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Este artigo compara serviços operacionais de bases de dados na Amazon Web Services (AWS) e no Azure. Abrange bases de dados relacionais e armazenamentos de dados não relacionais para cargas de trabalho de documentos, chave-valor, colunas largas, grafos e em memória.
Para informações sobre integração de dados, data lakes, data warehouses, processamento de fluxos e business intelligence, consulte Serviços de Análise no Azure e AWS.
Serviços de banco de dados relacional do Amazon RDS e do Azure
O Azure fornece serviços geridos para vários motores de base de dados que correspondem a motores disponíveis através do Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Estes serviços incluem:
- Banco de Dados SQL do Azure
- Base de Dados do Azure para MySQL
- Base de Dados do Azure para PostgreSQL
- Banco de dados SQL no Microsoft Fabric
| Tipo | Serviço da AWS | Serviço do Azure | Description |
|---|---|---|---|
| Base de dados relacional | Amazon RDS |
Banco de Dados SQL do Azure Base de Dados do Azure para MySQL Base de Dados do Azure para PostgreSQL |
Serviços de bases de dados relacionais geridas, nos quais a resiliência, escala e manutenção são principalmente geridas pela plataforma Azure. |
| Banco de dados relacional sem servidor | Amazon Aurora serverless |
Base de Dados SQL do Azure sem servidor Banco de dados SQL no Microsoft Fabric |
Ofertas de bases de dados que ajustam automaticamente a capacidade de computação com base na procura da carga de trabalho. Base de Dados SQL do Azure serverless cobra por segundo pela capacidade de computação efetivamente utilizada. A base de dados SQL no Fabric fatura com base no SKU de capacidade que compras. |
| PostgreSQL nativo na cloud com computação e armazenamento separados | Amazon Aurora PostgreSQL | Azure HorizonDB (pré-visualização) | Serviço compatível com PostgreSQL que separa computação de armazenamento, escala leituras através de réplicas e fornece armazenamento resiliente em zonas por defeito. Como está em pré-visualização, confirma o estado atual antes de planeares uma migração de produção. |
Pode implementar outros motores de bases de dados, como SQL Server, Oracle e MySQL, em instâncias de Azure Virtual Machine.
Os custos do Amazon RDS dependem da quantidade de recursos de hardware que a sua instância utiliza, como CPU, RAM, armazenamento e largura de banda de rede. No serviço de base de dados do Azure, o custo depende do tamanho da base de dados, das conexões simultâneas e dos níveis de largura de banda. No Microsoft Fabric, o custo baseia-se no SKU de capacidade que compra, o que lhe confere direito a um conjunto de Unidades de Capacidade (CUs). Partilhas estas CUs em todas as cargas de trabalho do Fabric, incluindo o SQL Database no Microsoft Fabric.
Para obter mais informações, consulte:
Serviços de base de dados não relacionais
A AWS e o Azure fornecem serviços não relacionais para modelos de dados distintos. Uma API compatível não garante paridade de funcionalidades ou operacional. Antes da migração, compare o particionamento, a consistência, as transações, a indexação, o comportamento das consultas, os fluxos de alterações, a distribuição global, as unidades de throughput e a compatibilidade entre cliente e driver.
O Azure Cosmos DB suporta múltiplas APIs e modelos de dados. Cria uma conta separada para cada API e usa a mesma API para todos os acessos aos dados dessa conta. Azure também fornece Azure DocumentDB para cargas de trabalho de documentos compatíveis com MongoDB, baseadas em vCores, e Azure Managed Instance for Apache Cassandra para clusters geridos do Cassandra de código aberto.
Para cache em memória e dados temporários, o Azure Managed Redis fornece um serviço gerido baseado no Redis Enterprise. Não o uses como base de dados persistente autoritativa para uma carga de trabalho.
