Amazon RDS vs Aurora: qual è la scelta giusta per il tuo carico di lavoro dati?

Differenze chiave tra Amazon RDS e Aurora

Sia RDS che Aurora semplificano l'amministrazione dei database, ma presentano differenze importanti in termini di prestazioni, costi, scalabilità, disponibilità e tolleranza ai guasti. Vediamole in modo semplice.

Prestazioni

RDS offre buone prestazioni, ma dipendono dal motore di database scelto. Poiché RDS supporta più motori, come MySQL, PostgreSQL e SQL Server, le prestazioni variano in base alle capacità e alle configurazioni del motore.

Aurora, invece, è progettato per alte prestazioni. Grazie alla sua architettura cloud-native, può offrire fino a cinque volte il throughput di MySQL e tre volte quello di PostgreSQL. Ottimizza automaticamente le velocità di lettura e scrittura, rendendolo ideale per applicazioni con elevata domanda.

Costi

RDS tende a essere più conveniente per carichi di lavoro ridotti, poiché paghi solo per il tipo di istanza e lo storage scelti. È un'ottima opzione se non ti servono scalabilità estrema o disponibilità ultra elevata.

Aurora può essere più costoso a causa della sua architettura avanzata e delle funzionalità di alta disponibilità. Tuttavia, offre prestazioni migliori a un costo inferiore rispetto all'esecuzione di istanze RDS ad alte prestazioni equivalenti. Se la tua applicazione richiede transazioni ad alta velocità e scalabilità, nel lungo periodo Aurora può farti risparmiare.

Scalabilità

Con RDS, lo scaling è manuale o richiede la configurazione dell'auto scaling, e le prestazioni dipendono dalla dimensione dell'istanza scelta. Potresti dover pianificare aumenti di capacità man mano che il carico di lavoro cresce.

Aurora scala automaticamente lo storage fino a 128 TB senza interventi manuali. Supporta inoltre repliche di lettura per lo scaling in lettura, consentendoti di gestire facilmente un numero crescente di utenti.

Disponibilità e tolleranza ai guasti

RDS offre alta disponibilità tramite deployment multi-AZ, il che significa che può creare repliche di standby in un'altra Availability Zone. Tuttavia, il failover può richiedere un minuto o più.

Aurora è progettato con la tolleranza ai guasti in mente. Replica automaticamente i dati su tre Availability Zone e può gestire i guasti alle istanze con quasi nessun downtime. Supporta anche Aurora Global Database, consentendo una replica quasi istantanea tra region diverse per il disaster recovery.

La seguente tabella riassume le principali differenze tra Amazon RDS e Aurora, che abbiamo appena esaminato:

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Prestazioni e benchmarking

Le prestazioni sono un fattore chiave nella scelta tra RDS e Aurora. Esaminiamo il loro comportamento su diversi carichi di lavoro ed esploriamo come ottimizzarli.

Query complesse e sistemi OLTP

RDS offre buone prestazioni per la maggior parte delle applicazioni transazionali (OLTP), soprattutto per carichi di lavoro piccoli e medi. Tuttavia, le prestazioni sono limitate dal tipo di istanza e dalla configurazione dello storage.

Come già accennato, Aurora è ottimizzato per transazioni ad alto throughput. Grazie allo storage distribuito e all'esecuzione parallela delle query, offre prestazioni 5 volte superiori a MySQL e 3 volte superiori a PostgreSQL. È ideale per applicazioni con join complessi e aggiornamenti frequenti.

Non sei sicuro se il tuo carico di lavoro è OLTP o OLAP? Questa guida OLTP vs. OLAP può aiutarti a scegliere la soluzione di database giusta.

Carichi di lavoro con molte letture (data warehousing e reporting)

RDS supporta repliche di lettura per gestire traffico di lettura aggiuntivo, ma la lag di replica può essere un problema, soprattutto per MySQL e PostgreSQL.

Aurora offre repliche di lettura più veloci ed efficienti, con ritardi di replica di pochi millisecondi. Può scalare fino a 15 repliche di lettura, rendendolo un'ottima scelta per analytics e dashboard con alta domanda in lettura.

