La computación en la nube ha abierto nuevas puertas para el desarrollo y alojamiento de aplicaciones. Antes de que los servicios en la nube se generalizaran, los desarrolladores tenían que mantener sus propios servidores costosos. Ahora, las plataformas en la nube como AWS y Azure brindan alojamiento de bases de datos sencillo sin altos costos de hardware. Las bases de datos en la nube ofrecen la flexibilidad y la conveniencia de la nube al mismo tiempo que brindan una funcionalidad de base de datos estándar. Pueden ser relacionales, NoSQL o cualquier otro modelo de base de datos, a los que se accede a través de API o interfaz web.
En este artículo de revisión, exploraremos las 7 principales bases de datos en la nube utilizadas por los profesionales para crear aplicaciones sólidas. Estas plataformas líderes de bases de datos en la nube permiten a los desarrolladores almacenar y administrar datos de manera eficiente en la nube. Examinaremos las características clave, los pros y los contras de cada plataforma, para que pueda determinar cuál es la más adecuada para sus necesidades de desarrollo de aplicaciones.
Base de datos SQL de Azure es una base de datos en la nube relacional totalmente administrada que forma parte de la familia Azure SQL de Microsoft. Proporciona un base de datos como servicio solución creada específicamente para la nube, que combina la flexibilidad de una base de datos multimodelo con administración, escalamiento y seguridad automatizados. La base de datos Azure SQL está siempre actualizada y Microsoft se encarga de todas las actualizaciones, copias de seguridad y aprovisionamiento. Esto permite a los desarrolladores centrarse en crear sus aplicaciones sin la sobrecarga de administración de la base de datos.
Puntos clave de la base de datos SQL de Azure
- Las soluciones de computación sin servidor y almacenamiento a hiperescala son flexibles y responsivas
- Un motor de base de datos totalmente administrado que automatiza las actualizaciones, el aprovisionamiento y las copias de seguridad.
- Tiene IA incorporada y alta disponibilidad para garantizar un rendimiento y una durabilidad máximos y constantes.
Ventajas
- Interfaz fácil de usar para crear modelos de datos.
- Sistema de facturación sencillo
- Base de datos SQL totalmente administrada y segura
- Migración perfecta del almacenamiento local al almacenamiento en la nube
Contras
- Los administradores de trabajos y tareas trabajan de diferentes maneras.
- Tamaño de base de datos limitado
- Necesidad de un sistema de notificación y registro más eficiente para errores de bases de datos
- Ampliación y reducción costosas sin una implementación adecuada de la automatización
Desplazamiento al rojo del Amazonas es una solución de almacenamiento de datos basada en la nube, totalmente administrada y a escala de petabytes, diseñada para ayudar a las organizaciones a almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Redshift, construido sobre el sistema de base de datos de código abierto PostgreSQL, utiliza tecnología de almacenamiento en columnas y procesamiento paralelo masivo para ofrecer un rendimiento rápido de consultas en grandes volúmenes de datos. Su arquitectura distribuida le permite escalar elásticamente la potencia de almacenamiento y procesamiento para adaptarse a volúmenes de datos crecientes. Su estrecha integración con otros servicios de AWS también permite la carga de datos sin problemas desde S3, EMR, DynamoDB, etc. El resultado final es una solución de almacenamiento de datos en la nube flexible, rentable y eficaz, adecuada para análisis de datos a gran escala.
Puntos clave de Amazon Redshift
- Utiliza bases de datos orientadas a columnas.
- Su arquitectura se basa en procesamiento masivamente paralelo
- Incluye aprendizaje automático para mejorar el rendimiento.
- Es tolerante a fallos
Ventajas
- Fácil configuración, implementación y administración
- Documentación detallada que facilita el aprendizaje.
- Integración perfecta con datos almacenados en S3
- Configuración ETL simplificada
Contras
- La compatibilidad con JSON en SQL es limitada
- Faltan columnas de tipo matriz y se convierten automáticamente en cadenas
- La función de registro es casi inexistente.
