El mayor evento anual de AWS, re:Invent ha vuelto a abrir sus puertas, anunciando el lanzamiento de tres nuevas ofertas severless, entre ellas, Aurora Limitless Database, una nueva característica de la base de datos Amazon Aurora que puede escalar automáticamente más allá de sus límites de escritura originales, facilitando a los desarrolladores el escalado de sus aplicaciones. Igualmente, la compañía anunció nuevas capacidades para Amazon ElastiCache y la base de datos Amazon Redshift Serverless, diseñadas para aumentar el rendimiento de las cargas de trabajo al tiempo que se optimizan las plataformas para gestionar los costes.
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Base de datos ilimitada Amazon Aurora
En su discurso de apertura, Peter DeSantis, vicepresidente sénior de utility computing en AWS, afirmó que las empresas de hoy en día crean y almacenan petabytes de información procedente de múltiples fuentes, y necesitan una estrategia integral para analizarla y gestionarla a gran escala. AWS ofrece como novedad una variedad de servicios de big data basados en la nube para ayudar en estas estrategias, incluyendo Amazon Aurora, Amazon ElastiCache y Amazon Redshift. Con ellos, los clientes pueden evitar gran parte del trabajo pesado que supone gestionar manualmente sus propios sistemas de datos.
Amazon Aurora es un servicio de base de datos MySQL y PostgreSQL totalmente administrado que puede escalarse para soportar cientos de miles de transacciones por segundo. Una de sus capacidades clave es que puede aumentar y reducir la capacidad en tiempo real, para proporcionar la cantidad óptima de recursos para cada aplicación que impulsa.
Amazon Aurora Limitless Database es un nuevo servicio de Amazon Aurora capaz de escalar a millones de transacciones de escritura por segundo y gestionar decenas de petabytes de datos. Los clientes ya no necesitan crear software personalizado para dirigir las solicitudes a las instancias de base de datos adecuadas. En su lugar, la plataforma lo hace todo automáticamente, mientras escala horizontal o verticalmente según las necesidades de sus aplicaciones. Para los equipos de ingeniería, las operaciones de mantenimiento se simplifican, ya que cualquier cambio puede realizarse una sola vez y aplicarse a múltiples instancias de bases de datos, en lugar de implementarlo cada uno manualmente.
Serverless Amazon ElastiCache
Además, AWS anunció que está ampliando las capacidades de su servicio Amazon ElastiCache, que es una plataforma totalmente administrada para el almacenamiento en caché de datos. La plataforma es utilizada por las aplicaciones para almacenar sus datos de acceso más frecuentes y ofrecer un gran aumento en el rendimiento y la escala.
Aunque Amazon ElastiCache es útil, las organizaciones necesitan dedicar mucho esfuerzo a configurar el servicio y ponerlo todo en marcha primero. Sin embargo, algunas empresas han demandado comenzar mucho más rápido sin tener que diseñar y aprovisionar la infraestructura de caché de datos por sí mismas, y esto es lo que pretende la nueva característica Amazon ElastiCache Serverless, ya disponible.
Permite a los clientes crear una caché de datos de alta disponibilidad en tan solo unos segundos, sin necesidad de aprovisionar o configurar nada en absoluto. Al ser arquitectura serverless, todo el proceso de configuración está totalmente automatizado y el servicio puede replicar datos automáticamente en varias zonas de disponibilidad con una disponibilidad de hasta el 99,99% para cualquier carga de trabajo.
Optimizaciones para Amazon Redshift Serverless
Por último, AWS ha anunciado la previsualización de nuevas optimizaciones y escalado basado en inteligencia artificial para la base de datos Amazon Redshift Serverless, con el fin de ofrecer una mayor rentabilidad al ejecutar cargas de trabajo variables. Las nuevas capacidades permiten realizar optimizaciones sobre la marcha para garantizar que los clientes puedan alcanzar los objetivos de precio/rendimiento deseados, aseguró Peter deSantis.
Amazon Redshift Serverless ahora puede alterar proactivamente los recursos que utiliza en función de los patrones de carga de trabajo. Es capaz de reducir la capacidad de la base de datos en momentos de baja demanda, mientras que la aumenta para satisfacer demandas más altas, como cuando se necesita procesar una consulta más compleja, dijo.
