Amazon RDS vs Aurora: Qual é o ideal para sua carga de trabalho de dados?

Principais diferenças entre o Amazon RDS e o Aurora

Tanto o RDS quanto o Aurora simplificam a administração do banco de dados, mas apresentam diferenças importantes em termos de desempenho, custo, escalabilidade, disponibilidade e tolerância a falhas. Vamos explicar em termos simples.

Desempenho

O RDS oferece um desempenho sólido, mas isso depende do mecanismo de banco de dados que você escolher. Como o RDS oferece suporte a vários mecanismos, como MySQL, PostgreSQL e SQL Server, o desempenho varia de acordo com os recursos e as configurações do mecanismo.

O Aurora, por outro lado, foi projetado para alto desempenho. Devido à sua arquitetura nativa da nuvem, ele pode fornecer até cinco vezes a taxa de transferência do MySQL e três vezes a do PostgreSQL. Ele otimiza automaticamente as velocidades de leitura e gravação, tornando-o ideal para aplicativos de alta demanda.

Custo

O RDS tende a ser mais econômico para cargas de trabalho menores, pois você paga apenas pelo tipo de instância e pelo armazenamento que escolher. É uma ótima opção se você não precisa de escalabilidade extrema ou disponibilidade ultra-alta.

O Aurora pode ser mais caro devido à sua arquitetura avançada e aos recursos de alta disponibilidade. No entanto, ele tem um desempenho melhor a um custo menor do que a execução de instâncias RDS equivalentes de alto desempenho. O Aurora pode economizar dinheiro no longo prazo se o seu aplicativo exigir transações de alta velocidade e escalabilidade.

Escalabilidade

Com o RDS, o dimensionamento é manual ou requer a configuração do dimensionamento automático, e o desempenho depende do tamanho da instância que você escolher. Talvez você precise planejar aumentos de capacidade à medida que sua carga de trabalho cresce.

O Aurora dimensiona automaticamente o armazenamento para até 128 TB sem intervenção manual. Ele também oferece suporte a réplicas para dimensionamento de leitura, permitindo que você lide facilmente com um número crescente de usuários.

Disponibilidade e tolerância a falhas

O RDS oferece alta disponibilidade por meio de implementações multi-AZ, o que significa que ele pode criar réplicas em espera em outra zona de disponibilidade. No entanto, o failover pode levar um minuto ou mais.

O Aurora foi projetado tendo em mente a tolerância a falhas. Ele replica automaticamente os dados em três zonas de disponibilidade e pode lidar com falhas de instância praticamente sem tempo de inatividade. Ele também é compatível com o Aurora Global Database, permitindo a replicação quase instantânea em diferentes regiões para recuperação de desastres.

A tabela a seguir resume as principais diferenças entre oAmazon RDS e o Aurora, que acabamos de analisar:

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Desempenho e benchmarking

O desempenho é um fator essencial na escolha entre o RDS e o Aurora. Vamos examinar seu desempenho em diferentes cargas de trabalho e explorar maneiras de otimizar cada uma delas.

Consultas complexas e sistemas OLTP

O RDS tem bom desempenho para a maioria dos aplicativos transacionais (OLTP), especialmente para cargas de trabalho pequenas e médias. No entanto, seu desempenho é limitado pelo tipo de instância e pela configuração do armazenamento.

Como mencionado anteriormente, o Aurora é otimizado para transações de alto rendimento. Devido ao seu armazenamento distribuído e à execução de consultas paralelas, ele oferece 5x o desempenho do MySQL e 3x o desempenho do PostgreSQL. É ideal para aplicativos com uniões complexas e atualizações frequentes.

Você não tem certeza se sua carga de trabalho é OLTP ou OLAP? Em OLTP vs. OLTP. O guia OLAP pode ajudar você a escolher a solução de banco de dados correta.

Cargas de trabalho de leitura intensa (data warehouse e relatórios)

O RDS oferece suporte a réplicas de leitura para lidar com o tráfego de leitura adicional, mas o atraso na replicação pode ser uma preocupação, especialmente para o MySQL e o PostgreSQL.

O Aurora oferece réplicas de leitura mais rápidas e eficientes, com atrasos de replicação tão baixos quanto milissegundos. Ele pode ser dimensionado para até 15 réplicas de leitura, o que o torna uma excelente opção para análises e painéis com alta demanda de leitura.

