Mengelola database secara manual di atas mesin virtual memerlukan banyak pekerjaan: instalasi, patching, backup, pemantauan, dan pemulihan. AWS menawarkan managed database service untuk mengurangi beban operasional ini. Dengan begitu, tim dapat lebih fokus pada desain skema, query, dan aplikasi. Mahasiswa perlu memahami nilai ini karena cloud tidak hanya memindahkan server ke internet, tetapi juga mengubah model pengelolaan sistem.<\/p>\n
Amazon RDS mendukung beberapa engine relasional dan cocok untuk aplikasi yang membutuhkan tabel, relasi, transaksi, dan query SQL. Pengguna tetap mendesain database dan skema, tetapi banyak tugas administratif ditangani AWS. Fitur penting yang perlu dipahami meliputi automated backup, snapshots, Multi-AZ deployment, dan read replica. Dengan mempelajari RDS, mahasiswa mengenali bagaimana cloud menyederhanakan pengelolaan database tanpa menghilangkan konsep dasar basis data relasional.<\/p>\n
Aurora adalah database relasional yang kompatibel dengan MySQL atau PostgreSQL dan dirancang untuk performa tinggi di AWS. Dalam materi dasar, Aurora dapat diperkenalkan sebagai varian database terkelola dengan fokus pada kinerja, skalabilitas, dan integrasi AWS yang kuat. Tidak semua kelas harus langsung menggunakan Aurora dalam praktikum, tetapi mahasiswa sebaiknya mengetahui posisinya dalam ekosistem database AWS.<\/p>\n
DynamoDB adalah layanan NoSQL terkelola yang berfokus pada performa tinggi dan latensi rendah. Model datanya berbeda dari database relasional: desain tabel lebih berorientasi pada access pattern daripada normalisasi klasik. Topik ini penting agar mahasiswa tidak menganggap semua masalah data harus diselesaikan dengan SQL. Dengan contoh sederhana seperti session store atau katalog produk, dosen dapat menjelaskan kapan NoSQL lebih sesuai.<\/p>\n
Database sering menjadi bottleneck dan single point of failure. Di AWS, RDS menyediakan Multi-AZ untuk meningkatkan ketersediaan dan read replica untuk membantu skenario pembacaan tinggi. DynamoDB mendukung model scaling yang berbeda. Mahasiswa harus memahami bahwa strategi skalabilitas database berbeda dari compute karena state dan konsistensi data ikut terlibat.<\/p>\n
Pemilihan database dipengaruhi oleh struktur data, kebutuhan transaksi, pola query, latency target, volume data, dan kemudahan operasional. Untuk sistem akademik dengan relasi yang kuat, RDS mungkin lebih tepat. Untuk aplikasi dengan trafik sangat tinggi dan pola akses sederhana, DynamoDB bisa menjadi alternatif. Diskusi ini penting untuk melatih penalaran arsitektural, bukan sekadar menghafal nama layanan.<\/p>\n