Como dar o primeiro passo
Introdução
A Amazon Web Services (AWS) oferece um número cada vez maior de opções de banco de dados com propósito específico (mais de 15 no momento) para acomodar diversos modelos de dados. Isso inclui bancos de dados relacionais, de chave-valor, de documentos, na memória, de grafos, de séries temporais, de colunas amplas e ledger.
Escolher o banco de dados certo ou vários bancos de dados exige que você tome uma série de decisões com base em suas necessidades organizacionais. Este guia de decisão ajudará você a fazer as perguntas certas, fornecerá um caminho claro para a implementação e ajudará você a migrar do seu banco de dados existente.
Este vídeo de seis minutos e meio do defensor dos desenvolvedores da AWS, Ricardo Ferreira, explica os fundamentos da escolha de um banco de dados da AWS, fornecendo uma forte introdução aos conceitos, critérios e opções disponíveis para você no restante deste guia de decisão.
Hora de ler
20 minutos
Finalidade
Ajudar a determinar quais bancos de dados da AWS são os mais adequados para sua organização.
Nível
Iniciante
Data da última atualização
11 de setembro de 2023
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Entender
Os bancos de dados são importantes sistemas de back-end usados para armazenar dados de qualquer tipo de aplicação, sejam pequenas aplicações para dispositivos móveis ou aplicações empresariais com requisitos em escala de Internet e tempo real.
Este guia de decisão foi criado para ajudar você a entender toda a diversidade de opções disponíveis, estabelecer os critérios que fazem sentido para sua escolha de banco de dados, fornecer informações detalhadas sobre as propriedades exclusivas de cada banco de dados e, em seguida, permitir a você se aprofunde nos recursos oferecidos por cada um.
Que tipos de aplicações as pessoas desenvolvem usando bancos de dados?
- Aplicações em escala de Internet: aplicações distribuídas globalmente e em escala de Internet que lidam com milhões de solicitações por segundo em centenas de terabytes de dados. A escala desses bancos de dados é aumentada ou reduzida automaticamente para acomodar suas workloads com picos altamente variáveis.
- Aplicações em tempo real: aplicações em tempo real como armazenamento em cache, armazenamentos de sessões, tabelas de classificação de jogos, compartilhamento de corridas, segmentação de anúncios e análise em tempo real exigem latência em microssegundos e alta throughput para lidar com milhões de solicitações por segundo.
- Aplicações de código aberto: alguns clientes preferem bancos de dados de código aberto em função do desenvolvimento e do suporte de baixo custo apoiados pela comunidade e grandes ecossistemas de ferramentas e extensões.
- Aplicações empresariais: as aplicações empresariais gerenciam processos comerciais centrais, como vendas, faturamento, atendimento ao cliente, recursos humanos e processos da linha de negócios, por exemplo, sistemas de reservas em redes de hotéis ou sistemas de gestão de riscos de seguradoras. Essas aplicações precisam de bancos de dados rápidos, escaláveis, seguros, disponíveis e confiáveis.
Observação: este guia tem como foco bancos de dados adequados para aplicações de processamento de transações on-line (OLTP). Se você precisa principalmente armazenar e analisar enormes quantidades de dados com rapidez e eficiência (uma necessidade normalmente atendida por aplicações de processamento analítico on-line [OLAP]), a AWS oferece o Amazon Redshift, um serviço de armazenamento de dados totalmente gerenciado e baseado em nuvem projetado para lidar com workloads de análise em grande escala.
Há duas categorias de alto nível de bancos de dados OLTP da AWS: relacionais e não relacionais.
- A família de bancos de dados relacionais da AWS inclui sete mecanismos populares para Amazon RDS e Amazon Aurora: Amazon Aurora compatível com MySQL, Amazon Aurora compatível com PostgreSQL, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle e SQL Server, bem como uma opção de implantação on-premises com o Amazon RDS no AWS Outposts.
- As opções de banco de dados não relacional foram desenvolvidas para aqueles que têm uma necessidade específica de bancos de dados de chave-valor, de documentos, de cache, na memória, de grafos, de séries temporais, de colunas amplas e ledger.
Exploraremos todos eles em detalhes na seção Escolher deste guia.