Aplicativos de alta moeda (aplicativos da Web e móveis)

O RDS pode lidar com conexões simultâneas, mas o desempenho pode diminuir à medida que o tráfego aumenta, especialmente em instâncias de nível inferior.

O Aurora foi desenvolvido para alta simultaneidade, suportando milhões de transações por segundo com escalonamento automático e pooling de conexões. Isso o torna ideal para plataformas SaaS, aplicativos em tempo real e sites de alto tráfego.

Otimização do desempenho em ambas as plataformas

É fundamental otimizar a configuração do seu banco de dados. Aqui estão algumas práticas recomendadas para garantir o melhor desempenho.

Ajuste de consultas

Uma consulta bem otimizada pode fazer uma grande diferença no desempenho do banco de dados. 

Uma das primeiras etapas que sugiro é a indexação adequada: ao indexar colunas usadas com frequência em consultas, você pode acelerar significativamente as operações de pesquisa. Se as suas consultas envolverem várias colunas, os índices compostos poderão melhorar o desempenho, permitindo que o banco de dados filtre os resultados com mais eficiência.

Também é importante que você escreva consultas com a otimização em mente: 

• Em vez de usar sql SELECT *, especifique apenas as colunas de que você precisa.
• Além disso, a execução do site sql EXPLAIN ANALYZE pode ajudar a identificar consultas lentas e fornecer insights sobre como elas são executadas, permitindo que você as ajuste.
• Como regra geral, minimizar as uniões e subconsultas sempre que possível também pode evitar gargalos de desempenho e manter o banco de dados funcionando sem problemas.

Leia este guia de otimização de consultas SQL para obter mais dicas práticas para aumentar o desempenho do banco de dados!

Escolhendo o tipo de instância correto

Com o RDS, é importante escolher uma instância que forneça CPU, memória e taxa de transferência de disco suficientes para atender às suas demandas de carga de trabalho. O subprovisionamento pode levar a consultas lentas e gargalos de desempenho, enquanto o superprovisionamento pode resultar em custos desnecessários.

O Aurora oferece flexibilidade adicional, especialmente com o Aurora Serverless, que aumenta ou diminui automaticamente de acordo com a demanda, o que o torna uma ótima opção para cargas de trabalho imprevisíveis. 

As instâncias do Aurora provisionadas são a melhor opção para aplicativos que exigem um desempenho consistentemente alto, garantindo operações de banco de dados estáveis e confiáveis.

Gerenciando custos com o RDS e o Aurora

O custo é um fator importante na escolha entre esses dois serviços. Embora ambas ofereçam soluções de banco de dados gerenciado, seus modelos de preços diferem significativamente com base no armazenamento, na computação e na escalabilidade. 

Vamos explorar estratégias para gerenciar os custos e comparar os preços de diferentes cargas de trabalho.

Escolha o tipo de instância correto

• Evite o excesso de provisionamento. Selecione um tamanho de instância que se adapte à sua carga de trabalho e aumente a escala somente quando necessário.
• Use os planos de economia de computação da AWS ou as instâncias reservadas para cargas de trabalho previsíveis para reduzir os custos.

Otimizar os custos de armazenamento

• No RDS, escolha o armazenamento de uso geral (gp2 ou gp3) para aplicativos de baixo custo e IOPS provisionado (io1 ou io2) somente quando for necessário alto desempenho.
• No Aurora, o armazenamento é dimensionado automaticamente em incrementos de 10 GB, o que ajuda a gerenciar os custos, mas você deve estar atento à capacidade não utilizada.

Aproveite o dimensionamento automático e as opções sem servidor

• O Aurora Serverless ajusta automaticamente a capacidade com base na demanda, tornando-o econômico para cargas de trabalho intermitentes.
• O RDS Auto Scaling permite o redimensionamento dinâmico de réplicas de leitura para lidar com picos de tráfego sem excesso de provisionamento.

Use réplicas de leitura e cache de forma eficiente

• Em vez de ampliar um único banco de dados grande, distribua o tráfego pesado de leitura usando réplicas de leitura.
• Implemente o Amazon ElastiCache para reduzir a carga do banco de dados e minimizar os custos de consulta.

