortschrittlichen Architektur und Hochverfügbarkeitsfunktionen teurer sein. Allerdings ist die Leistung bei geringeren Kosten besser als beim Betrieb gleichwertiger Hochleistungs-RDS-Instanzen. Aurora kann auf lange Sicht Geld sparen, wenn deine Anwendung Hochgeschwindigkeitstransaktionen und Skalierbarkeit erfordert.

Skalierbarkeit

Bei RDS erfolgt die Skalierung manuell oder erfordert die Einrichtung einer automatischen Skalierung, und die Leistung hängt von der gewählten Instanzgröße ab. Möglicherweise musst du Kapazitätserweiterungen einplanen, wenn dein Arbeitsaufkommen steigt.

Aurora skaliert den Speicherplatz automatisch bis zu 128 TB, ohne manuelles Eingreifen. Außerdem unterstützt es Replikate für die Leseskalierung, sodass du eine wachsende Zahl von Nutzern problemlos bewältigen kannst.

Verfügbarkeit und Fehlertoleranz

RDS bietet Hochverfügbarkeit durch Multi-AZ-Einsätze, d.h. es kann Standby-Replikate in einer anderen Verfügbarkeitszone erstellen. Allerdings kann die Ausfallsicherung eine Minute oder länger dauern.

Aurora wurde mit Blick auf die Fehlertoleranz entwickelt. Sie repliziert Daten automatisch über drei Availability Zones hinweg und kann Instanzausfälle fast ohne Ausfallzeiten bewältigen. Außerdem unterstützt es die Aurora Global Database, die eine nahezu sofortige Replikation über verschiedene Regionen hinweg für die Disaster Recovery ermöglicht.

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Unterschiede zwischenAmazon RDS und Aurora zusammen, die wir gerade besprochen haben:

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Leistung und Benchmarking

Die Leistung ist ein wichtiger Faktor bei der Wahl zwischen RDS und Aurora. Untersuchen wir ihre Leistung in verschiedenen Workloads und erkunden wir, wie man sie optimieren kann.

Komplexe Abfragen und OLTP-Systeme

RDS eignet sich gut für die meisten transaktionalen (OLTP) Anwendungen, insbesondere für kleine bis mittlere Arbeitslasten. Die Leistung ist jedoch durch den Instanztyp und die Speicherkonfiguration begrenzt.

Wie bereits erwähnt, ist Aurora für Transaktionen mit hohem Durchsatz optimiert. Dank der verteilten Speicherung und der parallelen Ausführung von Abfragen bietet sie die 5-fache Leistung von MySQL und die 3-fache Leistung von PostgreSQL. Sie ist ideal für Anwendungen mit komplexen Verbindungen und häufigen Aktualisierungen.

Bist du dir nicht sicher, ob deine Arbeitslast OLTP oder OLAP ist? Diese OLTP vs. Der OLAP-Leitfaden kann dir bei der Auswahl der richtigen Datenbanklösung helfen.

Leselastige Workloads (Data Warehousing und Reporting)

RDS unterstützt Read Replicas, um zusätzlichen Leseverkehr zu bewältigen, aber die Replikationsverzögerung kann ein Problem sein, besonders bei MySQL und PostgreSQL.

Aurora bietet schnellere und effizientere Read Replicas, mit Replikationsverzögerungen von nur Millisekunden. Sie kann auf bis zu 15 Read Replicas skaliert werden, was sie zu einer hervorragenden Wahl für Analysen und Dashboards mit hohem Lesebedarf macht.

Hochwährungsanwendungen (Web und mobile Anwendungen)

RDS kann gleichzeitige Verbindungen verarbeiten, aber die Leistung kann mit zunehmendem Datenverkehr sinken, vor allem in Instanzen der unteren Ebenen.

Aurora ist für hohe Gleichzeitigkeit ausgelegt und unterstützt Millionen von Transaktionen pro Sekunde mit automatischer Skalierung und Verbindungspooling. Das macht sie ideal für SaaS-Plattformen, Echtzeitanwendungen und stark frequentierte Websites.

Optimierung der Leistung auf beiden Plattformen

Die Optimierung deiner Datenbankeinrichtung ist entscheidend. Hier sind einige Best Practices, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.

Abstimmung der Abfrage

Eine gut optimierte Abfrage kann einen großen Unterschied in der Datenbankleistung ausmachen. 

