Tanto Azure Cosmos DB como MongoDB son bases de datos NoSQL muy utilizadas. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ambas plataformas que pueden influir en tu decisión de cuál elegir.
En este post, se comparan Azure Cosmos DB y MongoDB en varios aspectos, tales como:
1. Escalabilidad:
Azure Cosmos DB: Ofrece escalabilidad automática y global, lo que significa que puede aumentar o disminuir la capacidad de tu base de datos de forma instantánea y sin necesidad de intervención manual.
MongoDB: Ofrece escalabilidad horizontal, lo que significa que puedes agregar nodos a tu clúster para aumentar la capacidad. Sin embargo, la escalabilidad vertical no es tan sencilla como en Azure Cosmos DB.
2. Rendimiento:
Azure Cosmos DB: Ofrece un rendimiento predecible y de baja latencia, incluso con grandes conjuntos de datos.
MongoDB: El rendimiento puede variar dependiendo de la configuración del clúster y la carga de trabajo.
3. Disponibilidad:
Azure Cosmos DB: Ofrece una disponibilidad del 99,999 %, con acuerdos de nivel de servicio (SLA) garantizados.
MongoDB: La disponibilidad depende de la configuración del clúster.
4. Precio:
Azure Cosmos DB: El precio se basa en el consumo de unidades de solicitud (RU) y el almacenamiento.
MongoDB: El precio se basa en el tipo de instancia (replica set, sharded cluster) y el almacenamiento.
¿Por qué utilizar Azure Cosmos DB?
Escalabilidad automática y global: Azure Cosmos DB puede escalar automáticamente para satisfacer las necesidades de tu aplicación, sin necesidad de intervención manual.
Rendimiento predecible: Azure Cosmos DB ofrece un rendimiento predecible y de baja latencia, incluso con grandes conjuntos de datos.
Alta disponibilidad: Azure Cosmos DB ofrece una disponibilidad del 99,999 %, con acuerdos de nivel de servicio (SLA) garantizados.
Soporte multiplataforma: Azure Cosmos DB admite una amplia gama de lenguajes de programación y plataformas.
Integración con Azure: Azure Cosmos DB se integra a la perfección con otros servicios de Azure, como Azure Functions y Azure Machine Learning.
Recursos Adicionales:
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