Como escolher o melhor database AWS para minha aplicação?

Selecionar o banco de dados AWS mais adequado para sua aplicação requer uma compreensão profunda das necessidades específicas de cada projeto. A AWS oferece uma variedade de opções de bancos de dados, desde soluções estruturadas e de alta consistência até bancos de dados flexíveis e escaláveis, projetados para lidar com dados dinâmicos.

Ao escolher o database ideal, é importante considerar fatores como o tipo de dados, a necessidade de escalabilidade, o nível de integração de dados entre sistemas e a prioridade em termos de latência e velocidade de acesso. Cada tipo de aplicação, desde sistemas financeiros até plataformas de redes sociais e análise de dados em tempo real, exige uma abordagem diferente para atender às expectativas de performance, segurança e eficiência.

Abaixo, exploramos os principais cenários de uso e como cada tipo de banco de dados AWS pode atender às necessidades específicas da sua aplicação, ajudando você a identificar a solução mais alinhada aos seus objetivos.

Quando optar por um banco de dados relacional (SQL)?

Para muitas aplicações, um banco de dados relacional pode ser a escolha ideal quando a prioridade é manter uma estrutura organizada e consistente. No ecossistema AWS, soluções como Amazon RDS e Amazon Aurora oferecem confiabilidade e robustez para aplicações que necessitam de alta precisão e integração entre sistemas. 

A seguir, exploramos os principais cenários para ajudar você a determinar se um banco de dados relacional é o melhor para a sua aplicação.

• Aplicações financeiras e bancárias: se a sua aplicação envolve transações financeiras, como sistemas de pagamentos, registros contábeis ou movimentações bancárias, um banco de dados relacional pode garantir a integridade e a precisão necessárias. A integração de dados entre sistemas financeiros e operacionais permite que todas as áreas acessem informações centralizadas, o que é essencial para auditorias e conformidade regulatória.
  
• Sistemas de gestão empresarial: soluções de ERP e CRM lidam com grandes volumes de dados, como informações de clientes, histórico de pedidos e inventários. A capacidade dos bancos de dados relacionais de realizar consultas complexas e gerar relatórios detalhados é essencial para centralizar e gerenciar essas informações de maneira eficaz, promovendo a integração de dados entre departamentos e sistemas dentro da empresa.
  
• E-commerce e plataformas de transações online:nelas, a confiabilidade e a precisão dos dados são fundamentais para o gerenciamento de inventário, processamento de pedidos e controle de histórico de clientes. Com bancos de dados relacionais, é possível manter uma estrutura de dados organizada, assegurando a integridade e a consistência das informações. Essa organização também facilita a integração de dados entre módulos da plataforma, como financeiro, atendimento e logística.
  
• Aplicações que exigem conformidade e auditoria: em setores regulamentados, a exemplo das áreas de saúde, finanças e seguros, onde é imprescindível manter registros precisos e auditáveis, bancos de dados relacionais oferecem a estrutura e a confiabilidade necessárias. A integração de dados entre sistemas operacionais e regulatórios garante que as informações estejam sempre disponíveis para verificação, cumprindo requisitos de conformidade e auditoria.

Aplicações que precisam de controles rigorosos e integrações confiáveis se beneficiam dos bancos de dados relacionais. Contudo, algumas aplicações modernas demandam flexibilidade para lidar com dados menos estruturados e em volumes massivos, exigindo uma alternativa que possua maior adaptabilidade.

Quando optar por um banco de dados não relacional (NoSQL)?

Para aplicações que demandam flexibilidade na estrutura dos dados e capacidade de gerenciar grandes volumes de informações dinâmicas, os bancos de dados não relacionais se apresentam como uma excelente alternativa. Com uma estrutura adaptável que foge dos esquemas rígidos, opções da AWS como Amazon DynamoDB e Amazon DocumentDB oferecem escalabilidade e capacidade de lidar com dados variados. 

Abaixo, exploramos os principais cenários para te ajudar a identificar se um banco de dados NoSQL é o mais adequado para a sua aplicação na AWS.

