Amazon RDS vs Aurora: ¿Cuál es el adecuado para tu carga de trabajo de datos?

Diferencias clave entre Amazon RDS y Aurora

Tanto RDS como Aurora simplifican la administración de las bases de datos, pero tienen diferencias clave en cuanto a rendimiento, coste, escalabilidad, disponibilidad y tolerancia a fallos. Desglosémoslos en términos sencillos.

Rendimiento

RDS ofrece un rendimiento sólido, pero depende del motor de base de datos que elijas. Como RDS admite varios motores, como MySQL, PostgreSQL y SQL Server, el rendimiento varía en función de las capacidades y configuraciones del motor.

Aurora, en cambio, está diseñada para un alto rendimiento. Gracias a su arquitectura nativa en la nube, puede ofrecer hasta cinco veces el rendimiento de MySQL y tres veces el de PostgreSQL. Optimiza automáticamente las velocidades de lectura y escritura, por lo que es ideal para aplicaciones de alta demanda.

Coste

RDS suele ser más rentable para cargas de trabajo pequeñas, ya que sólo pagas por el tipo de instancia y el almacenamiento que elijas. Es una gran opción si no necesitas una escalabilidad extrema o una disponibilidad ultraelevada.

Aurora puede ser más cara debido a su arquitectura avanzada y a sus funciones de alta disponibilidad. Sin embargo, rinde mejor a un coste menor que la ejecución de instancias RDS equivalentes de alto rendimiento. Aurora puede ahorrar dinero a largo plazo si tu aplicación requiere transacciones de alta velocidad y escalabilidad.

Escalabilidad

Con RDS, el escalado es manual o requiere configurar el autoescalado, y el rendimiento depende del tamaño de instancia que elijas. Puede que necesites planificar aumentos de capacidad a medida que crezca tu carga de trabajo.

Aurora escala automáticamente el almacenamiento hasta 128 TB sin intervención manual. También admite réplicas para escalado de lectura, lo que te permite manejar fácilmente un número creciente de usuarios.

Disponibilidad y tolerancia a fallos

RDS ofrece alta disponibilidad mediante despliegues multi-AZ, lo que significa que puede crear réplicas en espera en otra zona de disponibilidad. Sin embargo, la conmutación por error puede tardar un minuto o más.

Aurora se ha diseñado pensando en la tolerancia a fallos. Replica automáticamente los datos en tres Zonas de Disponibilidad y puede gestionar fallos de instancia sin apenas tiempo de inactividad. También es compatible con la Base de Datos Global Aurora, lo que permite una replicación casi instantánea en distintas regiones para la recuperación ante desastres.

La siguiente tabla resume las principales diferencias entreAmazon RDS y Aurora, que acabamos de revisar:

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Rendimiento y evaluación comparativa

El rendimiento es un factor clave a la hora de elegir entre RDS y Aurora. Examinemos su rendimiento en diferentes cargas de trabajo y exploremos formas de optimizar cada una de ellas.

Consultas complejas y sistemas OLTP

RDS funciona bien para la mayoría de las aplicaciones transaccionales (OLTP), especialmente para cargas de trabajo pequeñas y medianas. Sin embargo, su rendimiento está limitado por el tipo de instancia y la configuración del almacenamiento.

Como ya hemos dicho, Aurora está optimizada para transacciones de alto rendimiento. Gracias a su almacenamiento distribuido y a la ejecución paralela de consultas, ofrece 5 veces el rendimiento de MySQL y 3 veces el de PostgreSQL. Es ideal para aplicaciones con uniones complejas y actualizaciones frecuentes.

¿No estás seguro de si tu carga de trabajo es OLTP u OLAP? Este OLTP vs. La guía OLAP puede ayudarte a elegir la solución de base de datos adecuada.

Cargas de trabajo de lectura intensiva (almacenamiento de datos e informes)

RDS admite réplicas de lectura para gestionar el tráfico de lectura adicional, pero el retraso en la replicación puede ser preocupante, especialmente para MySQL y PostgreSQL.

Aurora proporciona réplicas de lectura más rápidas y eficientes, con retrasos de replicación tan bajos como milisegundos. Puede escalar hasta 15 réplicas de lectura, lo que la convierte en una opción excelente para análisis y cuadros de mando con gran demanda de lectura.