Einer der ersten Schritte, die ich vorschlage, ist die richtige Indizierung - durch die Indizierung von Spalten, die häufig in Abfragen verwendet werden, kannst du die Suchvorgänge erheblich beschleunigen. Wenn deine Abfragen mehrere Spalten umfassen, können zusammengesetzte Indizes die Leistung verbessern, indem sie es der Datenbank ermöglichen, die Ergebnisse effizienter zu filtern.

Es ist auch wichtig, Abfragen mit Blick auf die Optimierung zu schreiben: 

• Anstatt sql SELECT * zu verwenden, gib nur die Spalten an, die du brauchst.
• Außerdem kann sql EXPLAIN ANALYZE dabei helfen, langsame Abfragen zu identifizieren und Einblicke in ihre Ausführung zu erhalten, sodass du sie feiner abstimmen kannst.
• Generell gilt: Wenn du Joins und Unterabfragen so weit wie möglich minimierst, kannst du auch Leistungsengpässe vermeiden und dafür sorgen, dass deine Datenbank reibungslos läuft.

In diesem Leitfaden zur Optimierung von SQL-Abfragen findest du weitere praktische Tipps zur Steigerung der Datenbankleistung!

Die Wahl des richtigen Instanztyps

Bei RDS ist es wichtig, dass du eine Instanz wählst, die genügend CPU, Speicher und Festplattendurchsatz bietet, um die Anforderungen deiner Arbeitslast zu erfüllen. Eine Unterversorgung kann zu langsamen Abfragen und Leistungsengpässen führen, während eine Überversorgung zu unnötigen Kosten führen kann.

Aurora bietet zusätzliche Flexibilität, insbesondere mit Aurora Serverless, das automatisch je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert wird - eine großartige Option für unvorhersehbare Workloads. 

Bereitgestellte Aurora-Instanzen sind die bessere Wahl für Anwendungen, die eine gleichbleibend hohe Leistung erfordern und einen stabilen und zuverlässigen Datenbankbetrieb gewährleisten.

Kostenmanagement mit RDS und Aurora

Die Kosten sind ein wichtiger Faktor bei der Wahl zwischen diesen beiden Diensten. Beide bieten zwar verwaltete Datenbanklösungen an, aber ihre Preismodelle unterscheiden sich erheblich in Bezug auf Speicherplatz, Rechenleistung und Skalierbarkeit. 

Lass uns Strategien zur Kostenkontrolle und zum Vergleich der Preise für verschiedene Workloads untersuchen.

Wähle den richtigen Instanztyp

• Vermeide eine Überversorgung. Wähle eine Instanzgröße, die zu deiner Arbeitslast passt, und skaliere nur, wenn es nötig ist.
• Nutze AWS Compute Savings Plans oder Reserved Instances für vorhersehbare Arbeitslasten, um die Kosten zu senken.

Optimiere die Lagerkosten

• In RDS wählst du General Purpose (gp2 oder gp3) Storage für kostengünstige Anwendungen und Provisioned IOPS (io1 oder io2) nur, wenn eine hohe Leistung benötigt wird.
• In Aurora wird der Speicher automatisch in 10-GB-Schritten skaliert, was hilft, die Kosten im Griff zu behalten, aber achte auf ungenutzte Kapazitäten.

Automatische Skalierung und serverlose Optionen nutzen

• Aurora Serverless passt die Kapazität automatisch an den Bedarf an und ist damit kosteneffizient für intermittierende Workloads.
• RDS Auto Scaling ermöglicht die dynamische Größenanpassung von Read Replicas, um Verkehrsspitzen ohne Over-Provisioning zu bewältigen.

Effiziente Nutzung von Read Replicas und Caching

• Anstatt eine einzelne große Datenbank zu vergrößern, verteilst du den leseintensiven Datenverkehr mit Hilfe von Read Replicas.
• Implementiere Amazon ElastiCache, um die Datenbanklast zu reduzieren und die Abfragekosten zu minimieren.

Behalte die Kosten im Auge

• Aktiviere AWS Performance Insights, um langsame Abfragen zu identifizieren, die zu viele Ressourcen verbrauchen.
• Mit dem AWS Cost Explorer kannst du Ausgabentrends verfolgen und Budgetwarnungen einstellen, um Überraschungen zu vermeiden.

Kostenvergleich auf Basis der Arbeitsbelastung

Die Kosten für die Nutzung von RDS oder Aurora können je nach deinen spezifischen Workload-Anforderungen erheblich variieren. Einige Anwendungen bevorzugen kostengünstige Lösungen mit mäßiger Leistung, während andere eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit verlangen, was einen höheren Preis rechtfertigt. 