Applicazioni ad alta concorrenza (app web e mobile)

RDS può gestire connessioni concorrenti, ma le prestazioni possono degradare all'aumentare del traffico, soprattutto nelle istanze di fascia bassa.

Aurora è costruito per alta concorrenza, supportando milioni di transazioni al secondo con scaling automatico e connection pooling. Ciò lo rende ideale per piattaforme SaaS, applicazioni real-time e siti web ad alto traffico.

Ottimizzare le prestazioni su entrambe le piattaforme

Ottimizzare la configurazione del database è fondamentale. Ecco alcune best practice per garantire prestazioni al top.

Ottimizzazione delle query

Una query ben ottimizzata può fare un'enorme differenza nelle prestazioni del database. 

Uno dei primi passi che suggerirei è un indicizzazione corretta: indicizzando le colonne utilizzate frequentemente nelle query, puoi velocizzare significativamente le operazioni di ricerca. Se le tue query coinvolgono più colonne, gli indici compositi possono migliorare le prestazioni consentendo al database di filtrare i risultati in modo più efficiente.

È anche importante scrivere le query con l'ottimizzazione in mente: 

• Invece di usare sql SELECT *, specifica solo le colonne di cui hai bisogno.
• Inoltre, eseguire sql EXPLAIN ANALYZE può aiutare a identificare le query lente e fornire informazioni su come vengono eseguite, consentendoti di affinarle.
• Come regola generale, ridurre al minimo join e sottoquery quando possibile può prevenire colli di bottiglia e mantenere il database fluido.

Leggi questa guida all'ottimizzazione delle query SQL per altri consigli pratici per migliorare le prestazioni del database!

Scegliere il tipo di istanza giusto

Con RDS è importante scegliere un'istanza che fornisca CPU, memoria e throughput su disco sufficienti a soddisfare le esigenze del tuo carico di lavoro. Un provisioning insufficiente può portare a query lente e colli di bottiglia, mentre un over-provisioning può comportare costi inutili.

Aurora offre ulteriore flessibilità, soprattutto con Aurora Serverless, che scala automaticamente verso l'alto o verso il basso in base alla domanda, rendendolo un'ottima opzione per carichi di lavoro imprevedibili. 

Le istanze Aurora provisioned sono la scelta migliore per le applicazioni che richiedono prestazioni costantemente elevate, garantendo operazioni di database stabili e affidabili.

Gestire i costi con RDS e Aurora

Il costo è un fattore importante nella scelta tra questi due servizi. Sebbene entrambi offrano database gestiti, i modelli di pricing differiscono notevolmente in base a storage, computing e scalabilità. 

Vediamo strategie per gestire i costi e confrontiamo i prezzi per diversi carichi di lavoro.

Scegli il tipo di istanza appropriato

• Evita l'over-provisioning. Seleziona una dimensione di istanza adatta al tuo carico di lavoro e scala verso l'alto solo quando necessario.
• Usa AWS Compute Savings Plans o Reserved Instances per carichi di lavoro prevedibili per ridurre i costi.

Ottimizza i costi di storage

• In RDS, scegli lo storage General Purpose (gp2 o gp3) per applicazioni a basso costo e Provisioned IOPS (io1 o io2) solo quando servono alte prestazioni.
• In Aurora, lo storage scala automaticamente in incrementi da 10 GB, il che aiuta a gestire i costi, ma presta attenzione alla capacità non utilizzata.

Sfrutta auto scaling e opzioni serverless

• Aurora Serverless regola automaticamente la capacità in base alla domanda, risultando conveniente per carichi di lavoro intermittenti.
• RDS Auto Scaling consente il ridimensionamento dinamico delle repliche di lettura per gestire i picchi di traffico senza over-provisioning.

Usa in modo efficiente repliche di lettura e caching

• Invece di scalare un singolo database di grandi dimensioni, distribuisci il traffico di lettura tramite repliche.
• Implementa Amazon ElastiCache per ridurre il carico sul database e minimizzare i costi delle query.