AmazonDynamoDB es un servicio de base de datos NoSQL rápido, flexible y confiable que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones escalables y sin servidor. Admite modelos de datos de documentos y valores clave, y puede manejar cantidades masivas de solicitudes diarias. DynamoDB escala automáticamente horizontalmente, lo que garantiza disponibilidad, durabilidad y tolerancia a fallas sin ningún esfuerzo adicional por parte del usuario. Diseñado para aplicaciones a escala de Internet, DynamoDB ofrece escalabilidad ilimitada y rendimiento constante con hasta un 99,999 % de disponibilidad.
Puntos clave de Amazon DynamoDB
- La capacidad de manejar más de 10 billones de solicitudes por día.
- Soporte para transacciones ACID
- Una base de datos multiregión y multimaestro
- Base de datos NoSQL
Ventajas
- Rápido y sencillo de operar
- Manejar datos dinámicos y en constante cambio.
- Los datos indexados se pueden recuperar rápidamente
- Funciona excepcionalmente bien incluso cuando se trabaja con aplicaciones a gran escala
Contras
- Si el recurso no se controla correctamente los gastos pueden ser importantes
- No admite copias de seguridad en diferentes regiones
- Puede resultar costoso para proyectos que requieren la creación de múltiples entornos.
Google BigQuery es un almacén de datos potente y totalmente administrado basado en la nube que ayuda a las empresas a analizar y administrar conjuntos de datos masivos. Con su arquitectura sin servidor, BigQuery permite realizar consultas SQL y análisis de datos ultrarrápidos, procesando millones de filas en segundos. Puede almacenar sus datos en Google Cloud Storage o en el propio almacenamiento de BigQuery, y se integra perfectamente con otros productos de GCP como Data Flow y Data Studio, lo que lo convierte en la mejor opción para tareas de análisis de datos.
Puntos clave de Google BigQuery
- Puede escalar hasta un petabyte, lo que lo hace altamente escalable.
- Ofrece velocidades de procesamiento rápidas, lo que le permite analizar datos en tiempo real.
- Está disponible en modelos de suscripción bajo demanda y de tarifa plana.
Ventajas
- Optimiza automáticamente las consultas para recuperar datos rápidamente
- Excelente atención al cliente
- Sus capacidades de exploración y visualización de datos son muy útiles.
- Tiene una gran cantidad de integraciones nativas.
Contras
- Cargar bases de datos usando Excel puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores
- Conectarse a otras infraestructuras en la nube como AWS puede resultar difícil
- La interfaz puede resultar difícil de utilizar si no estás familiarizado con ella.
Atlas de MongoDB es un servicio MongoDB totalmente administrado y basado en la nube que permite a los desarrolladores configurar, operar y escalar rápidamente implementaciones de MongoDB en la nube con solo unos pocos clics. Desarrollado por los mismos ingenieros que construyen la base de datos MongoDB, Atlas proporciona todas las características y capacidades de la popular base de datos NoSQL basada en documentos, sin el trabajo pesado operativo requerido para las implementaciones locales. Atlas simplifica las operaciones en la nube de MongoDB al automatizar tareas de administración que consumen mucho tiempo, como el aprovisionamiento de infraestructura, la configuración de bases de datos, el refuerzo de la seguridad, las copias de seguridad y más.
Puntos clave del Atlas de MongoDB
- Es una base de datos orientada a documentos.
- La función de fragmentación permite una fácil escalabilidad horizontal
- Los activadores de bases de datos en MongoDB Atlas son potentes y pueden ejecutar código cuando ocurren ciertos eventos.
- Útil para datos de series temporales
Ventajas
- Es fácil ajustar la escala del servicio según sus necesidades.
- Hay planes gratuitos y de prueba disponibles para fines de evaluación o prueba, que son bastante generosos.
