Amazon RDS vs Aurora : Quelle est la solution la plus adaptée à votre charge de travail ?

Principales différences entre Amazon RDS et Aurora

RDS et Aurora simplifient tous deux l'administration des bases de données, mais ils présentent des différences majeures en termes de performances, de coûts, d'évolutivité, de disponibilité et de tolérance aux pannes. Détaillons-les en termes simples.

Performance

RDS offre de bonnes performances, mais celles-ci dépendent du moteur de base de données que vous avez choisi. Comme RDS prend en charge plusieurs moteurs, tels que MySQL, PostgreSQL et SQL Server, les performances varient en fonction des capacités et des configurations du moteur.

Aurora, en revanche, est conçu pour des performances élevées. Grâce à son architecture cloud-native, il peut offrir un débit jusqu'à cinq fois supérieur à celui de MySQL et trois fois supérieur à celui de PostgreSQL. Il optimise automatiquement les vitesses de lecture et d'écriture, ce qui le rend idéal pour les applications à forte demande.

Coût

RDS est généralement plus rentable pour les petites charges de travail, car vous ne payez que pour le type d'instance et le stockage que vous choisissez. C'est une excellente option si vous n'avez pas besoin d'une évolutivité extrême ou d'une très grande disponibilité.

Aurora peut être plus cher en raison de son architecture avancée et de ses fonctions de haute disponibilité. Cependant, il est plus performant et moins coûteux que l'exploitation d'instances RDS équivalentes à haute performance. Aurora peut vous faire économiser de l'argent à long terme si votre application nécessite des transactions à grande vitesse et une grande évolutivité.

Évolutivité

Avec RDS, la mise à l'échelle est manuelle ou nécessite la configuration d'une mise à l'échelle automatique, et les performances dépendent de la taille de l'instance que vous choisissez. Vous devrez peut-être prévoir des augmentations de capacité au fur et à mesure de l'accroissement de votre charge de travail.

Aurora fait évoluer automatiquement le stockage jusqu'à 128 To sans intervention manuelle. Il prend également en charge les répliques pour l'échelonnement de la lecture, ce qui vous permet de gérer facilement un nombre croissant d'utilisateurs.

Disponibilité et tolérance aux pannes

RDS offre une haute disponibilité grâce à des déploiements multi-zones, ce qui signifie qu'il peut créer des répliques de secours dans une autre zone de disponibilité. Cependant, le basculement peut prendre une minute ou plus.

Aurora a été conçu en tenant compte de la tolérance aux pannes. Il réplique automatiquement les données à travers trois zones de disponibilité et peut gérer les pannes d'instance sans interruption de service. Il prend également en charge la base de données mondiale Aurora, ce qui permet une réplication quasi instantanée dans différentes régions pour la reprise après sinistre.

Le tableau suivant résume les principales différences entreAmazon RDS et Aurora, que nous venons de passer en revue :

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Performances et étalonnage des performances

La performance est un facteur clé dans le choix entre RDS et Aurora. Examinons leurs performances dans différentes charges de travail et explorons les moyens d'optimiser chacune d'entre elles.

Requêtes complexes et systèmes OLTP

RDS fonctionne bien pour la plupart des applications transactionnelles (OLTP), en particulier pour les charges de travail petites à moyennes. Cependant, ses performances sont limitées par le type d'instance et la configuration du stockage.

Comme nous l'avons déjà mentionné, Aurora est optimisé pour les transactions à haut débit. Grâce à son stockage distribué et à l'exécution parallèle des requêtes, il offre des performances cinq fois supérieures à celles de MySQL et trois fois supérieures à celles de PostgreSQL. Il est idéal pour les applications comportant des jonctions complexes et des mises à jour fréquentes.

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Charges de travail lourdes en lecture (entrepôts de données et rapports)

RDS prend en charge les répliques de lecture pour gérer le trafic de lecture supplémentaire, mais le délai de réplication peut poser problème, en particulier pour MySQL et PostgreSQL.

Aurora fournit des répliques de lecture plus rapides et plus efficaces, avec des délais de réplication de l'ordre de la milliseconde. Il peut évoluer jusqu'à 15 répliques de lecture, ce qui en fait un excellent choix pour les analyses et les tableaux de bord à forte demande de lecture.

Applications à taux de change élevé (applications web et mobiles)

RDS peut gérer des connexions simultanées, mais les performances peuvent se dégrader à mesure que le trafic augmente, en particulier dans les instances de niveau inférieur.

