Bases de datos relacionales en AWS con RDS y Aurora

Respecto a bases de datos relacionales en la nube, AWS ofrece servicios que proporcionan una instalación administrada de una base de datos relacional: Amazon Relational Database Service (RDS) y Amazon Aurora. Si bien Aurora está técnicamente incluida como uno de los motores de base de datos disponibles para RDS, tiene algunas características y optimizaciones distintas que la distinguen, por lo que vale la pena considerarla por separado. En este artículo, profundizaremos en las características y beneficios de RDS y Aurora, exploraremos sus diferencias y discutiremos las mejores prácticas para aprovechar estos servicios de manera efectiva.

Comprendiendo RDS y Aurora

Imagina que necesitas configurar una base de datos relacional para tu aplicación. Tradicionalmente, tendrías que aprovisionar una instancia EC2, instalar tu motor de base de datos favorito (como MySQL o PostgreSQL), configurar copias de seguridad automatizadas, configurar herramientas de monitoreo y lidiar con muchas otras tareas administrativas. Esto requiere experiencia en administración de bases de datos (esto es lo que hace un DBA típico), e incluso para un experto, lleva mucho tiempo.

Ahora consideremos RDS y Aurora. Estos servicios administrados abstraen la complejidad de la configuración y administración de bases de datos, permitiéndote lanzar una instancia de base de datos completamente configurada y optimizada con solo unos pocos clics. RDS admite varios motores de bases de datos populares, incluidos MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, Oracle y PostgreSQL. Aurora, por otro lado, es un motor de base de datos propietario creado por AWS, compatible con MySQL y PostgreSQL, pero optimizado para un mejor rendimiento y escalabilidad en la nube de AWS.

Cuando creas una instancia de RDS o Aurora, aún tienes control sobre ciertos aspectos de la base de datos, como la VPC y la subred en la que reside, los grupos de seguridad asociados y otras configuraciones relacionadas con la red. Sin embargo, AWS se encarga del trabajo pesado, como aprovisionar la infraestructura subyacente, aplicar parches de seguridad y manejar copias de seguridad y conmutación por error (failover).

Amazon Aurora vs Amazon RDS: Ventajas y beneficios

Si bien RDS proporciona una forma conveniente de ejecutar motores de bases de datos populares, Aurora lo lleva al siguiente nivel con sus optimizaciones nativas de la nube. Estos son algunos de los beneficios clave que Aurora aporta, en comparación con RDS:

• Alta disponibilidad y durabilidad: Tanto Aurora como RDS admiten réplicas de conmutación por error (failover), lo que te permite replicar datos en múltiples Zonas de Disponibilidad (AZ) para durabilidad y conmutar por error automáticamente en caso de una falla de AZ (lo que hace que tu clúster sea altamente disponible). La diferencia clave es que en Amazon Aurora esas réplicas actúan tanto como réplicas de lectura como réplicas de conmutación por error, lo que te permite atender consultas de lectura desde ellas. Con RDS, las réplicas de conmutación por error simplemente permanecen inactivas.

• Rendimiento mejorado: Aurora aprovecha una arquitectura de almacenamiento distribuida y compartida que separa el cómputo del almacenamiento. Esto permite operaciones de disco más rápidas y eficientes en comparación con las instancias de RDS. El almacenamiento de Aurora se escala automáticamente según el crecimiento de tus datos, eliminando la necesidad de aprovisionamiento manual de almacenamiento. Aún puedes ajustar el rendimiento configurando los tipos de volumen de EBS y IOPS.

• Base de datos sin servidor con Aurora Serverless: Aurora Serverless escala automáticamente la capacidad de cómputo de la base de datos en función de la carga de trabajo, lo que te permite pagar solo por los recursos que consumes. Funciona de manera muy similar al modo bajo demanda de DynamoDB. Este modo sin servidor elimina la necesidad de planificación de capacidad y te permite manejar picos repentinos de tráfico sin sobreaprovisionamiento y sobrepago. Aurora Serverless es aproximadamente 3 veces más costoso que Aurora en modo con servidor (sin tener en cuenta la reducción de capacidad no utilizada).