• Aplicações com estrutura de dados variável: em projetos que lidam com dados flexíveis e em constante mudança, como perfis de usuário, preferências e registros de atividade, os bancos NoSQL oferecem a adaptabilidade necessária. Aplicações de redes sociais, por exemplo, se beneficiam dessa estrutura dinâmica, pois armazenam dados de usuários, postagens e interações, que podem mudar de formato ao longo do tempo. Esse tipo de banco facilita a expansão de atributos ou a modificação de estrutura, sem necessidade de reorganizar o esquema, promovendo também uma integração de dados simplificada entre diferentes tipos de informação.
  
• Necessidade de escalabilidade rápida e flexível: se a sua aplicação enfrenta picos de uso ou está em crescimento acelerado, como jogos online ou sistemas de recomendação de produtos, conteúdos ou serviços, a escalabilidade horizontal oferecida pelos bancos NoSQL da AWS permite expandir a capacidade de armazenamento e processamento de dados sem comprometer o desempenho. A flexibilidade no gerenciamento de dados e a integração de dados entre módulos (que podem incluir preferências de usuário, histórico de interações e recomendações) garantem que a aplicação suporte um número crescente de acessos simultâneos.
  
• Dados semiestruturados e não estruturados: muitas aplicações modernas processam dados semiestruturados (como JSON) ou não estruturados (como imagens e vídeos). Nesses casos, os bancos de dados NoSQL, que não exigem esquemas rígidos, são ideais. Esse formato é particularmente útil para catálogos de produtos ou armazenamento de mídia em grandes volumes, onde os dados são variados e requerem fácil atualização. A integração de dados nesse contexto permite combinar dados de diferentes fontes e formatos em um ambiente flexível, acessível a partir de diferentes módulos da aplicação.
  
• Análise e processamento de dados em tempo real: em projetos de IoT (Internet das Coisas) e big data, onde sensores e dispositivos geram dados constantemente, a capacidade de armazenamento e processamento em tempo real é essencial. Um banco de dados NoSQL da AWS atende a essa demanda, permitindo uma análise rápida e o gerenciamento de grandes quantidades de dados de eventos e logs. Essa estrutura permite a integração de dados entre dispositivos e sistemas de análise, proporcionando uma visão centralizada e atualizada dos dados gerados.

Ao considerar como escolher o melhor banco de dados AWS para sua aplicação, o NoSQL se destaca pela flexibilidade e adaptabilidade em cenários onde os dados e a demanda variam rapidamente. No entanto, algumas aplicações exigem acesso ultrarrápido e necessitam de um armazenamento que forneça respostas em milissegundos. 

Quando optar por um banco de dados em memória?

Para aplicações que requerem respostas ultrarrápidas e acessos frequentes a dados, os bancos de dados em memória oferecem uma solução ideal. Armazenando os dados diretamente na RAM em vez de discos, esses bancos de dados minimizam o tempo de resposta e são especialmente eficazes para aplicações que precisam de baixa latência e alta disponibilidade. Como vimos, a AWS oferece opções robustas, como o Amazon ElastiCache, com suporte para Redis e Memcached, que são amplamente utilizadas em cenários onde o desempenho imediato é essencial. 

A seguir, exploramos os cenários em que um banco de dados em memória é a escolha mais indicada para a sua aplicação na AWS.

• Aplicações com necessidade de cache de dados para respostas rápidas: para aplicações que realizam consultas frequentes aos mesmos dados, como sistemas de recomendação e e-commerce, o uso de um banco de dados em memória como cache pode acelerar as respostas, garantindo uma experiência mais fluida ao usuário. Assim, é possível criar um cache de dados frequentemente acessados, o que reduz a carga do banco de dados principal e permite tempos de resposta em milissegundos. Além disso, essa integração de dados garante que as informações estejam sempre atualizadas e consistentes.
  
• Aplicações de sessão de usuário e autenticação: para aplicações que lidam com sessões de usuário e autenticação em tempo real, um banco de dados em memória pode armazenar informações temporárias, como tokens de sessão e estados de login, garantindo que os dados de sessão sejam rapidamente acessados e atualizados. Isso é particularmente útil em plataformas de login único (SSO) e em sites com alto tráfego, onde a integração de dados rápida e contínua é essencial para manter a segurança e a experiência do usuário.
  