Migração de banco de dados
Antes de decidir qual serviço de banco de dados deseja usar para trabalhar com seus dados, talvez você queira pensar um pouco em como migrar seus bancos de dados existentes.
A melhor estratégia de migração de banco de dados pode ajudar você a aproveitar ao máximo a Nuvem AWS. Isso envolve migrar suas aplicações para usar bancos de dados específicos centrados na nuvem. Essa abordagem também não vincula você ao mesmo banco de dados que usa on-premises. Considere modernizar suas aplicações e escolher os bancos de dados que melhor atendam aos requisitos de fluxo de trabalho dessas aplicações.
Os seguintes recursos podem ser úteis para sua estratégia de migração:
- Conceitos básicos do AWS Database Migration Service
- Uma visão geral de alto nível do AWS Database Migration Service
- Como usar a AWS Schema Conversion Tool
- Selecionar o banco de dados e o plano de migração de banco de dados certos para suas workloads
Além de ter uma estratégia de migração no front-end dos seu planejamento, você precisa de maneiras de obter informações sobre seus dados. O Amazon Redshift é uma opção. Ele é um serviço de data warehouse rápido, totalmente gerenciado e com escala de petabytes que você pode usar para analisar eficientemente todos os seus dados utilizando ferramentas de inteligência de negócios. Ele é otimizado para conjuntos de dados que variam de algumas centenas de gigabytes a um petabyte ou mais.
Considerar
Você está pensando em hospedar um banco de dados na AWS. O objetivo pode ser acomodar um projeto greenfield/piloto como primeira etapa em sua jornada de migração para a nuvem, ou talvez você queira migrar uma workload existente com o mínimo de interrupção possível. Ou talvez você queira portar sua workload para serviços gerenciados da AWS ou até mesmo refatorá-la para ser totalmente nativa da nuvem.
Seja qual for seu objetivo, considerar as perguntas certas facilitará sua decisão sobre o banco de dados. Aqui está um resumo dos principais critérios a serem considerados.
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Objetivo de negócios -
Estratégia de migração -
Criados para uso específico -
Considerações de dados -
Considerações operacionais
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Considerações sobre confiabilidade -
Considerações sobre performance -
Considerações de segurança
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A primeira consideração importante ao escolher o banco de dados é seu objetivo comercial. Qual é a direção estratégica que impulsiona sua organização a mudar? Conforme sugerido nos 7 Rs da AWS, considere se você prefere rearquitetar ou refatorar uma workload existente, migrar para uma nova plataforma a fim de eliminar compromissos com licenças comerciais, redefinir a hospedagem dos bancos de dados e os dados existentes na nuvem sem fazer nenhuma alteração a eles, aproveitando as vantagens das funcionalidades da nuvem, ou migrar agora para uma estratégia de banco de dados gerenciado.
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Você pode escolher uma estratégia de redefinição da hospedagem para implantar na nuvem mais rapidamente, com menos dores de cabeça na migração dos dados. Instale o software do mecanismo de banco de dados em uma ou mais instâncias do EC2, migre os dados e gerencie essa instância de banco de dados da mesma forma que você faz on-premises. Como alternativa, escolha uma estratégia para redefinir a plataforma na qual migra o banco de dados relacional on-premises para uma instância do Amazon RDS totalmente gerenciada.
Por fim, você pode considerar essa uma oportunidade de refatorar sua workload tornando-a nativa de nuvem, usando bancos de dados NoSQL criados especificamente, como Amazon DynamoDB e Amazon DocumentDB, com compatibilidade com MongoDB. E, se você quiser migrar para uma área de tecnologia sem servidor, a fim de eliminar o peso do gerenciamento da infraestrutura e do planejamento de capacidade, a AWS tem ofertas sem servidor para muitos de seus bancos de dados, como o Amazon Aurora Sem Servidor e o Amazon Neptune Sem Servidor, o banco de dados de grafos.
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Você precisa de um banco de dados criado para um propósito específico? Como você deve ter lido, os dias do banco de dados monolítico único para todos ficaram para trás. Agora é muito mais comum escolher um banco de dados com propósito específico e otimizado para uma tarefa ou caso de uso em especial.
