Cos'è Amazon Aurora? | Il confronto

Cos'è Amazon Aurora? | Il confronto

Per le grandi aziende o quelle con grandi esigenze di analisi dei dati, i servizi di cloud computing di base potrebbero non essere d’aiuto. Le opzioni open source potrebbero essere troppo inaffidabili o non sufficientemente veloci, le alternative locali richiedono troppa manutenzione oppure ci sono troppe variabili complesse di cui il personale IT interno deve preoccuparsi. Amazon Aurora è un database relazionale di nuova generazione progettato per il cloud con la capacità IT di tenere traccia dei progetti di analisi dei dati più orientati alle prestazioni. Mentre un normale database cloud può essere eseguito utilizzando opzioni open source (incluso RDS o Relational Database Service di Amazon), Aurora rappresenta un grande passo avanti in quanto è essenzialmente un database relazionale di livello aziendale che funziona nel cloud, ma offre comunque la stessa interfaccia utente intuitiva di Amazon RDS (e in realtà funziona su RDS). Un database relazionale per uso commerciale è una bestia diversa da un normale database relazionale. I pannelli sono molto più complessi, ma soprattutto c’è bisogno dell’eccezionale velocità, affidabilità e sicurezza che Aurora offre. Un'azienda farmaceutica potrebbe creare un nuovo farmaco da prescrizione e deve svilupparlo rapidamente. Un ente governativo può eseguire analisi dei Big Data su un nuovo cambiamento infrastrutturale a livello cittadino, come la sostituzione dei ponti. Una casa automobilistica potrebbe dover analizzare i materiali utilizzati in un nuovo veicolo elettrico che dovrà soddisfare gli standard governativi ed essere sufficientemente leggero per una migliore classificazione MPG. Una cosa è chiara: le esigenze sono molto maggiori rispetto ai normali servizi cloud. In alcuni casi, un'azienda può richiedere fino a 64 TB di spazio di archiviazione dei dati per istanza del database o un backup continuo di tutti i dati, il che significa che c'è poco spazio per gli errori. I requisiti di affidabilità possono essere correlati alla disponibilità del 99.99%. Quando il progetto Big Data è legato alla scoperta di nuovi farmaci, alla sicurezza dei guidatori umani in una nuova auto o ai ponti in una città, il compromesso non è un’opzione. È interessante notare che, sebbene il servizio Amazon Aurora sia di livello aziendale in termini di prestazioni, scalabilità, affidabilità e sicurezza, non è di livello aziendale in termini di costi. Le aziende pagano una frazione del costo per questo servizio rispetto a quanto pagherebbero per una soluzione on-premise o per un prodotto concorrente che richiede un numero minimo di istanze. In termini di velocità, Amazon stima che Aurora sia fino a cinque volte più veloce di una normale istanza database MySQL o PostgreSQL, ma si tratta di un decimo del costo.

Vantaggi di Amazon Aurora

Nonostante tutta la potenza e le prestazioni, i tre principali vantaggi derivanti dall'utilizzo di Aurora riguardano la semplicità, i costi e la sicurezza. Come accennato, Aurora funziona su Amazon RDS, quindi è la stessa interfaccia web che potresti già utilizzare. Il peso e la complessità di un database cloud aziendale sono in genere legati a provisioning, manutenzione, scalabilità, correzioni, backup e aggiornamento. Sono necessari, ma RDS gestisce tutto. Per il tuo staff, la configurazione iniziale appare e funziona come un database open source in RDS. Inoltre, le istanze del database sono autoriparanti, scalabili automaticamente e tolleranti ai guasti grazie alla connessione tra Aurora e Amazon S3 (Simple Storage Service), la piattaforma di storage di oggetti che funziona in tandem con le istanze di database relazionali aziendali. Il costo gioca un ruolo importante in questo caso, perché normalmente l’ampliamento del progetto Big Data richiederebbe un grande investimento in infrastrutture. Con Amazon Aurora è possibile aggiungere fino a 15 repliche di lettura per istanza semplicemente scegliendo questa opzione. Non è necessaria alcuna gestione, pianificazione o sviluppo dell'infrastruttura per raggiungere sempre queste elevate prestazioni. Man mano che aumenti, Amazon S3 scala anche per soddisfare le tue esigenze di storage, fino a 64 TB per istanza. Il ridimensionamento è altrettanto importante: le aziende non perdono gli investimenti fatti per gestire progetti più grandi mentre rimangono inattivi fino al prossimo lancio massiccio. La sicurezza degli endpoint è una parte fondamentale di qualsiasi progetto Big Data, soprattutto nell’era delle violazioni dei dati e delle informazioni esposte sugli utenti spesso vendute sul Dark Web. Se un’azienda come Ford sta sperimentando progetti Big Data con materiali o componenti all’interno di un veicolo nuovo e senza preavviso, e i dati vengono violati ed esposti, questo può rappresentare un grave ostacolo. Aurora utilizza tecnologie come l'isolamento della rete, la crittografia inattiva tramite crittografia a chiave e la crittografia durante la trasmissione dei dati tramite SSL. È anche importante notare che, poiché Amazon Aurora utilizza S3 per lo storage, questo servizio è anche molto sicuro: i dati sottostanti utilizzati per il progetto Big Data vengono automaticamente archiviati nello stesso cluster. Ci sono poche possibilità di perdita di dati quando il database stesso e lo spazio di archiviazione sono così strettamente collegati.