7 Migliori Piattaforme di Database Cloud

Le 7 migliori piattaforme di database cloud

Il cloud computing ha aperto nuove porte per lo sviluppo e l’hosting delle app. Prima che i servizi cloud diventassero comuni, gli sviluppatori dovevano gestire i propri costosi server. Ora, piattaforme cloud come AWS e Azure offrono un facile hosting del database senza i costi elevati dell’hardware. I database cloud offrono la flessibilità e la comodità del cloud, pur offrendo funzionalità di database standard. Possono essere relazionali, NoSQL o di qualsiasi altro modello di database, accessibili tramite API o interfaccia web.

In questo articolo di revisione, esploreremo i 7 migliori database cloud utilizzati dai professionisti per creare applicazioni robuste. Queste principali piattaforme di database cloud consentono agli sviluppatori di archiviare e gestire in modo efficiente i dati nel cloud. Esamineremo le caratteristiche chiave, i vantaggi e gli svantaggi di ogni piattaforma, in modo da poter determinare quale sia quella più adatta alle tue esigenze di sviluppo dell’app.

 

 

Azure SQL Database è un database cloud relazionale completamente gestito che fa parte della famiglia Azure SQL di Microsoft. Fornisce una soluzione database-as-a-service costruita specificamente per il cloud, combinando la flessibilità di un database multi-modello con la gestione, il dimensionamento e la sicurezza automatizzati. Il database Azure SQL è sempre aggiornato, con Microsoft che si occupa di tutti gli aggiornamenti, i backup e la fornitura. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione delle loro applicazioni senza il sovraccarico dell’amministrazione del database.


🔑 Punti chiave di Azure SQL Database

  • I servizi di calcolo senza server e le soluzioni di archiviazione iperscalabili sono flessibili e reattivi
  • Un motore di database completamente gestito che automatizza gli aggiornamenti, la fornitura e i backup
  • Dispone di intelligenza artificiale integrata e alta disponibilità per garantire prestazioni e durata costanti

✅ Vantaggi

  • Interfaccia utente intuitiva per la creazione di modelli di dati
  • Sistema di fatturazione semplice
  • Database SQL completamente gestito e sicuro
  • Migrazione senza soluzione di continuità da archiviazione locale a cloud storage

❌ Svantaggi

  • I gestori di lavori e attività funzionano in modi diversi
  • Dimensione del database limitata
  • Necessità di un sistema di notifica ed elaborazione dei log più efficiente per gli errori del database
  • Costo elevato per l’incremento e il decremento della scala senza un’implementazione adeguata dell’automazione

 

 

Amazon Redshift è una soluzione di data warehousing basata su cloud completamente gestita e su scala petabyte, progettata per aiutare le organizzazioni a archiviare, gestire ed analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente. Basato sul sistema di database open source PostgreSQL, Redshift utilizza la tecnologia di archiviazione a colonne e l’elaborazione parallela su larga scala per offrire prestazioni rapide su volumi elevati di dati. La sua architettura distribuita consente di scalare elasticamente la capacità di archiviazione e di elaborazione per gestire volumi di dati in crescita. La sua stretta integrazione con altri servizi AWS consente inoltre un caricamento dei dati senza soluzione di continuità da S3, EMR, DynamoDB, ecc. Il risultato finale è una soluzione performante, conveniente e flessibile per il data warehousing nel cloud adatta all’analisi di dati su larga scala.


🔑 Punti chiave di Amazon Redshift

  • Utilizza database a orientamento colonne
  • La sua architettura si basa sull’elaborazione parallela su larga scala
  • Include l’apprendimento automatico per migliorare le prestazioni
  • È tollerante ai guasti

✅ Vantaggi

  • Configurazione, distribuzione e gestione facili
  • Documentazione dettagliata che facilita l’apprendimento
  • Integrazione senza soluzione di continuità con i dati archiviati in S3
  • Configurazione semplificata di ETL

❌ Svantaggi

  • Il supporto JSON in SQL è limitato
  • Le colonne di tipo array sono assenti e vengono automaticamente convertite in stringhe
  • La funzione di registrazione dei log è quasi inesistente

 

 

Amazon DynamoDB è un servizio di database NoSQL rapido, flessibile e affidabile che aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni scalabili e senza server. Supporta modelli di dati chiave-valore e a documento e può gestire enormi quantità di richieste al giorno. DynamoDB si scala automaticamente in modo orizzontale, garantendo disponibilità, durata e tolleranza ai guasti senza alcuno sforzo aggiuntivo da parte dell’utente. Progettato per applicazioni su scala internet, DynamoDB offre scalabilità illimitata e prestazioni consistenti con disponibilità fino al 99,999%.