A AWS oferece um portfólio amplo e profundo de bancos de dados com propósito específico compatíveis com diversos modelos de dados. Com esses bancos de dados, você pode criar aplicações distribuídas, altamente escaláveis e orientadas por dados. Selecionar o banco de dados com propósito específico certo, otimizado para o que você precisa fazer, acelerará o desenvolvimento e a implantação.
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A base de qualquer escolha de banco de dados deve incluir as características dos dados que você precisa armazenar, recuperar e analisar e com os quais trabalhar. Isso inclui seu modelo de dados (ele é relacional, estruturado ou semiestruturado, usa um conjunto de dados altamente conectado ou uma série temporal?), acesso aos dados (como você precisa acessar seus dados?), até que ponto você precisa de dados em tempo real e se há um tamanho de registro de dados específico que você tenha em mente.
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Suas principais considerações operacionais são sobre onde seus dados ficarão e como eles serão gerenciados. As duas escolhas principais que devem ser feitas são:
Se o banco de dados será auto-hospedado ou totalmente gerenciado: a questão central aqui é onde sua equipe agregará mais valor à empresa? Se o banco de dados for auto-hospedado, você será responsável pelo valor real diferenciado que um banco de dados pode oferecer (por meio de seu trabalho no design do esquema, construção de consultas e otimização de consultas) e responsável pelas tarefas de manutenção, monitoramento e aplicação de patches diários do banco de dados. A escolha de um banco de dados totalmente gerenciado da AWS simplifica seu trabalho e permite que sua equipe se concentre nos aspectos em que é mais provável que ela agregue valor exclusivo.
- Se você precisa de um banco de dados com tecnologia sem servidor ou provisionado: o Amazon Aurora fornece um modelo de como pensar sobre essa escolha. O Amazon Aurora Sem Servidor v2 é adequado para workloads exigentes e altamente variáveis. Por exemplo, o uso do banco de dados pode ser intenso por um curto período de tempo, seguido por longos períodos de pouca ou nenhuma atividade. Alguns exemplos são sites de varejo, jogos ou esportes com eventos promocionais periódicos e bancos de dados que produzem relatórios quando necessário. Os clusters provisionados pelo Aurora são adequados para workloads estáveis. Com clusters provisionados, você escolhe uma classe de instância do Aurora que tenha uma quantidade predefinida de memória, capacidade de CPU e largura de banda de E/S.
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A confiabilidade do banco de dados é fundamental para qualquer empresa. Alcançar e manter a confiabilidade e a resiliência do seu banco de dados significa prestar atenção a vários fatores cruciais. Esses fatores incluem recursos de backup e restauração, replicação, failover e recuperação para um ponto no tempo (PITR).
Além disso, o suporte a aplicações/conjuntos de dados globalmente distribuídos pode ser importante para você, junto com os requisitos de objetivo de tempo de recuperação (RTO) e objetivo de ponto de recuperação (RPO).
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Considere se a throughput da workload pode exceder a capacidade de um único nó de computação. Em seguida, considere sua necessidade potencial do banco de dados comportar uma taxa elevada de simultaneidade de transações (10.000 ou mais) e se ele precisa ser implantado em várias regiões geográficas.
Se sua workload exigir performance de leitura extremamente alta com tempo de resposta medido em microssegundos em vez de milissegundos com um dígito, talvez você queira considerar o uso de soluções de armazenamento em cache na memória junto com seu banco de dados ou um banco de dados que ofereça suporte a acesso a dados na memória. -
A segurança é uma responsabilidade compartilhada entre a AWS e o cliente. O modelo de responsabilidade compartilhada da AWS a descreve como segurança da nuvem e segurança na nuvem. As considerações específicas de segurança incluem proteção de dados em todos os níveis de seus dados, autenticação, conformidade, segurança de dados, armazenamento de dados confidenciais e suporte aos requisitos de auditoria.
Escolha
Agora que conhece os critérios pelos quais avaliará suas opções de banco de dados, você está pronto para escolher qual banco de dados da AWS é ideal para suas necessidades organizacionais.
