AWS RDS vs. MariaDB

Datenbanken konsumieren oder selbst beherrschen

AWS RDS und MariaDB stehen nicht für konkurrierende Produkte, sondern für zwei grundverschiedene Modelle im Umgang mit Datenbanken. Das eine verspricht Entlastung durch Managed Services. Das andere verlangt Verantwortung – und erhält dafür Kontrolle. Wer diese Entscheidung zu kurz greift, zahlt selten sofort, aber fast immer später.

Datenbanken sind kein austauschbarer Infrastrukturbaustein. Sie speichern nicht nur Daten, sondern Geschäftslogik, Historie, Abhängigkeiten und implizite Annahmen über Skalierung, Verfügbarkeit und Konsistenz. Entsprechend weitreichend sind die Folgen der Frage, ob man eine Datenbank konsumiert oder beherrscht.

AWS RDS: Datenbankbetrieb als Service

AWS RDS ist konsequent als Managed Service konzipiert. Backups, Patching, Failover, Monitoring – alles ist automatisiert und in die AWS-Welt integriert. Datenbanken lassen sich per Klick oder API bereitstellen, mit klaren SLAs und ohne tiefes Datenbank-Know-how im Team.

Für viele Organisationen ist das attraktiv. Besonders unter Zeitdruck oder bei fehlender Betriebserfahrung wirkt RDS wie eine sichere Abkürzung. Integration in VPC, IAM, CloudWatch, Snapshots und Security Groups ist nahtlos. Datenbanken werden nicht mehr gestaltet, sondern konsumiert – vergleichbar mit Storage oder Compute.

Genau hier beginnt jedoch die strukturelle Einschränkung.

Die Grenzen des Managed-Modells

RDS erlaubt nur das, was AWS vorsieht. Konfigurationstiefe ist bewusst begrenzt. Datenbankversionen folgen dem AWS-Zeitplan, nicht zwingend den fachlichen Anforderungen eines Projekts. Bestimmte Extensions, Storage-Layouts oder spezielle Replikationsmodelle sind nicht oder nur eingeschränkt verfügbar.

Das ist kein Fehler, sondern Design. Managed Services funktionieren über Standardisierung. Der Preis dieser Standardisierung ist der kleinste gemeinsame Nenner. Wer über diesen hinaus will, stößt schnell an harte Grenzen:

• eingeschränkter Zugriff auf Konfigurationsparameter
• limitierte Einflussnahme auf Storage und I/O
• feste Upgrade- und Wartungsfenster
• eingeschränkte Replikations- und Topologieoptionen

Für klassische Standard-Workloads ist das oft ausreichend. Für Plattformen mit wachsender Komplexität wird es zum Hemmschuh.

MariaDB: Kontrolle als Architekturprinzip

MariaDB im Eigenbetrieb ist das Gegenmodell. Open Source, vollständig kontrollierbar, überall lauffähig. On-Premises, in Kubernetes, in der eigenen Cloud oder in hybriden Umgebungen. Architektur, Replikation, Storage und Tuning liegen vollständig in der eigenen Verantwortung.

Das erfordert Know-how. Es erfordert Automatisierung, Monitoring, Backup-Strategien und klare Betriebsprozesse. Der entscheidende Unterschied: Diese Verantwortung ist gestaltbar. Entscheidungen können an fachliche, regulatorische oder wirtschaftliche Anforderungen angepasst werden – nicht an die Limits eines Managed Services.

MariaDB ist kein „Low-Level"-Produkt, sondern ein ausgereiftes Datenbanksystem mit hoher technischer Tiefe.

Technische Reife und Entwicklungsfreiheit

Technisch ist MariaDB keineswegs schwächer als klassische Managed-Angebote. Im Gegenteil. Galera-Cluster ermöglichen synchrone Replikation, flexible Replikationsmodelle erlauben gezielte Lastverteilung, Storage Engines lassen sich an unterschiedliche Workloads anpassen.

Vor allem aber bestimmt kein Anbieter, wie und wann sich die Datenbank weiterentwickelt. Upgrades erfolgen dann, wenn sie fachlich sinnvoll sind – nicht, wenn ein Provider sie vorgibt. Neue Features lassen sich evaluieren, testen und gezielt einführen. Alte Versionen lassen sich betreiben, solange es notwendig ist.

Diese Freiheit ist kein Selbstzweck. Sie ist Voraussetzung für langfristig stabile Plattformen.

Skalierung, Regulierung und Architekturhoheit

Der Unterschied zwischen beiden Modellen wird besonders deutlich bei Skalierung und Regulierung.

RDS skaliert vertikal bequem, horizontal jedoch nur begrenzt. Multi-Region-Setups sind möglich, aber teuer und architektonisch komplex. Replikation folgt dem AWS-Modell, nicht zwingend den Anforderungen der Anwendung.

Regulatorische Vorgaben lassen sich umsetzen – solange sie in das AWS-Rahmenwerk passen. Sobald geografische, organisatorische oder juristische Trennungen erforderlich sind, wird das Modell unflexibel.

Mit MariaDB lassen sich Architekturen gezielt entwerfen. Daten können dort betrieben werden, wo sie regulatorisch hingehören. Replikation, Trennung von Schreib- und Lesezugriffen oder Mandantentrennung lassen sich explizit modellieren. Die Datenbank wird Teil der Architektur – nicht deren Einschränkung.

Verdichteter Vergleich

Wann welches Modell sinnvoll ist

AWS RDS ist sinnvoll für:

• Standard-Workloads mit klaren Anforderungen
• schnelle Projekte mit begrenzter Laufzeit
• Teams ohne Datenbankbetriebskompetenz
• Anwendungen, bei denen Bequemlichkeit wichtiger ist als Kontrolle

MariaDB ist sinnvoll für:

• Plattformen mit langfristiger Datenstrategie
• komplexe oder wachsende Datenmodelle
• regulatorisch sensible Umgebungen
• Architekturen, bei denen Daten ein strategisches Asset sind

Fazit

Datenbanken sind kein Commodity. Sie speichern nicht nur Daten, sondern Verantwortung.

AWS RDS optimiert auf Entlastung und Geschwindigkeit. MariaDB optimiert auf Kontrolle und Gestaltungsfreiheit.

Beide Modelle haben ihre Berechtigung. Entscheidend ist, ob man bereit ist, langfristige Abhängigkeiten gegen kurzfristige Bequemlichkeit einzutauschen. Denn die eigentlichen Kosten einer Datenbankentscheidung zeigen sich selten am Anfang – sondern dann, wenn sich Anforderungen ändern.

Und genau dann ist Kontrolle kein Luxus, sondern Voraussetzung.