Fique de olho nos custos

• Ative o AWS Performance Insights para identificar consultas lentas que consomem recursos excessivos.
• Use o AWS Cost Explorer para acompanhar as tendências de gastos e definir alertas de orçamento para evitar surpresas.

Comparação de custos com base na carga de trabalho

O custo do uso do RDS ou do Aurora pode variar significativamente com base nos requisitos específicos de carga de trabalho que você tem. Alguns aplicativos priorizam soluções de baixo custo com desempenho moderado, enquanto outros exigem alta disponibilidade e escalabilidade, o que justifica um preço mais alto. 

Vamos explorar como os preços se comparamem diferentes cenários.

Casos de uso do Amazon RDS

O RDS é perfeito para aplicativos que precisam de um banco de dados confiável e gerenciado sem demandas extremas de desempenho. É uma ótima opção se você quiser ter a flexibilidade de escolher o mecanismo de banco de dados e, ao mesmo tempo, transferir tarefas administrativas como backups, aplicação de patches e dimensionamento. Aqui estão alguns casos de uso do RDS:

• Aplicativos de pequeno e médio porte - Aplicativos da Web, aplicativos móveis e ferramentas de negócios internas que exigem um banco de dados relacional, mas não têm necessidades de escalonamento maciço.
• Aplicativos empresariais tradicionais - Aplicativos que usam SQL Server ou Oracle e que precisam de hospedagem gerenciada com configuração mínima.
• Projetos sensíveis ao custo - Startups e equipes menores que desejam uma solução de banco de dados econômica sem pagar por recursos avançados de desempenho.
• Aplicativos com cargas de trabalho previsíveis - Se o uso do seu banco de dados for relativamente estável, o dimensionamento manual ou programado no RDS pode ser econômico.

Se o seu projeto usa o SQL Server, este curso introdutório é uma ótima maneira de você entender seus principais recursos e capacidades no RDS.

Casos de uso do Amazon Aurora

O Aurora é ideal para aplicativos que exigem alto desempenho, dimensionamento automático e tolerância a falhas incorporada. Ele foi projetado para cargas de trabalho que exigem alta taxa de transferência e disponibilidade e, ao mesmo tempo, é compatível com o MySQL e o PostgreSQL. Alguns casos de uso comuns:

• Aplicativos de alto tráfego - Plataformas de SaaS, sites de comércio eletrônico e aplicativos de jogos on-line que exigem tempos de resposta rápidos e não podem sofrer tempo de inatividade.
• Big data e análise - Aplicativos que precisam processar grandes quantidades de dados com eficiência, como ferramentas de análise em tempo real e business intelligence.
• Aplicativos de missão crítica - Sistemas bancários, plataformas de saúde e serviços globais que precisam de failover quase instantâneo e replicação em várias regiões.
• Ambientes com escalonamento automático - Aplicativos com tráfego flutuante, como plataformas de mídia social ou lojas de comércio eletrônico sazonais, em que o armazenamento de dimensionamento automático e as réplicas de leitura do Aurora podem otimizar o desempenho e o custo.

Prós e contras do Amazon RDS em relação a você. Aurora

Em resumo, cada um desses serviços tem seus pontos fortes e desvantagens. Abaixo está uma análise dos principais prós e contras para ajudar você a decidir qual é a melhor opção para suas necessidades.

Conclusão

A decisão entre o RDS e o Aurora se resume ao que seu aplicativo precisa em termos de carga de trabalho, orçamento e requisitos de desempenho. Ao entender suas diferenças, você pode tomar uma decisão informada que melhor atenda às necessidades da sua aplicação.

O RDS é uma opção econômica e fácil de usar para aplicativos com cargas de trabalho moderadas, enquanto o Aurora é otimizado para alto desempenho, escalabilidade e disponibilidade.

Se você estiver executando aplicativos de pequeno a médio porte com necessidades de banco de dados padrão, o RDS oferece uma experiência gerenciada com custos mais baixos. No entanto, o Aurora é o melhor investimento se o seu aplicativo exigir alta taxa de transferência, atraso mínimo de replicação e dimensionamento contínuo.

Espero que este guia tenha ajudado a esclarecer as diferenças entre esses dois poderosos serviços da AWS e que você possa determinar melhor qual deles é o mais adequado para o seu projeto.

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