Aplicaciones de alta moneda (aplicaciones web y móviles)

RDS puede manejar conexiones concurrentes, pero el rendimiento puede degradarse a medida que aumenta el tráfico, especialmente en las instancias de nivel inferior.

Aurora está diseñada para una gran concurrencia, soportando millones de transacciones por segundo con escalado automático y agrupación de conexiones. Esto lo hace ideal para plataformas SaaS, aplicaciones en tiempo real y sitios web con mucho tráfico.

Optimizar el rendimiento en ambas plataformas

Optimizar la configuración de tu base de datos es crucial. He aquí algunas buenas prácticas para garantizar el máximo rendimiento.

Ajuste de consultas

Una consulta bien optimizada puede suponer una gran diferencia en el rendimiento de la base de datos. 

Uno de los primeros pasos que sugiero es una indexación adecuada: indexando las columnas que se utilizan con frecuencia en las consultas, puedes acelerar considerablemente las operaciones de búsqueda. Si tus consultas implican varias columnas, los índices compuestos pueden mejorar el rendimiento al permitir que la base de datos filtre los resultados con mayor eficacia.

También es importante escribir consultas pensando en la optimización: 

• En lugar de utilizar sql SELECT *, especifica sólo las columnas que necesites.
• Además, ejecutar sql EXPLAIN ANALYZE puede ayudar a identificar las consultas lentas y proporcionar información sobre cómo se ejecutan, permitiéndote ajustarlas.
• Como regla general, minimizar las uniones y subconsultas siempre que sea posible también puede evitar cuellos de botella en el rendimiento y mantener tu base de datos funcionando sin problemas.

Lee esta guía de optimización de consultas SQL para obtener más consejos prácticos para aumentar el rendimiento de la base de datos.

Elegir el tipo de instancia adecuado

Con RDS, es importante elegir una instancia que proporcione suficiente CPU, memoria y rendimiento de disco para satisfacer las demandas de tu carga de trabajo. Un aprovisionamiento insuficiente puede provocar consultas lentas y cuellos de botella en el rendimiento, mientras que un aprovisionamiento excesivo puede generar costes innecesarios.

Aurora ofrece flexibilidad adicional, especialmente con Aurora Serverless, que se amplía o reduce automáticamente en función de la demanda, lo que la convierte en una gran opción para cargas de trabajo impredecibles. 

Las instancias Aurora aprovisionadas son la mejor opción para las aplicaciones que requieren un alto rendimiento constante, garantizando operaciones de base de datos estables y fiables.

Gestión de costes con RDS y Aurora

El coste es un factor importante a la hora de elegir entre estos dos servicios. Aunque ambos ofrecen soluciones de bases de datos gestionadas, sus modelos de precios difieren significativamente en función del almacenamiento, la informática y la escalabilidad. 

Exploremos las estrategias para gestionar los costes y comparar los precios de las distintas cargas de trabajo.

Elige el tipo de instancia adecuado

• Evita el sobreaprovisionamiento. Selecciona un tamaño de instancia que se adapte a tu carga de trabajo y escala sólo cuando sea necesario.
• Utiliza los Planes de Ahorro de Computación de AWS o las Instancias Reservadas para cargas de trabajo predecibles con el fin de reducir costes.

Optimiza los costes de almacenamiento

• En RDS, elige almacenamiento de Propósito General (gp2 o gp3) para aplicaciones de bajo coste e IOPS Provisionadas (io1 o io2) sólo cuando se necesite un alto rendimiento.
• En Aurora, el almacenamiento se autoescala en incrementos de 10 GB, lo que ayuda a gestionar los costes, pero ten cuidado con la capacidad no utilizada.

Aprovecha las opciones de autoescalado y sin servidor

• Aurora Serverless ajusta automáticamente la capacidad en función de la demanda, por lo que resulta rentable para cargas de trabajo intermitentes.
• El Autoescalado RDS permite redimensionar dinámicamente las réplicas de lectura para gestionar los picos de tráfico sin sobreaprovisionamiento.

Utiliza las réplicas de lectura y el almacenamiento en caché de forma eficiente

• En lugar de escalar una única base de datos grande, distribuye el tráfico de lectura pesado utilizando réplicas de lectura.
• Implementa Amazon ElastiCache para reducir la carga de la base de datos y minimizar los costes de consulta.

