Amazon Aurora: O que é, como funciona e como você pode começar

Configuração do AWS Aurora

A configuração do AWS Aurora envolve a criação de um cluster de banco de dados, a definição de configurações de segurança e a garantia de acesso adequado à rede. Vamos fazer isso nesta seção!

> Se você for novo na AWS, considere a possibilidade de revisar os tópicos básicos com oo curso Introdução ao AWS antes de você se aprofundar no Aurora.

Criação de um cluster de banco de dados do Aurora

A configuração de um cluster de banco de dados do Aurora requer algumas etapas importantes, incluindo a seleção do mecanismo de banco de dados apropriado, a configuração das definições de segurança e a definição das especificações da instância.

• Para começar, faça login no console de gerenciamento do AWS e navegue até o painel do RDS (Relational Database Service). 
• Você pode fazer isso pesquisando por "Aurora" no painel de pesquisa do AWS Management Console, conforme mostrado na imagem abaixo.

• Quando você estiver lá, clique em "Criar banco de dados" - conforme mostrado na imagem abaixo.

• Em seguida, você terá a opção de escolher "Amazon Aurora" como o mecanismo de banco de dados.
• Lembre-se de que o Aurora é compatível com MySQL e PostgreSQL, portanto, é importante que você selecione a versão que melhor atenda aos requisitos do seu aplicativo.

A imagem abaixo mostra as opções de motor que estão disponíveis no momento. Isso pode mudar no futuro, mas as duas primeiras opções - Aurora (compatível com MySQL) e Aurora (compatível com PostgreSQL) - são os mecanismos Aurora.

• Depois de selecionar o mecanismo, você deve especificar o tipo de instância e as configurações de armazenamento. 
• O Aurora oferece a flexibilidade de dimensionar automaticamente o armazenamento de até 128 TB, garantindo que as cargas de trabalho crescentes sejam tratadas com eficiência sem a necessidade de intervenção manual. 
• A próxima etapa é definir as configurações de replicação. Você pode optar por uma implementação de instância única ou ativar réplicas de leitura para distribuir o tráfego do banco de dados com mais eficiência. 
• O uso de réplicas de leitura também aumenta a disponibilidade e a tolerância a falhas, o que garante maior durabilidade em caso de falhas.

A imagem abaixo destaca a "Disponibilidade e durabilidade" na qual você pode definir essas configurações.

• O estágio de configuração da rede é crucial, pois envolve a configuração da nuvem privada virtual (VPC), a seleção de um grupo de segurança e a definição de controles de acesso. 
• Um grupo de segurança funciona como um firewall que regula o tráfego de entrada e saída do banco de dados. Para aumentar a segurança, é recomendável que você só permita o acesso de endereços IP e aplicativos confiáveis.

A imagem abaixo destaca a seção "Conectividade" na qual você pode definir e personalizar essas configurações.

• As credenciais do banco de dados também devem ser configuradas durante a instalação, onde você atribui um nome de usuário e uma senha mestres que serão usados para autenticar as conexões. 
• O Aurora permite a ativação de backups automatizados e opções de recuperação pontual. Isso garante que os snapshots do banco de dados sejam criados de forma consistente para evitar a perda de dados.

Depois de revisar todas as configurações, você pode prosseguir com a criação do cluster do Aurora. A imagem abaixo mostra o botão "Create Database" (Criar banco de dados) no qual você pode clicar para iniciar o processo de criação.

O processo de provisionamento pode levar vários minutos, dependendo do tamanho da instância selecionada e das configurações de rede.

> Se você for novo nos serviços da AWS, revise ovocê pode entender os principais conceitos da AWS relevantes para a configuração do Aurora.pode ajudar você a entender os principais conceitos do AWS relevantes para a configuração do Aurora.

Configuração de rede e segurança

A segurança é fundamental para o gerenciamento de um banco de dados Aurora, e o AWS fornece várias ferramentas para aplicar controles de acesso fortes. 

