Por qué la escalabilidad de la base de datos es el desafío futuro (y casi presente) para los desarrolladores

El creciente uso de aplicaciones en la nube está disparando el tráfico de datos en Internet. Según la consultora de prestigio Forrester, el mercado del cloud computing público superará los 230.000 millones de dólares en 2019.  Una cifra muy superior a los 100.000 millones de dólares registrados en 2016. Según Cisco, en 2022 el tráfico IP alcanzará los 396 exabytes (EB) cada mes.

El aumento de la cantidad de datos experimentado y la mayor diversidad de información de hoy en día demandan sistemas flexibles que permitan expandir las bases de datos en función de las necesidades del negocio.

Las bases de datos son clave en las aplicaciones que utilizan las empresas. Se utilizan cada vez más en un mayor número de programas y utilidades y las organizaciones no se pueden permitir que estén saturadas. Por esto mismo, la escalabilidad de la base de datos y la escalabilidad del servidor se presentan como los principales retos para los desarrolladores.

Escalabilidad de la base de datos: qué es

 La escalabilidad de la base de datos (database scalability) es la capacidad que tienen las bases de datos de mejorar la disponibilidad y su comportamiento cuando el negocio demanda más recursos.

Esta escalabilidad se puede abordar desde dos enfoques: Vertical y Horizontal.

Vertical Scaling

Este enfoque implica añadir más recursos físicos y virtuales al servidor subyacente que aloja la base de datos. Ampliar más capacidad de computación (CPU), más memoria o más capacidad de almacenamiento. Este es el enfoque tradicional, consistente en utilizar un servidor más grande para soportar todos los datos.

Horizontal Scaling

Este enfoque está relacionado con añadir más instancias o nodos a la base de datos para tratar de lidiar con una mayor carga de trabajo. Así, cuando una organización necesita una mayor capacidad, simplemente añade más servidores al clúster. Además, el clúster utilizado tiende a formar parte de servidores más pequeños y baratos.

El inconveniente de esta aproximación es que la mayoría de los productos no escalan de este modo y dependiendo de cómo están implementados, las aplicaciones necesitarán ser reprogramadas para trabajar con la base de datos. Todo un reto para los desarrolladores de sistemas.

3 razones por las que el data scalability se ha vuelto un verdadero reto para los desarrolladores de sistemas

1.- El escalado vertical condiciona el crecimiento de la base de datos al hardware. 

Aunque pueda parecer que el escalado vertical es una buena opción porque no implica reprogramar el producto, lo cierto es que tiene sus limitaciones. El hardware llega un momento en que no puede crecer más, ya que los recursos están limitados a la capacidad máxima que existe en el momento que surja la necesidad de ampliar la base de datos.

Por este motivo, muchas veces, la combinación del modelo de escalado vertical y el escalado horizontal es  una de las mejores opciones que tienen los desarrolladores de sistemas para implementar un escalado de la base de datos.

 2.- El escalado horizontal no lo admiten todas las aplicaciones

Como hemos visto en el apartado anterior, el escalado horizontal presenta muchos retos, ya que hay ciertos productos que no lo soportan y demandan una reprogramación. Para sobreponerse a este desafío, los desarrolladores pueden optar por dos caminos:

  • Replicación de datos. Para cargas de trabajo de lectura intensiva, las empresas pueden tener una copia primaria que acepte cambios de datos y múltiples réplicas de solo lectura de esos datos. La desventaja de esto es que para las escrituras de datos, la copia primaria se convierte en un cuello de botella.
  • Base de datos federada. Esto implica distribuir lecturas y escribir en muchos nodos. Esto se logra al fragmentar los datos en varios servidores de bases de datos. Hay un elemento de replicación de la base de datos en el que algunos datos se guardan en todos o varios nodos.

3.- La escalabilidad de una base de datos relacional es difícil

Estas bases de datos se desarrollaron en un tiempo en que no había un volumen elevado de datos. Pero hoy en día, el Big Data está complicando la escalabilidad de la base de datos relacional.

Para poder escalar la base de datos se suele optar o bien por un escalado vertical o por uno horizontal. Sin embargo, en algunos casos, esta no es la mejor solución.

Para poder sobreponerse a estos problemas y lograr escalar, la solución son las bases de datos NoSQL.

Estas bases no tienen una limitación expresa por una arquitectura de servidor único. Este tipo de bases de datos pueden escalar masivamente en sistemas distribuidos. Son capaces de funcionar con servidores múltiples que trabajan en conjunto, cada uno de estos compartiendo una parte de la carga.

Con este enfoque, la base de datos puede operar con cientos de servidores y una gran cantidad de información. Además, puede procesar decenas de miles de transacciones por segundo con hardware de bajo coste que opera en cualquier clase de entorno. Además, si un nodo sufre un fallo, otros nodos se pueden hacer cargo del trabajo, zanjando así el problema de un único punto de fallo.

La escalabilidad de la base de datos, una oportunidad para las empresas

La escalabilidad de la base de  datos y la escalabilidad del servidor son dos aspectos clave para hacer frente al crecimiento exponencial de datos registrado en los últimos años.

Para lograr la escalabilidad que demandan hoy en día las empresas, los desarrolladores tienen dos opciones, la escalabilidad de las bases de datos vertical y horizontal. Pero la primera de las dos, además de ser más costosa, tiene las limitaciones de hardware. La segunda, en cambio, implica un esfuerzo mayor de los desarrolladores, pero es la mejor opción para escalar bases de datos de todo tipo de productos.

Los desarrolladores tienen que hacer frente a los retos que presenta la escalabilidad de las bases de datos para lograr así aumentar el rendimiento del servidor, fundamental para el crecimiento sostenido de las organizaciones en un entorno con sobreabundancia de datos.

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