Questão 1512743

Utilizar o Amazon RDS (AWS), Azure SQL Database e Google Cloud SQL. Considere que, embora esses serviços sejam gerenciados, eles são baseados em bancos de dados serializados tradicionais, e talvez não sejam ideais para o processamento em paralelo e a alta escalabilidade exigida pelo sistema de análise de dados.

Usar o Amazon DynamoDB (AWS), Azure Cosmos DB e Google Cloud Datastore. Estes são bancos de dados NoSQL que oferecem alta escalabilidade e baixa latência. No entanto, o sistema de análise de dados pode ter consultas complexas que se beneficiam de um modelo de dados relacional.

Optar pelo Amazon Aurora (AWS), Azure Cosmos DB e Google Cloud Spanner. O Amazon Aurora é um banco de dados relacional de alto desempenho com escalabilidade impressionante, o Azure Cosmos DB é um banco de dados NoSQL multimodelo e distribuído globalmente, e o Google Cloud Spanner é um banco de dados relacional distribuído globalmente que combina consistência e alta disponibilidade.

Escolher o Amazon S3 (AWS), Azure Blob Storage e Google Cloud Storage. Estes serviços são soluções de armazenamento de objetos, não bancos de dados. Embora possam ser usados para armazenar dados brutos, eles não oferecem as funcionalidades de consulta e o desempenho de um banco de dados para a análise de dados.

Adotar o Amazon Redshift (AWS), Azure Synapse Analytics e Google BigQuery. Estes são serviços de data warehouse para análise massiva de dados. Embora sejam ideais para o processamento de grandes volumes de dados, eles são otimizados para consultas de Business Intelligence (Bl) e não para a baixa latência de consultas pontuais de um sistema de análise operacional.