Les bases de données jouent un rôle essentiel en fournissant un environnement propice au stockage, à la gestion, à la mise à jour et à l'analyse des données. Elles sont indispensables pour diverses applications, qu'il s'agisse de petites plateformes back-office ou d'envergure mondiale, telles que les applications Web mobiles destinées au grand public.
Amazon Web Services (AWS) représente une suite de services cloud fournie par Amazon, incluant une variété de bases de données adaptées à la data science. Ces bases de données permettent aux utilisateurs de créer des modèles de données spécifiquement conçus pour des cas d'utilisation variés, qu'ils soient relationnels, graphiques ou autres. AWS prend en charge la gestion complète de ces bases de données, allégeant ainsi les utilisateurs des tâches fastidieuses telles que l'approvisionnement des serveurs, l'application de correctifs et les opérations de sauvegarde, qui peuvent être très chronophages.
Les différents services AWS Database
AWS fournit un ensemble de bases de données hautement évolutives par rapport aux bases de données alternatives populaires. De plus, AWS fournit des services hautement sécurisés grâce à la mise en œuvre de systèmes de sécurité à plusieurs niveaux tels que l'isolation du réseau et le cryptage de bout en bout.
Une variété de bases de données relationnelles et non relationnelles sous forme de services cloud pour les utilisateurs est disponible : Aurora, Redshift, RDS, Dynamo, ElastiCache, DocumentDB, Keyspaces, Neptune, Timestream, Quantum Ledger Database (QLDB)
Amazon Aurora :
Amazon Aurora est un moteur de base de données relationnelle entièrement géré par AWS, compatible avec MySQL et PostgreSQL. Il est réputé pour sa rapidité, sa scalabilité automatique, et sa gestion simplifiée.
Caractéristiques clés : Performances élevées, compatibilité avec MySQL et PostgreSQL, évolutivité automatique, gestion entièrement gérée par AWS RDS, réplication des données sur plusieurs zones de disponibilité.
Amazon Redshift :
Amazon Redshift est un entrepôt de données entièrement géré conçu pour effectuer des requêtes analytiques sur de vastes ensembles de données.
Caractéristiques clés : Performances élevées, évolutivité, traitement massivement parallèle (MPP), entièrement géré par AWS.
Amazon RDS (Relational Database Service) :
Amazon RDS est un service de base de données relationnelle entièrement géré qui prend en charge divers moteurs de base de données, offrant une facilité de gestion et d'évolutivité.
Caractéristiques clés : Prise en charge de plusieurs moteurs (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Amazon Aurora), automatisation des tâches administratives.
Amazon DynamoDB :
Amazon DynamoDB est un service de base de données NoSQL entièrement géré, offrant une faible latence et une mise à l'échelle automatique pour les applications nécessitant un accès rapide aux données.
Caractéristiques clés : NoSQL, mise à l'échelle automatique, faible latence, entièrement géré par AWS.
Amazon ElastiCache :
Amazon ElastiCache est un service de mise en cache entièrement géré, améliorant les performances des applications en stockant des données en mémoire.
Caractéristiques clés : Prise en charge de Redis et Memcached, mise en cache, amélioration des performances.
Amazon DocumentDB :
Amazon DocumentDB est un service de base de données de documents entièrement géré compatible avec MongoDB, offrant évolutivité et performances élevées.
Caractéristiques clés : Compatible avec MongoDB, modèle de données de documents, entièrement géré.
Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) :
Amazon Keyspaces est un service de base de données entièrement géré compatible avec Apache Cassandra, adapté aux applications nécessitant une scalabilité horizontale.
Caractéristiques clés : Compatible avec Apache Cassandra, scalabilité horizontale, entièrement géré.
Amazon Neptune :
Amazon Neptune est un service de base de données de graphes entièrement géré, prenant en charge les modèles de graphes Property Graph et RDF.
Caractéristiques clés : Compatible avec Property Graph et RDF, analyse de graphes, entièrement géré.
Amazon Timestream :
Amazon Timestream est un service de base de données de séries chronologiques entièrement géré, optimisé pour stocker et interroger des données de séries chronologiques.
Caractéristiques clés : Séries chronologiques, traitement et stockage optimisés, entièrement géré.
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) :
Description : Amazon QLDB est un service de base de données de registre entièrement géré, fournissant une journalisation immuable et une transparence de bout en bout.
Caractéristiques clés : Registre immuable, traçabilité des données, entièrement géré.
Chaque service est conçu pour résoudre des problèmes spécifiques liés à la gestion et à l'analyse des données, offrant des fonctionnalités et des avantages adaptés à des cas d'utilisation particuliers.
Comment dois-je choisir le bon service AWS Database?
#1. Évaluez vos besoins en matière de bases de données AWS en considérant les caractéristiques d'accès et le schéma des données stockées. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées, ou séparées en fonction de critères tels que la taille, la vitesse, ou l'échelle. De plus, elles peuvent être de nature relationnelle, documentaire, graphique, en mémoire, ou destinées à la recherche.
#2. Choisissez le cas d'utilisation que vous souhaitez adresser en identifiant vos priorités parmi les options suivantes : analyse de données en temps réel, gestion de millions d'utilisateurs, faible latence, ou transfert des responsabilités d'administration.
#3. Explorez le stack technologique disponible, incluant les différentes architectures cloud (privées, publiques, hybrides, et multiclouds) ainsi que les structures de données propres à votre application, telles que le stockage de données hiérarchiques, les structures de dossier et les données XML/HTML.
En résumé, le choix de la base de données AWS doit se baser sur les capacités technologiques nécessaires au projet, en particulier lorsque des logiques de traitement de données complexes sont requises. Les bases de données SQL traditionnelles excellent pour la gestion de petites quantités de données fortement typées, comme dans le cas d'un système ERP local ou d'un CRM cloud.
Toutefois, pour le traitement de grandes quantités de données semi-structurées et non structurées (Big Data) dans un système distribué, il est recommandé de considérer plusieurs options de stockage NoSQL en fonction des caractéristiques spécifiques de la tâche.
Lors du choix des types de bases de données AWS les mieux adaptés à un projet, il est possible qu'une combinaison de bases de données soit la meilleure solution plutôt qu'une seule option. Optez pour la base de données qui répond le mieux aux besoins spécifiques de votre projet.
Aller plus loin
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