• A primeira etapa para proteger uma instância do Aurora é configurar grupos de segurança VPC. Esses grupos de segurança determinam quais endereços IP e serviços podem interagir com o banco de dados. 
  • Você deve limitar o acesso a servidores de aplicativos e administradores específicos para evitar conexões não autorizadas.
• O AWS Identity and Access Management (IAM) também pode ser usado para definir permissões refinadas para operações de banco de dados. 
  • A integração das funções de IAM permite que você adapte o acesso ao banco de dados de acordo com as funções e responsabilidades específicas do usuário.
  • Por exemplo, os desenvolvedores de aplicativos podem receber apenas acesso de leitura, enquanto os administradores terão controle total sobre as modificações no banco de dados.
• A criptografia também deve ser ativada para proteger dados confidenciais. O AWS Aurora oferece suporte à criptografia em repouso e em trânsito usando o AWS Key Management Service (KMS).
  • A criptografia de dados em repouso garante que, mesmo que a mídia de armazenamento seja comprometida, os dados permaneçam inacessíveis sem a chave de descriptografia adequada.
  • Da mesma forma, a ativação da criptografia SSL (Secure Sockets Layer) para dados em trânsito impede a interceptação não autorizada das comunicações do banco de dados.

> Para se aprofundar na proteção de ambientes AWS, dê uma olhada emno curso AWS Security and Cost Management. Se você quiser saber mais sobre como o IAM funciona e como implementá-lo de forma eficaz, dê uma olhada este guia sobre o AWS Identity and Access Management (IAM).

Conectando-se ao AWS Aurora

A conexão com o AWS Aurora é essencial para que você possa interagir com o banco de dados. Você pode fazer isso por meio de ferramentas ou aplicativos do cliente. Vamos ver como nesta seção!

Conexão com o MySQL do Aurora

Quando o banco de dados do Aurora estiver em funcionamento, você precisará estabelecer uma conexão para começar a interagir com o banco de dados. 

Para o Aurora MySQL, você pode usar clientes de banco de dados comuns, como o MySQL Workbench e o HeidiSQL, para se conectar. Como alternativa, você pode usar interfaces de linha de comando.

A conexão requer a especificação do endpoint do banco de dados, que pode ser encontrado no AWS Management Console. 

Usando a CLI do MySQL, a conexão pode ser estabelecida com o seguinte comando:

mysql -h your-cluster-endpoint -u admin -p

Depois de inserir a senha mestre, você poderá executar consultas SQL, criar tabelas e gerenciar dados.

Conexão com o Aurora PostgreSQL

Para o Aurora PostgreSQL, você pode se conectar usando ferramentas como o pgAdmin ou a interface de linha de comando do PostgreSQL (psql). 

O comando de conexão no psql segue este formato:

psql -h your-cluster-endpoint -U admin -d yourdatabasename

Assim como no MySQL, as credenciais corretas devem ser inseridas para que você possa acessar o banco de dados. 

Depois de obter acesso, você deverá ser capaz de executar consultas SQL, criar tabelas e gerenciar dados.

Configuração da conectividade de aplicativos

Os aplicativos que precisam interagir com o Aurora devem ser configurados com as cadeias de conexão de banco de dados apropriadas. Normalmente, essas cadeias de conexão consistem no nome de usuário, na senha, no número da porta e no ponto de extremidade. 

É recomendável que você use o pooling de conexões para otimizar o desempenho e reduzir a sobrecarga de estabelecer novas conexões para cada solicitação. 

Bibliotecas populares, como SQLAlchemy para Python ou JDBC para Java, fornecem maneiras eficientes de gerenciar conexões em um ambiente de aplicativo.

Gerenciando o AWS Aurora

O gerenciamento eficaz do AWS Aurora envolve garantir a proteção dos dados, monitorar o desempenho e dimensionar os recursos conforme necessário. Nesta seção, analisaremos essas práticas.

Backups e snapshots

O AWS Aurora oferece backups automatizados que capturam e armazenam continuamente as alterações do banco de dados no Amazon S3. Esses backups são retidos com base em configurações definidas pelo usuário, permitindo a restauração para qualquer ponto dentro do período de retenção. 

Além dos backups automatizados, você também pode criar instantâneos manuais que persistem além da janela de retenção. Os instantâneos manuais são particularmente úteis para arquivamento de longo prazo ou antes de realizar atualizações importantes no banco de dados. 

Quando trabalhei em um projeto com um aplicativo essencial, programamos backups automatizados a cada duas horas.  No entanto, antes de fazer qualquer alteração ou atualização no aplicativo, criávamos manualmente um backup para garantir que pudéssemos reverter a situação, se necessário. Isso demonstra como os backups automatizados e manuais podem ser usados juntos de forma eficaz.

