saltar al contenido
¿Alguna vez te has preguntado cómo se las arreglan gigantes del mercado como Amazon, Netflix y Airbnb para procesar millones de datos en tiempo real ? La respuesta está en elegir la base de datos adecuada.
Con la transformación digital, las bases de datos en la nube emergen como una solución más eficiente y escalable. entra en juego AWS (Amazon Web Services) , líder mundial en computación en la nube abandonar la infraestructura física local y centrarse en el desarrollo de sus aplicaciones .
Fundada en 2006, AWS simplificó el acceso a la computación en la nube y hoy es una referencia para las empresas que necesitan escalar sus operaciones de forma rápida y segura. En el contexto del mercado global de la nube, que generó 78.200 millones de dólares en el segundo trimestre de 2024 , AWS lidera actualmente este mercado con una participación del 32% , con servicios que garantizan alta disponibilidad, seguridad y escalabilidad automática para empresas de la nube de todos los tamaños.
Con tantas opciones disponibles, puede parecer complicado elegir el servicio de AWS adecuado . Para facilitar esta elección, a lo largo de este artículo exploraremos los principales tipos de bases de datos disponibles en AWS, explicando cómo y cuándo usarlas , sus pros y contras , y ejemplos prácticos.
¡Buena lectura!
Descripción general de las bases de datos en AWS
AWS ofrece una variedad de bases de datos diseñadas para diferentes propósitos, desde bases de datos SQL para transacciones estructuradas hasta soluciones NoSQL para datos no estructurados en tiempo real. Uno de los mayores atractivos es que todas las opciones están completamente gestionadas , eliminando la necesidad de un mantenimiento complejo.
¿Por qué tantas empresas eligen las soluciones de AWS para la gestión de datos? Exploremos esto a continuación.
La importancia de AWS en la gestión de datos
AWS ofrece seguridad, confiabilidad y flexibilidad en la gestión de datos. Sus bases de datos están configuradas para alta disponibilidad , con replicación automática y recuperación ante desastres, eliminando el riesgo de tiempo de inactividad (indisponibilidad de un sistema, servicio o aplicación), que puede perjudicar las operaciones críticas. Además, AWS admite regulaciones globales como GDPR, lo que ofrece un cumplimiento esencial para las industrias reguladas.
En 2024, la demanda de computación en la nube creció un 19% y la mayoría de las empresas dirigieron sus inversiones hacia soluciones de inteligencia artificial y análisis avanzados. Para explicar su éxito, AWS responde a esta demanda con servicios que admiten grandes volúmenes de datos y la integración con aplicaciones de IA.
Flexibilidad y escalabilidad de los servicios de bases de datos de AWS
Las soluciones de bases de datos de AWS también ofrecen escalabilidad horizontal y vertical . Esto significa que las empresas pueden aumentar o disminuir automáticamente los recursos para satisfacer la demanda. Además, el de pago por uso permite a las empresas optimizar costes pagando únicamente por los recursos que realmente utilizan.
Otra diferencia es la replicación global , es decir, la posibilidad de que los datos se distribuyan en varias regiones, asegurando un acceso rápido y una disponibilidad continua.
Tipo #1: Bases de datos relacionales (SQL)
Las bases de datos relacionales están vinculadas a un lenguaje estándar que las gestiona y manipula, SQL ( Structured Query Language ).
Estas bases de datos se utilizan ampliamente en sistemas que requieren transacciones precisas y consistentes . Organizan los datos en tablas interconectadas, lo que permite consultas complejas y garantiza la integridad y seguridad de la información Este tipo de banco es ideal para sistemas financieros, ERP y CRM , en los que los errores o inconsistencias no son aceptables .
En AWS destacan dos servicios en este tipo de bases de datos: Amazon RDS y Amazon Aurora . Vea más detalles a continuación.
Amazon RDS
Amazon RDS ( Relational Database Service ) es un servicio administrado que facilita el uso de bases de datos tradicionales . Está diseñado para automatizar tareas complejas como copias de seguridad , actualizaciones y recuperación ante desastres, liberando a los equipos para que puedan centrarse en el desarrollo de sus aplicaciones.
- Cuándo utilizar: se recomienda para sistemas financieros, ERP, CRM y de comercio electrónico , que requieren transacciones seguras y datos siempre consistentes.
- Principales beneficios (ventajas): soporte para varios motores, incluidos MySQL , PostgreSQL , Oracle y SQL Server ; copia de seguridad y recuperación rápida en caso de fallas; escalabilidad vertical para mantenerse al día con los picos de demanda.
