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Alejandro Flores
AWS Database Services
Webinar
27/06/2018
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Generalidades
Relacional No-Relacional
NoSQL SQL
Schema No Schema
No Estructurado Estructurado
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Revisando detalles
Propósito de una
Base de Datos
Requerimientos de
Aplicación
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Cargas de Trabajo para Bases de Datos
Consideraciones de Datos
Estructura Tamaño Cómputo
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Estructura
Propósito Optimizada para cuando sea necesario Ejemplo de Carga
Almacenamiento
Tabular
Opera sobre un registro o un grupo de registros Nómina
Almacenamiento
Columnar
Agregaciones, escaneos, uniones Análisis
Almacenamiento
Llave - Valor
Consulta por llave de alto desempeño e ingestion rápida Dispositivos de Rastreo
Almacenamiento
Documentos
Indexado y Almacenamiento de documentos para consulta
de cualquier propiedad
Registros Médicos
Almacenamiento
Grafos
Persistencia y consulta de relaciones Recomendaciones
Almacenamiento
Tiempo
Almacenamiento y procesamiento de datos en secuencia Telemetría
Almacenamiento
No Estructurado
Consulta y Creación de Objetos
Almacenamiento de
Opiniones de Usuarios
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Tamaño
Consideraciones Ejemplo de Carga
Tamaño límite
Número de Empleados
Número de Sensores
Caching
Total de 10 años de datos de ventas pero únicamente los últimos
12 meses son consultados.
Retención
Consultar una fila
Consultar mil filas
Particionable | Monolítica
Almacenamiento y procesamiento de la ubicación de un auto es
particionable
Nómina de una compañía no tiene particiones naturales
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Cómputo
Consideraciones Ejemplo de Carga
Funciones de Cálculo Suma de ventas de los últimos 12 meses
Throughput
Millones de usuarios consultando un catálogo de productos por
segundo
Latencia Obtener la ubicación de un auto en 5 milisegundos
Ritmo de Cambio
Actualización de inventario diario
Registros de ventas nunca son actualizados
Ritmo de Ingestión Nuevos registros de empleados agregados a la Base de Datos
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Bases de Datos flexibles y adaptables a cualquier tipo de
carga
Propósito General Propósito Especial
Un tamaño satisfaga todo lo demás Eficiencia a Escala
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¿Pero, qué base de datos usar y
cuándo?
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Servicio Administrado de Base de Datos
DevOps
Construcción Despliegue Operación
código, integraciones, pruebas
provisionamiento,
configuración, rollout
seguridad, monitoreo,
escalabilidad, HA
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¿Pero, qué bases de datos usar y
cuándo?
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Nuestra estrategia
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Regresando a las Generalidades
Operacional Analítica
Transaccional Retrospectiva
Sistema de Registro Batch / Streaming
Administración de Contenido Predictivo
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Regresando a las Generalidades
Operacional Analítica
Transaccional Retrospectiva
Sistema de Registro Batch / Streaming
Administración de Contenido Predictivo
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Cargas Operacionales
Características Generales
• Buenas para Caching
• Poco CPU, pocas filas, items,
documentos por petición
• Baja Latencia
• Alto rendimiento
• Alta concurrencia
• Misión crítica HA, DR, protección de
datos
Dimensiones a considerar
• Tamaño
• Filas, llave-valor,documentos
• Necesita de relaciones o no
• Particionada ó Monolítica
• Velocidad
• Requerimientos de Ingesta
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¿Relacional o No?
Integridad referencial,
con fuerte consistencia,
transacciones y
escalamiento
GrafosDocumentosRelacional
Consultas de Baja
Latencia a través de la
llave
Indexado y
almacenamiento de
documentos con
soporte a consultas de
cualquier propiedad
Cree y encuentre
relaciones de manera
rápida y sencilla
Consultas
complejas, soporta
SQL
Simples consultas
con filtros
Consultas con
filtros,
proyecciones y
agregaciones
Queries rápidos
con términos y
condiciones
Llave-Valor
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Amazon RDS
Servicio administrado de bases de datos relacionales. 6 engines populares
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Amazon DynamoDB
Servicio administrado de bases de datos NoSQL rápido, flexible y con soporte a
estructuras de documentos y llave-valor
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Amazon DynamoDB Accelerator (DAX)
Servicio administrado de cache en memoria
Cache en memoria para
DynamoDB, totalmente
administrado.
Reduce el tiempo de respuesta,
de milisegundos a
microsegundos.
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Amazon ElastiCache
Servicio administrado de almacenamiento en memoria con sub-milisegundo de
latencia para Redis o Memcached
Alto
Desempeño
Seguridad Escalabilidad
Alta
Disponibilidad y
Confiabilidad
Almacenamiento de datos
en memoria y cache
optimizado para tiempos
de respuesta de
milisegundos
VPC para aislamiento de
cluster, encripción en
reposo/tránsito, cert.
HIPPA
Escalamiento de lectura
con réplicas. Escalamiento
de escrituras y memoria
con sharding.