Sehen wir uns an, wie sich die Preisein verschiedenen Szenarien vergleichen lassen.

Anwendungsfälle für Amazon RDS

RDS ist perfekt für Anwendungen, die eine zuverlässige, verwaltete Datenbank ohne extreme Leistungsanforderungen benötigen. Sie eignet sich hervorragend, wenn du die Flexibilität haben möchtest, deine Datenbank-Engine auszuwählen und gleichzeitig administrative Aufgaben wie Backups, Patches und Skalierung auszulagern. Hier sind einige Anwendungsfälle für RDS:

• Kleine bis mittelgroße Anwendungen - Webanwendungen, mobile Apps und interne Geschäftstools, die eine relationale Datenbank benötigen, aber keine großen Skalierungsanforderungen haben.
• Traditionelle Unternehmensanwendungen - Anwendungen, die SQL Server oder Oracle verwenden und verwaltetes Hosting mit minimaler Einrichtung benötigen.
• Kostensensible Projekte - Startups und kleinere Teams, die eine kostengünstige Datenbanklösung suchen, ohne für erweiterte Leistungsmerkmale zu bezahlen.
• Anwendungen mit vorhersehbaren Arbeitslasten - Wenn deine Datenbanknutzung relativ stabil ist, kann eine manuelle oder geplante Skalierung in RDS kosteneffizient sein.

Wenn dein Projekt SQL Server nutzt, ist dieser Einführungskurs eine gute Möglichkeit, die wichtigsten Funktionen und Möglichkeiten von RDS zu verstehen.

Anwendungsfälle für Amazon Aurora

Aurora ist ideal für Anwendungen, die hohe Leistung, automatische Skalierung und integrierte Fehlertoleranz erfordern. Sie wurde für Workloads entwickelt, die einen hohen Durchsatz und eine hohe Verfügbarkeit erfordern, und ist dennoch mit MySQL und PostgreSQL kompatibel. Einige häufige Anwendungsfälle:

• Hochfrequentierte Anwendungen - SaaS-Plattformen, E-Commerce-Websites und Online-Gaming-Anwendungen, die schnelle Reaktionszeiten benötigen und sich keine Ausfallzeiten leisten können.
• Big Data und Analytik - Anwendungen, die große Datenmengen effizient verarbeiten müssen, wie z. B. Echtzeit-Analysen und Business Intelligence Tools.
• Unternehmenskritische Anwendungen - Bankensysteme, Gesundheitsplattformen und globale Dienste, die eine nahezu sofortige Ausfallsicherung und Replikation über mehrere Regionen hinweg benötigen.
• Automatisch skalierende Umgebungen - Anwendungen mit schwankendem Datenverkehr, wie z. B. Social-Media-Plattformen oder saisonale E-Commerce-Shops, bei denen Auroras automatisch skalierende Speicher- und Lesereplikate Leistung und Kosten optimieren können.

Vor- und Nachteile von Amazon RDS im Vergleich. Aurora

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jeder dieser Dienste seine Stärken und Nachteile hat. Im Folgenden findest du eine Aufschlüsselung der wichtigsten Vor- und Nachteile, damit du entscheiden kannst, welches Produkt am besten zu deinen Bedürfnissen passt.

Fazit

Die Entscheidung zwischen RDS und Aurora hängt davon ab, was deine Anwendung in Bezug auf Arbeitslast, Budget und Leistungsanforderungen braucht. Wenn du ihre Unterschiede kennst, kannst du eine fundierte Entscheidung treffen, die den Anforderungen deiner Anwendung am besten entspricht.

RDS ist eine kostengünstige, einfach zu bedienende Option für Anwendungen mit moderaten Arbeitslasten, während Aurora für hohe Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit optimiert ist.

Wenn du kleine bis mittelgroße Anwendungen mit Standard-Datenbankanforderungen betreibst, bietet RDS eine verwaltete Erfahrung mit geringeren Kosten. Aurora ist jedoch die bessere Investition, wenn deine Anwendung einen hohen Durchsatz, eine minimale Replikationsverzögerung und eine nahtlose Skalierung erfordert.

Ich hoffe, dass dieser Leitfaden dazu beigetragen hat, die Unterschiede zwischen diesen beiden leistungsstarken AWS-Services zu verdeutlichen und dir dabei geholfen hat, besser zu entscheiden, welcher für dein Projekt der richtige ist.

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