Escalabilidad de Datos ¿Qué es y cómo se relaciona con las bases de datos?

La escalabilidad de datos y la escalabilidad del servidor son dos aspectos clave ante el crecimiento exponencial de los datos de registro en los últimos años.

Para lograr la escalabilidad requerida por las empresas de hoy, los desarrolladores tienen dos opciones, escalabilidad de datos vertical y horizontal. Pero el primero de los dos, además de ser más caro, tiene limitaciones de hardware.  

Por otro lado, la segunda significa más esfuerzo por parte del desarrollador, pero es la mejor opción para escalar bases de datos para todo tipo de productos.

Los desarrolladores deben abordar los desafíos de escalabilidad de datos para mejorar el rendimiento del servidor, lo cual es fundamental para que las organizaciones sigan creciendo en entornos con gran cantidad de datos.

¿Qué es la escalabilidad de datos?

La escalabilidad de datos es la capacidad de una base de datos para mejorar la disponibilidad y el comportamiento cuando el negocio requiere más recursos.

Esta escalabilidad se puede lograr de dos maneras: vertical y horizontal.

Vertical: Este enfoque implica agregar más recursos físicos y virtuales al servidor subyacente que aloja la base de datos. Expandir con más poder, más memoria o más capacidad de almacenamiento. Este es el enfoque tradicional, que utiliza servidores más grandes para admitir todos los datos.

Horizontal: Este enfoque tiene que ver con agregar más instancias o nodos a la base de datos en un intento de manejar el aumento de la carga de trabajo. Entonces, cuando una organización necesite más capacidad, simplemente agregue más servidores al clúster. Además, los clústeres utilizados tienden a formar parte de servidores más pequeños y económicos.

La desventaja de este enfoque es que la mayoría de los productos no escalan de esta manera y, dependiendo de cómo se implementen, la aplicación debe reprogramarse para que funcione con la base de datos.  

¿Cómo la escalabilidad de datos se ha vuelto un verdadero reto para los desarrolladores?

 

Existen 3 aspectos circunstanciales en los que podemos enfocarnos:

 

  • El Vertical Scaling condiciona el crecimiento de la base de datos al hardware: Si bien la escalabilidad vertical puede parecer una buena opción ya que no implica reprogramar el producto, la verdad es que tiene sus limitaciones.  El hardware llega a un punto en el que no puede crecer más porque los recursos están limitados a la capacidad máxima que existe cuando se necesita expandir la base de datos. Por esta razón, una combinación de modelos (vertical y horizontal) suele ser una de las mejores opciones para que los desarrolladores de sistemas implementen el escalado de bases de datos.

 

  • El Horizontal Scaling no lo admiten todas las aplicaciones: La escalabilidad horizontal tiene muchos problemas porque hay productos que no lo soportan y necesitan ser reprogramados. Para resolver este problema, los desarrolladores pueden elegir uno de dos caminos:
  1. Copiar datos: Para cargas de trabajo de lectura intensiva, una empresa puede tener una réplica principal que acepte cambios de datos y múltiples copias de sólo lectura de esos datos.  La desventaja de esto es que la réplica principal se convierte en un cuello de botella para la escritura de datos.  
  2. Base de datos federada: Esto incluye la distribución de lecturas y escrituras en varios nodos. Esto se logra dividiendo los datos en varios servidores de bases de datos.  Hay un componente de replicación de base de datos donde algunos datos se almacenan en todos o algunos nodos.

 

  • La escalabilidad de una base de datos relacional es difícil: Estas bases de datos se crearon en un momento en que no se disponía de grandes cantidades de datos. Sin embargo, hoy en día, los grandes datos dificultan la escalabilidad de las bases de datos relacionales.  Para escalar una base de datos, generalmente se elige escalar vertical u horizontalmente. Sin embargo, en algunos casos esta no es la mejor solución. Las bases de datos NoSQL son la solución a estos problemas y escalas.

 

Estas bases de datos no se limitan explícitamente a una arquitectura de un solo servidor. Estos tipos de bases de datos pueden escalar significativamente en sistemas distribuidos. Pueden trabajar con múltiples servidores, cada uno compartiendo parte de la carga.  

Gracias a este enfoque, la base de datos puede trabajar con cientos de servidores y grandes cantidades de información. Además, puede manejar decenas de miles de transacciones por segundo en hardware de bajo costo que funciona en cualquier entorno. Además, si un nodo falla, otros nodos pueden tomar el control, eliminando el punto único de falla.

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