В наши дни базы данных являются сердцем большинства бизнес-приложений, но большинство организаций приобретают их в виде облачных сервисов, а не громоздких внутренних приложений на стороне сервера. Мы тестируем и сравниваем лучшие сервисы баз данных, чтобы помочь вам освоить эту новую модель.
Microsoft Azure SQL Database
База данных Microsoft Azure SQL Database – отличное решение для разработчиков, бизнес-аналитиков и администраторов баз данных благодаря простоте использования и образцовым средствам управления.
MongoDB Atlas
MongoDB Atlas – это база данных мечты разработчика, с блестяще простым пользовательским интерфейсом, большей степенью автоматизации, чем у большинства решений Database-as-a-Service (DBaaS), тоннами гибкости и контроля, встроенной репликацией и нулевой привязкой.
Amazon Relational Database Service
Amazon Relational Database Service – не самое удобное решение для новичков в области баз данных как услуги (DBaaS), но если вам помогут правильные специалисты, то это отличная служба реляционных баз данных.
Google BigQuery
Google BigQuery – это отличная база данных как услуга (DBaaS) для компаний, работающих в облаке, а также для тех, кто занимается разработкой приложений машинного обучения или работает с большими массивами данных.
IBM Db2 on Cloud
IBM Db2 on Cloud – это мечта разработчиков и бизнес-аналитиков о решении Database-as-a-Service (DBaaS), поскольку они могут использовать его без помощи администратора баз данных, даже с минимальными навыками.
SAP HANA Service
SAP HANA Service нуждается в развитии, но это по-прежнему мощное и уникальное решение Database-as-a-Service (DBaaS) с множеством важных возможностей.
Руководство по покупке: Лучшие решения для работы с базами данных как услуга
Что такое база данных как услуга (DBaaS)?
Когда мы говорим о базах данных, используемых в качестве облачных сервисов, мы имеем в виду базу данных как услугу (Database-as-a-Service, DBaaS). Хотя это не серебряная пуля, которая упростит жизнь всем, кому нужна база данных для решения какой-то задачи или разработки приложения, DBaaS не только прост, но и гибок. Она обладает многими преимуществами и недостатками, характерными для других облачных сервисов: с одной стороны, это лучший контроль над расходами, а с другой – более ограниченные возможности по сравнению с локальной альтернативой. Тем не менее, DBaaS также является программным обеспечением, на базе которого работает множество других приложений Software-as-a-Service (SaaS) – от непосредственно связанных с визуализацией данных инструментов до охватывающих всю организацию платформ
планирования ресурсов предприятия (ERP). Однако DBaaS – это тоже самостоятельное решение с плюсами и минусами, присущими только функциям баз данных.
Преимущества DBaaS заключаются в снижении барьеров входа, расширении доступа к технологиям, которые раньше были доступны только крупным предприятиям, и использовании цифровых технологий, таких как потоковая передача данных Интернета вещей (IoT), машинное обучение (ML) и гибридные приложения, например, в качестве дополнения к вычислениям на границе.
К недостаткам DBaaS можно отнести общую негибкость баз данных, сложность работы с данными, негибкость интеграций, проблемы с производительностью сети и сложности, связанные с передачей больших объемов данных. Если вы перемещаете конфиденциальные данные между поставщиком DBaaS и другим сайтом, вам также необходимо принять меры безопасности, которые могут включать в себя все: от надежных протоколов управления идентификацией до внедрения виртуальной частной сети (VPN). Кроме того, существуют различные типы поставщиков DBaaS – от тех, кто не делает ничего другого, до крупных поставщиков облачных услуг или веб-хостинга, для которых база данных является лишь одной услугой из многих. Выбор лучшего провайдера из такого списка означает просеивание длинного списка переменных, включая цену, географическую близость, поддержку и даже конечные задачи, которые должна выполнять база данных. Все эти ограничения могут привести к реальной потребности в помощи администратора базы данных (DBA), несмотря на заявления многих поставщиков DBaaS о том, что их платформы являются самообслуживаемыми и удобными для пользователей.
Суть в том, что наука о данных – это непросто, даже если создание и настройка базы данных автоматизированы, как это в той или иной степени происходит в предложениях DBaaS. Но есть продукты и сервисы DBaaS, которые проще в использовании, чем другие, и некоторые из них, безусловно, вполне по силам обычным разработчикам и бизнес-аналитикам.
Я проводил обзоры в этом обзоре с точки зрения разработчиков и аналитиков, а также, в меньшей степени, представителей малого и среднего бизнеса (SMB) с небольшим количеством внутренних ИТ-ресурсов. Целью этого проекта было не выявление превосходства с сугубо технической точки зрения, а определение того, насколько хорошо обычный пользователь сможет использовать сервис без помощи DBA, сохраняя при этом все преимущества технологии. Если бы анализ проводился только по техническим аспектам, то рейтинг поставщиков мог бы быть иным.
SQL или NoSQL?
Еще одним фактором, затрудняющим прямое сравнение в этом обзоре, являются типы баз данных. Как известно всем профессионалам в области обработки данных, SQL работает со структурированными данными, а NoSQL – с неструктурированными, хотя для обычных пользователей это различие, вероятно, не очевидно. Примером структурированных данных может служить электронная таблица, а примером неструктурированных данных – лента Twitter. Базы данных SQL обычно называют реляционными базами данных, а базы данных NoSQL – нереляционными.
Однако, когда речь заходит о DBaaS, варианты оказываются более разнообразными, чем простое определение структурированных и неструктурированных данных. Например, MongoDB Atlas, которая является NoSQL с открытым исходным кодом, работает на других фирменных облачных сервисах, таких как AWS, Google и Microsoft. Некоторые поставщики помогут вам разобраться в лабиринте вариантов, поскольку их фирменные сервисы DBaaS предлагают другие варианты продуктов для других типов баз данных.
Например, IBM Db2 on Cloud – это SQL, но он с самого начала направляет пользователей к Cloudant, продукту IBM NoSQL DBaaS, или к базам данных с открытым исходным кодом, таким как MongoDB on IBM, в зависимости от загружаемых данных. Это невероятно полезно для тех, у кого мало навыков работы с данными или ограниченное понимание.
В каждом обзоре я отмечаю, является ли продукт DBaaS SQL или NoSQL и доступны ли другие варианты баз данных в линейке продуктов. В большинстве сервисов вам с самого начала нужно знать, какой тип базы данных вам нужен. В некоторых из них, таких как IBM Db2 on Cloud, процесс регистрации поможет вам выбрать нужную базу данных.
Вот краткое эмпирическое правило: если вы работаете с машиночитаемыми данными, вам нужен SQL. Подумайте об электронных таблицах и данных IoT. Если речь идет о человеческих мыслях или выражениях, то вам нужен NoSQL. Вспомните социальные сети, видео- и аудиоданные. Имейте в виду, что иногда приложение будет толкать вас в одну сторону, обычно требуя SQL. Но иногда конечные цели будут толкать вас в другую сторону: NoSQL масштабируется больше и быстрее.
Наконец, имейте в виду, что помощь ML лучше, чем самостоятельная работа с данными. Поддержка ML также отмечается в обзорах.