Independentemente dos diferentes bancos de dados noSQL que apareceram (Valor chave, documentários, colunares, redes, séries cronológicas e repositórios de conteúdo), um novo conceito surgiu nos últimos anos: o bancos de dados na nuvem. Estes projetos foram desenvolvidos por grandes empresas como Microsoft ou Google, e sua principal característica é que eles oferecem armazenamento de dados como um serviço.
Estes suportes estão ganhando participação no mercado principalmente por uma razão: os servidores em cluster NoSQL são complexos de manter e geralmente caros, tanto em termos de infra-estrutura quanto de pessoal qualificado. Estes serviços de dados oferecem manutenção e suporte incluídos no preço.
Mas suas vantagens não terminam aí. Todas essas plataformas têm serviços associados mais totalmente integrados (processamento de dadosOs modelos mais comuns são a "nuvem" (por exemplo, conectividade com múltiplas plataformas através de APIs, etc.), e sistemas de segurança mantidos e endossados pelas próprias empresas. Além disso, eles tendem a oferecer modelos mistos. Em outras palavras, eles são convenientes, fáceis de manter e facilitam a criação de ambientes com múltiplas aplicações. Do lado negativo, estas plataformas são baseadas em taxas, e muitas vezes esta taxa é calculada com base tanto no armazenamento quanto no uso de leitura/escrita, o que pode aumentar o preço da manutenção. Todos eles oferecem versões gratuitas, mas estas estão limitadas a baixos volumes de uso.
Principais bancos de dados NoSQL na nuvem
DínamoDB da Amazônia (AP)
Gerenciado pela Amazon Web Services (AWS), suportando modelos de documentos e valores-chave. Contém o Acelerador Amazon DynamoDB (DAX), um cache in-memory para reduzir os tempos de resposta. Divisórias divisórias. O MapReduce pode ser implementado usando o EMR da Amazônia, mas não vem como padrão. Controles de acesso definidos usando a identidade AWS e o Gerenciamento de Acesso (IAM).
Microsoft Azure Cosmos DB (CP)
Integrado no sistema Microsoft Azure. Ela permite a implementação de modelos de documentos, valores-chave, colunares e até mesmo gráficos. Possui APIs para diferentes bancos de dados físicos SQL e NoSQL, assim como conectores com outras aplicações Azure como Databricks Spark, GemlinAPI (gráficos) ou funções Azure. Os direitos de acesso podem ser definidos em nível de item.
Google Cloud DataStore (CP):
Gerenciado pelo Google. Ele oferece um modelo escalável de dados de documentos que pode ser facilmente integrado com várias aplicações Google, tais como App Engine ou Datastore. Tem a possibilidade de transações ACID e consultas SQL com a linguagem Google Query, além de implementar controles de acesso baseados no Google Cloud Identity and Acess Management (IAM).