Esta tabela destaca quais bancos de dados são otimizados para quais circunstâncias e tipos de dados. Use-o para ajudar a determinar o banco de dados mais adequado ao seu caso de uso.
Relacionais
O AmazonRDS fornece sete mecanismos de banco de dados relacional para você escolher, incluindo Amazon Aurora Edição compatível com MySQL, Amazon Aurora Edição compatível com PostgreSQL, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle e Microsoft SQL Server.
Com o Amazon RDS on AWS Outposts, é possível implantar instâncias de banco de dados totalmente gerenciadas em seus ambientes on-premises.
O Amazon RDS é uma coleção de serviços gerenciados desenvolvidos para simplificar a configuração, a operação e a escalabilidade de bancos de dados na nuvem.
O Amazon RDS para SQL Server facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de implantações do SQL Server na nuvem.
O Amazon RDS para Oracle é um banco de dados comercial totalmente gerenciado que facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de implantações do Oracle na nuvem.
O Amazon RDS para PostgreSQL fornece acesso aos recursos do conhecido mecanismo de banco de dados PostgreSQL.
O Amazon RDS facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de implantações do servidor MariaDB na nuvem.
O Amazon RDS facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de implantações do MySQL na nuvem.
Amazon Aurora compatível com MySQL
Execute e gerencie bancos de dados criados no MySQL, mas com recursos adicionais no mecanismo Aurora.
Amazon Aurora compatível com PostgreSQL
Execute e gerencie bancos de dados criados no PostgreSQL, mas com recursos adicionais no mecanismo Aurora.
O Amazon Aurora oferece segurança integrada, backups contínuos, computação com tecnologia sem servidor, até 15 réplicas de leitura, replicação multirregional automatizada e integrações com outros serviços da AWS.
O Amazon Redshift é um serviço de data warehouse totalmente gerenciado, em escala de petabytes, otimizado para oferecer velocidade, facilidade de uso e economia. Ele foi projetado para permitir que você analise todos os seus dados usando suas ferramentas de business intelligence existentes.
Chave-valor
Um banco de dados NoSQL que armazena dados como um conjunto de pares de chave-valor em que uma chave atua como um identificador exclusivo.
Um banco de dados NoSQL de alta performance, flexível, escalável e com tecnologia sem servidor desenvolvido para acomodar workloads de chave-valor e documentos.
Banco de dados na memória
Um tipo de banco de dados que pode ser usado para aplicações que exigem acesso em tempo real aos dados. Ao armazenar dados diretamente na memória, esses bancos de dados oferecem latência de microssegundos para aplicações em que a latência de milissegundos não é suficiente.
Escolha o Elasticache para Memcached quando precisar de uma solução simples de armazenamento em cache para melhorar a performance de aplicações ou o Elasticache para Redis quando precisar de uma solução de cache para acelerar o acesso aos dados com seu banco de dados principal existente, mas também precisar de recursos mais avançados, por exemplo, estruturas de dados avançadas, replicação e transações.
Escolha o MemoryDB quando precisar de um banco de dados primário ultrarrápido com leitura na ordem de microssegundos e latência de gravação de milissegundos com um dígito.
Banco de dados de documentos
Um banco de dados que pode ser usado para armazenar dados semiestruturados, como documentos do tipo JSON. Esses bancos de dados ajudam os desenvolvedores a criar e atualizar aplicações rapidamente.
Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB)
Use o Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB) quando precisar de um serviço de banco de dados totalmente gerenciado para simplificar a configuração, a operação e a escalabilidade de bancos de dados compatíveis com o MongoDB na nuvem.
Banco de dados de colunas amplas
Um tipo de banco de dados NoSQL. Ele usa tabelas, linhas e colunas. No entanto, ao contrário de um banco de dados relacional, os nomes e o formato das colunas podem variar de uma linha para outra na mesma tabela.
Use o Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) se precisar de um serviço de banco de dados compatível com o Apache Cassandra escalável, altamente disponível e gerenciado que possa ser usado sem necessidade de provisionar, corrigir ou gerenciar servidores nem instalar, manter ou operar software.
Banco de dados de grafos
Um banco de dados que armazena nós e relacionamentos em vez de tabelas ou documentos. As conexões entre os dados são consideradas tão importantes quanto os próprios dados.
