El creciente uso de aplicaciones en la nube est\u00e1 disparando el tr\u00e1fico de datos en Internet. Seg\u00fan la consultora de prestigio Forrester, el mercado del cloud computing p\u00fablico superar\u00e1 los 230.000 millones de d\u00f3lares en 2019.\u00a0 Una cifra muy superior a los 100.000 millones de d\u00f3lares registrados en 2016. Seg\u00fan Cisco, en 2022 el tr\u00e1fico IP alcanzar\u00e1 los 396 exabytes (EB) cada mes.<\/p>\n
El aumento de la cantidad de datos experimentado y la mayor diversidad de informaci\u00f3n de hoy en d\u00eda demandan sistemas flexibles que permitan expandir las bases de datos en funci\u00f3n de las necesidades del negocio.<\/p>\n
Las bases de datos son clave en las aplicaciones que utilizan las empresas. Se utilizan cada vez m\u00e1s en un mayor n\u00famero de programas y utilidades y las organizaciones no se pueden permitir que est\u00e9n saturadas. Por esto mismo, la escalabilidad de la base de datos y la escalabilidad del servidor<\/strong>\u00a0<\/strong>se presentan como los principales retos para los desarrolladores.<\/p>\n \u00a0<\/strong>La escalabilidad de la base de datos (database scalability<\/em>) es la capacidad que tienen las bases de datos de mejorar la disponibilidad y su comportamiento cuando el negocio demanda m\u00e1s recursos.<\/p>\n Esta escalabilidad se puede abordar desde dos enfoques: Vertical y Horizontal.<\/p>\n Este enfoque implica a\u00f1adir m\u00e1s recursos f\u00edsicos y virtuales al servidor subyacente que aloja la base de datos. Ampliar m\u00e1s capacidad de computaci\u00f3n (CPU), m\u00e1s memoria o m\u00e1s capacidad de almacenamiento. Este es el enfoque tradicional, consistente en\u00a0utilizar un servidor m\u00e1s grande para soportar todos los datos.<\/p>\n Este enfoque est\u00e1 relacionado con a\u00f1adir m\u00e1s instancias o nodos a la base de datos para tratar de lidiar con una mayor carga de trabajo. As\u00ed, cuando una organizaci\u00f3n necesita una mayor capacidad, simplemente a\u00f1ade m\u00e1s servidores al cl\u00faster. Adem\u00e1s, el cl\u00faster utilizado tiende a formar parte de servidores m\u00e1s peque\u00f1os y baratos.<\/p>\n El inconveniente de esta aproximaci\u00f3n es que la mayor\u00eda de los productos no escalan de este modo y dependiendo de c\u00f3mo est\u00e1n implementados, las aplicaciones necesitar\u00e1n ser reprogramadas para trabajar con la base de datos. Todo un reto para los desarrolladores de sistemas.<\/p>\n Aunque pueda parecer que el escalado vertical es una buena opci\u00f3n porque no implica reprogramar el producto, lo cierto es que tiene sus limitaciones. El hardware llega un momento en que no puede crecer m\u00e1s, ya que los recursos est\u00e1n limitados a la capacidad m\u00e1xima que existe en el momento que surja la necesidad de ampliar la base de datos.<\/p>\n Por este motivo, muchas veces, la combinaci\u00f3n del modelo de escalado vertical y el escalado horizontal es\u00a0 una de las mejores opciones que tienen los desarrolladores de sistemas para implementar un escalado de la base de datos.<\/p>\n 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 reprogramaci\u00f3n. Para sobreponerse a este desaf\u00edo, los desarrolladores pueden optar por dos caminos:<\/p>\n Estas bases de datos se desarrollaron en un tiempo en que no hab\u00eda un volumen elevado de datos. Pero hoy en d\u00eda, el Big Data est\u00e1 complicando la escalabilidad de la base de datos relacional.<\/p>\n 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 soluci\u00f3n.<\/p>\n Para poder sobreponerse a estos problemas y lograr escalar, la soluci\u00f3n son las bases de datos NoSQL.<\/p>\n Estas bases no tienen una limitaci\u00f3n expresa por una arquitectura de servidor \u00fanico. Este tipo de bases de datos pueden escalar masivamente en sistemas distribuidos. Son capaces de funcionar con servidores m\u00faltiples que trabajan en conjunto, cada uno de estos compartiendo una parte de la carga.<\/p>\n Con este enfoque, la base de datos puede operar con cientos de servidores y una gran cantidad de informaci\u00f3n. Adem\u00e1s, puede procesar decenas de miles de transacciones por segundo con hardware de bajo coste que opera en cualquier clase de entorno. Adem\u00e1s, si un nodo sufre un fallo, otros nodos se pueden hacer cargo del trabajo, zanjando as\u00ed el problema de un \u00fanico punto de fallo.<\/p>\n La escalabilidad de la base de\u00a0 datos y la escalabilidad del servidor\u00a0son dos aspectos clave para hacer frente al crecimiento exponencial de datos registrado en los \u00faltimos a\u00f1os.<\/p>\n Para lograr la escalabilidad que demandan hoy en d\u00eda las empresas, los desarrolladores tienen dos opciones, la escalabilidad de las bases de datos vertical y horizontal. Pero la primera de las dos, adem\u00e1s de ser m\u00e1s costosa, tiene las limitaciones de hardware. La segunda, en cambio, implica un esfuerzo mayor de los desarrolladores, pero es la mejor opci\u00f3n para escalar bases de datos de todo tipo de productos.<\/p>\n Los desarrolladores tienen que hacer frente a los retos que presenta la escalabilidad de las bases de datos para lograr as\u00ed aumentar el rendimiento del servidor, fundamental para el crecimiento sostenido de las organizaciones en un entorno con sobreabundancia de datos.<\/p>\nEscalabilidad de la base de datos: qu\u00e9 es<\/strong><\/h2>\n
Vertical Scaling<\/strong><\/h3>\n
Horizontal Scaling<\/strong><\/h3>\n
3 razones por las que el data scalability<\/em> se ha vuelto un verdadero reto para los desarrolladores de sistemas<\/strong><\/h2>\n
1.- El escalado vertical condiciona el crecimiento de la base de datos al hardware.\u00a0 <\/strong><\/h3>\n
\u00a0<\/strong>2.- El escalado horizontal no lo admiten todas las aplicaciones<\/strong><\/h3>\n
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3.- La escalabilidad de una base de datos relacional es dif\u00edcil<\/strong><\/h3>\n
La escalabilidad de la base de datos, una oportunidad para las empresas<\/strong><\/h2>\n