Operación gestionada de cargas de trabajo Cassandra con Amazon Keyspaces - Compatibilidad con CQL y serverless

Los datos de columna ancha se gestionan con una API CQL compatible con Apache Cassandra, y la capacidad bajo demanda serverless reduce a cero la carga operativa. Este artículo explica cómo elegir entre esta y el modo aprovisionado, y la replicación multi-región.

Unos 7 min de lecturaÚltima actualización: 2026-10-31

Descripción general de Keyspaces

Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) es un servicio de base de datos de columna ancha totalmente gestionado y compatible con Apache Cassandra. Se puede usar CQL (Cassandra Query Language) y conectarse con los controladores y herramientas de Cassandra existentes. Tiene una arquitectura serverless, y después de crear una tabla no es necesario gestionar la capacidad. En Keyspaces, AWS se encarga de tareas como añadir / eliminar nodos, la compactación, la reparación y las copias de seguridad que se realizan al operar un clúster de Cassandra por cuenta propia. Keyspaces sigue un modelo serverless y ofrece consultas con CQL y compatibilidad con el ecosistema de Cassandra.

Modos de capacidad y modelo de datos

Keyspaces ofrece dos modos de capacidad: el modo bajo demanda y el modo aprovisionado. El modo bajo demanda es una facturación por uso según el número de solicitudes y es adecuado para cargas de trabajo cuyos patrones de tráfico son difíciles de predecir. El modo aprovisionado establece de antemano las unidades de capacidad de lectura / escritura y contiene los costes en cargas de trabajo predecibles. En combinación con Auto Scaling, también en el modo aprovisionado es posible un ajuste automático según la carga. El modelo de datos requiere el mismo diseño de clave de partición y clave de agrupación que Cassandra, y la elección de la clave de partición influye en el rendimiento y la escalabilidad. Admite los principales tipos de datos de Cassandra, como las columnas estáticas, TTL (Time to Live) y las columnas de contador.

Multi-región y operación

Con la replicación multi-región, se colocan réplicas de las tablas en varias regiones y se puede leer y escribir en una región cercana a los usuarios. Es una configuración activo-activo en la que se pueden realizar tanto lecturas como escrituras en cada región, y cuando el rendimiento de una región cae, se puede cambiar la conexión a otra región y continuar el procesamiento. La recuperación a un momento dado (PITR) permite restaurar una tabla a cualquier momento de los últimos 35 días, lo que hace posible la recuperación ante errores de operación o daños en los datos. El cifrado está habilitado de forma predeterminada tanto en reposo (claves propiedad de AWS, claves administradas por el cliente) como en tránsito (TLS). Con las métricas de CloudWatch se supervisan el número de solicitudes, la latencia y los eventos de limitación (throttling), y se aprovechan para ajustar la capacidad.

Precios de Keyspaces

Los precios de Keyspaces se componen del modo de capacidad y el almacenamiento. El modo bajo demanda cuesta unos 0,00000178 USD por unidad de solicitud de escritura (WRU) y unos 0,000000356 USD por unidad de solicitud de lectura (RRU) (a fecha de agosto de 2026). El modo aprovisionado cuesta unos 0,000742 USD/hora por unidad de capacidad de escritura (WCU) y unos 0,0001484 USD/hora por unidad de capacidad de lectura (RCU). El almacenamiento cuesta unos 0,25 USD/mes por GB. En la replicación multi-región se cobran cargos adicionales por el almacenamiento de cada región y por las escrituras de replicación.

Ventajas operativas de serverless

Al operar Apache Cassandra por cuenta propia, se requieren tareas de construcción de nodos, ampliación de clústeres, aplicación de parches y respuesta ante fallos. Keyspaces asume estas tareas de forma gestionada y las ofrece como serverless. Los usuarios pueden concentrarse en el diseño de las tablas y en la lectura y escritura de datos sin tener en cuenta la existencia del clúster. La capacidad se ajusta automáticamente según el volumen de acceso, por lo que no es necesario reservar capacidad de antemano para los picos. Con Keyspaces, se pueden delegar en AWS las tareas de operación del clúster mientras se utilizan las funciones de Cassandra.