• Bases de datos globales con Aurora: Con Aurora Global Database, puedes crear una base de datos primaria en una región y hasta cinco réplicas en diferentes regiones, lo que permite la conmutación por error en varias regiones. Aurora replica automáticamente los datos de la base de datos primaria a las secundarias con una latencia inferior a 1 segundo. Esto te permite crear arquitecturas de múltiples regiones que respaldan tus estrategias de recuperación ante desastres.

Mejores prácticas para RDS y Aurora

Para aprovechar al máximo RDS y Aurora, considera las siguientes mejores prácticas:

• Elige el motor de base de datos adecuado: Si estás usando MySQL o PostgreSQL, considera usar Aurora por sus optimizaciones de rendimiento y fantásticas características. Sin embargo, si tienes requisitos específicos que se adaptan mejor a otros motores de bases de datos como Microsoft SQL Server u Oracle, RDS sigue siendo una excelente opción.

• Optimiza los costos con Instancias Reservadas: Si tienes cargas de trabajo de bases de datos predecibles, la compra de Instancias Reservadas puede reducir significativamente tus costos de RDS y Aurora. Las Instancias Reservadas ofrecen descuentos de hasta un 60% en comparación con los precios bajo demanda. En Aurora, las Instancias Reservadas son flexibles, lo que significa que puedes beneficiarte de la reserva incluso si cambias a un tamaño de instancia más grande.

• Considera Aurora Serverless para cargas de trabajo variables: Para aplicaciones con cargas de trabajo variables o impredecibles, Aurora Serverless puede ser una solución rentable. Si bien tiene un costo por hora más alto en comparación con las instancias regulares de Aurora, puede ser más barato si tu utilización promedio es inferior al 33%. Aurora Serverless también proporciona la flexibilidad de escalar más allá de tu capacidad planificada sin intervención manual o tiempo de inactividad, lo que la hace ideal para manejar picos repentinos de tráfico.

• Utiliza réplicas de lectura para cargas de trabajo con muchas lecturas: Si tu aplicación tiene cargas de trabajo con muchas lecturas o requiere informes y análisis por separado, considera agregar réplicas de lectura a tus instancias de RDS o Aurora. Las réplicas de lectura te permiten descargar el tráfico de lectura de la instancia principal, mejorando tanto el rendimiento de lectura como de escritura. En Aurora, las réplicas de lectura también sirven como réplicas de conmutación por error, haciendo que tu clúster de base de datos sea altamente disponible automáticamente.

• Habilita la alta disponibilidad con despliegues Multi-AZ: Para aplicaciones críticas que requieren alta disponibilidad, configura tus instancias de RDS y Aurora para implementaciones Multi-AZ. Multi-AZ crea una réplica de conmutación por error en una Zona de Disponibilidad diferente, conmutando por error automáticamente a la réplica en caso de una falla de la instancia principal. En Aurora, las réplicas actúan como réplicas de lectura y de conmutación por error, lo que te permite descargar las operaciones de lectura a las réplicas.

• Considera alternativas NoSQL: Si bien RDS y Aurora son excelentes opciones para bases de datos relacionales, es importante considerar si una base de datos relacional es la mejor opción para tu caso de uso. Las bases de datos NoSQL como Amazon DynamoDB pueden manejar muchos escenarios comunes con un modelo de datos más simple y escalable, siempre que prestes atención al diseño. DynamoDB incluso admite transacciones, lo que la convierte en una excelente opción para aplicaciones que no requieren combinaciones (joins) complejas o consultas ad-hoc.

En conclusión, Amazon RDS y Aurora brindan soluciones de bases de datos relacionales administradas que simplifican el proceso de ejecutar bases de datos en AWS. RDS ofrece una amplia gama de motores de bases de datos populares, mientras que Aurora ofrece una base de datos nativa de la nube de alto rendimiento compatible con MySQL y PostgreSQL.

¿Cuándo debo usar Amazon Aurora en lugar de RDS?

La elección entre RDS y Aurora es simple: elige Aurora siempre que puedas, y si no puedes usar Aurora, entonces usa RDS. Las características de Aurora la convierten, sin lugar a dudas, en la mejor opción para versiones compatibles de Postgres y MySQL. Si necesitas un motor de base de datos diferente, entonces RDS es la siguiente mejor opción.