Aurora est conçu pour une concurrence élevée, supportant des millions de transactions par seconde avec une mise à l'échelle automatique et une mise en commun des connexions. Il est donc idéal pour les plateformes SaaS, les applications en temps réel et les sites web à fort trafic.

Optimiser les performances sur les deux plateformes

L'optimisation de la configuration de votre base de données est cruciale. Voici quelques bonnes pratiques pour garantir des performances optimales.

Optimisation des requêtes

Une requête bien optimisée peut faire une énorme différence dans les performances de la base de données. 

L'une des premières mesures à prendre est d'indexer correctement les colonnes fréquemment utilisées dans les requêtes, ce qui permet d'accélérer considérablement les opérations de recherche. Si vos requêtes impliquent plusieurs colonnes, les index composites peuvent améliorer les performances en permettant à la base de données de filtrer les résultats plus efficacement.

Il est également important de rédiger les requêtes en tenant compte de l'optimisation : 

• Au lieu d'utiliser sql SELECT *, spécifiez uniquement les colonnes dont vous avez besoin.
• En outre, l'exécution de sql EXPLAIN ANALYZE peut aider à identifier les requêtes lentes et fournir des informations sur la façon dont elles sont exécutées, ce qui vous permet de les ajuster.
• En règle générale, le fait de minimiser les jointures et les sous-requêtes dans la mesure du possible permet également d'éviter les goulets d'étranglement au niveau des performances et de garantir le bon fonctionnement de votre base de données.

Lisez ce guide d'optimisation des requêtes SQL pour obtenir d'autres conseils pratiques afin d'améliorer les performances de votre base de données !

Choisir le bon type d'instance

Avec RDS, il est important de choisir une instance qui offre suffisamment de CPU, de mémoire et de débit de disque pour répondre aux exigences de votre charge de travail. Le sous-provisionnement peut entraîner des requêtes lentes et des goulets d'étranglement au niveau des performances, tandis que le sur-provisionnement peut entraîner des coûts inutiles.

Aurora offre une flexibilité supplémentaire, en particulier avec Aurora Serverless, qui monte ou descend automatiquement en fonction de la demande, ce qui en fait une excellente option pour les charges de travail imprévisibles. 

Les instances Aurora provisionnées sont le meilleur choix pour les applications nécessitant des performances élevées et constantes, garantissant des opérations de base de données stables et fiables.

Gestion des coûts avec RDS et Aurora

Le coût est un facteur important dans le choix entre ces deux services. Bien qu'ils proposent tous deux des solutions de bases de données gérées, leurs modèles de tarification diffèrent considérablement en fonction du stockage, de l'informatique et de l'évolutivité. 

Explorons les stratégies de gestion des coûts et comparons les prix pour différentes charges de travail.

Choisissez le bon type d'instance

• Évitez le surapprovisionnement. Sélectionnez une taille d'instance adaptée à votre charge de travail et n'augmentez la taille de l'instance qu'en cas de besoin.
• Utilisez les plans d'économies AWS Compute ou les instances réservées pour les charges de travail prévisibles afin de réduire les coûts.

Optimiser les coûts de stockage

• Dans RDS, choisissez le stockage General Purpose (gp2 ou gp3) pour les applications à faible coût et Provisioned IOPS (io1 ou io2) uniquement lorsque des performances élevées sont nécessaires.
• Dans Aurora, le stockage évolue automatiquement par incréments de 10 Go, ce qui permet de gérer les coûts, mais il faut faire attention à la capacité inutilisée.

Tirez parti des options de mise à l'échelle automatique et sans serveur.

• Aurora Serverless ajuste automatiquement la capacité en fonction de la demande, ce qui la rend rentable pour les charges de travail intermittentes.
• RDS Auto Scaling permet un redimensionnement dynamique des répliques de lecture pour gérer les pics de trafic sans surprovisionnement.

Utilisez efficacement les répliques de lecture et la mise en cache

• Au lieu de faire évoluer une seule grande base de données, répartissez le trafic lourd en lecture à l'aide de répliques de lecture.
• Mettez en œuvre Amazon ElastiCache pour réduire la charge de la base de données et minimiser les coûts des requêtes.

Gardez un œil sur les coûts

• Activez AWS Performance Insights pour identifier les requêtes lentes qui consomment trop de ressources.
• Utilisez AWS Cost Explorer pour suivre les tendances en matière de dépenses et définir des alertes budgétaires pour éviter les surprises.