Diseño de la replicación multi-región

Keyspaces puede adoptar una configuración que replica los datos en varias regiones. Si se configura de modo que se pueda leer y escribir en cada región, los usuarios de todo el mundo pueden acceder a una región cercana y se puede mantener baja la latencia. Cuando se produce un fallo en una región, se puede continuar el procesamiento en otra región. Como la replicación implica un ligero retraso, el diseño se realiza comprendiendo cómo se trata la coherencia cuando los mismos datos se actualizan a la vez en varias regiones. En servicios con usuarios en distintas partes del mundo, se usa una configuración multi-región cuando se requieren baja latencia y disponibilidad.

Integración con servicios de AWS

Keyspaces se integra con otros servicios de AWS. La autenticación y el control de acceso se realizan con IAM, y se pueden controlar los permisos a nivel de tablas y operaciones. El estado de funcionamiento se supervisa con las métricas de CloudWatch, y se puede conocer la situación del rendimiento y de la limitación (throttling). Las copias de seguridad continuas permiten restaurar a cualquier momento del pasado, de modo que se puede estar preparado ante errores de operación y fallos. Con los puntos de enlace de VPC, la comunicación se puede realizar por una ruta cerrada sin salir a Internet. La autenticación, la supervisión, las copias de seguridad y la red se pueden gestionar con los mecanismos estándar de AWS.

Optimización de la capacidad y los costes

Keyspaces permite elegir entre dos modos de capacidad: bajo demanda y aprovisionado. El modo bajo demanda se puede usar sin predecir el volumen de acceso y es adecuado para cargas de trabajo con grandes variaciones de tráfico o difíciles de prever. Como solo se cobra lo que se usa, los cargos aumentan cuando una carga alta se mantiene de forma estable. El modo aprovisionado permite establecer de antemano la carga prevista y, en combinación con el escalado automático, seguir también las variaciones, con lo que se pueden contener los costes en cargas de trabajo estables. Se comprenden los patrones de acceso y se elige el modo.

Resumen

Amazon Keyspaces es una base de datos de columna ancha totalmente gestionada y compatible con Cassandra, que se puede consultar con CQL y que funciona de forma serverless. Se pueden usar una configuración activo-activo mediante la replicación multi-región y la restauración a cualquier momento dentro de los últimos 35 días mediante PITR.

Referencias (recursos oficiales de AWS)

Las fuentes primarias de esta página son el sitio web y la documentación oficiales de AWS. Consulta las páginas oficiales siguientes para conocer las especificaciones y los precios más recientes.

Si esta página y la documentación oficial difieren, prevalece la documentación oficial.

Configuración multirregión con Amazon Aurora Global Database - Diseño de DR y lecturas globalesLogra un RPO de menos de 1 segundo mediante la replicación física en la capa de almacenamiento. Presenta los procedimientos de conmutación por error planificada y no planificada, y cómo aprovechar Write Forwarding para las lecturas globales.Base de datos compatible con Cassandra - Base de datos distribuida serverless con Amazon KeyspacesAprenda a diseñar y operar bases de datos distribuidas utilizando Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) y DynamoDB.Latencia de microsegundos con Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) - Diseño de caché en memoriaExplicamos la aceleración de lecturas de DynamoDB con DAX, las estrategias de caché y el diseño de clústeres.Uso de bases de datos de documentos - Modelado de datos flexible con Amazon DocumentDB y DynamoDBExplicamos los métodos de diseño y operación de bases de datos de documentos utilizando Amazon DocumentDB y DynamoDB.Arquitectura dirigida por eventos con Change Streams de Amazon DocumentDBPresentamos cómo construir arquitecturas dirigidas por eventos para la sincronización de datos en tiempo real integrando la captura de datos de cambios de DocumentDB con triggers de Lambda.Operar cargas de trabajo de MongoDB de forma administrada con Amazon DocumentDB - Modelo de documentos y diseño de consultasDocumentDB gestiona datos de documentos con una API compatible con MongoDB y logra el escalado de lectura y la DR con hasta 15 réplicas de lectura y clústeres globales. Explicamos cómo aprovechar el sharding con los clústeres elásticos.Base de datos compatible con MongoDB operada con Amazon DocumentDB - Patrones de diseño y escaladoSe selecciona la clase de instancia en DocumentDB, compatible con MongoDB, y se asegura la escalabilidad con el sharding de Elastic Clusters. También presentamos estrategias de copia de seguridad.Patrones de diseño de tablas en Amazon DynamoDB - Diseño de tabla única y uso de GSIExplicamos el diseño de claves de partición en DynamoDB, el diseño de tabla única y la implementación de patrones de acceso mediante GSI.