- Principales desafíos (contras): alto costo para aplicaciones a gran escala y alta carga constante; No es adecuado para datos no estructurados (como fotos y vídeos) o proyectos que requieran escalabilidad horizontal.
auroras amazónicas
Amazon Aurora es una versión optimizada diseñada para un rendimiento superior y disponibilidad continua . Es compatible con MySQL y PostgreSQL , pero ofrece hasta cinco veces más rendimiento al mismo costo, así como replicación automática entre múltiples regiones de AWS.
- Cuándo usarlo: Es ideal para bancos digitales, plataformas de suscripción y sistemas de educación en línea, que necesitan alta velocidad y estabilidad constante.
- Principales beneficios (ventajas): rendimiento hasta 5 veces mejor que el MySQL tradicional alta disponibilidad con replicación en múltiples regiones de AWS; Escalabilidad automática sin tiempos de inactividad , asegurando la continuidad de las operaciones.
- Principales desafíos (contras): puede ser necesaria una configuración compleja para aplicaciones avanzadas; Costos más altos en comparación con las bases de datos SQL convencionales.
Tipo #2: Bases de datos no relacionales (NoSQL)
El término “NoSQL” significa No Sólo SQL (en portugués, No Sólo Lenguaje de Consulta Estructurado), lo que indica que estas bases de datos pueden soportar diferentes formas de organización de datos, además de tablas relacionales.
Las bases de datos NoSQL están diseñadas para trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados que no siguen un esquema fijo (como perfiles de usuario, registros de aplicaciones o datos de sensores de IoT). A diferencia de las bases de datos SQL, que organizan los datos en tablas, las bases de datos NoSQL permiten flexibilidad en la estructura de los datos , admitiendo formatos como documentos JSON y colecciones distribuidas.
En AWS, DynamoDB y DocumentDB son las soluciones NoSQL más populares. Cada uno está indicado para casos de uso específicos, como exploraremos a continuación.
AmazonDynamoDB
Amazon DynamoDB está optimizado para alta disponibilidad y baja latencia . Es ampliamente utilizado por aplicaciones que requieren operaciones rápidas y escalabilidad automática, como comercio electrónico , juegos en línea y plataformas IoT. Con replicación global incorporada, DynamoDB garantiza que los datos estén siempre disponibles, independientemente de la ubicación geográfica de los usuarios .
- Cuándo usarlo: Ideal para IoT, comercio electrónico y plataformas de juegos, donde la baja latencia y la alta disponibilidad global son esenciales.
- Principales beneficios (ventajas): escalabilidad automática y replicación global integrada; latencia mínima, asegurando respuestas en tiempo real; Modelo sin servidor (cuando el servicio no requiere gestión directa del servidor), escalable según sea necesario.
- Principales desafíos (contras): los costos pueden aumentar rápidamente con grandes volúmenes de datos y operaciones frecuentes; no admite transacciones complejas con tanta eficiencia como los bancos relacionales.
Amazon DocumentDB
Amazon DocumentDB es una solución compatible con MongoDB (un tipo de base de datos NoSQL) orientada a almacenar y consultar documentos JSON . Es ideal para aplicaciones que manejan datos dinámicos y necesitan flexibilidad en la estructura de los registros (por ejemplo, plataformas de redes sociales y sistemas de gestión de contenidos).
- Cuándo usarlo: se recomienda para redes sociales, que necesitan almacenar perfiles y publicaciones de millones de usuarios, en un formato flexible y escalable; CMS ( Sistemas de Gestión de Contenidos ) y plataformas que trabajan con documentos JSON dinámicos.
- Principales beneficios (pros): compatible con MongoDB , facilitando la migración y la integración con sistemas existentes; escalabilidad flexible y copias de seguridad ; ideal para aplicaciones que requieren datos semiestructurados.
Principales desafíos (contras): altos costos en comparación con las versiones autogestionadas de MongoDB ; limitaciones en consultas transaccionales complejas.
Tipo #3: Bases de datos en memoria
Las bases de datos en memoria están diseñadas para almacenar información directamente en la RAM , lo que permite respuestas instantáneas y una latencia mínima . Son muy utilizados en aplicaciones que requieren un alto rendimiento , por ejemplo, multijugador plataformas de streaming y sistemas de pago, donde cada milisegundo cuenta para garantizar una experiencia de usuario satisfactoria.
En AWS, Amazon ElastiCache es la solución líder para banca en memoria, con soporte para dos motores populares, Redis y Memcached . Si bien Redis es ideal para operaciones más complejas, como manipular listas y colas, Memcached ofrece una solución más liviana para un almacenamiento en caché . Sigue mirando para más detalles.