🔑 Punti chiave di Amazon DynamoDB

  • La capacità di gestire oltre 10 trilioni di richieste al giorno
  • Supporto per transazioni ACID
  • Un database multi-regione e multi-master
  • Database NoSQL

✅ Pro

  • Veloce e facile da utilizzare
  • Gestisce dati dinamici e in continuo cambiamento
  • I dati indicizzati possono essere recuperati rapidamente
  • Ha prestazioni eccezionali anche quando si lavora con applicazioni di grandi dimensioni

❌ Contro

  • Se la risorsa non viene monitorata correttamente, le spese possono essere significative
  • Non supporta il backup in diverse regioni
  • Può essere costoso per i progetti che richiedono la creazione di ambienti multipli

 

 

Google BigQuery è un potente data warehouse basato su cloud completamente gestito che aiuta le aziende a analizzare e gestire enormi dataset. Con la sua architettura serverless, BigQuery consente interrogazioni SQL rapide e analisi dei dati, elaborando milioni di righe in pochi secondi. È possibile archiviare i dati in Google Cloud Storage o nello storage di BigQuery e si integra perfettamente con altri prodotti GCP come Data Flow e Data Studio, rendendolo una scelta eccellente per le attività di analisi dei dati.


🔑 Punti chiave di Google BigQuery

  • Può scalare fino a un petabyte, rendendolo altamente scalabile
  • Offre velocità di elaborazione elevate, consentendo di analizzare i dati in tempo reale
  • È disponibile sia in modelli di abbonamento on-demand che a tariffa fissa

✅ Pro

  • Ottimizza automaticamente le interrogazioni per recuperare rapidamente i dati
  • Ottime assistenza clienti
  • Le sue capacità di esplorazione e visualizzazione dei dati sono molto utili
  • Ha un gran numero di integrazioni native

❌ Contro

  • L’upload dei database utilizzando Excel può richiedere tempo ed essere soggetto a errori
  • La connessione ad altre infrastrutture cloud come AWS può essere difficile
  • L’interfaccia può essere difficile da usare se non si è familiarizzati con essa

 

 

MongoDB Atlas è un servizio MongoDB basato su cloud completamente gestito che consente agli sviluppatori di configurare, gestire e scalare rapidamente le implementazioni di MongoDB nel cloud con pochi clic. Sviluppato dagli stessi ingegneri che hanno creato il database MongoDB, Atlas offre tutte le funzionalità del popolare database NoSQL basato su documenti, senza la complessità operativa necessaria per le implementazioni in locale. Atlas semplifica le operazioni nel cloud di MongoDB, automatizzando attività amministrative che richiedono molto tempo come il provisioning dell’infrastruttura, la configurazione del database, il rafforzamento della sicurezza, i backup e altro ancora.


🔑 Punti chiave di MongoDB Atlas

  • È un database orientato ai documenti
  • La funzione di sharding consente una scalabilità orizzontale facile
  • I trigger del database in MongoDB Atlas sono potenti e possono eseguire codice quando si verificano determinati eventi
  • Utile per dati in serie temporale

✅ Pro

  • È facile regolare la scala del servizio in base alle esigenze
  • Sono disponibili piani gratuiti e di prova per valutazione o scopi di test, che sono piuttosto generosi
  • Tutte le informazioni del database caricate in MongoDB Atlas vengono sottoposte a backup
  • I documenti JSON possono essere accessibili ovunque

❌ Contro

  • Non è possibile scaricare direttamente tutte le informazioni memorizzate in cluster MongoDB Atlas
  • Manca una tariffazione più granulare
  • Non sono previste unioni tra tabelle

