Bancos de Dados na Nuvem: conhecendo as soluções AWS, Azure e GCP

Bancos de Dados na Nuvem: conhecendo as soluções AWS, Azure e GCP

Antes do início das soluções em nuvem, as organizações dependiam de infraestruturas físicas para armazenar e gerenciar seus dados. Isso envolvia a aquisição de servidores dedicados, a instalação de sistemas de gerenciamento de bancos de dados e a necessidade de espaço físico e recursos de manutenção. Essa ideia tradicional apresentava limitações quando precisávamos de escalabilidade e flexibilidade, pois as empresas dependiam de um investimento pesado em infraestrutura para construir esses espaços para armazenamento.

No entanto, com a evolução do conceito de computação em nuvem, ocorreu uma mudança significativa nesse cenário, permitindo que as organizações migrassem seus dados para uma infraestrutura virtualizada fornecida por provedores de serviços em nuvem renomados, como o Amazon Web Services (AWS), o Microsoft Azure e o Google Cloud Platform (GCP).

Para entender melhor sobre computação em nuvem, confira o artigo o que é, História e Guia da computação em nuvem. Aqui, nosso foco será nas ferramentas e suas potencialidades.

A importância dos bancos de dados na nuvem

Os bancos de dados na nuvem se tornaram uma ferramenta indispensável e revolucionária no mercado tecnológico. Uma das suas contribuições mais importantes foi democratizar o acesso a soluções de armazenamento e gerenciamento de dados. Antes, apenas grandes empresas com muitos recursos tinham acesso aos benefícios de bancos de dados avançados. No entanto, com a chegada dos bancos de dados na nuvem, essa realidade mudou.

Com a possibilidade de ter acesso aos sistemas sem precisar investir recursos em infraestrutura física, as empresas de todos os tamanhos podem aproveitar as vantagens dessas soluções poderosas. Dentre as vantagens, podemos citar escalabilidade, flexibilidade, redução de cursos, acesso global e colaboração.

Escalabilidade e flexibilidade

Os bancos de dados na nuvem são altamente escaláveis. Isso significa que eles podem lidar com grandes volumes de dados e crescer ou diminuir sua capacidade conforme necessário, sem a necessidade de investir em infraestrutura adicional.

Redução de custos

Com bancos de dados na nuvem, as empresas podem reduzir seus custos operacionais, já que não é mais necessário investir em hardware caro e manter uma equipe de TI dedicada para gerenciar a infraestrutura. Hoje, já temos plataformas de serviços em nuvem que cuidam da infraestrutura, garantindo que tudo funcione perfeitamente, enquanto a empresa pode se concentrar no crescimento do negócio.

Acesso global e colaboração

Com bancos de dados na nuvem, os dados podem ser acessados de qualquer lugar. Isso facilita o trabalho remoto, permitindo a colaboração em equipe, mesmo com membros distribuídos em diferentes locais geográficos. Com isso, também é possível compartilhar informações com parceiros e clientes de forma ágil.

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Principais plataformas de bancos de dados na nuvem

As principais plataformas de nuvem, como a Amazon Web Services (AWS), a Microsoft Azure e a Google Cloud Platform (GCP), desempenham um papel fundamental na oferta de serviços de bancos de dados. Cada uma dessas plataformas oferece soluções abrangentes para armazenamento e gerenciamento de dados, proporcionando aos usuários uma ampla gama de opções e recursos para atender às suas necessidades específicas.

1. Amazon Web Services (AWS)

Imagem colorida, dividida em dois. À esquerda, em fundo branco, a logo da amazon web services. À direita, em fundo verde, um notebook exibindo a logo AWS com uma seta laranja abaixo característica da Amazon, partindo da direita para esquerda.

A AWS se destaca como uma das principais provedoras de serviços de nuvem, oferecendo uma ampla variedade de opções de bancos de dados na nuvem. Entre os serviços mais populares estão:

  • Amazon RDS (Relational Database Service): serviço que suporta bancos de dados relacionais, como MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server. O Amazon RDS oferece alta disponibilidade, escalabilidade automática e gerenciamento simplificado dos bancos de dados.
  • Amazon DynamoDB: um banco de dados NoSQL altamente escalável e gerenciado, projetado para lidar com cargas de trabalho de alto desempenho e de rápida evolução. Ele oferece armazenamento seguro e replicação automática dos dados em várias regiões.
  • Amazon Redshift: um data warehouse que utiliza SQL para análise de dados estruturados e semiestruturados. É altamente escalável e permite executar consultas complexas em grandes conjuntos de dados com alto desempenho.
  • Amazon Athena: um serviço de análise interativa que permite consultar dados em arquivos armazenados no Amazon S3 usando SQL padrão, ou seja, não é um banco de dados propriamente dito, mas sim um serviço de consulta. Não requer provisionamento de infraestrutura e permite explorar dados sem a necessidade de carregá-los em um banco de dados. Ao realizar algumas configurações no Console de Gerenciamento da AWS, é possível direcionar o Amazon Athena para os dados armazenados no Amazon S3, permitindo assim a utilização do SQL padrão para executar consultas sob demanda e obter resultados.

Existem outras opções de bancos na nuvem da AWS, caso queira conhecer mais, visite a documentação sobre Bancos de dados na nuvem da AWS. Aqui na Alura, temos também um curso de Engenharia de Dados: organizando dados na AWS, que te ensina a criar e interagir com servidores na nuvem usando a AWS.

2. Microsoft Azure

Imagem colorida, dividida em dois. À esquerda, em fundo branco, o nome Microsoft Azure em azul. À direita, em fundo verde, um notebook exibindo a logo Azure, que tem formato triangular, em azul.