Escolha o Neptune se precisar de um serviço de banco de dados de grafos rápido, confiável e totalmente gerenciado que facilita a criação e a execução de aplicações que trabalham com conjuntos de dados altamente conectados. A base do Neptune é um mecanismo de banco de dados de grafos de alta performance com propósito específico.
Banco de dados de séries temporais
Um banco de dados desenvolvido para armazenar e recuperar registros de dados que fazem parte de uma “série temporal”. Uma série temporal é um conjunto de pontos de dados associados a carimbos de data e hora.
Use o Amazon Timestream se precisar de um banco de dados de séries temporais rápido, escalável, totalmente gerenciado e com fins específicos para armazenar e analisar trilhões de pontos de dados de séries temporais por dia. Ele gerencia o ciclo de vida de dados de séries temporais mantendo os dados recentes na memória e transferindo dados históricos para um nível de armazenamento com custo otimizado de acordo com políticas definidas pelo usuário.
Banco de dados ledger
Um banco de dados NoSQL que fornece um log de transações imutável, transparente e criptograficamente verificável pertencente a uma autoridade central.
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
Escolha o Amazon QLDB se precisar de um banco de dados ledger totalmente gerenciado que fornece um log de transações transparente, imutável e criptograficamente verificável pertencente a uma autoridade central confiável.
Usar
Você aprendeu sobre a forma dos dados, como eles se encaixam em seu ambiente, como eles fundamentam seu caso de uso e para que cada serviço de banco de dados é otimizado. Você deverá ser capaz de selecionar quais serviços de banco de dados da AWS são otimizados para suas necessidades organizacionais.
Para explorar como usar e saber mais sobre cada um dos serviços de bancos de dados da AWS disponíveis, fornecemos um roteiro para explorar como cada um dos serviços funciona. A seção a seguir fornece links para uma documentação detalhada, tutoriais práticos e recursos para você começar.
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Amazon Aurora
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Amazon DocumentDB
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Amazon DynamoDB
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Amazon ElastiCache
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Amazon Keyspaces
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Amazon MemoryDB
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Amazon Neptune
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Amazon QLDB
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Amazon RDS
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Amazon Timestream
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Amazon Aurora
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Conceitos básicos do Amazon Aurora
Apresentaremos os princípios básicos necessários para começar a usar o Aurora. Este guia inclui tutoriais e aborda conceitos e procedimentos mais avançados do Aurora, como os diferentes tipos de endpoints e como aumentar ou reduzir a escala dos clusters do Aurora na vertical.
Criar um cluster de banco de dados de alta disponibilidade
Aprenda a configurar um cluster do Amazon Aurora para criar um banco de dados de alta disponibilidade. Esse banco de dados consiste em nós de computação replicados em várias zonas de disponibilidade para proporcionar maior escalabilidade de leitura e proteção de failover.
Usar Amazon Aurora Global Databases
Podemos ajudar você a começar a usar bancos de dados globais Aurora. Este guia descreve os mecanismos compatíveis e a disponibilidade de regiões da AWS para bancos de dados globais Aurora com o Aurora MySQL e o Aurora PostgreSQL.
Migrar do Amazon RDS para MySQL para o Amazon Aurora MySQL
Mostraremos como migrar o banco de dados de qualquer aplicação do Amazon RDS para MySQL para o Amazon Aurora MySQL com o mínimo de tempo de inatividade. Este tutorial não está no nível gratuito, mas custará menos de USD 1.
Criar uma aplicação de processamento de mensagens com tecnologia sem servidor
Mostraremos como criar uma aplicação de processamento de mensagens com tecnologia sem servidor usando Amazon Aurora Sem Servidor (edição compatível com PostgreSQL), API de dados para Aurora Sem Servidor, AWS Lambda e Amazon SNS.
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Amazon DocumentDB
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Conceitos básicos do Amazon DocumentDB
Ajudaremos você a começar a usar o Amazon DocumentDB em apenas sete etapas. Este guia usa o AWS Cloud9 para se conectar e consultar seu cluster usando o shell do MongoDB diretamente do Console de Gerenciamento da AWS.
