Conforme os sistemas empresariais se tornam mais complexos, gerenciar demandas de alta disponibilidade, desempenho e escalabilidade no armazenamento de dados deixou de ser um diferencial e tornou-se um pré-requisito. Bancos de dados tradicionais, ainda que confiáveis, muitas vezes enfrentam limitações em ambientes distribuídos, especialmente quando a demanda exige elasticidade, tolerância a falhas e consistência de dados em tempo real.
É nesse cenário que surge o Amazon Aurora, uma alternativa de banco de dados relacional criada para proporcionar o melhor de dois universos: a familiaridade e compatibilidade com MySQL e PostgreSQL, unidas ao desempenho e à robustez da infraestrutura em nuvem da AWS.
Neste artigo, iremos investigar o que é o Aurora, de que maneira ele opera, a quem ele é mais adequado e como aproveitar ao máximo esse serviço em ambientes corporativos desafiadores.
O que é o Amazon Aurora?
O Amazon Aurora é um mecanismo de banco de dados relacional gerenciado, compatível com MySQL e PostgreSQL. Executado dentro do Amazon Relational Database Service (RDS), ele foi desenvolvido pela própria AWS com o objetivo de oferecer desempenho superior aos mecanismos tradicionais – até 5x mais rápido que o MySQL padrão e até 3x mais rápido que o PostgreSQL – sem exigir mudanças significativas na aplicação.
Ao contrário de bancos de dados hospedados em máquinas virtuais ou provisionados manualmente, o Aurora é construído para a nuvem desde o início. Ele conta com uma arquitetura distribuída e altamente tolerante a falhas, que replica automaticamente os dados em múltiplas zonas de disponibilidade (AZs) e realiza backups contínuos para o Amazon S3.
Como funciona o Aurora na prática?
Um dos principais diferenciais do Aurora é sua arquitetura desacoplada. Em vez de um modelo tradicional em que o armazenamento e o processamento são rigidamente integrados, o Aurora separa essas duas camadas, permitindo que o armazenamento seja escalado de forma independente.
Entre os principais elementos do funcionamento do Aurora, destacam-se:
- Armazenamento distribuído e automático: o volume de dados é automaticamente particionado em blocos de 10 GB, replicados em seis cópias distribuídas por três AZs.
- Failover automático: caso haja falha no nó principal, a instância de réplica mais atualizada assume automaticamente a função de leitura e escrita, minimizando o tempo de indisponibilidade.
- Read Replicas: é possível criar até 15 réplicas de leitura com baixa latência, que compartilham o mesmo armazenamento do banco de dados primário.
- Auto scaling e serverless (opcional): o Aurora Serverless permite que a capacidade de computação aumente ou reduza com base na demanda, ideal para cargas intermitentes ou imprevisíveis.
Essas funcionalidades tornam o Aurora altamente adaptável, com performance ajustada automaticamente ao volume de requisições da aplicação.
Aurora MySQL vs Aurora PostgreSQL
A escolha entre as duas variantes do Aurora depende do ecossistema e da estratégia da empresa. Ambas compartilham a mesma arquitetura subjacente, mas apresentam diferenças no suporte a extensões, ferramentas e padrões SQL.
→ Aurora MySQL:
- Compatível com MySQL 5.6, 5.7 e 8.0.
- Melhor integração com workloads legados baseados em MySQL.
- Suporte nativo a binlogs para integração com ferramentas de replicação.
→ Aurora PostgreSQL:
- Compatível com PostgreSQL 10, 11, 12, 13, 14 e 15.
- Ideal para aplicações que exigem consultas analíticas avançadas, JSONB, extensões geoespaciais (PostGIS) e uso intensivo de stored procedures.
Vale destacar que o Aurora PostgreSQL tem se mostrado uma escolha sólida para projetos com forte demanda por analytics e customizações avançadas, enquanto o Aurora MySQL é mais recorrente em sistemas com legado MySQL ou que requerem maior simplicidade.