• Jogos e aplicações em tempo real: em jogos online e outras aplicações de tempo real, o banco de dados em memória ajuda a processar rapidamente informações dinâmicas, como pontuações, estados do jogo e interações entre usuários. Assim, essas informações são armazenadas e acessadas de forma instantânea, melhorando a experiência do jogador. A integração de dados entre o banco em memória e os sistemas de análise de jogo também permite monitoramento em tempo real e insights rápidos sobre o seu desempenho  e do comportamento dos usuários.
  
• Análise em tempo real e monitoramento de aplicações: em sistemas de detecção de fraudes ou monitoramento de performance, um banco de dados em memória permite o processamento imediato de grandes volumes de dados. Dessa forma, é possível manter métricas e eventos críticos em cache, garantindo que sejam prontamente acessíveis para análises e respostas imediatas. A integração de dados entre o banco em memória e os sistemas de monitoramento facilita a visualização centralizada e a tomada de decisões rápidas com base em dados atualizados.

Para aplicações que exigem respostas instantâneas e acessos frequentes a dados, os bancos de dados em memória oferecem uma solução de alta performance e baixa latência. No entanto, se a sua aplicação requer o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados históricos, onde a análise detalhada e a geração de insights são mais importantes que a velocidade de resposta imediata, outra abordagem pode ser mais adequada.

Quando optar por um data warehouse?

Para aplicações que precisam de análises detalhadas e processam grandes volumes de dados históricos, um data warehouse é a escolha ideal. Data warehouses são projetados para coletar, organizar e analisar dados de várias fontes, permitindo a geração de relatórios avançados. No ecossistema AWS, o Amazon Redshift oferece uma infraestrutura robusta para armazenar e consultar dados em larga escala, integrando-se facilmente com ferramentas de BI e análises. 

A seguir, exploramos os cenários em que um data warehouse é o mais adequado para a sua aplicação.

• Aplicações de BI e análise de dados: empresas que dependem de insights detalhados para orientar decisões estratégicas se beneficiam de data warehouses. Com sua capacidade de processar grandes volumes de dados e executar consultas complexas, essa opção permite que equipes de Business Intelligence acessem informações centralizadas para criar dashboards e relatórios analíticos. A integração de dados entre o Redshift e outras fontes de dados da empresa, como sistemas de CRM e ERP, oferece uma visão completa das operações e permite análises mais aprofundadas.
  
• Relatórios e análises financeiras: em aplicações financeiras, como controle de despesas, receita, análise de investimentos e conformidade, a precisão dos dados e a capacidade de gerar relatórios complexos são essenciais. Um data warehouse permite centralizar e organizar dados financeiros de várias fontes, facilitando a criação de relatórios detalhados. A integração de dados entre o data warehouse e os sistemas financeiros da empresa assegura que todos os relatórios e análises sejam baseados em informações atualizadas e consistentes.
  
• Análise de comportamento de usuário em aplicações e e-commerce: para empresas de e-commerce e outras aplicações que monitoram o comportamento do usuário, um data warehouse permite consolidar dados de navegação, compras e interações em um só lugar. Assim, é possível processar e consultar esses dados para entender padrões de comportamento, identificar tendências e otimizar a experiência do cliente. A integração de dados com sistemas de marketing e atendimento ao cliente permite que a equipe desenvolva estratégias mais alinhadas às preferências dos usuários.
  
• Armazenamento e análise de dados históricos em escala: aplicações que armazenam grandes volumes de dados históricos, como dados de sensores, logs de eventos ou registros de atividade em redes sociais, precisam de um data warehouse para processar e analisar essas informações. Eles são projetados para lidar com conjuntos de dados extensos, possibilitando análises históricas e a geração de insights. A integração de dados entre ele e sistemas de monitoramento e análise permite uma visão consolidada e organizada das tendências e do histórico de dados.

Quando a sua aplicação exige um armazenamento robusto e a capacidade de gerar insights detalhados a partir de grandes volumes de dados, um data warehouse é a solução ideal. Essas soluções oferecem a escalabilidade e performance necessárias para atender a essas demandas, permitindo que a sua empresa realize análises avançadas e tome decisões estratégicas com base em dados.

Quando optar por um bancos de dados gráficos e ledger?

Para aplicações que precisam de rastreamento de transações ou análise de redes complexas, os bancos de dados gráficos e ledger oferecem estruturas especializadas para esses cenários. No ambiente AWS, o Amazon Neptune e o Amazon QLDB são projetados para atender a essas demandas específicas, proporcionando eficiência na análise de relacionamentos complexos e registros imutáveis. Abaixo, discutimos os principais cenários em que esses tipos de banco de dados são indicados.

