فوائد قواعد البيانات المزودة بمكعبات من أجل الحلول الهندسية القابلة للتوسع

ما هي قواعد البيانات المجهولة؟

وتبني قواعد البيانات ذاتية السحابية بغرض التشغيل في بيئات غيمة دينامية، وتستغل تماماً المرونة والتشغيل الآلي والهياكل الأساسية الموزعة التي توفرها المنصات السحابية، وخلافاً لقواعد البيانات الأحادية التي تتطلب التوسع اليدوي وتوفير قواعد البيانات المحتوية على السحب على نطاق واسع، فإنها تصمم من الأرض كنظم موزعة، وتتابع عادة نمطاً من السحب، حيث تُغلق قواعد البيانات، وتُسمح بتركّم.

وقد صُممت قواعد البيانات الهندسية التقليدية، مثل أوراكل أو خادم SQL، من أجل معدات ثابتة وموجودة على فترات زمنية محددة، مع أعباء عمل يمكن التنبؤ بها، وهي تعتمد على زيادة حجم العمل الرأسي في وحدات الاستهلاك المكلورة، أو على نظام إدارة السجلات، أو على تخزين أسرع إلى حاسوب واحد، مما يلحق بكم بسرعة حدود مادية ويصبح باهظ التكلفة، كما أن قواعد البيانات غير السحابية تُضِعِم على نطاق أفقي.

المنافع الرئيسية لقاعدة البيانات السحابية

Elastic Scalability

أما الميزة الأكثر استخداماً لقواعد البيانات السحابية فهي قدرتها على الضخ الأفقي عند الطلب، وعندما يرتفع الطلب بشكل مفاجئ في عدد المستخدمين - أي أثناء إطلاق المنتجات أو قواعد البيانات ذات الطابع الآلي - السائل - السائل - السائل - السائل - القار، يمكن أن توفر تلقائياً مواضع إضافية لمعالجة زيادة الإنتاج، وهذا أمر ممكن لأن حجم طائرة البيانات وطائرة المراقبة منفصلان: يمكن أن تنمو طبقة التخزين بصورة مستقلة عن طبقة الكمال، ويمكن توزيعها عبر وسائل مكرر.

عدم الاتساق والتوفر العالي

وتُعد قواعد البيانات ذات الطابع التقريبي للفشل، وهي تستنسخ البيانات المتزامنة عبر مناطق متعددة من المناطق المتوافرة أو حتى المناطق، وتضمن أن قاعدة البيانات إذا انتشرت خارجها، تظل عاملة بأقل من أي خسارة في البيانات، والفشل الآلي هو المعيار: يتم الترويج للنسخة النهائية في غضون ثوان، وكثيرا ما يكون ذلك بشفافية في التطبيق، وتحتفظ آليات السحب الذاتية بالصفحات الفاسدة، أو التجزئة الهندسية الفوقية 99، وتصلح تلقائيا.

الكفاءة التشغيلية والتألق

وتحوّل قواعد البيانات المزودة بأجهزة السحابة العبء التشغيلي من الأفرقة الهندسية إلى الجهة التي تقدم السحب أو قاعدة البيانات نفسها، وتسمح المهام الروتينية مثل الجدولة الاحتياطية، وربط البرامجيات، وإصلاحات الضعف الأمني، وإعادة التوازن في التخزين، كما أن الكثير منها يتيح " لا يُحصى " حيث تُطبق إدارة القدرات بشكل تلقائي بعيداً - وتُعمم قاعدة البيانات هذه على أساس التر، ولا تُبِّدُدُدُدُ الموارد.

كفاءة التكاليف ودفع الاستحقاقات أولا بأول

ونظراً لأن قواعد البيانات السحابية تفكك وتخزن، فإنكم لا تدفعون إلا لما تستخدمونه، فقاعدة البيانات التقليدية تتطلب منكم توفير القدرة القصوى، مما يؤدي إلى نقص الموارد خلال ساعات العمل، ويمكن أن تخفض نماذج السحاب من الموارد عند انخفاض حجم الحمولة، بل وأن تستخدموا سمات الاستخدام الآلي في التشكيلات غير المجهزة للحواسيب، بالإضافة إلى أن نماذج القراء يمكن استخدامها لتقليل التكاليف الإدارية أو تفادي عبء العمل المخفض.

الأداء العالي للحمولات الحديثة

وتُستخدم قواعد البيانات ذات التكتل الأمثل للوصول إلى الخدمات المنخفضة السرعة، وكثيراً ما تستخدم طبقات التخدير داخل الذاكرة، والفهرسة المتقدمة (مثل المؤشرات الثانوية، والأرقام القياسية العالمية في مصرف DynamoDB، أو تغطي مؤشرات في Spanner)، وتوزع الاستفسارات، وتدعم كلاً من تجهيز المعاملات على الإنترنت، وفي بعض الحالات نماذج التناسق على أساس المقياس الضوئي.

