Banco de Dados
A escolha do banco começa pelo modelo de dados e termina no perfil de acesso. Relacional com SQL e junções aponta para RDS ou Aurora; chave-valor em escala aponta para DynamoDB; análise histórica aponta para Redshift.
Banco de Dados
Relacional, NoSQL, cache e data warehouse
Relacional gerenciado
O RDS assume provisionamento, patch, backup e recuperação de engines como MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle e SQL Server.
Multi-AZ resolve disponibilidade com standby e failover automático. Read replicas resolvem desempenho de leitura. Essa distinção é uma das mais cobradas da prova.
O Aurora é a engine da AWS compatível com MySQL e PostgreSQL, com armazenamento replicado entre AZs e opção Serverless.
NoSQL e cache
O DynamoDB é NoSQL serverless, com latência de milissegundos de um dígito e escala praticamente ilimitada, sem instâncias para administrar.
O ElastiCache (Redis ou Memcached) coloca em memória os dados mais acessados, reduzindo latência e aliviando o banco de origem.
Analítico e migração
O Redshift é o data warehouse: consultas analíticas complexas sobre grandes volumes, em formato colunar. Não é banco transacional.
O DMS migra bancos para a AWS com downtime mínimo, inclusive entre mecanismos diferentes.
Serviços deste módulo
Essencial
Bancos relacionais gerenciados com várias engines.
Essencial
Banco relacional criado para a nuvem, compatível com MySQL e PostgreSQL.
Essencial
Banco NoSQL serverless de chave-valor e documentos.
Essencial
Data warehouse gerenciado para análise em larga escala.
Importante
Cache em memória gerenciado (Redis e Memcached).
Importante
Migra bancos de dados para a AWS com downtime mínimo.