Amazon ElastiCache
Amazon ElastiCache es una solución de base de datos en memoria totalmente administrada diseñada para reducir la carga en las bases de datos primarias y garantizar el rendimiento en tiempo real . Es útil para el almacenamiento en caché de sesiones de clasificación de juegos
- juegos multijugador , donde miles de jugadores interactúan simultáneamente y cada acción debe procesarse en milisegundos para garantizar una experiencia fluida; plataformas de streaming y sistemas financieros, que necesitan respuestas en tiempo real para ofrecer una experiencia satisfactoria.
- Principales beneficios (ventajas): latencia casi nula, almacenamiento de datos directamente en la memoria; soporte para Redis y Memcached , motores ampliamente utilizados; escalabilidad horizontal, permitiendo soporte para un gran volumen de conexiones simultáneas.
- Principales desafíos (contras): riesgo de pérdida de datos en caso de falla (si no se configura correctamente); No se recomienda para almacenamiento persistente ya que los datos son volátiles.
Tipo #4: Bases de datos para almacenar gráficos
Las bases de datos de gráficos están diseñadas para almacenar y analizar relaciones complejas entre diferentes tipos de datos, que también deben analizarse para determinar las conexiones entre ellos. Su estructura basada en gráficos facilita la navegación y la ejecución de consultas que involucran múltiples nodos y relaciones, lo que sería difícil de hacer con las bases de datos relacionales tradicionales.
En AWS, Amazon Neptune es la solución principal para este tipo de base de datos. Está diseñado para consultas de gráficos de alto rendimiento , siendo compatible con lenguajes como Gremlin y SPARQL , muy utilizados en consultas de gráficos.
Amazonas Neptuno
Amazon Neptune es ideal para aplicaciones que necesitan analizar conexiones y relaciones complejas entre datos. Admite gráficos de propiedades y gráficos del marco de descripción de recursos ( , lo que ofrece una solución poderosa para casos que requieren una navegación rápida entre grandes conjuntos de datos interconectados.
- Cuándo usarlo: Es ideal para redes sociales, plataformas de conocimiento, donde el análisis de relaciones es fundamental, y de streaming , que necesitan sugerir contenidos en función de las interacciones y preferencias de los usuarios conectados.
- lenguajes de gráficos Gremlin y SPARQL , facilitando su implementación; alto rendimiento para navegar y consultar datos interconectados; Gestión automática con respaldo y recuperación continuos.
- Principales desafíos (contras): curva de aprendizaje pronunciada al trabajar con lenguajes gráficos; Puede resultar complejo configurarlo y optimizarlo para consultas específicas.
Tipo #5: almacenes de datos
Los data warehouses ( en portugués, data warehouses) están diseñados para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos históricos , permitiendo análisis rápidos y complejos. A diferencia de las bases de datos operativas, que están optimizadas para consultas transaccionales en tiempo real, los almacenes de datos se centran en el procesamiento analítico y se utilizan ampliamente para generar informes e información estratégica .
En AWS, Amazon Redshift es el servicio líder para este tipo de necesidad, ya que combina diferentes fuentes de datos para brindar información rápida y profunda. Échale un vistazo:
Desplazamiento al rojo del Amazonas
Amazon Redshift es un almacén de datos en la nube totalmente administrado procesar de manera eficiente consultas analíticas complejas Permite a las empresas integrar datos de múltiples fuentes y realizar análisis avanzados casi en tiempo real .
- Cuándo usarlo: se recomienda para empresas que necesitan consolidar grandes volúmenes de datos históricos para informes y análisis estratégicos, como en BI ( Business Intelligence ), finanzas y marketing .
- Principales beneficios (pros): alta capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos, con consultas rápidas; fácil integración con otras herramientas de AWS y plataformas de BI como Tableau y Power BI ; Escalabilidad automática, ajustando los recursos según la demanda.
- Principales desafíos (contras): los costos pueden aumentar rápidamente en proyectos con un gran volumen de datos; Necesidad de optimización de consultas para garantizar el máximo rendimiento.
Tipo #6: Bases de datos del libro mayor
Ledger es un tipo de base de datos inmutable que garantiza un seguimiento auditable y seguro de las transacciones , esencial para el cumplimiento y el seguimiento.