Escalamiento no
disruptivo
Multi-AZ con failover
automático
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Amazon Neptune
Servicio administrado de bases de datos para grafos
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Dimensiones de Operación de Bases de Datos
Tamaño – bounded ✔ ✔
Tamaño – unbounded ✔
Llave-valor / documentos ✔
Filas ✔
Grafos ✔
Capacidades Relacionales ✔
Particionado(a) ✔
Requerimientos de cómputo ✔ ✔
Cambio de Velocidad ✔ ✔ ✔
Amazon
DynamoDB
Amazon
RDS
Amazon
Neptune
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Regresando a las Generalidades
Operacional Analítica
transaccional Retrospectiva
Sistema de Registro Batch / Streaming
Administración de Contenido Predictivo
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Cargas Analíticas
Características Generales
• En la mayoría de los casos es
columnar
• Usualmente particionado
• Gran tamaño de cómputo (millones
de items involucrados en una
consulta)
• Escrituras Batch o muy pocas
inserciones
Dimensiones a considerar
• Streaming ó no
• Requerimientos de latencia
• ETL ó No ETL
• Serverless o cómputo dedicado
• Siempre active u ocasionalmente
active
• Formatos de datos
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Amazon Athena
Servicio de consultas interactivo para analizar datos en S3 usando lenguaje SQL
estándar
$
SQL
Consultas instantáneas
Costo $0 de setup.
Apunte hacia S3 y
comience a ejecutar
consultas SQL
Pago por query
Pague únicamente por las
consultas ejecutadas.
Ahorre entre 30%-90% por
costo de consulta
haciendo uso de
compresión
Open
Interface ANSI SQL,
Drivers JDBC/ODBC,
Múltiples formatos,
Múltiples tipos de Compresión,
Uniones y Tipos de Datos
complejos
Fácil
Serverless. Cero
Infraestructura. Cero
Administración
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Amazon Redshift
Servicio totalmente administrado para Datawarehousing. Rápido, poderoso y
simple, con procesamiento masivo en paralelo y operación a gran escala.
$
Rápido Bajo Costo Escalable Seguro
Almacenamiento columnar que
permite mejorar la eficiencia de
I/O y paralelizar consultas.
Costos desde $1,000 USD
por TB por año
Aumente o disminuya el
tamaño de su cluster con
base en las capacidades
de desempeño necesarias
Encripción de datos en
reposo y/o tránsito.
Aislamiento de clusters por
VPC. Administre sus propias
llaves de encripción con AWS
KMS
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Amazon Kinesis Analytics
Procese y analice streaming de datos en tiempo real con SQL estándar
1. Capture streams de datos
con K. Streams ó K. Firehose
2. Ejecute consultas de SQL Estándar
a los streams de datos
3. K. Analytics le permite enviar la
información procesada hacia
herramientas de análisis de datos (BI) y
crear alertas y responder en Tiempo Real.
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Amazon Elasticsearch
Despliegue de manera segura, opere y escale su cluster de Elasticsearch
Fácil de Usar
Servicio totalmente
administrado.
Despliegue cluster
productivos en minutos.
Abierto
Acceso directo a las APIs
de Elasticsearch Open-
Source. Soporta Logstash
y Kibana
Seguro
Acceso Seguro en una
VPC para mantener el
tráfico en la red de AWS
Disponibilidad
Automáticamente
monitorea y reemplaza
nodos fallidos
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Dimensiones de Bases de Datos Analíticas
Análisis tipo streaming ✔
Consultas Ad-Hoc ✔
Procesamiento, preparación e indexado ✔
Baja latencia en reporte y dashboards de BI ✔
Pago por Consulta ✔
Data warehouse con multiples fuentes de datos. ✔
Consulte datos directamente en S3 sin necesidad de
realizar alguna transformación.
✔
Directamente ejecute CSV, JSON, TSV ó archivos de texto ✔
Amazon
Redshift
AthenaKinesis Analytics
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¿Porqué elegir una BD cuando puede usar las tres?
Modelado de DatosExploración de datos
Non-SQL análisis
Análisis en Tiempo Real
Amazon
Elasticsearch Service
Kinesis Analytics
Athena Amazon
Redshift
Amazon S3
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AWS Portafolio de Bases de Datos y Análiticos
DW | Big Data Processing | Interactive
Business Intelligence & Machine Learning
Data Movement
Database Migration Service | Snowball | Snowmobile | Kinesis Data Firehose | Kinesis Data Streams
QuickSight
Relational
Databases
RDS
Aurora
Data Lake
S3/Glacier Glue
(ETL & Data Catalog)
SageMaker
Non-Relational
Databases
Analytics
DynamoDB
ElastiCache
(Redis, Memcached)
Neptune
(Graph)
Redshift EMR Athena
Kinesis
Analytics
Elasticsearch
Service
Real-time
Operational Databases
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En resúmen
AWS ofrece un portafolio de servicios con el fin de apoyarlo en resolver hasta sus proyectos más complejos y a escala
Cuando seleccione un servicio de datos, considere las dimensiones y elija la que mejor se adapte a cada uno de los componentes de su
aplicación.