A imagem abaixo mostra como o AWS Backup pode ser usado para recuperação de desastres com o Amazon Aurora.

Opções de backup e recuperação para o Amazon Aurora. Fonte: Blogs da AWS

Monitoramento do Aurora com o CloudWatch

O monitoramento do desempenho é essencial para manter um banco de dados saudável. 

O AWS CloudWatch fornece métricas em tempo real que rastreiam a utilização da CPU, o uso da memória, a E/S do disco e o tráfego de rede. 

A configuração do CloudWatch Alarms pode ajudar os administradores a serem notificados quando os limites de desempenho forem excedidos, permitindo o gerenciamento proativo do banco de dados. 

Além disso, o AWS Performance Insights oferece análise detalhada de consultas para identificar e otimizar as consultas de execução lenta.

A imagem abaixo demonstra como o AWS Performance Insights fornece insights sobre o desempenho do banco de dados.

Painel do AWS Performance Insights que exibe métricas de desempenho do banco de dados. Fonte: Documentos da AWS

Dimensionamento do Aurora

O Aurora foi projetado para ser dimensionado automaticamente, ajustando a capacidade de armazenamento conforme necessário. No entanto, os recursos de computação, como CPUs e memória, podem precisar ser ajustados manualmente, dependendo da carga de trabalho. 

O Aurora oferece opções para dimensionar a capacidade de leitura adicionando réplicas de leitura, que distribuem o tráfego de leitura e melhoram o desempenho. 

Quando a alta disponibilidade é essencial, um cluster do Aurora pode ser configurado com várias réplicas em diferentes zonas de disponibilidade para garantir a redundância de failover.

Otimização de desempenho no AWS Aurora

A otimização do desempenho no Amazon Aurora garante a execução eficiente de consultas e a escalabilidade. Vamos examinar algumas práticas recomendadas nesta seção.

Indexação e otimização de consultas

A otimização do desempenho das consultas no Amazon Aurora é fundamental para manter um banco de dados de alto desempenho. 

• A indexação é uma das maneiras mais eficazes de reduzir o tempo de execução de consultas e aumentar a eficiência do banco de dados. 
• Ao criar índices em colunas frequentemente consultadas, você pode ajudar a localizar rapidamente os dados, minimizando a necessidade de varreduras completas da tabela. 
• Você deve usar estrategicamente os índices primários e secundários para se alinhar aos padrões de consulta e às demandas de carga de trabalho. 
• Além dos itens acima, você pode usar índices compostos para consultas que envolvam várias colunas para melhorar ainda mais os tempos de pesquisa.
• A otimização de consultas também desempenha uma função importante no desempenho do banco de dados. Ao escrever consultas SQL eficientes, você garante que o Aurora processe as solicitações mais rapidamente com o mínimo de consumo de recursos. 
• O uso do EXPLAIN or EXPLAIN ANALYZE em consultas SQL ajuda a identificar gargalos e fornece informações sobre os planos de execução .
• Técnicas como evitar o SELECT * (que recupera dados desnecessários), normalizar o esquema do banco de dados para reduzir a redundância e aproveitar as estratégias de particionamento podem levar a ganhos de desempenho.
• O otimizador de plano de consulta do Aurora refina continuamente os planos de execução, fazendo ajustes com base nos padrões de carga de trabalho do banco de dados, aumentando assim a eficiência geral.

Usando réplicas de leitura do Aurora

Para lidar com cargas de alto tráfego, o Amazon Aurora suporta réplicas de leitura que ajudam a distribuir consultas de leitura intensiva em várias instâncias. 

As réplicas de leitura reduzem a carga sobre a instância primária do banco de dados, processando as solicitações de leitura separadamente, o que melhora a capacidade de resposta e diminui a latência. 

Para configurar uma réplica de leitura do Aurora, você precisará selecionar um cluster do Aurora existente e ativar a replicação com configuração mínima. O Aurora sincroniza automaticamente os dados entre a instância primária e suas réplicas, garantindo a consistência dos dados sem intervenção manual.

O mecanismo de replicação do Aurora é altamente eficiente, permitindo a sincronização de dados quase em tempo real com um atraso de replicação de menos de um segundo.