A Microsoft Azure é uma plataforma de nuvem amplamente utilizada, conhecida por sua diversidade de serviços de bancos de dados na nuvem. Entre as opções disponíveis, destacam-se:

  • Banco de Dados SQL do Azure: é um serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado que oferece suporte ao SQL Server. Ele fornece alta disponibilidade, desempenho escalável e recursos avançados de segurança. O Azure SQL Database é adequado para aplicativos de linha de negócios, desenvolvimento de software e análise de dados.
  • Azure Synapse Analytics: serviço que combina recursos de processamento de big data e data warehousing, permitindo que as organizações processem, analisem e visualizem grandes volumes de dados de várias fontes. Com recursos avançados de colaboração, segurança e governança, o Azure Synapse Analytics simplifica o fluxo de trabalho de análise de dados e capacita as organizações a obter insights valiosos de maneira ágil e escalável.
  • Azure Cosmos DB: é um serviço de banco de dados NoSQL globalmente distribuído, projetado para aplicativos modernos que exigem escalabilidade e baixa latência. Ele suporta vários modelos de dados, como documentos, grafos e chave-valor, e oferece consistência garantida e alta disponibilidade em várias regiões.
  • Azure Database for PostgreSQL eAzure Database for MySQL: são serviços de banco de dados relacionais totalmente gerenciados que oferecem suporte ao PostgreSQL e ao MySQL, respectivamente. Eles fornecem escalabilidade sob demanda, segurança avançada e integração perfeita com outros serviços do Azure.

Conheça também os outros bancos de dados na nuvem oferecidos pela Microsoft na documentação Bancos de dados no Azure. Na Alura, temos o curso Azure Cloud: criando um servidor com banco de dados para receber uma aplicação, que pode te ajudar a se familiarizar com essa ferramenta e criar um banco de dados MySQL.

3. Google Cloud Platform (GCP)

Imagem colorida, dividida em dois. À esquerda, em fundo branco, o nome “Google Cloud”, escrito em cinza, com Google em negrito. À direita, em fundo verde, um notebook exibe a logo GCP, nas cores amarelo, vermelho, verde e azul.

A Google Cloud Platform (GCP) também tem uma gama de serviços de bancos de dados na nuvem. Com opções poderosas e flexíveis, a GCP também tem boas ferramentas, como por exemplo:

  • Cloud Spanner: este serviço da Google Cloud Platform oferece instâncias que combinam computação e armazenamento em várias regiões. No GCP, podemos utilizar recursos que garantem forte consistência das transações, mesmo em diferentes regiões geográficas. Os dados são automaticamente distribuídos, para escalabilidade, e replicados, garantindo alta disponibilidade.
  • Google Cloud SQL: um serviço de banco de dados que oferece suporte a bancos de dados MySQL e PostgreSQL. É uma opção conveniente para implantar e gerenciar bancos de dados relacionais na nuvem, com facilidade de escalabilidade e manutenção.
  • BigQuery: um serviço de data warehouse altamente escalável, ideal para análise de big data. Com recursos avançados de processamento e consulta, permite extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de dados.
  • Firebase Realtime Database: um banco de dados NoSQL em tempo real, projetado especialmente para aplicativos móveis e web. Com sincronização em tempo real, permite criar aplicativos colaborativos e responsivos que atualizam os dados instantaneamente.

A Google oferece vários outros serviços de bancos de dados, caso tenha curiosidade para conhecer mais, acesse a documentação dos Bancos de dados do Google Cloud.

Diferenças entre as plataformas

Sabendo da variedade de opções que cada plataforma de nuvem oferece, é natural começarmos a fazer comparações entre os serviços e encontrar similaridades entre AWS, Azure e GCP. Mas, mesmo que haja similaridades entre elas, cada plataforma tem seus próprios diferenciais.

A AWS, a Azure e a GCP oferecem uma ampla gama de serviços de banco de dados, incluindo opções relacionais, NoSQL, data warehousing e muito mais. Todas essas plataformas possuem soluções gerenciadas, escaláveis e altamente disponíveis para atender às diversas necessidades dos desenvolvedores e empresas.

No entanto, há diferenças que podem influenciar na escolha da plataforma. A AWS é conhecida por sua ampla variedade de serviços e sua maturidade no mercado. A Azure, por sua vez, se destaca por sua integração profunda com as tecnologias da Microsoft. A GCP traz sua experiência no processamento de big data e oferece soluções como o BigQuery.

Todas essas plataformas oferecem recursos e soluções robustos, mas a escolha entre Azure, AWS e GCP pode depender de diversos fatores. Dentre esses fatores, podemos citar integração e ecossistema, escalabilidade e desempenho, pontos que variam de acordo com o projeto que se busca desenvolver, e também vale considerar os custos associados a cada plataforma.

Conclusão

Neste artigo, podemos entender como a computação em nuvem revolucionou o armazenamento e gerenciamento de dados, tornando os bancos de dados na nuvem essenciais e acessíveis para empresas de todos os tamanhos. As principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e GCP, oferecem uma variedade de serviços de bancos de dados na nuvem, cada uma com características e diferenciais próprios. Essas soluções permitem armazenar e gerenciar dados de forma eficiente. Cada vez mais, os bancos de dados na nuvem tornam acessíveis soluções de armazenamento e gerenciamento de dados, impulsionando a evolução contínua das plataformas de nuvem.


Créditos

Paulo Calanca
Paulo Calanca

Estudante de Engenharia de Computação, na Universidade Candido Mendes. Atualmente atua como Monitor da escola de dados da Alura. Com muito interesse em Estatística, Data Science e Engenharia de Dados. Constantemente aprendendo novas tecnologias.

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