En AWS, Amazon QLDB es la principal solución para este tipo de aplicaciones, permitiendo verificar con precisión todos los cambios y transacciones realizadas en la base de datos. Descubra más a continuación:
AmazonQLDB
Amazon QLDB (Quantum Ledger Database) proporciona un historial completo e inmutable de cada cambio realizado en sus datos, con un rastro criptográfico para su validación. Es adecuado para aplicaciones que requieren un registro confiable y permanente infraestructura blockchain .
- Cuándo usarlo: Es ideal para instituciones y sistemas financieros, que necesitan mantener registros completos e inmutables de transacciones para auditoría y cumplimiento normativo, garantizando la confianza y seguridad de los datos; cumplimiento normativo y cadenas de suministro, donde es esencial garantizar un rastro confiable y verificable de todas las transacciones.
- Principales beneficios (ventajas): inmutabilidad garantizada, con un seguimiento completo de todos los cambios realizados; no requiere blockchain , lo que facilita la implementación;
verificabilidad criptográfica, asegurando la integridad de los datos registrados.
- Principales desafíos (contras): menor rendimiento para consultas complejas en comparación con otros tipos de bases de datos; Los costos pueden aumentar con grandes volúmenes de datos inmutables almacenados a lo largo del tiempo.
Tipo #7: Bases de datos de series temporales
Time Series están diseñadas para almacenar y analizar datos que cambian con el tiempo , como lecturas de sensores, métricas de rendimiento y datos de IoT. Estos bancos permiten consultas rápidas y precisas de datos organizados por marcas de tiempo, lo que los hace ideales para el seguimiento continuo y el análisis predictivo .
En AWS, Amazon Timestream es la solución líder, ideal para manejar grandes volúmenes de datos que se acumulan con alta frecuencia.
Corriente temporal de Amazon
Amazon Timestream está diseñado para almacenar y consultar series temporales de manera eficiente. Organiza los datos por tiempo y permite a las empresas realizar análisis en tiempo real, con un sistema que comprime y archiva automáticamente los datos, reduciendo costos.
- Cuándo utilizar: se recomienda para monitorear sensores IoT en una fábrica, donde es necesario monitorear métricas como temperatura, humedad y vibraciones en tiempo real para evitar fallas y garantizar la eficiencia operativa; aplicaciones analíticas y de monitoreo de infraestructura, donde los datos deben analizarse en tiempo real y organizarse por período.
- Principales beneficios (pros): optimizado para grandes volúmenes de datos temporales, con consultas rápidas; almacenamiento automático y jerárquico para reducir costos con datos históricos; Integración nativa con AWS IoT Core y Amazon CloudWatch , facilitando el análisis de datos en tiempo real.
- Principales desafíos (contras): puede requerir una configuración compleja para consultas más elaboradas; Los costos pueden aumentar si los datos no se archivan ni se optimizan correctamente.
¿Cómo elegir la base de datos de AWS ideal?
Elegir la base de datos adecuada puede parecer un desafío, pero no tiene por qué ser complicado. La clave es comprender la naturaleza de su proyecto y alinearlo con las opciones disponibles en AWS. A continuación, te traemos algunos factores esenciales para que reflexiones antes de elegir el servicio ideal.
- ¿Qué tipo de datos se almacenarán?
Ese es el punto de partida . Si trabaja con datos estructurados que encajan bien en tablas y requieren una alta coherencia, las bases de datos relacionales SQL como Amazon RDS o Amazon Aurora son perfectas para este escenario. Los datos no estructurados o semiestructurados se benefician mejor de las bases de datos NoSQL, como Amazon DynamoDB o Amazon DocumentDB . - ¿Qué tipo de velocidad necesita la aplicación?
En aplicaciones que necesitan respuestas rápidas, el rendimiento en tiempo real es esencial. Las bases de datos en memoria, como Amazon ElastiCache , almacenan información directamente en la RAM, lo que garantiza una latencia mínima. - ¿Cuál será el volumen de datos y cómo crecerá?
Considere el volumen y la necesidad de escalabilidad . Los proyectos que acumulan grandes volúmenes de datos históricos necesitan soluciones que faciliten análisis avanzados e informes estratégicos. Amazon Redshift , por ejemplo, admite análisis complejos con integración directa en herramientas de BI. Por otro lado, si su proyecto involucra datos que cambian con el tiempo, Amazon Timestream es una opción eficiente para organizar y consultar datos temporales. - ¿Cómo es la necesidad de seguimiento y total transparencia?
Las aplicaciones que requieren trazabilidad y seguridad necesitan un rastro inmutable , como en los sistemas financieros y las cadenas de suministro. Amazon QLDB ofrece exactamente eso: un rastro auditable de todas las operaciones, con seguridad criptográfica, sin necesidad de una compleja blockchain . - ¿Cuál es la demanda de conexiones y relaciones complejas?