 

 

Snowflake è una potente piattaforma dati autogestita progettata per il cloud. A differenza delle offerte tradizionali, Snowflake combina un nuovo motore di query SQL con un’architettura innovativa nativa per il cloud, fornendo una soluzione più veloce, più semplice da usare e altamente flessibile per lo storage, l’elaborazione e l’analisi dei dati. Come servizio autogestito vero, Snowflake si occupa della gestione hardware e software, degli aggiornamenti e della manutenzione, consentendo agli utenti di concentrarsi sull’ottenimento di informazioni dai propri dati.


🔑 Punti chiave di Snowflake

  • Offre ottimizzazione delle query e delle tabelle
  • Offre condivisione sicura dei dati e clonazione senza copia
  • Snowflake supporta dati semi-strutturati

✅ Pro

  • Snowflake può acquisire dati da varie piattaforme cloud, come AWS, Azure e GCP
  • È possibile archiviare dati in più formati, inclusi strutturati e non strutturati
  • I computer sono dinamici, quindi è possibile scegliere un computer in base al costo e alle prestazioni
  • È ottimo per la gestione di diversi magazzini

❌ Contro

  • La visualizzazione dei dati potrebbe essere migliorata
  • La documentazione può essere difficile da capire
  • Snowflake non dispone di funzionalità di integrazione CI/CD

 

 

Databricks SQL (DB SQL) è un potente data warehouse senza server che consente di eseguire tutte le applicazioni SQL e BI su larga scala, con un rapporto prestazioni/prezzo fino a 12 volte migliore rispetto alle soluzioni tradizionali. Offre un modello di governance unificato, formati e API aperti e supporta gli strumenti di vostra scelta, garantendo un’assenza di blocco. L’ecosistema di strumenti supportati da DB SQL, come Fivetran, dbt, Power BI e Tableau, consente di acquisire, trasformare e interrogare tutti i vostri dati nel luogo in cui sono archiviati. Ciò consente ad ogni analista di accedere più velocemente ai dati più recenti per l’analisi in tempo reale e consente transizioni senza soluzione di continuità da BI a ML, sfruttando appieno il potenziale dei dati.


🔑 Punti chiave di Databricks SQL

  • Governance centralizzata
  • Lake dati aperto e affidabile come base
  • Integrazioni senza soluzione di continuità con l’ecosistema
  • Analytics moderna
  • Facile acquisizione, trasformazione e orchestrazione dei dati

✅ Pro

  • Migliorata collaborazione tra i team di Data Science e Data Engineering
  • Il motore di esecuzione Spark Jobs è altamente ottimizzato
  • Recentemente è stata aggiunta la funzione di analisi per la creazione di dashboard di visualizzazione
  • Integrazione nativa con il servizio di MLflow gestito
  • Il codice di Data Science può essere scritto in SQL, R, Python, Pyspark o Scala

❌ Contro

  • L’esecuzione remota dei job di MLflow è complicata e necessita di semplificazioni
  • Tutto il codice eseguibile deve essere mantenuto in Notebook, che non sono l’ideale per la produzione
  • La sessione si ripristina automaticamente a volte
  • Le connessioni a Git possono essere poco affidabili

 

 I database cloud hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende archiviano, gestiscono e utilizzano i loro dati. Come abbiamo esplorato, piattaforme leader come Azure SQL Database, Amazon Redshift, DynamoDB, Google BigQuery, MongoDB Atlas, Snowflake e Databricks SQL offrono ciascuna benefici unici per lo sviluppo di app e l’analisi dei dati.

Nella scelta del database cloud giusto, i fattori chiave da considerare sono le esigenze di scalabilità, la facilità di gestione, le integrazioni, le prestazioni, la sicurezza e i costi. La piattaforma ottimale si allinerà alle vostre esigenze di infrastruttura e di carico di lavoro.

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) è un data scientist professionista certificato che ama creare modelli di machine learning. Attualmente, si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su tecnologie di machine learning e data science. Abid ha una laurea magistrale in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con le malattie mentali.