Was sind Cloud-native Datenbanken?

Cloud-native Datenbanken wurden speziell für Cloud-Umgebungen entwickelt und nutzen die Skalierbarkeit, Elastizität und verteilte Architektur der Cloud-Infrastruktur. Googles Spanner beispielsweise kann Daten zwischen Regionen replizieren; Google gibt an, dass seine Multi-Regionen-Instanzen eine Verfügbarkeit von 99,999 % bieten.

Diese Datenbanken sind von Grund auf so konzipiert, dass sie in der Cloud florieren, im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die für On-Premise-Umgebungen entwickelt wurden, sich aber mit der dynamischen Natur der Cloud oft schwer tun.

• Hohe Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Kosteneffizienz sind ihre prägenden Eigenschaften.
• Einige bekannte Produkte in dieser Kategorie sind Amazon DynamoDB, Google Cloud Spanner und MongoDB Atlas.
• Cloud-native Datenbanken sollten verwendet werden, wenn Ihre Anwendungen eine hohe Skalierbarkeit erfordern, Sie mit enormen Datenmengen zu tun haben oder die Betriebskosten minimieren möchten.

Der Hauptunterschied basiert auf Skalierung, Architektur und den Ansätzen, die verwendet werden, um Verfügbarkeit zu erreichen. Cloud-native Datenbanken sind darauf ausgelegt, Knoten horizontal hinzuzufügen, um eine hohe Verfügbarkeit und Leistung in der Cloud zu erzielen. Traditionelle Datenbanken hingegen sind in der Regel für eine vertikale Skalierung ausgelegt und können Schwierigkeiten haben, sich an die dynamische Natur der Cloud anzupassen.

Cloud-nativ Datenbanken können Eigenschaften wie eine verteilte Architektur, verwaltete Dienste und eine nutzungsbasierte Abrechnung integrieren, was zu ihrer Kompatibilität mit bestimmten modernen, Cloud-basierten Anwendungen beitragen kann.

Einfache Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit, geringe Kosten und ein geringer Betriebs aufwand sind einige der wahrgenommenen Vorteile von Produkten in dieser Kategorie. Cloud-native Datenbanken können sich schnell horizontal vergrößern oder verkleinern, je nach Reaktion auf Lastbedingungen, was dazu beiträgt, dass die Datenbank nicht offline gehen muss. Einige trennen Rechenleistung von Speicher: Microsofts Azure SQL Database Hyperscale ermöglicht es Ihnen, den Speicher (bis zu 128 TB) unabhängig von der Rechenleistung zu skalieren (Microsoft).

Pay-as-you-go-Dienste bieten flexible Zahlungen auf Basis der Nutzung, während vollständig verwaltete Dienste dazu beitragen können, den Bedarf an manueller Konfiguration und Wartung zu reduzieren.

Die Hauptprobleme sind die Bindung an einen Cloud-Anbieter (Vendor Lock-in),, die Datenmigration und die Qualifikationen die erforderliche Expertise, um diese Datenbanken bereitzustellen und zu verwalten.

Es ist von entscheidender Bedeutung zu berücksichtigen, wie leicht Sie die Daten verschieben können, falls eine Migration erforderlich wird, und eine klare Vorstellung davon zu haben, Ihren ob Sie über Erfahrung in der Datenbankverwaltung verfügen oder ob Sie sich auf verwaltete Dienste verlassen werden.

Namhafte Beispiele umfassen relationale und NoSQL-Designs:

• Amazon DynamoDB: Eine NoSQL-Datenbank, die für Hochleistungsanwendungen verwendet wird, die Flexibilität bei der Datenmodellierung erfordern.
• Google Cloud Spanner: Es nutzt eine verteilte Architektur an verschiedenen Standorten in seiner relationalen Datenbank und zielt darauf ab, gleichzeitig Datenkonsistenz und Serviceverfügbarkeit zu erreichen. Google gibt eine Verfügbarkeit von 99,999 % für Multi-Region-Instanzen und 99,99 % für regionale Instanzen an (Google Cloud).
• MongoDB Atlas: Eine dokumentenorientierte Datenbank, die als verwalteter Cloud-Dienst (Database-as-a-Service) angeboten wird und sowohl auf Flexibilität als auch auf Skalierbarkeit ausgelegt ist.
• Azure Cosmos DB: Dies ist eine Art von Datenbank, die in der Cloud gehostet wird und mit Datenmodellen wie Dokumenten-, Key-Value-, Graphen- und Tabellenmodellen arbeiten kann (Microsoft).

Branche Anwendungsfälle umfassen E-Commerce-Plattformen, Gaming-Anwendungen und IoT-Geräte.

Nutzen Sie Cloud-native Datenbanken, wenn Ihre Anwendungen hochgradig skalierbar und verfügbar sein müssen, wenn Sie große Datenmengen verarbeiten, wenn Sie den Betriebsaufwand minimieren möchten oder wenn Sie neue Cloud-native Anwendungen entwickeln.

Cloud-nativ Datenbanken sind für die Cloud-Umgebung konzipiert. Auch wenn sie Vorteile gegenüber herkömmlichen oder SaaS-Lösungen Was Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz betrifft, so hängen diese Vorteile von der Arbeitslast ab.

Wenn Ihre Anforderungen relativ einfach sind und sich Ihr Bedarf leicht vorhersagen lässt, ist eine SaaS-Lösung möglicherweise der beste Ausgangspunkt. Wenn Ihre Anwendung jedoch komplexer wird und Ihr Unternehmen mehr Unabhängigkeit und Anpassungsmöglichkeiten benötigt, kann eine Cloud-native Datenbank die beste Lösung sein.