Vigila los costes

• Activa AWS Performance Insights para identificar las consultas lentas que consumen recursos excesivos.
• Utiliza el Explorador de Costes de AWS para seguir las tendencias de gasto y establecer alertas presupuestarias para evitar sorpresas.

Comparación de costes en función de la carga de trabajo

El coste de utilizar RDS o Aurora puede variar significativamente en función de tus requisitos específicos de carga de trabajo. Algunas aplicaciones priorizan soluciones de bajo coste con un rendimiento moderado, mientras que otras exigen alta disponibilidad y escalabilidad, lo que justifica un precio más elevado. 

Exploremos cómo se comparan los preciosen diferentes escenarios.

Casos de uso de Amazon RDS

RDS es perfecto para aplicaciones que necesitan una base de datos fiable y gestionada sin exigencias extremas de rendimiento. Es ideal si quieres flexibilidad para elegir tu motor de base de datos y descargarte de tareas administrativas como copias de seguridad, parches y escalado. Aquí tienes algunos casos de uso de RDS:

• Aplicaciones pequeñas y medianas - Aplicaciones web, aplicaciones móviles y herramientas empresariales internas que requieren una base de datos relacional pero no tienen necesidades de escalado masivo.
• Aplicaciones empresariales tradicionales - Aplicaciones que utilizan SQL Server u Oracle y necesitan un alojamiento gestionado con una configuración mínima.
• Proyectos sensibles a los costes - Startups y equipos pequeños que quieren una solución de base de datos rentable sin pagar por prestaciones de rendimiento avanzadas.
• Aplicaciones con cargas de trabajo predecibles - Si el uso de tu base de datos es relativamente estable, el escalado manual o programado en RDS puede ser rentable.

Si tu proyecto utiliza SQL Server, este curso introductorio es una forma estupenda de comprender sus principales características y capacidades en RDS.

Casos de uso de Amazon Aurora

Aurora es ideal para aplicaciones que requieren alto rendimiento, escalado automático y tolerancia a fallos integrada. Está diseñado para cargas de trabajo que requieren un alto rendimiento y disponibilidad, sin dejar de ser compatible con MySQL y PostgreSQL. Algunos casos de uso común:

• Aplicaciones de alto tráfico - Plataformas SaaS, sitios web de comercio electrónico y aplicaciones de juegos online que requieren tiempos de respuesta rápidos y no pueden permitirse tiempos de inactividad.
• Big data y analítica - Aplicaciones que necesitan procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente, como herramientas de análisis en tiempo real e inteligencia empresarial.
• Aplicaciones de misión crítica - Sistemas bancarios, plataformas sanitarias y servicios globales que necesitan conmutación por error casi instantánea y replicación multirregión.
• Entornos de autoescalado - Aplicaciones con tráfico fluctuante, como plataformas de medios sociales o tiendas de comercio electrónico estacionales, en las que el almacenamiento autoescalable y las réplicas de lectura de Aurora pueden optimizar el rendimiento y el coste.

Ventajas e inconvenientes de Amazon RDS vs. Amazon RDS Aurora

En resumen, cada uno de estos servicios tiene sus ventajas y sus inconvenientes. A continuación te ofrecemos un desglose de sus principales ventajas e inconvenientes para ayudarte a decidir cuál se ajusta mejor a tus necesidades.

Conclusión

Decidir entre RDS y Aurora se reduce a lo que necesita tu aplicación en términos de carga de trabajo, presupuesto y requisitos de rendimiento. Si comprendes sus diferencias, podrás tomar una decisión informada que se adapte mejor a las necesidades de tu aplicación.

RDS es una opción rentable y fácil de usar para aplicaciones con cargas de trabajo moderadas, mientras que Aurora está optimizada para un alto rendimiento, escalabilidad y disponibilidad.

Si ejecutas aplicaciones pequeñas o medianas con necesidades estándar de bases de datos, RDS ofrece una experiencia gestionada con costes más bajos. Sin embargo, Aurora es la mejor inversión si tu aplicación requiere un alto rendimiento, un retraso mínimo en la replicación y un escalado sin fisuras.

Espero que esta guía te haya ayudado a aclarar las diferencias entre estos dos potentes servicios de AWS y te haya ayudado a determinar mejor cuál es el adecuado para tu proyecto.

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