Explore o guia »
Configurar um banco de dados de documentos com o Amazon DocumentDB
Este tutorial ajuda você a começar a se conectar ao seu cluster Amazon DocumentDB via ambiente AWS Cloud9 utilizando um shell do MongoDB e a executar algumas consultas.
Práticas recomendadas para trabalhar com o Amazon DocumentDB
Aprenda práticas recomendadas para trabalhar com o Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB), juntamente com as diretrizes operacionais básicas para trabalhar com ele.
Explore o guia »
Migrar do MongoDB para o Amazon DocumentDB
Saiba como migrar um banco de dados autogerenciado existente do MongoDB para um banco de dados totalmente gerenciado no Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB).
Avaliar a compatibilidade com o MongoDB
Use a ferramenta de compatibilidade do Amazon DocumentDB para obter ajuda para avaliar a compatibilidade de uma aplicação MongoDB usando o código-fonte da aplicação ou os logs de perfil do servidor MongoDB.
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Amazon DynamoDB
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Conceitos básicos do Amazon DynamoDB
Ajudaremos você a começar e aprender mais sobre o Amazon DynamoDB. Este guia inclui tutoriais práticos e conceitos básicos.
Conceitos básicos do DynamoDB e dos SDKs da AWS
Ajudaremos você a começar a usar o Amazon DynamoDB e os SDKs da AWS. Este guia inclui tutoriais práticos que mostram como executar exemplos de código no DynamoDB.
Explore o guia »
Criar e consultar uma tabela NoSQL com o Amazon DynamoDB
Aprenda a criar uma tabela simples, adicionar dados, examinar e consultar dados, excluir dados e excluir tabelas usando o console do Amazon DynamoDB.
Criar uma tabela do Amazon DynamoDB
Mostraremos como criar uma tabela do DynamoDB e usá-la para armazenar e recuperar dados. O tutorial usa uma aplicação de livraria on-line como exemplo.
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Amazon ElastiCache
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Documentação do Amazon ElastiCache
Explore o conjunto completo de documentação do Amazon ElastiCache, incluindo guias de usuário do ElastiCache para Redis e do ElastiCache para Memcached, além de referências específicas de CLI e API da AWS.
Conceitos básicos do Amazon ElastiCache para Redis
Saiba como criar, conceder acesso, conectar-se e excluir um cluster do Redis (modo de cluster desabilitado) usando o console do Amazon ElastiCache.
Criar um armazenamento de sessões rápido para uma aplicação on-line
Saiba como usar o Amazon ElastiCache para Redis como um cache distribuído para gerenciamento de sessões. Você também aprenderá as práticas recomendadas para configurar nós do ElastiCache e como tratar as sessões da sua aplicação.
Configurar um cluster do Redis para escalabilidade e alta disponibilidade
Saiba como criar e configurar um cluster do Redis com o ElastiCache para Redis versão 7.0 com criptografia TLS habilitada. Com o modo de cluster habilitado, seu cluster do Redis obtém maior escalabilidade e alta disponibilidade.
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Amazon Keyspaces
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Conceitos básicos do Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra)
Este guia destina-se a pessoas que não conhecem o Apache Cassandra e o Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra). Ele orientará você ao longo da instalação de todos os programas e drivers necessários para usar o Amazon Keyspaces corretamente.
Executar workloads do Apache Cassandra com o Amazon Keyspaces
Saiba como criar seu cluster e desenvolver modelos de grafos usando o Property Graph e o RDF do W3C. Aprenda a escrever consultas usando o Apache TinkerPop Gremlin, SPARQL, a solucionar problemas de performance e a realizar a integração com o AWS Glue e o Elasticsearch.
Curso para iniciantes no Amazon Keyspaces
Aprenda os benefícios, casos de uso típicos e conceitos técnicos do Amazon Keyspaces. Experimente o serviço usando o exemplo de código fornecido ou a ferramenta interativa no Console de Gerenciamento da AWS.
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Amazon MemoryDB
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Conceitos básicos do Amazon MemoryDB
Orientaremos você ao longo das etapas necessárias para criar, conceder acesso, se conectar e excluir um cluster do MemoryDB usando o console de gerenciamento do MemoryDB.