أمثلة عالمية حقيقية وحالات استخدام

Amazon Aurora

(أورورا) هي قاعدة بيانات مقارنات بين نظام ميسكي وقاعدة بيانات بريدجيكلور وقاعدة بيانات ذات صلة متوافقة مع السحابة، وهي تفصل التخزين عن الحيز المحسوب، وتستنسخ البيانات بست طرق عبر ثلاثة مناطق متوافرة، ويمكن لأورورا أن تضخّم تلقائياً ما يصل إلى 128 بروميد الميثيل وأن توفر الفشل الآلي في أقل من 30 ثانية، وكثيراً ما يستخدمه مقدمو خدمات الاتصالات وشركات التجارة الإلكترونية التي تحتاج إلى قدر ضئيل من التوافر اليدوي().

Google Cloud Spanner

فقاعدة بيانات موزعة عالميا ومتسقة بقوة تجمع بين الرواسب المترابطة والقابلية للتقسيم الأفقي، وتستخدم أداة تسجيل مختص بالنظم السليمة للنظم الحاسوبية لتوفير الاتساق الخارجي في جميع القارات، مما يجعل من الخيارات القوية للتطبيقات التي تتطلب معاملات عالمية في الوقت الحقيقي، مثل خدمة العد، وإدارة المخزون، أو تزامن تزامن تزامن اللاعبين مع تزامن البرمجيات التلقائية مع الفرز في أي مكان.

Microsoft Azure Cosmos DB

وقاعدة بيانات متعددة النماذج (وثيقة، قيمة رئيسية، رسم بياني، عمود الأسرة) مع توزيع عالمي على أساس الترميز، وهي توفر مستويات متعددة من الاتساق من القوة إلى النهاية، مما يتيح للمطورين تبادلا دقيقا بين الحماسة والصحافة، وتتمتع شركة Cosmos DB بصلاحيات العديد من خدمات ميكروسوفت الخاصة بها مثل المكتب 365 وSkype.

CockroachDB

ويستخدم هذا النظام هيكلاً مشتركاً ويحقق القدرة على البقاء من خلال إعادة التكرار وإعادة التوازن التلقائي، ويحظى هذا النظام بالشعبية في الصناعات المنظمة مثل التمويل والرعاية الصحية التي تتطلب اتساقاً قوياً والامتثال والقدرة على الركض عبر جهات متعددة من مقدمي السحب أو في فترات سابقة، ويتيح تغييراً مستمراً في سمات الهندسة.

نظام مونغو دي بي أطلس

(أطلس) هو النسخة السحابية التي يديرها مكتب مونغو دي بي، وهي قاعدة بيانات رئيسية لوثائق رقم SQL، وهي تدعم مجموعات متعددة المستويات، وتشتت في الشظايا من أجل التوسع الأفقي، والحالات التي لا تصلح للخواديم، ويفضل نظام أطلس من خلال عمليات البدء والمشاريع في تصميمه المرن للكيماويات ولغة الاستفسارات الغنية (خط الأنابيب التجميعية) وتشمل حالات الاستخدام إدارة المحتوى، والرسوم البيانية، وكتابة في الوقت الحقيقي، وكتابة في جميع أنحاء العالم.

الآثار المترتبة على الحلول الهندسية

:: اعتماد قواعد بيانات غيومية تغيرات أساسية في كيفية قيام الأفرقة الهندسية ببناء البرامجيات وتنفيذها، ونظرا لأن طبقة قاعدة البيانات يمكن أن تتوسع بشكل مستقل، يمكن للمهندسين تصميم خدمات صغيرة تمتلك بياناتهم، ويمكن لكل خدمة أن تستخدم أكثر أنواع قواعد البيانات ملاءمة (الثبات العالمي) ويقلل من الانقلاب ويتيح للفرق نشر خدمات الإنذار والحجم والنسخ بشكل مستقل، ويمكن أن تتضمن خطوط الأنابيب السحابية المستمرة قواعد البيانات المتعلقة بالكيماويات كرمز، التي يجري اختبارها في البيئات المختلفة

كما أن الأمن يستفيد من الأنماط السحابية - ويمكن التحكم بقوة في الوصول إلى قاعدة البيانات عن طريق أدوار حركة الهجرة والتصنيف، ونقاط النهاية الخاصة، مع التشفير في كل مكان، ويؤدي تناوب الشهادات الآلية والأسرار المدارة في السرقات إلى الحد من خطر التسرب الاحتكاري، وفي حالة الحلول الهندسية التي تعالج البيانات الحساسة، فإن شهادات الامتثال (SOC 2, HIPAA, GDPR) كثيرا ما تكون مثبتة بصورة تدريجية من قبل قاعدة البيانات السحابية.