Tieni sotto controllo i costi

• Abilita AWS Performance Insights per identificare le query lente che consumano risorse eccessive.
• Usa AWS Cost Explorer per monitorare l'andamento della spesa e imposta avvisi di budget per evitare sorprese.

Confronto dei costi in base al carico di lavoro

Il costo di utilizzo di RDS o Aurora può variare notevolmente in base ai requisiti specifici del tuo carico di lavoro. Alcune applicazioni danno priorità a soluzioni a basso costo con prestazioni moderate, mentre altre richiedono alta disponibilità e scalabilità, giustificando un prezzo più elevato. 

Vediamo come si confrontano i prezzi in diversi scenari.

Casi d'uso per Amazon RDS

RDS è perfetto per applicazioni che necessitano di un database affidabile e gestito senza esigenze estreme di prestazioni. È ideale se vuoi la flessibilità di scegliere il motore di database delegando attività amministrative come backup, patching e scaling. Ecco alcuni casi d'uso di RDS:

• Applicazioni di piccole e medie dimensioni – Applicazioni web, app mobile e strumenti interni aziendali che richiedono un database relazionale ma non hanno esigenze di scaling massicce.
• Applicazioni enterprise tradizionali – Applicazioni che utilizzano SQL Server o Oracle e hanno bisogno di hosting gestito con configurazione minima.
• Progetti sensibili ai costi – Startup e team più piccoli che desiderano una soluzione di database conveniente senza pagare per funzionalità di prestazioni avanzate.
• Applicazioni con carichi di lavoro prevedibili – Se l'utilizzo del database è relativamente stabile, lo scaling manuale o programmato in RDS può essere conveniente.

Se il tuo progetto usa SQL Server, questo corso introduttivo è un ottimo modo per capire le sue funzionalità principali su RDS.

Casi d'uso per Amazon Aurora

Aurora è ideale per applicazioni che richiedono alte prestazioni, scaling automatico e tolleranza ai guasti integrata. È progettato per carichi di lavoro che richiedono alto throughput e disponibilità, rimanendo compatibile con MySQL e PostgreSQL. Alcuni casi d'uso comuni:

• Applicazioni ad alto traffico – Piattaforme SaaS, siti e-commerce e applicazioni di gaming online che richiedono tempi di risposta rapidi e non possono permettersi downtime.
• Big data e analytics – Applicazioni che devono elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente, come analytics in tempo reale e strumenti di business intelligence.
• Applicazioni mission-critical – Sistemi bancari, piattaforme sanitarie e servizi globali che necessitano di failover quasi istantaneo e replica multi-regione.
• Ambienti auto-scalabili – Applicazioni con traffico fluttuante, come piattaforme social o negozi e-commerce stagionali, in cui lo storage a scalabilità automatica e le repliche di lettura di Aurora possono ottimizzare prestazioni e costi.

Pro e contro di Amazon RDS vs. Aurora

In sintesi, ognuno di questi servizi ha punti di forza e compromessi. Di seguito trovi una panoramica dei principali pro e contro per aiutarti a decidere quale si adatta meglio alle tue esigenze.

Conclusione

La scelta tra RDS e Aurora dipende dalle esigenze della tua applicazione in termini di carico di lavoro, budget e requisiti di prestazioni. Capendo le differenze, puoi prendere una decisione informata che si adatti al meglio alle necessità della tua applicazione.

RDS è un'opzione conveniente e facile da usare per applicazioni con carichi di lavoro moderati, mentre Aurora è ottimizzato per prestazioni, scalabilità e disponibilità elevate.

Se gestisci applicazioni piccole o medie con esigenze standard di database, RDS offre un'esperienza gestita con costi inferiori. Tuttavia, se la tua applicazione richiede alto throughput, lag di replica minimo e scaling senza interruzioni, Aurora è l'investimento migliore.

Spero che questa guida ti abbia aiutato a chiarire le differenze tra questi due potenti servizi AWS e a capire meglio quale sia quello giusto per il tuo progetto.

Se vuoi approfondire come RDS, Aurora e altri servizi AWS lavorano insieme in ambienti cloud reali, dai un'occhiata a AWS Cloud Technology and Services—un corso pratico per costruire competenze cloud dalle basi.