Amazon Aurora es un motor de base de datos relacional para Amazon Web Services. Es compatible con MySQL, lo que significa que el código, las aplicaciones y los controladores utilizados en las bases de datos que dependen de MySQL se pueden utilizar en Aurora con cambios mínimos o nulos. MySQL es un sistema de gestión de bases de datos de código abierto basado en el lenguaje de consulta estructurado (SQL).
Amazon RDS y Amazon Aurora
Amazon Relational Database Service (RDS) administra las bases de datos de Aurora mediante el aprovisionamiento, la aplicación de parches, la copia de seguridad, la recuperación y otras tareas. Un desarrollador puede migrar hacia y desde bases de datos MySQL usando las utilidades mysqldump (exportación) y mysql import (importación) o usando la función de migración de instantáneas de base de datos de RDS. La migración de datos suele tardar una hora.
Armazenamento
Aurora almacena un mínimo de 10 GB y escala automáticamente hasta un máximo de 64 TB. El servicio divide un volumen de base de datos en bloques de 10 GB distribuidos en diferentes discos. Cada fragmento se replica de seis maneras en tres zonas de disponibilidad (AZ) de AWS.
recuperación
Si fallan los datos en una AZ, Aurora intentará recuperar los datos de otra AZ. Aurora también es autorreparable, lo que significa que realiza comprobaciones automáticas de errores de bloques de datos y discos.
Los desarrolladores pueden aumentar los recursos asignados a una instancia de base de datos y mejorar la disponibilidad a través de réplicas de Amazon Aurora, que comparten el mismo almacenamiento que la instancia de Elastic Compute Cloud (EC2).
Una réplica de Amazon Aurora se puede promover a una instancia principal sin pérdida de datos, lo que ayuda con la tolerancia a fallas si falla la instancia principal. Si un desarrollador hizo una réplica de Aurora, el servicio falla automáticamente en un minuto; la conmutación por error tarda unos 15 minutos sin una réplica.
encriptación
Por seguridad, Amazon Aurora cifra los datos en tránsito a través de AWS Key Management Service. También se cifran las copias de seguridad automáticas, las instantáneas, los datos en reposo en el almacenamiento subyacente y las réplicas en el mismo clúster. Además, las instancias de base de datos de Aurora se crean en una VPC de Amazon, lo que permite a los usuarios aislar una base de datos en su red para mayor seguridad.
Servicio de pago por uso
Amazon es un servicio de pago por uso donde un usuario paga por instancia; Los clientes pueden optar por precios bajo demanda o de reserva. AWS también cobra a los clientes por cualquier almacenamiento que utilice Aurora en incrementos de GB por mes y por tasa de E/S (por millón de solicitudes).
Aurora sin servidor
Aurora Serverless es una versión de escala automática y bajo demanda de Amazon Aurora, la base de datos relacional de alto rendimiento creada para la nube.
Los administradores no necesitan administrar las instancias de base de datos con Aurora Serverless, ya que la base de datos se ampliará o reducirá en función de los requisitos y se iniciará y cerrará automáticamente cuando sea necesario.
Este modelo de base de datos de gastos generales mínimos atrae tanto a las nuevas empresas como a las grandes empresas. Un equipo de TI puede implementar Aurora Serverless para una variedad de casos de uso, principalmente porque se amplía y reduce con los requisitos de la aplicación.
Finalmente, es interesante saber que la base de datos es adecuada para una aplicación con una carga de trabajo variable o impredecible, sitios web que ocasionalmente experimentan un aumento en el tráfico o bases de datos distribuidas de manera desigual con saltos aleatorios en las consultas.
Resumen de los beneficios de Amazon Aurora
Los tres principales beneficios de usar Aurora están relacionados con la simplicidad, el costo y la seguridad. Como se mencionó, Aurora se ejecuta en Amazon RDS, por lo que es la misma interfaz web que quizás ya esté utilizando.
El trabajo pesado y la complejidad cuando se trata de una base de datos de nivel empresarial en la nube a menudo está relacionado con el aprovisionamiento, el mantenimiento, el escalado, la aplicación de parches, las copias de seguridad y las actualizaciones necesarias, pero RDS se encarga de todo. Para su equipo, la configuración inicial es similar a una base de datos de código abierto en RDS.
instancias de autocuración
Además, las instancias de base de datos son autorreparables, escalables y tolerantes a fallas, gracias a la conexión entre Aurora y Amazon S3 (Simple Storage Service), la plataforma de almacenamiento de objetos que funciona en conjunto con instancias de bases de datos relacionales empresariales.
Bajo costo
El costo juega un papel importante aquí, porque normalmente expandir su proyecto de big data requeriría una gran inversión en infraestructura. Con Amazon Aurora, puede agregar hasta 15 réplicas de lectura por instancia simplemente eligiendo esta opción. No hay gestión, planificación o desarrollo de infraestructura involucrado para lograr este alto rendimiento.
A medida que crece, Amazon S3 también crece para satisfacer sus necesidades de almacenamiento, hasta 64 TB por instancia.
La reducción de personal es igual de importante: las empresas no pierden la inversión que han realizado para abordar los proyectos más grandes mientras permanece inactiva esperando la próxima implementación masiva.
Seguridad
La seguridad de los endpoints es un componente crítico de cualquier proyecto de big data, especialmente en la era de las violaciones de datos y la información de usuario expuesta que a menudo se vende en la dark web. Si una empresa como Ford está experimentando con proyectos de Big Data con materiales o componentes dentro de un vehículo nuevo no anunciado, y los datos son pirateados y expuestos, esto podría ser un revés importante.
Aurora utiliza tecnologías como el aislamiento de la red, el cifrado en reposo mediante el cifrado de clave y el cifrado durante la transmisión de datos mediante SSL. También es importante tener en cuenta que debido a que Amazon Aurora usa S3 para el almacenamiento, este servicio también es muy seguro: los datos subyacentes que se usan en el proyecto Big Data se archivan automáticamente en el mismo clúster. Hay pocas posibilidades de fugas de datos cuando la propia base de datos y el almacenamiento están tan estrechamente vinculados.
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