# PERF03-BP01 Uso de un almacén de datos personalizado que se adapte mejor a los requisitos de acceso y almacenamiento de datos
Debe saber cuáles son las características de los datos (por ejemplo, si se pueden compartir, su tamaño, los patrones de acceso, la latencia, el rendimiento y su persistencia) para seleccionar los almacenes de datos personalizados acordes a su carga de trabajo (almacenamiento o base de datos).
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Utiliza exclusivamente un almacén de datos porque la experiencia y los conocimientos internos se limitan a un tipo concreto de solución de base de datos.
+ Presupone que todas las cargas de trabajo tienen unos requisitos similares en relación con el almacenamiento de datos y el acceso a la información.
+ No ha implementado un catálogo de datos para inventariar sus activos de datos.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** comprender las características y los requisitos de los datos le permite determinar la tecnología de almacenamiento más eficiente y funcional para las necesidades de su carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** alto
## Guía para la implementación
Al seleccionar e implementar el almacenamiento de datos, asegúrese de que las características de consulta, escalado y almacenamiento se ajusten a los requisitos de datos de la carga de trabajo. AWS ofrece un gran número de tecnologías de almacenamiento y bases de datos, como el almacenamiento en bloques, el almacenamiento de objetos, el almacenamiento en streaming, los sistemas de archivos, las bases de datos relacionales, las bases de datos de clave-valor, las bases de datos de documentos, las bases de datos en memoria, las bases de datos de grafos, las bases de datos de series temporales y las bases de datos de libro mayor. Cada solución de administración de datos tiene opciones y configuraciones a su disposición que se ajustan a los casos de uso y a los modelos de datos. Si conoce las características y los requisitos de los datos, puede dejar atrás la tecnología de almacenamiento monolítica y los enfoques restrictivos de “una misma cosa vale para todo”, y centrarse en gestionar correctamente los datos.
### Pasos para la implementación
+ Haga un inventario de los distintos tipos de datos que existen en su carga de trabajo.
+ Estudie y documente las características y los requisitos de los datos, como:
+ Tipo de datos (no estructurados, semiestructurados o relacionales)
+ Volumen y crecimiento de los datos
+ Durabilidad de los datos: persistentes, efímeros o transitorios
+ Requisitos de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad)
+ Patrones de acceso a los datos (lectura o escritura intensivas)
+ Latencia
+ Rendimiento
+ IOPS (operaciones de entrada/salida por segundo)
+ Periodo de retención de datos
+ Obtenga información sobre los diferentes almacenes de datos (servicios de [almacenamiento](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/storage-services.html) y [base de datos](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/database.html)) disponibles en AWS para su carga de trabajo que se ajustan a las características de los datos, tal y como se describe en [PERF01-BP01 Descubrimiento y comprensión de los servicios y las características disponibles en la nube](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md). Estos son algunos ejemplos de tecnologías de almacenamiento de AWS y sus principales características:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Si está creando una plataforma de datos, aproveche la [arquitectura de datos moderna](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) en AWS para integrar su lago de datos, su almacenamiento de datos y sus almacenes de datos personalizados.
+ Las principales preguntas que debe hacerse al elegir un almacén de datos para su carga de trabajo son las siguientes:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ Lleve a cabo experimentos y pruebas comparativas en un entorno que no sea de producción para identificar qué almacén de datos se ajusta a los requisitos de su carga de trabajo.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Tipos de volúmenes de Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Opciones de almacenamiento para sus instancias de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: Amazon EFS Performance](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Amazon FSx for Lustre Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server Performance](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: documentación de Amazon Glacier](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: consideraciones de la tasa de solicitudes y del rendimiento](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [Almacenamiento en la nube en AWS](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Amazon EBS I/O Characteristics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [Bases de datos en la nube de AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Database Caching ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Prácticas recomendadas de Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Rendimiento de Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena top 10 performance tips ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift Spectrum best practices ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Prácticas recomendadas para Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Choose between Amazon EC2 and Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/comparison.html)
+ [ Best Practices for Implementing Amazon ElastiCache ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**Videos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023: Improve Amazon Elastic Block Store efficiency and be more cost-efficient](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw)
+ [AWS re:Invent 2023: Optimizing storage price and performance with Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [AWS re:Invent 2023: Building and optimizing a data lake on Amazon Simple Storage Service](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8)
+ [AWS re:Invent 2022: Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)
+ [AWS re:Invent 2022: Building data mesh architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U)
+ [AWS re:Invent 2023: Deep dive into Amazon Aurora and its innovations](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI)
+ [AWS re:Invent 2023: Advanced data modeling with Amazon DynamoDB](https://www.youtube.com/watch?v=PVUofrFiS_A)
+ [AWS re:Invent 2022: Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [ Amazon DynamoDB deep dive: Advanced design patterns ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**Ejemplos relacionados:**
+ [AWS Purpose Built Databases Workshop](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US)
+ [Databases for Developers](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US)
+ [AWS Modern Data Architecture Immersion Day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US)
+ [Build a Data Mesh on AWS](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US)
+ [Ejemplos de Amazon S](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Optimize Data Pattern using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [Database Migrations](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [MS SQL Server - AWS Database Migration Service (AWS DMS) Replication Demo](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server)
+ [Database Modernization Hands On Workshop](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Amazon Neptune Samples](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)