Conceitos básicos do Amazon MemoryDB
Saiba como simplificar sua arquitetura e usar o MemoryDB como um único banco de dados primário em vez de usar um cache de baixa latência na frente de um banco de dados durável.
Integração do Amazon MemoryDB para Redis com o AWS Lambda baseado em Java
Discutimos alguns dos casos de uso comuns de armazenamento de dados, o Amazon MemoryDB para Redis, que foi desenvolvido para proporcionar durabilidade e leituras e gravações mais rápidas.
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Amazon Neptune
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Conceitos básicos do Amazon Neptune
Ajudaremos você a começar a usar o Amazon Neptune, um serviço de banco de dados de grafos totalmente gerenciado. Este guia mostra como criar um banco de dados do Neptune.
Criar um serviço de detecção de fraudes usando o Amazon Neptune
Orientaremos você pelas etapas necessárias para criar um banco de dados do Neptune, projetar seu modelo de dados e usar o banco de dados em sua aplicação.
Criar um mecanismo de recomendação com o Amazon Neptune
Mostraremos a você como criar um mecanismo de recomendação para uma aplicação de jogos multijogador usando o Amazon Neptune.
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Amazon QLDB
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Conceitos básicos do Amazon QLDB
No Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB), o diário é o núcleo do banco de dados. Este guia fornece uma visão geral de alto nível dos componentes do serviço Amazon QLDB e de como eles interagem.
Criar seu primeiro ledger do Amazon QLDB
Orientaremos você ao longo das etapas necessárias para criar seu primeiro ledger do Amazon QLDB e preenchê-lo com tabelas e dados de exemplo.
Usar um driver do Amazon QLDB com um AWS SDK
Saiba como usar o driver do Amazon QLDB com um AWS SDK para criar um ledger do QLDB e preenchê-lo com dados de exemplo. O driver permite que sua aplicação interaja com o QLDB usando a API de dados transacionais.
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Amazon RDS
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Conceitos básicos do Amazon RDS
Explicaremos como criar e se conectar a uma instância de banco de dados usando o Amazon RDS. Você aprenderá a criar uma instância de banco de dados que usa MariaDB, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle ou PostgreSQL.
Como criar uma instância de banco de dados MySQL
Mostraremos como criar uma instância de banco de dados MySQL do Amazon RDS usando o Console de Gerenciamento da AWS e como usar utilitários padrão do MySQL, por exemplo, o MySQL Workbench, para se conectar a um banco de dados na instância do banco de dados.
Explore o guia »
Criar um servidor Web e uma instância de banco de dados do Amazon RDS
Saiba como instalar um servidor Web Apache com PHP e criar um banco de dados MySQL. O servidor Web é executado em uma instância do Amazon EC2 usando o Amazon Linux, e o banco de dados MySQL é uma instância de banco de dados MySQL.
Criar e se conectar a um banco de dados MySQL
Aprenda a criar um ambiente para executar um banco de dados MySQL, se conectar ao banco de dados e excluir a instância do banco de dados. Faremos isso usando o Amazon RDS, e todas as atividades realizadas neste tutorial são qualificadas para o nível gratuito.
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Amazon Timestream
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Conceitos básicos do Amazon Timestream
Ajudaremos você a começar a usar o Amazon Timestream. Este guia fornece instruções para configurar uma aplicação de exemplo totalmente funcional.
Práticas recomendadas com o Amazon Timestream
Exploramos as melhores práticas, incluindo aquelas relacionadas a modelagem de dados, segurança, configuração, ingestão de dados, consultas, aplicações de clientes e integrações compatíveis.
Acessar o Amazon Timestream com AWS SDKs
Saiba como acessar o Amazon Timestream usando os AWS SDKs na sua linguagem preferida: Java, Go, Python, Node.js ou.NET.
Explorar
Explore diagramas de arquitetura de referência para ajudar você a desenvolver, escalar e testar os bancos de dados na AWS.
Explore diagramas de arquitetura »
Explore whitepapers para obter ajuda para começar, conhecer as práticas recomendadas e migrar os bancos de dados.
Explore soluções aprovadas e orientações arquitetônicas para casos de uso comuns de bancos de dados.