Pour les grandes entreprises ou celles qui ont d’énormes besoins en matière d’analyse de données, il arrive que les services de base de cloud computing n’aident pas. Les options open source peuvent être trop peu fiables ou pas assez rapides, les alternatives sur site nécessitent trop de maintenance, ou il y a juste trop de variables complexes pour qu'un personnel informatique interne s'inquiète.
Amazon Aurora est une base de données relationnelle de pointe conçue pour le cloud et dotée des prouesses informatiques nécessaires pour suivre les projets d'analyse de données les plus axés sur les performances. Alors qu'une base de données cloud normale peut s'exécuter à l'aide d'options open source (y compris celle d'Amazon appelée RDS ou le service de base de données relationnelle), Aurora est un grand pas en avant car il s'agit essentiellement d'une base de données relationnelle de niveau entreprise qui s'exécute dans le cloud, mais elle fournit toujours la même interface intuitive d'Amazon RDS (et fonctionne en fait au-dessus de RDS).
Une base de données relationnelle pour une utilisation en entreprise est une bête différente d'une base de données relationnelle normale. Les tableaux sont beaucoup plus complexes, mais surtout, il y a un besoin pour la vitesse, la fiabilité et la sécurité exceptionnelles qu'offre Aurora. Une entreprise pharmaceutique crée peut-être un nouveau médicament sur ordonnance et il est nécessaire de le développer rapidement. Une entité gouvernementale peut effectuer des analyses Big Data sur un nouveau changement d'infrastructure à l'échelle de la ville, comme le remplacement de ponts. Un constructeur automobile peut avoir besoin d'analyser les matériaux utilisés dans un nouveau véhicule électrique qui devront répondre aux normes gouvernementales tout en étant suffisamment légers pour une meilleure cote MPG.
Une chose est claire: les besoins sont bien plus importants que pour la normale services de cloud computing. Dans certains cas, une entreprise peut avoir besoin de jusqu'à 64 To de stockage de données par instance de base de données ou pour sauvegarde continue de toutes les données ce qui signifie qu'il y a peu de marge d'erreur. Les besoins de fiabilité peuvent concerner une disponibilité à 99,99%. Lorsque le projet Big Data est lié à la découverte de nouveaux médicaments, à la sécurité des conducteurs humains dans une nouvelle voiture ou aux ponts dans une ville, le compromis n'est pas une option.
Fait intéressant, bien que le service Amazon Aurora soit de niveau entreprise en termes de performances, d'évolutivité, de fiabilité et de sécurité, il n'est pas de niveau entreprise en termes de coût. Les entreprises paient une fraction du coût de ce service par rapport à ce qu'elles paieraient pour une solution sur site ou pour un produit concurrent nécessitant un nombre minimum d'instances.
En termes de vitesse, Amazon estime qu'Aurora est jusqu'à cinq fois plus rapide qu'une instance de base de données MySQL ou PostgreSQL normale, mais cela représente un dixième du coût.
Sommaire
Avantages d'Amazon Aurora
Même avec toute la puissance et les performances, les trois principaux avantages de l'utilisation d'Aurora sont liés à la simplicité, au coût et à la sécurité. Comme mentionné, Aurora fonctionne sur Amazon RDS, il s'agit donc de la même interface Web que vous utilisez peut-être déjà. La lourdeur et la complexité d'une base de données d'entreprise dans le cloud sont généralement liées au provisionnement, à la maintenance, à la mise à l'échelle, aux correctifs, aux sauvegardes et à la mise à jour qui sont nécessaires, mais RDS gère tout cela. Pour votre personnel, la configuration initiale ressemble et fonctionne comme une base de données open-source sur RDS.
Et, les instances de base de données sont toutes auto-réparatrices, auto-évolutives et tolérantes aux pannes grâce à la connexion entre Aurora et Amazon S3 (Simple Storage Service), la plate-forme de stockage d'objets qui fonctionne en tandem avec les instances de base de données relationnelles d'entreprise.
Le coût joue un rôle important ici, car normalement, la mise à l'échelle de votre projet Big Data nécessiterait un investissement énorme dans l'infrastructure. Avec Amazon Aurora, il est possible d'ajouter jusqu'à 15 réplicas en lecture par instance simplement en choisissant cette option. Il n'y a pas de gestion, de planification ou de développement d'infrastructure impliqué pour atteindre cette haute performance tout au long. À mesure que vous évoluez, Amazon S3 évolue également pour répondre aux besoins de stockage, jusqu'à 64 To par instance.
La réduction à la baisse est tout aussi importante – les entreprises ne perdent pas l'investissement qu'elles ont fait pour gérer les plus gros projets pendant qu'elle reste inactive en attendant le prochain déploiement massif.
La sécurité des terminaux est un élément essentiel de tout projet Big Data, en particulier à l'ère des violations de données et des informations utilisateur exposées qui sont souvent vendues sur le Dark Web. Si une entreprise comme Ford expérimente des projets de Big Data avec des matériaux ou des composants à l'intérieur d'un véhicule neuf et inopiné, et que les données sont piratées et exposées, cela peut être un revers majeur.
Aurora utilise des technologies telles que l'isolement du réseau, le chiffrement au repos à l'aide du chiffrement par clé et le chiffrement lors de la transmission de données à l'aide de SSL. Il est également important de noter que, comme Amazon Aurora utilise S3 pour le stockage, ce service est également hautement sécurisé – les données sous-jacentes utilisées pour le projet Big Data sont archivées automatiquement dans le même cluster. Il y a peu de possibilités de fuites de données lorsque la base de données elle-même et le stockage sont si étroitement liés.
