Bancos de Dados
RDS, Aurora, DynamoDB, ElastiCache, DocumentDB e Neptune: escolher, migrar, escalar e pagar menos pelo banco.
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Publicações
Bancos de DadosKinesis
Arquitetura Lambda e Kappa com Spark na AWS: como juntar batch e tempo real sem duplicar pipeline
O Amazon EMR Serverless permite rodar o mesmo Apache Spark tanto para processar o histórico em lote quanto para consumir o stream do Kinesis, o que muda a forma de montar os padrões Lambda e Kappa na prática.
Bancos de DadosRDS e Aurora
Multi-AZ no Amazon RDS: standby isolado ou cluster com duas réplicas de leitura
A documentação do RDS detalha como o Multi-AZ DB cluster, com writer e duas réplicas legíveis em três zonas, se diferencia do Multi-AZ DB instance tradicional, e por que a escolha trava decisões de capacidade, custo e tempo de failover.
Bancos de DadosS3Mão na massa
Como configurar ciclo de vida no Amazon S3: Intelligent-Tiering, Glacier e expiração na prática
Um passo a passo para criar regras de lifecycle no S3 que movem objetos para classes mais baratas e apagam o que não serve mais, sem você precisar lembrar de fazer isso manualmente.
Bancos de DadosDynamoDB
DynamoDB: o banco NoSQL serverless da AWS, e quando ele não é a escolha certa
O DynamoDB sustenta a Amazon.com e a Alexa com latência de milissegundos em qualquer escala, mas essa escala tem preço de modelagem. Veja como ele funciona, para que serve e quando um banco relacional gerenciado cobre melhor o caso de uso.
Bancos de DadosS3Mão na massa
Como criar seu primeiro bucket no Amazon S3 privado por padrão
Um passo a passo completo, pelo console e pela AWS CLI, para criar um bucket no Amazon S3 que já nasce privado, criptografado e pronto para receber dado de verdade.
Bancos de DadosRDS e Aurora
EC2, RDS ou Aurora: como decidir onde rodar seu banco na AWS em 2026
A escolha não é sobre qual banco é
DR mais previsívelRDS e Aurora
RDS for SQL Server passa a aceitar snapshot direto em réplica de leitura
Desde 19 de outubro, dá pra tirar snapshot manual ou automatizado numa réplica de leitura do RDS for SQL Server sem promovê-la antes, o que também acelera a ativação de Multi-AZ em cenários de disaster recovery.
Gestão de réplicas multirregiãoDynamoDB
DynamoDB global tables agora permitem desassociar uma réplica sem apagar os dados
A partir de 20 de outubro de 2026, o DynamoDB deixa remover uma réplica de tabela global sem apagar a tabela nem os dados, útil para sair de setups multiconta ou isolar workloads locais.
Bancos de DadosRDS e Aurora
Aurora PostgreSQL passa a consultar Iceberg e Parquet direto no data lake, sem ETL
Nova extensão aurora_analytics embute o motor do DuckDB dentro do Aurora PostgreSQL e permite unir, numa única query, dados operacionais do banco com tabelas Iceberg e arquivos Parquet no S3, sem pipeline de réplica.
Controle fino de streamsDynamoDB
DynamoDB Streams ganha shard iterator AT_TIMESTAMP para retomar leitura a partir de um horário exato
Novo shard iterator AT_TIMESTAMP deixa começar a ler o Streams de qualquer timestamp, sem reprocessar tudo desde o início nem perder registros ao retomar o consumo.
Bancos de DadosS3
S3 Tables passa a suportar todos os tipos de dado do Apache Iceberg V3
O recurso gerenciado da AWS para tabelas Iceberg ganha suporte completo à especificação V3: deletion vectors, row lineage e tipos nativos para dado semiestruturado, geoespacial e timestamp em nanossegundos.
Bancos de DadosAthena e Glue
AWS Glue 6.0 chega com preço 30% menor e suporte completo ao Apache Iceberg v3
Nova versão traz Spark 4.1, Python 3.13 e a especificação Iceberg v3 inteira, com VARIANT shredding, tipos geoespaciais e streaming de baixíssima latência.
Bancos de DadosS3
Ânima reduz custo de vector store em 99% com Amazon S3 Vectors
A Ânima Educação trocou o Amazon OpenSearch Serverless pelo Amazon S3 Vectors no vector store da assistente IA.RA e cortou a fatura projetada de US$ 30.000 para cerca de US$ 200 por mês, mantendo a qualidade das respostas aos alunos.
