Informática sin servidor y bases de datos distribuidas se impulsan en la nube

En este escenario, los DBA especifican umbrales superiores e inferiores y luego las escalas automáticas de la base de datos.

Serverless no es para todos los casos de uso; por ejemplo, si sus cargas son predecibles o estables, será más económico reservar capacidad. No obstante, la demanda de los desarrolladores hará que el servidor sea una opción para todas las bases de datos operativas de la nube en 2019.

Otra innovación factible con la nube es la base de datos distribuida. Las bases de datos distribuidas no comenzaron con la nube, pero la nube proporcionó algunas ventajas injustas para las bases de datos distribuidas. Primero, eliminó la necesidad de que las organizaciones de TI configuren sus propios centros de datos y redes troncales de área amplia. En segundo lugar, gran parte de estos datos, como registros, catálogos de productos, datos de IoT, etc., ya se encuentran en la nube. Por último, pero no menos importante, la nube agregó algunas ventajas arquitectónicas injustas: los proveedores de la nube podrían diseñar de forma nativa la replicación automatizada, el almacenamiento inteligente y el escalado automático en sus plataformas.

La mayoría de las bases de datos distribuidas han operado con arquitecturas maestro/esclavo con nodos maestros centralizados para confirmar escrituras o actualizaciones, rodeadas de réplicas de solo lectura que podrían distribuirse geográficamente. Eso hizo lecturas, que podrían realizarse en cualquier réplica local, mucho más rápido que las escrituras.

Ya estamos viendo nuevos enfoques, como el multi-maestro, que permite que los nodos locales sean declarados maestros de escritura para transacciones específicas, o algoritmos de consenso, que sondean los nodos para designar el maestro de escritura, para superar los cuellos de botella de escritura en bases de datos distribuidas globalmente. En 2019, esperamos que el soporte multirregional se vuelva más común.

Un desarrollo relacionado, provocado por las regulaciones de privacidad de datos como GDPR y los mandatos locales impuestos por muchas naciones que requieren que los datos permanezcan dentro del país de origen será el papel de fragmentar la base de datos para tener maestros locales o regionales. Esta práctica se extenderá más.

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