Comparaison des coûts en fonction de la charge de travail

Le coût de l'utilisation de RDS ou d'Aurora peut varier considérablement en fonction de vos exigences spécifiques en matière de charge de travail. Certaines applications privilégient des solutions peu coûteuses aux performances modérées, tandis que d'autres exigent une disponibilité et une évolutivité élevées, ce qui justifie un prix plus élevé. 

Voyons comment les prix se comparentdans différents scénarios.

Cas d'utilisation d'Amazon RDS

RDS est parfait pour les applications qui ont besoin d'une base de données fiable et gérée sans exigences extrêmes en matière de performances. C'est une solution idéale si vous souhaitez avoir la possibilité de choisir votre moteur de base de données tout en vous déchargeant des tâches administratives telles que les sauvegardes, les correctifs et la mise à l'échelle. Voici quelques exemples d'utilisation de RDS :

• Applications de petite et moyenne taille - Applications web, applications mobiles et outils d'entreprise internes qui nécessitent une base de données relationnelle mais n'ont pas de besoins massifs en termes d'évolutivité.
• Applications d'entreprise traditionnelles - Applications utilisant SQL Server ou Oracle qui ont besoin d'un hébergement géré avec une configuration minimale.
• Projets sensibles aux coûts - Les startups et les petites équipes qui veulent une solution de base de données rentable sans avoir à payer pour des fonctionnalités de performance avancées.
• Applications dont la charge de travail est prévisible - Si l'utilisation de votre base de données est relativement stable, la mise à l'échelle manuelle ou programmée dans RDS peut être rentable.

Si votre projet utilise SQL Server, ce cours d'introduction est un excellent moyen de comprendre ses principales fonctionnalités et capacités sur RDS.

Cas d'utilisation d'Amazon Aurora

Aurora est idéal pour les applications qui nécessitent des performances élevées, une mise à l'échelle automatique et une tolérance aux pannes intégrée. Il est conçu pour les charges de travail nécessitant un débit et une disponibilité élevés, tout en étant compatible avec MySQL et PostgreSQL. Quelques cas d'utilisation courants :

• Applications à fort trafic - Plateformes SaaS, sites web de commerce électronique et applications de jeux en ligne qui nécessitent des temps de réponse rapides et ne peuvent pas se permettre de temps d'arrêt.
• Big data et analyse - Applications qui doivent traiter efficacement de grandes quantités de données, telles que les outils d'analyse en temps réel et de veille stratégique.
• Applications critiques - Systèmes bancaires, plates-formes de soins de santé et services mondiaux qui nécessitent un basculement quasi instantané et une réplication multirégionale.
• Environnements à mise à l'échelle automatique - Applications dont le trafic fluctue, telles que les plateformes de médias sociaux ou les boutiques de commerce électronique saisonnières, où le stockage à échelle automatique et les répliques de lecture d'Aurora peuvent optimiser les performances et les coûts.

Avantages et inconvénients d'Amazon RDS vs. Aurora

En résumé, chacun de ces services présente des avantages et des inconvénients. Vous trouverez ci-dessous une analyse de leurs principaux avantages et inconvénients afin de vous aider à choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins.

Conclusion

Le choix entre RDS et Aurora dépend des besoins de votre application en termes de charge de travail, de budget et de performances. En comprenant leurs différences, vous pouvez prendre une décision éclairée qui répondra au mieux aux besoins de votre application.

RDS est une option rentable et facile à utiliser pour les applications à charge de travail modérée, tandis qu'Aurora est optimisé pour des performances, une évolutivité et une disponibilité élevées.

Si vous exécutez des applications de petite ou moyenne taille avec des besoins de base de données standard, RDS offre une expérience gérée à moindre coût. Cependant, Aurora est le meilleur investissement si votre application nécessite un débit élevé, un délai de réplication minimal et une mise à l'échelle transparente.

J'espère que ce guide vous a aidé à clarifier les différences entre ces deux puissants services AWS et à déterminer lequel convient le mieux à votre projet.

Si vous souhaitez approfondir votre compréhension de la manière dont RDS, Aurora et d'autres services AWS dans des environnements cloud réels, consultez AWS Cloud Technology and Services, uncours pratique qui vous permettra de développer vos compétences en matière de cloud à partir de zéro.