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Casos de uso do Amazon Aurora
O Aurora é recomendado para diferentes cenários em que performance, disponibilidade e escalabilidade são críticas. Entre os principais casos de uso, podemos destacar:
- Aplicações web e mobile em larga escala: onde latência e volume de requisições variam de forma imprevisível.
- Sistemas financeiros e ERP: que exigem consistência transacional, integridade de dados e tolerância a falhas.
- Plataformas de SaaS: que precisam escalar rapidamente com múltiplos clientes e operações simultâneas.
- Ambientes de analytics com dados estruturados: com grandes volumes de leitura e análises em tempo real.
- Backup e recuperação simplificada: com integração nativa com Amazon S3 e snapshots automáticos.
Modelo de preços do Amazon Aurora
O modelo de preços do Amazon Aurora é baseado no consumo real de recursos e varia conforme a configuração escolhida. A AWS oferece duas opções principais: Aurora Standard e Aurora I/O-Optimized.
No Aurora Standard, a cobrança inclui:
- Instâncias de banco de dados, com valores por hora que variam de acordo com o tipo e a região. Uma instância db.r6i.large, por exemplo, custa cerca de US$ 0,29/hora (Leste dos EUA).
- Armazenamento dinâmico, provisionado automaticamente conforme o volume de dados, a US$ 0,10 por GB/mês.
- Operações de I/O, que são cobradas separadamente, ao custo de US$ 0,20 por milhão de requisições.
Já no Aurora I/O-Optimized, ideal para cargas com alto volume de leitura e gravação, a estrutura muda:
- Instâncias têm custo mais alto (por exemplo, US$ 0,377/hora para uma db.r6i.large).
- Armazenamento custa US$ 0,225 por GB/mês.
- Não há cobrança separada por operações de I/O, o que torna esse modelo mais vantajoso para workloads intensivos.
Para cenários com uso variável, o Aurora Serverless v2 permite escalar automaticamente e cobra por capacidade consumida, medida em Aurora Capacity Units (ACUs), por segundo de uso.
Além disso, o Aurora inclui armazenamento gratuito de backups automáticos (limitado ao tamanho total do banco de dados), e recursos adicionais como a API de Dados têm cobrança à parte, após o uso gratuito de até 1 milhão de chamadas por mês.
A AWS disponibiliza uma calculadora oficial para estimativas personalizadas.
Quando faz sentido adotar o Amazon Aurora?
O Aurora é indicado para empresas que precisam de um banco de dados relacional com alta performance, mas sem o custo e a complexidade de manter uma infraestrutura própria. Por isso, ele costuma ser adotado em cenários como:
- Aplicações críticas e de missão contínua, como ERPs, CRMs e sistemas financeiros que não podem sofrer interrupções e exigem alta disponibilidade.
- Ambientes que crescem rapidamente, onde a escalabilidade automática do Aurora Serverless v2 evita desperdício de recursos com superdimensionamento.
- Sistemas com grande volume de leitura simultânea, que se beneficiam das réplicas de leitura de baixa latência.
- Empresas que querem migrar de bancos comerciais (como Oracle e SQL Server) e reduzir custos de licenciamento com compatibilidade PostgreSQL ou MySQL.
Mais do que uma solução técnica, o Aurora representa uma mudança de postura: deixa-se de administrar o banco manualmente para contar com um serviço otimizado, pronto para crescer com o negócio.
Por que contar com um parceiro AWS?
Embora o Aurora simplifique muitas tarefas operacionais, ele exige planejamento e conhecimento técnico para evitar desperdícios de recursos e falhas de configuração. É aqui que entra o papel de um parceiro AWS com experiência comprovada.
Como AWS Advanced Partner, a UDS oferece suporte completo para empresas que desejam implementar ou migrar bancos de dados para o Amazon Aurora. Com mais de 20 serviços validados pela AWS, nossa equipe atua em projetos que exigem alta performance, confiabilidade e governança em nuvem.
Oferecemos desde a análise de arquitetura e escolha da engine até a implementação, automação, monitoramento e otimização contínua do ambiente. Seja para workloads transacionais, analíticos ou híbridos, garantimos que o Aurora seja utilizado com segurança, eficiência e controle de custos.
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