- Se realiza una copia de seguridad de toda la información de la base de datos que se carga en MongoDB Atlas.
- Se puede acceder a los documentos JSON desde cualquier lugar
Contras
- No es posible descargar directamente toda la información almacenada en los clústeres de MongoDB Atlas
- Carece de facturación más granular
- No se unen mesas cruzadas
Copo de nieve es una potente plataforma de datos autogestionada diseñada para la nube. A diferencia de las ofertas tradicionales, Snowflake combina un nuevo motor de consultas SQL con una innovadora arquitectura nativa de la nube, lo que proporciona una solución más rápida, fácil de usar y altamente flexible para el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos. Como verdadero servicio autogestionado, Snowflake se encarga de la gestión, las actualizaciones y el mantenimiento del hardware y el software, lo que permite a los usuarios centrarse en obtener información valiosa de sus datos.
Puntos clave del copo de nieve
- Proporcionar optimización de consultas y tablas.
- Ofrece intercambio seguro de datos y clonación sin copia.
- Snowflake admite datos semiestructurados
Ventajas
- Snowflake puede ingerir datos de varias plataformas en la nube, como AWS, Azure y GCP.
- Puede almacenar datos en múltiples formatos, incluidos estructurados y no estructurados.
- Las computadoras son dinámicas, lo que significa que puedes elegir una computadora según el costo y el rendimiento.
- Es genial para gestionar diferentes almacenes.
Contras
- La visualización de datos podría mejorar
- La documentación puede ser difícil de entender.
- Snowflake carece de capacidades de integración CI/CD
Ladrillos de datos SQL (DB SQL) es un potente almacén de datos sin servidor que le permite ejecutar todas sus aplicaciones SQL y BI a escala masiva, con una relación precio/rendimiento hasta 12 veces mejor que las soluciones tradicionales. Ofrece un modelo de gobernanza unificado, formatos abiertos y API, y admite las herramientas de su elección, lo que garantiza que no haya bloqueos. El rico ecosistema de herramientas compatibles con DB SQL, como Fivetran, dbt, Power BI y Tableau, le permite ingerir, transformar y consultar todos sus datos in situ. Esto permite a cada analista acceder a los datos más recientes más rápido para realizar análisis en tiempo real y permite transiciones fluidas de BI a ML, liberando todo el potencial de sus datos.
Puntos clave de SQL de Databricks
- Gobernanza centralizada
- Lago de datos abierto y confiable como base
- Integraciones perfectas con el ecosistema
- Analítica moderna
- Ingiere, transforma y organiza datos fácilmente
Ventajas
- Colaboración mejorada entre los equipos de ciencia de datos e ingeniería de datos
- Spark Jobs Execution Engine está altamente optimizado
- Función de análisis agregada recientemente para crear paneles de visualización
- Integración nativa con el servicio MLflow administrado
- El código de ciencia de datos se puede escribir en SQL, R, Python, Pyspark o Scala
Contras
- Ejecutar trabajos de MLflow de forma remota es complicado y necesita simplificación
- Todo el código ejecutable debe guardarse en cuadernos, que no son ideales para la producción.
- La sesión se reinicia automáticamente a veces
- Las conexiones de Git pueden ser poco confiables
Las bases de datos en la nube han revolucionado la forma en que las empresas almacenan, gestionan y utilizan sus datos. Como hemos explorado, plataformas líderes como Azure SQL Database, Amazon Redshift, DynamoDB, Google BigQuery, MongoDB Atlas, Snowflake y Databricks SQL ofrecen beneficios únicos para el desarrollo de aplicaciones y el análisis de datos.
Al elegir la base de datos en la nube adecuada, los factores clave a considerar son las necesidades de escalabilidad, la facilidad de administración, las integraciones, el rendimiento, la seguridad y los costos. La plataforma óptima se alineará con sus requisitos de infraestructura y carga de trabajo.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una Licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