Las conexiones y relaciones complejas requieren bancos de gráficos . Si su aplicación necesita analizar relaciones dinámicas, Amazon Neptune es la solución ideal. Su capacidad para navegar y consultar datos interconectados en gráficos garantiza un alto rendimiento y flexibilidad.
- ¿Cuál es la expectativa de inversión en estas soluciones?
Siempre se deben considerar los costos y el mantenimiento . Todas las bases de datos de AWS se administran, lo que elimina la necesidad de mantenimiento manual. Sin embargo, los costos pueden variar dependiendo del tipo de servicio y volumen de datos. Servicios como Amazon DynamoDB , que siguen el sin servidor , escalan automáticamente sin intervención, pero es importante monitorear su uso para evitar sorpresas.
Integrar y elegir las bases de datos adecuadas puede parecer un desafío, especialmente cuando se enfrentan tantas opciones y variables. Aquí es donde un enfoque estratégico marca la diferencia.
En Skyone, ayudamos a las empresas a afrontar esta complejidad y aprovechar todo el potencial de AWS con soluciones personalizadas . Nuestro enfoque es simplificar la gestión de datos, ofreciendo soporte continuo e implementación que sigue las necesidades específicas de cada cliente.
Con experiencia en nube y automatización , aseguramos que cada organización tenga acceso a las mejores tecnologías sin perder tiempo ni aumentar la complejidad operativa. Ya sea escalando un negocio digital o integrando sistemas corporativos, estamos listos para guiar a su empresa en cada etapa de la transformación digital .
Conclusión
La decisión sobre qué base de datos utilizar en AWS no es sólo técnica, sino también estratégica . Como hemos visto, cada servicio responde a necesidades específicas: SQL y NoSQL para diferentes tipos de datos; bancos de memoria para respuestas instantáneas; almacenes de datos para análisis en profundidad y otros formatos dirigidos a aplicaciones más específicas, como bancos de gráficos y series temporales.
Más que conocer las opciones, es fundamental entender qué tiene sentido para tu proyecto ahora y en el futuro . La solución más sólida no siempre será la mejor opción. La idea es alinear la tecnología y las necesidades para garantizar operaciones ágiles, eficientes y listas para escalar.
A continuación, presentamos un sencillo resumen de cada tipo de base de datos discutido y sus características:
| Bases de datos | Servicio AWS | Cuándo usar | Beneficios | Desafíos |
| Relacional (SQL) | Amazon RDS, Amazon Aurora | Sistemas financieros, ERP, CRM | Alta consistencia y soporte de transacciones | Altos costos en grandes volúmenes. |
| No relacional (NoSQL) | Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB | IoT, comercio electrónico , redes sociales | Escalabilidad automática y baja latencia | Los costos aumentan con el uso intensivo |
| en la memoria | Amazon ElastiCache | Juegos, streaming , sistemas financieros. | Latencia mínima, escalabilidad horizontal e integración con Redis y Memcached | Riesgo de pérdida de datos sin una configuración correcta |
| Almacenamiento de gráficos | Amazonas Neptuno | Plataformas sociales, sistemas de recomendación. | Navegación rápida a través de datos interconectados | Curva de aprendizaje pronunciada |
| Almacenes de datos | Desplazamiento al rojo del Amazonas | BI, informes financieros y marketing | Integración con BI y alta capacidad de procesamiento | Necesidad de optimización para un alto rendimiento |
| Libro mayor (registros inmutables) | AmazonQLDB | Cumplimiento normativo y auditoría | Inmutabilidad y verificabilidad criptográfica. | Rendimiento limitado para consultas complejas |
Serie temporal | Corriente temporal de Amazon | Monitoreo de sensores, IoT | Optimizado para datos temporales e integración con AWS IoT | Configuración compleja para consultas avanzadas |
Pensando en el largo plazo, el verdadero valor de AWS radica en la posibilidad de evolucionar junto con las demandas del negocio. El escenario cambia, los proyectos crecen y las soluciones deben ir a la par. Por lo tanto, elegir la base de datos adecuada hoy puede marcar la diferencia entre el estancamiento o el avance mañana .
En lugar de elegir una opción basada en la fama o la moda pasajera, la atención debe centrarse en cómo la tecnología puede resolver problemas reales y aportar eficiencia a cada etapa de la operación . Es esta armonía entre necesidad y solución la que permite a las empresas ir más allá de lo esperado y prepararse para lo que se avecina.