• Aplicações de registros financeiros e contábeis: em sistemas financeiros, como registros de transações e auditorias, a precisão e a integridade dos dados são fundamentais. Um banco de dados ledger garante que todas as transações sejam imutáveis e possam ser verificadas com total transparência, proporcionando um histórico confiável e seguro. A integração de dados entre sistemas de contabilidade e auditoria facilita a gestão centralizada e segura desses registros.
  
• Gestão de supply chain: em aplicações de supply chain (cadeias de suprimentos), onde é necessário monitorar o ciclo de vida de produtos e componentes, um banco de dados ledger permite rastrear cada etapa de maneira confiável e imutável. Dessa forma, é possível armazenar o histórico completo de movimentação de produtos, assegurando que todas as partes envolvidas tenham acesso a informações autênticas e verificáveis.
  
• Aplicações de governança e conformidade: em setores regulamentados, como saúde e setor público, onde é crucial garantir a integridade dos registros, um banco de dados ledger proporciona uma trilha de auditoria clara. Esse recurso é útil para manter a conformidade regulatória, pois permite a consulta de dados históricos sem a possibilidade de alterações retroativas.

Para aplicações que exigem a análise de redes complexas de dados ou trilhas de auditoria confiáveis, os bancos de dados gráficos e ledger são soluções ideais. Eles oferecem a estrutura especializada para atender a esses cenários, garantindo a consistência e a integridade das informações.

Na próxima seção, discutiremos como escolher o database AWS com base no tamanho e crescimento da aplicação, abordando a importância de considerar o volume de dados e as necessidades futuras ao selecionar a solução mais adequada para o desenvolvimento da sua aplicação.

Definindo o database AWS com base no tamanho e crescimento da aplicação

À medida que sua aplicação evolui, é preciso se perguntar se o banco de dados escolhido hoje será capaz de acompanhar o crescimento da sua empresa. Pensar no crescimento e nas necessidades futuras é essencial para definir uma solução que suporte a expansão sem comprometer a performance. Com uma variedade de opções escaláveis, a AWS oferece bancos de dados capazes de atender desde projetos em estágio inicial até aplicações com grandes volumes de dados.

Cada aplicação tem um ritmo e uma complexidade próprios, mas como determinar qual opção acompanhará melhor esse crescimento? Nesta seção, exploramos como diferentes bancos de dados AWS se adaptam ao desenvolvimento contínuo da aplicação, considerando a escalabilidade e a integração de dados eficiente entre sistemas, um fator fundamental para o sucesso a longo prazo.

Fatores a considerar no crescimento da aplicação

Ao escolher um banco de dados AWS, aqui estão os principais fatores que ajudarão a garantir que a solução suporte o desenvolvimento da aplicação ao longo do tempo:

• Volume atual de dados e projeções de crescimento: o ponto de partida é entender o tamanho atual do banco de dados e as estimativas de seu crescimento. Para aplicações que lidam com um volume inicial mais baixo de dados, os bancos relacionais como o Amazon RDS podem atender às suas necessidades com escalabilidade vertical (aumento da capacidade do servidor). Em contrapartida, para aplicações que precisam crescer de maneira rápida e constante, como redes sociais ou serviços de streaming, soluções que oferecem escalabilidade horizontal, como o Amazon DynamoDB, permitem que a capacidade seja ajustada ao adicionar mais servidores, atendendo a volumes maiores de dados e usuários sem perder desempenho.
  
• Escalabilidade automática: aplicações que enfrentam picos de demanda, como e-commerces durante grandes eventos de vendas, se beneficiam de bancos de dados que ajustam automaticamente a sua capacidade. O Amazon Aurora e o Amazon DynamoDB possuem funcionalidades de escalabilidade automática que garantem performance constante sem a necessidade de intervenções manuais. Isso é essencial para aplicações que precisam de integração de dados contínua e ininterrupta entre módulos, mesmo em períodos de alta demanda.
  