Os aplicativos que realizam operações de leitura frequentes, como painéis de relatórios ou serviços de análise, podem se beneficiar significativamente das réplicas de leitura, direcionando as consultas de leitura pesada para essas instâncias. 

Em caso de falha de uma instância primária, uma réplica de leitura pode ser promovida para se tornar a nova instância primária com o mínimo de tempo de inatividade, garantindo alta disponibilidade e continuidade dos negócios.

A imagem abaixo mostra como as réplicas do Aurora entre regiões podem ajudar na recuperação de desastres e na alta disponibilidade.

Réplicas de leitura Aurora entre regiões para recuperação de desastres e alta disponibilidade. Fonte: Documentos da AWS

Estratégias de cache para o Aurora

O armazenamento em cache é uma técnica poderosa para melhorar o desempenho do banco de dados, reduzindo as cargas de consulta direta no Aurora. Uma camada de cache pode acelerar significativamente a recuperação de dados para consultas acessadas com frequência. 

O Amazon ElastiCache, que suporta Redis e Memcached, é comumente usado junto com o Aurora para armazenar resultados de consultas e evitar consultas redundantes ao banco de dados.

A integração do cache à arquitetura de um aplicativo pode ajudar a melhorar os tempos de resposta e, ao mesmo tempo, preservar os recursos de computação do banco de dados. 

As estratégias de cache, como o cache write-through (em que os dados são gravados no cache e no Aurora simultaneamente) e o lazy loading (em que os dados são armazenados em cache somente quando solicitados), ajudam a otimizar o desempenho com base nos padrões de uso. 

A configuração de um tempo de vida útil (TTL) adequado para os dados em cache garante que o cache permaneça atualizado e evita a recuperação de dados obsoletos.

Segurança e conformidade no AWS Aurora

A segurança do banco de dados do Aurora é fundamental para proteger dados confidenciais e garantir a conformidade. Vamos analisar as práticas recomendadas nesta seção.

Criptografia de dados

A segurança dos dados é fundamental para o gerenciamento de bancos de dados, e o AWS Aurora oferece mecanismos de criptografia robustos para proteger dados confidenciais.

• O Aurora criptografa dados em repouso usando o AWS Key Management Service (KMS), que garante que as informações armazenadas permaneçam seguras mesmo que o armazenamento subjacente seja comprometido.
• A ativação da criptografia durante a criação do banco de dados garante que todos os backups automatizados, instantâneos e réplicas herdem as mesmas configurações de criptografia.
• Para dados em trânsitoO Aurora oferece suporte à criptografia SSL/TLS, que protege as conexões do banco de dados e impede o acesso não autorizado ou a interceptação de transmissões de dados.
• Os aplicativos que se conectam ao Aurora devem ser configurados para usar certificados SSL para manter a comunicação segura. 

Essas medidas de criptografia podem ajudar você a cumprir as práticas recomendadas de segurança e os requisitos regulamentares.

A imagem abaixo demonstra como o AWS KMS se integra ao Amazon Aurora para criptografar seu banco de dados.

O AWS Key Management Service (KMS) criptografa os dados no Amazon Aurora para conformidade com a segurança. Fonte: Blogs da AWS

Integração do IAM para controle de acesso

O controle de acesso no Aurora é gerenciado pelo AWS IAM, que permite que os administradores definam permissões refinadas com base nas funções do usuário. 

• Políticas de IAM podem ser usadas para restringir o acesso às instâncias do banco de dados, impedindo que usuários não autorizados realizem operações críticas, como modificações de dados ou tarefas administrativas.
• Autenticação do IAM oferece uma alternativa mais segura à autenticação tradicional baseada em senha. Ele permite que os aplicativos se conectem usando credenciais de segurança temporárias. Isso elimina a necessidade de armazenar e gerenciar senhas de banco de dados, reduzindo o risco de exposição de credenciais. 

Você deve aplicar os princípios de acesso com privilégios mínimos, que minimizam os riscos de segurança e mantêm um controle rigoroso sobre o acesso ao banco de dados.

A imagem abaixo mostra como a autenticação IAM pode ser configurada para proteger o acesso ao banco de dados PostgreSQL do Amazon Aurora.