Para obter mais informações, consulte:
Comparação de serviços
| Modelo de dados ou capacidade | Serviço do AWS | Serviço do Azure | Orientação de seleção |
|---|---|---|---|
| Base de dados relacional gerida | Amazon RDS | Base de Dados SQL do Azure, Base de Dados do Azure para MySQL, ou Base de Dados do Azure para PostgreSQL | Selecione primeiro pelo motor de base de dados. Depois compare alta disponibilidade, réplicas de leitura, escalabilidade, manutenção, extensões e suporte à migração. |
| Banco de dados relacional sem servidor | Amazon Aurora serverless | Base de Dados SQL do Azure serverless ou SQL Database em Microsoft Fabric | Estes serviços utilizam diferentes modelos de escalabilidade e faturação. A base de dados SQL serverless pode escalar automaticamente o cálculo e pausar durante a inatividade. A base de dados SQL no Fabric consome capacidade partilhada do Fabric e integra dados operacionais com análises do Fabric. |
| Base de dados de chave-valor e de documentos | Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB para NoSQL | Ambos os serviços distribuem os dados por chave de partição e fornecem fluxos de alteração. Os seus modelos de consistência, indexação, consulta, transação, capacidade e preços diferem. Planeie alterações na aplicação e no modelo de dados em vez de assumir compatibilidade com a API. |
| Base de dados de documentos compatíveis com MongoDB | Amazon DocumentDB | Azure DocumentDB ou Azure Cosmos DB for MongoDB | O Azure DocumentDB utiliza um modelo vCore e o protocolo wire MongoDB. O Azure Cosmos DB para MongoDB fornece um serviço distribuído, baseado em unidades de pedido/solicitação (RU). Validar as versões, comandos, extensões, ferramentas de escalabilidade e migração do MongoDB suportadas. |
| Base de dados de colunas largas | Amazon Keyspaces para Apache Cassandra | Azure Cosmos DB para a Cassandra apache ou Azure Managed Instance para a Cassandra apache | Use o Cosmos DB para o Apache Cassandra quando quiser um serviço Azure Cosmos DB gerido com compatibilidade com o protocolo Cassandra. Utilize o Managed Instance quando precisar de clusters geridos de Cassandra open-source e maior compatibilidade ao nível do motor. |
| Base de dados de grafos | Neptuno da Amazónia | Azure Cosmos DB para Apache Gremlin | Neptune suporta cargas de trabalho de grafos de propriedades e RDF. O Azure Cosmos DB para Gremlin suporta o modelo de grafos de propriedades e a linguagem de consultas Gremlin. As cargas de trabalho RDF e SPARQL requerem outro design. |
| Dados da tabela | Amazon DynamoDB | Armazenamento de Tabelas do Azure ou Azure Cosmos DB for Table | Use o Armazenamento de Tabelas para armazenamento básico de chaves e atributos. Utilize o Azure Cosmos DB para Table quando precisar de throughput distribuído globalmente, múltiplas opções de consistência e capacidades do Azure Cosmos DB. |
| Cache em memória e armazenamento temporário de dados | Amazon ElastiCache | Azure Managed Redis | Use o Azure Managed Redis para cache, sessões, mensagens e outros padrões de dados temporários de baixa latência. Guarde dados autoritativos numa base de dados persistente. |
| Base de dados resistente compatível com Redis | Amazon MemoryDB | Sem equivalente direto | O Amazon MemoryDB foi concebido como uma base de dados primária duradoura. O Azure Managed Redis é um armazenamento de cache e dados temporários. No Azure, avalie o Azure Cosmos DB ou outra base de dados persistente como sistema de registo, com o Azure Managed Redis como cache opcional. |
| Migração de bases de dados | AWS Database Migration Service | Serviço de Migração de Banco de Dados do Azure | O suporte varia consoante a origem, o destino e o modo de migração online ou offline. Verifique os cenários de migração do Azure atualmente suportados antes de selecionar uma ferramenta. |
Considerações sobre migração
A migração de bases de dados requer mais do que mover dados. Funcionalidades do motor de inventário, procedimentos armazenados, extensões, índices, pressupostos de consistência, chaves de partição, limites de transação, dependências de captura de dados alterados e processos operacionais. Teste o comportamento e desempenho da aplicação face ao serviço alvo antes do cutover.
Se planeia migrar uma carga de trabalho AWS para o Azure, veja Migrar bases de dados da AWS para o Azure e os seus exemplos de cenários de migração.
Contribuidores
A Microsoft mantém este artigo. Os seguintes colaboradores escreveram este artigo.
Autor principal:
- Yuri Baijnath | Gerente Sénior de Arquitetura de Soluções Cloud
Outros contribuidores:
- Richard Fitzgerald | Arquiteto de Soluções de Nuvem Senior
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