• Necessidade de armazenamento e processamento de dados em tempo real vs. dados históricos: algumas aplicações priorizam o armazenamento de dados históricos para análise posterior, enquanto outras precisam de dados em tempo real. Em casos de armazenamento histórico em larga escala, como registros de atividades ou dados de sensores, o Amazon Redshift pode ser a melhor opção, pois oferece armazenamento massivo e ferramentas para análises complexas. Para aplicações que requerem respostas instantâneas, como plataformas de jogos e sistemas de monitoramento em tempo real, o Amazon ElastiCache possibilita o armazenamento em memória para acessos rápidos e latência mínima.
  
• Complexidade na integração de dados entre sistemas e aplicações: à medida que a aplicação cresce, a integração de dados entre diferentes sistemas torna-se cada vez mais complexa. Para aplicações que dependem de uma integração fluida e centralizada, como ERPs, um banco de dados relacional como o Amazon RDS oferece um ambiente estruturado que facilita a sincronização de dados entre sistemas. Já aplicações que lidam com dados dinâmicos, como em cenários de big data, podem se beneficiar da flexibilidade do Amazon DynamoDB, que permite gerenciar diferentes tipos de dados e integrá-los facilmente com ferramentas de análise.

Considerar o tamanho atual e o crescimento projetado da aplicação é essencial para definir o banco de dados AWS mais adequado. Uma escolha que suporte a escalabilidade ao longo do tempo permitirá que sua aplicação cresça sem comprometer a performance e a consistência dos dados.

Na próxima seção, vamos examinar como a Skyone pode ajudar empresas nesse processo, fornecendo suporte especializado para escolher e implementar a solução de banco de dados AWS mais alinhada às necessidades da aplicação.

Como a Skyone auxilia empresas na escolha e implementação do database AWS ideal?

Na Skyone, entendemos que escolher o banco de dados certo pode transformar a capacidade de uma aplicação de escalar e de gerar valor. Por isso, nosso trabalho vai além de uma simples recomendação: oferecemos uma consultoria estratégica que identifica a solução de banco de dados AWS mais alinhada às necessidades específicas e ao potencial de crescimento de cada um dos nossos clientes.

Acompanhamos todas as etapas dessa jornada, desde a análise inicial até a implementação e o suporte contínuo, garantindo que o banco de dados AWS escolhido se integre facilmente aos demais sistemas já existentes e proporcione performance, segurança e flexibilidade.

Atendemos os nossos  clientes de forma personalizada, com soluções que se adaptam à realidade de cada negócio. Com nossa experiência e compromisso, nos posicionamos como a parceira ideal para empresas que buscam uma infraestrutura de dados escalável e eficiente na AWS, oferecendo soluções sob medida e suporte dedicado.

Nosso foco principal é descomplicar as tecnologias complexas, aumentando a autonomia e a produtividade das empresas com soluções modernas que acompanham o crescimento e a inovação do mercado.

Quer garantir que sua empresa esteja equipada com a melhor solução de banco de dados AWS? Solicite uma conversa com um de nossos especialistas!

Conclusão

Como vimos ao longo deste artigo, um banco de dados bem escolhido é um dos pilares para o sucesso e o crescimento sustentável de uma aplicação. Com a solução de banco de dados AWS correta, as organizações podem alcançar novos níveis de eficiência e se preparar para os desafios de um mercado em constante transformação, com vantagens como:

• Escalabilidade e flexibilidade: uma infraestrutura que acompanha o crescimento do negócio e se adapta às novas demandas, garantindo que a aplicação esteja sempre pronta para atender ao aumento de usuários e dados.
  
• Integração de dados simplificada: a possibilidade de integrar dados entre sistemas, promovendo uma visão centralizada que apoia a tomada de decisões informada e estratégica.
  
• Performance otimizada: com baixa latência e alto desempenho é possível oferecer experiências mais ágeis e satisfatórias aos usuários em tempo real.

Em resumo, a escolha do banco de dados certo pode transformar a forma como uma empresa opera e se conecta com seus dados, oferecendo a base sólida necessária para avançar com segurança na transformação digital. No entanto, é uma decisão que exige análise cuidadosa e alinhamento com as necessidades de cada aplicação.

Gostou deste conteúdo e quer aprender sobre como proteger e assegurar o ambiente da sua aplicação na nuvem? Confira nosso artigo sobre zero trust e segurança da informação.

Escrito por Skyone