أفضل الممارسات لاعتماد قواعد البيانات السحابية

بدء بدليل على المفهوم

ولا تكون كل قاعدة بيانات سحابية مناسبة لكل عبء عمل، إذ تقيّم المرشحين من خلال تطبيق معايير واقعية تحفز أنماط القراءة/الكتابة، ومتطلبات اللياقة، وحجم البيانات، وتستخدم أدوات مثل ] مستعملة أو ]YCSB للتشديد على عملية قاعدة البيانات تحت الحمولة.

التصميم على الفشل

قواعد البيانات الدوائية مرنة، ولكن يجب أن تعالج شفرة تطبيقك الفشل العرضي، أو التألق في الرئة، أو القراءة المتحركة، وتنفيذ منطق التراجع مع التراجع الهائل، وكسر الدوائر، واستراتيجيات التكسير في التكتل، واستخدام المكتبات المشتركة التي تكشف عن وجود وصلات ميتة تلقائيا.

:: إنشاء الهياكل الأساسية كمدونة

(د) تحديد حالات قواعد بياناتكم، ووضع القواعد، والسياسات الأمنية في تيرافورم أو بولومي أو كلود فورم، مما يكفل إعادة الإنتاج، ومراقبة النسخ، والتعافي من الكوارث بسهولة، وعدم توفير قواعد بيانات يدوية عن طريق مرفق إنتاجي مشترك.

رصد التكاليف وتحقيق الحد الأمثل لها

(أ) أدوات إدارة تكاليف المزودين بالسحابات الإلكترونية ووضع الميزانيات - استعراض منتظم للتخزين واستخدامه i/o؛ النظر في حفظ البيانات القديمة لتخزين أجسام أرخص (مثلاً، S3 Glacier) - استخدام التصعيد الآلي لمواءمة الطلب، ولكن تحديد الحدود العليا لتجنب تكاليف الهروب، ووضع خطط للقدرات المحجوزة إذا ما أمكن التنبؤ بعبء العمل.

خطة تطور شيما

وكثيراً ما تدعم قواعد البيانات السحابية عمليات الهجرة على شبكة الإنترنت، ولكنها لا تزال بحاجة إلى تخطيط دقيق، وتستخدم أدوات مثل ] أو ] أو ] لايكيبيس لتطبيق تغييرات في صيغة مستنسخة ومناسبة للتراجع.()

مستقبل قواعد البيانات السحابية

ولا تظهر سرعة الابتكار في قواعد البيانات السحابية أي علامات على التباطؤ، ومن الاتجاهات الرئيسية ارتفاع قواعد البيانات التي لا تخدم أي مركز، حيث حتى قاعدة البيانات هي قاعدة بيانات نصفية - نظام برمجيات (EockroachDB) غير مجهزة، و " Fauna " أمثلة مبكرة، وهذا يبعد عن نطاق تخطيط القدرات بشكل كامل، مما يجعل قاعدة البيانات تتصرف على أنها مفيدة.

كما أن المعلومات الاستخبارية والتعلم الآلي يدمجان في عمليات قواعد البيانات، ويمكن أن تتيح قواعد البيانات المقبلة التي ستُنشر في إطارها قواعد بيانات عن مؤشرات التشغيل الآلي، والاستفسار الأمثل، والكشف عن الشذوذ باستخدام نماذج الأشعة فوق البنفسجية، أن توفر قاعدة بيانات موحدة عن الباعة السحابية، وتُنشر في المستقبل، مثل قواعد بيانات عن القدرة على التكيف مع تغيرات الكيماويات.

خاتمة

فقاعدة بيانات الكلاود لا تمثل اتجاهاً عابراً، بل هي تحول أساسي في كيفية بناء وتشغيل البنية الأساسية للبيانات، وبالنسبة للأفرقة الهندسية التي تركز على الحلول القابلة للتكدس، فإن فوائد المرونة والقدرة على التكيف والتشغيل والكفاءة في التكاليف هي فوائد قاهرة، إذ أن التفكك في التفكك من التخزين وتوزيع البيانات عبر مجالات الفشل، وإلغاء الخدمات التي تدار، فإن قواعد البيانات هذه تمكن الأفرقة من التكييف السريع، ومن تحسين طريقة التكيف مع النمو دون ألم.

For further reading, explore the official documentation of Amazon Aurora, ]Google Cloud Spanner, and CockroachDB in see real-world