Datenbank: traditionell relational oder serverless?

Bei der Wahl, wo die Daten gespeichert werden, gibt es neben dem Datenbanktyp (relational oder nicht) eine weitere zunehmend relevante Entscheidung: eine traditionelle Datenbank zu nutzen, die mit einer festen Kapazität bereitgestellt wird, oder eine serverless-Datenbank, die automatisch skaliert und nach Nutzung abrechnet. Dieser Unterschied betrifft nicht das Datenmodell, sondern wie die Datenbank verwaltet, skaliert und bezahlt wird. Eine gute Wahl wirkt sich auf Kosten, Betrieb und die Fähigkeit Ihres Systems aus, Lastspitzen aufzufangen, ohne auszufallen oder zu verschwenden.

In diesem Artikel vergleichen wir die traditionelle und die serverless-Datenbank, ihre Vor- und Nachteile, und erklären, wie Sie je nach Anwendungsfall wählen.

Was ist eine traditionelle Datenbank

Eine traditionelle (oder bereitgestellte) Datenbank läuft auf einer festen Kapazität, die Sie definieren: ein Server oder eine Instanz mit bestimmtem Speicher und bestimmter Leistung, dauerhaft eingeschaltet, ob Sie sie viel oder wenig nutzen. Ihr Vorteil ist Vorhersehbarkeit und Kontrolle: konstante Leistung, bekannte Kosten und ein ausgereiftes, gut verstandenes Verhalten. Sie ist die solide Option für stabile und vorhersehbare Lasten. Im Gegenzug muss sie im Voraus dimensioniert werden (mit dem Risiko, zu klein zu sein oder zu viel zu zahlen), und das Skalieren erfordert Eingriffe und manchmal Ausfallzeit.

Was ist eine serverless-Datenbank

Eine serverless-Datenbank passt ihre Kapazität automatisch an die Nachfrage an und rechnet nach tatsächlicher Nutzung ab, ohne dass Sie Server bereitstellen oder verwalten müssen. Ihr großer Vorteil ist die Elastizität und die Kosten bei variablen Lasten: Sie wächst, wenn die Nutzer kommen, schrumpft (sogar bis auf null), wenn keine Aktivität herrscht, und Sie zahlen nur für das, was Sie verbrauchen. Sie ist ideal für unvorhersehbare Lasten, neue Projekte oder Umgebungen, die nicht dauerhaft genutzt werden. Im Gegenzug können die Kosten weniger vorhersehbar sein und bei sehr intensiven und konstanten Lasten teurer ausfallen.

Die wichtigsten Unterschiede

Dies sind die Faktoren, bei denen sich der Unterschied zwischen beiden Modellen am stärksten bemerkbar macht:

• Kapazität: fest und bereitgestellt versus automatisch und elastisch.
• Kosten: vorhersehbar bei der traditionellen; nach Nutzung bei der serverless.
• Variable Lasten: die serverless passt sich an und spart; die feste verschwendet.
• Konstante Lasten: die traditionelle ist meist günstiger.
• Betrieb: die serverless reduziert die Verwaltung und Dimensionierung.
• Vorhersehbarkeit: höher bei der traditionellen.

Der Faktor Nutzungsmuster

Der Schlüssel zur Entscheidung liegt darin, wie die Datenbank genutzt wird. Wenn die Last stabil und konstant ist (ein internes System, das während des Arbeitstages durchgehend genutzt wird), ist eine gut dimensionierte traditionelle Datenbank meist günstiger und vorhersehbarer. Wenn die Last variabel ist, mit Spitzen und Tälern, saisonal oder unvorhersehbar (eine neue App, eine Testumgebung, ein Dienst mit unregelmäßiger Nutzung), vermeidet die serverless das Bezahlen für ungenutzte Kapazität und fängt die Spitzen ohne Eingriff ab. Das Nutzungsmuster, mehr als die Größe, ist es, was den Ausschlag gibt.

Wie Sie wählen

Wählen Sie eine serverless-Datenbank, wenn Ihre Last variabel oder unvorhersehbar ist, wenn Sie ein Projekt starten und nicht wissen, wie stark es wächst, oder für Entwicklungs- und Testumgebungen, die nicht ständig aktiv sind: Sie sparen und reduzieren die Verwaltung. Wählen Sie eine traditionelle Datenbank für stabile, konstante und volumenstarke Lasten, bei denen die Vorhersehbarkeit von Kosten und Leistung sich lohnt. Wie immer gilt: Die richtige Entscheidung geht von Ihren realen Nutzungsdaten aus, nicht vom Trend des Augenblicks, und sollte überprüft werden, während sich das System weiterentwickelt.

Bei AxiomTech wählen und entwerfen wir die für jeden Fall passende Datenbank, traditionell oder serverless, je nach Ihrem Nutzungsmuster und Ihren Kosten. Wenn Sie unsicher sind, wie Sie Ihre Datenbank bereitstellen sollen, lassen Sie uns sprechen und wir geben Ihnen eine Empfehlung auf Basis Ihrer realen Last.