Cloud database pricing onder de loep

Cloud databases verschillen schrikbarend in prijs als je rekent in kosten per 1.000 transactions per minute (tpm). Op dbench.cloud zien we in de praktijk verschillen van een factor 10–25 tussen de meest efficiënte configuraties en bepaalde hyperscaler‑DBaaS‑varianten met vergelijkbare throughput.

Door alles terug te brengen tot “dollar per 1.000 tpm” kun je eindelijk appels met appels vergelijken: niet langer vCPU’s, RAM of marketinglabels, maar wat je feitelijk betaalt voor meetbare transacties. In de global ranking staan de “lean” setups met een scherp afgestemde VM, 1 TB SSD‑baseline en gestandaardiseerde TPC‑C/HammerDB‑load structureel bovenaan, terwijl sommige managed diensten van grote hyperscalers onderaan bungelen met een veel hogere prijs per 1.000 tpm.

De oorzaken zijn voorspelbaar: zware managed‑overhead, te grote instance‑sizes, dure (over)geprovisionede IOPS‑modellen en premium features (multi‑AZ, geo‑replicatie) die lang niet altijd nodig zijn. Architecten en CFO’s zouden daarom standaard moeten kijken naar “price per 1.000 tpm” voordat ze een platformkeuze maken: hoeveel zijn we écht bereid te betalen voor X extra tpm, en rechtvaardigt die factor 10–25 het operationele gemak?

Mijn advies: zet je huidige of geplande cloud database naast de global resultaten van dbench.cloud en vertaal het naar maand‑ en jaarkosten op jouw target load (bijvoorbeeld 50.000–100.000 tpm). De uitkomst is vaak een eye‑opener – en een business case om je database‑architectuur én cloudkeuze opnieuw tegen het licht te houden.

Call to action:
– Bekijk hier de global ranking en zie waar jouw platform ongeveer zou landen: https://dbench.cloud/options/global
– Reken hier direct je eigen kosten per 1.000 tpm door met een concrete workload: https://dbench.cloud/costcalculator

Deel in de comments welk verschil jij ziet tussen je huidige omgeving en de opties in de global ranking, of stuur me een DM als je je eigen setup in detail wilt laten doorrekenen.