A autenticação IAM se integra ao Amazon Aurora PostgreSQL. Fontee: Blogs da AWS

Auditoria com logs do Aurora

O monitoramento e a auditoria da atividade do banco de dados são essenciais para a conformidade com a segurança e a solução de problemas. 

O programa Aurora fornece vários mecanismos de registro, incluindo registros de erros, registros de consultas lentas e registros gerais, que ajudam os administradores a rastrear a atividade do banco de dados e identificar possíveis problemas. Esses registros podem ser ativados por meio do console de gerenciamento do AWS e armazenados no Amazon CloudWatch para análise centralizada.

• Registros de erros capturam erros e avisos do mecanismo de banco de dados.
• Consultas lentas ajudam a identificar consultas ineficientes que podem afetar o desempenho.

A análise desses logs pode ajudar os administradores a otimizar a execução de consultas, detectar tentativas de acesso não autorizado e garantir a estabilidade do banco de dados.

Gerenciamento e otimização de custos no AWS Aurora

Para gerenciar e otimizar efetivamente os custos na Amazon Aurora, você deve entender sua estrutura de preços. Vamos revisar!

Entendendo o preço da Aurora

O modelo de preços do Amazon Aurora baseia-se em vários fatores, incluindo horas de instância, consumo de armazenamento, solicitações de E/S e transferência de dados. 

Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que exigem provisionamento inicial da infraestrutura, o modelo de pagamento conforme o uso do Aurora permite que as empresas paguem apenas pelos recursos que consomem.

As instâncias de computação são cobradas com base na classe da instância e no tempo de atividade, enquanto o armazenamento é dimensionado dinamicamente, eliminando a necessidade de ajustes manuais.

A imagem abaixo fornece um detalhamento dos diferentes componentes de preço do Amazon Aurora. No entanto, lembre-se de que os preços podem mudar, portanto, é sempre melhor você acessar a página de preços da Aurora para obter as informações mais atualizadas.

Os custos adicionais incluem armazenamento de backup além da camada gratuita alocada, solicitações de E/S de leitura e gravação e taxas de transferência de dados para replicação entre regiões. 

A compreensão desses componentes de preço pode ajudar você a prever despesas e tomar decisões informadas sobre o uso do banco de dados.

Otimização de custos com o Aurora

Para gerenciar os custos de forma eficaz, as organizações podem implementar várias estratégias de otimização. 

A seleção do tamanho adequado da instância garantirá que os recursos do banco de dados estejam alinhados com as demandas de carga de trabalho sem excesso de provisionamento. 

• Se você tiver uma carga de trabalho previsível, use Instâncias reservadas pois elas proporcionam uma economia de custos significativa em comparação com o preço On-Demand.
• Técnicas de otimização de armazenamento, como monitoramento recursos não utilizados ou subutilizados, ajudam a reduzir os custos.
• O escalonamento automático do Aurora ajusta o armazenamento dinamicamente, evitando gastos desnecessários com armazenamento.
• Além disso, a implementação de réplicas de leitura pode descarregar as consultas da instância primária, reduzindo potencialmente a necessidade de instâncias de nível superior.
• Aproveite o Aurora Serverless, pois é outra opção econômica para aplicativos com cargas de trabalho variáveis. O Aurora Serverless dimensiona automaticamente os recursos de computação com base na demanda, o que garante que as empresas paguem apenas pelo uso real, em vez de manter uma instância em execução contínua.

> Se você quiser obter mais informações sobre o gerenciamento de custos, referir-se ao curso AWS Security and Cost Management.

Conclusão

Depois de trabalhar com o Amazon Aurora em várias empresas por um bom tempo, posso dizer com confiança que é uma solução de banco de dados poderosa e escalável que facilita o gerenciamento sem comprometer o desempenho - você provavelmente concordará depois de ler este tutorial.

Vale a pena considerar o Aurora se você estiver procurando um banco de dados relacional nativo da nuvem que suporte MySQL e PostgreSQL e, ao mesmo tempo, reduza a sobrecarga operacional. Ele tem sido revolucionário em alguns dos meus projetos, e recomendo fortemente que você analise seus recursos se estiver trabalhando com bancos de dados da AWS.

Se você é novo nos bancos de dados da AWS, aprender os conceitos fundamentais por meio de cursoscomo o AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) pode ser benéfico!