Os dados provenientes do sensor e as aplicações de IoT possuem necessidades específicas que podem ser atendidas de forma mais eficaz por um banco de dados especializado. Abaixo estão os aspectos a serem levados em conta.
O mundo está cada vez mais conectado por sensores.
Sensores em diversos equipamentos, como carros, máquinas industriais, motores e naves espaciais, estão constantemente coletando dados que os desenvolvedores utilizam para aprimorar a eficiência e os sistemas de inteligência artificial relacionados à energia. Por isso, não é de se espantar que a série temporal – que consiste nos dados coletados por esses sensores – seja uma das categorias de bancos de dados que mais cresceu em velocidade nos últimos cinco anos.
Entretanto, apesar disso, as bases de dados relacionais continuam sendo as mais amplamente utilizadas. As bases de dados vetoriais também estão ganhando popularidade devido ao avanço da inteligência artificial generativa e dos grandes modelos de linguagem. Diante de tantas opções disponíveis, como as organizações escolhem o banco de dados mais adequado para atender às suas demandas empresariais?
Neste contexto, iremos analisar as razões pelas quais os bancos de dados operam de maneira distinta, os principais elementos de design a serem considerados e em quais situações os programadores devem optar por bancos de dados especializados para seus aplicativos.
Entender as compensações para otimizar a performance do banco de dados.
No começo, é fundamental compreender que não existe uma solução universal que assegure a superioridade de um banco de dados. Selecionar um banco de dados envolve ponderar cuidadosamente os compromissos com base em requisitos e situações específicas. É essencial ter conhecimento dos pontos positivos e negativos. Uma ótima maneira de começar para os programadores é investigar o teorema da PAC, que aborda os compromissos entre consistência, disponibilidade e tolerância à partição.
Por exemplo, a popularização das bases de dados NoSQL gerou grande interesse na capacidade de escalabilidade, porém essa escalabilidade frequentemente resultou na diminuição das garantias de consistência de dados fornecidas pelos bancos de dados relacionais convencionais.
Alguns aspectos de design que têm um grande impacto no desempenho do banco de dados são:
- A maneira como os dados são organizados e armazenados em discos rígidos tem um grande impacto no desempenho. Com mais empresas armazenando grandes quantidades de dados para análises, o uso de formatos baseados em colunas, como o Apache Parquet, está se tornando mais comum.
- Paráfrase: A seleção de algoritmos de compressão tem um impacto significativo nos custos de armazenamento e na eficiência da busca, variando entre priorizar a redução do tamanho dos dados ou a velocidade de descompressão para melhorar o desempenho das consultas.
- A organização de dados por meio de índices é crucial para otimizar o funcionamento de um banco de dados. Enquanto os índices primários favorecem o armazenamento, os índices secundários, criados pelo usuário, melhoram a eficiência na leitura, porém podem causar uma carga extra ao inserir novos dados.
- Comparação entre armazenamento quente e frio: Os sistemas de banco de dados atuais simplificam a transferência de dados entre o armazenamento rápido e caro, conhecido como “quente”, e o armazenamento mais lento e barato, chamado de “frio”. Essa estratégia em camadas melhora o desempenho para dados acessados com frequência e ao mesmo tempo reduz os custos de armazenamento para dados menos utilizados.
- Recuperação de emergência: Os recursos de recuperação de emergência em uma estrutura de banco de dados têm impacto direto no funcionamento. Embora os recursos sólidos de recuperação de emergência aumentem a proteção dos dados, também podem causar uma diminuição na eficiência. Em situações não essenciais, os bancos de dados podem abrir mão de algumas medidas de segurança em troca de um melhor desempenho.
Esses e vários outros elementos combinados influenciam o desempenho global do banco de dados. Ao gerenciar de forma estratégica essas variáveis, equipes podem personalizar os bancos de dados para atender às demandas de desempenho específicas da organização. Em determinadas circunstâncias, é possível abrir mão de certas características a fim de alcançar uma otimização de desempenho totalmente alinhada.
Principais pontos a serem considerados em bases de dados especiais.
Escolher o banco de dados correto para sua aplicação requer avaliar diversos aspectos importantes. Existem três principais pontos que os desenvolvedores precisam considerar ao fazer essa escolha.
Tendências na forma de obter informações.
A escolha do banco de dados é influenciada principalmente pela compreensão de como os dados serão acessados e utilizados em uma aplicação. Um bom ponto de partida é categorizar as cargas de trabalho como OLAP (processamento analítico on-line) ou OLTP (processamento de transações on-line). Enquanto as cargas de trabalho OLTP, normalmente tratadas por bancos de dados relacionais, lidam com um grande volume de transações de diversos usuários simultaneamente, as cargas de trabalho OLAP são focadas em análises e possuem padrões de acesso diferentes. Enquanto os bancos de dados OLTP operam com linhas, as consultas OLAP frequentemente envolvem acesso seletivo a colunas para cálculos. Os armazéns de dados costumam utilizar bancos de dados orientados a colunas devido às suas vantagens de desempenho.
O passo seguinte consiste em levar em conta aspectos como os tempos de resposta das consultas e a frequência de escrita de dados. Para situações que demandam consultas quase em tempo real, como no caso de monitoramento, as empresas podem optar por bancos de dados de séries temporais que são otimizados para alta velocidade de escrita e baixa latência.
Em vez disso, para tarefas de processamento de transações online, a decisão geralmente se resume a escolher entre bancos de dados relacionais e de documentos, com base nas necessidades do modelo de dados. É importante que as equipes avaliem se necessitam da flexibilidade de esquema oferecida pelos bancos de dados de documentos NoSQL ou se preferem a garantia de consistência dos bancos de dados relacionais.
Por fim, é importante analisar se uma carga de trabalho apresenta padrões consistentes ou altamente variáveis ao longo do dia. Em situações assim, pode ser mais vantajoso escolher bancos de dados que disponibilizem recursos de hardware escaláveis para lidar com variações na carga de trabalho, evitando gastos desnecessários com inatividade ou hardware.
Sabedoria ancestral presente na tribo.
Outro aspecto a ser considerado ao escolher um banco de dados é a experiência da equipe interna. É importante avaliar se os benefícios de adotar um banco de dados especializado justificam o investimento em treinamento da equipe e se possíveis quedas na produtividade surgirão durante o período de aprendizado. Se a otimização de desempenho não for um fator crítico, pode ser suficiente utilizar o banco de dados com o qual a equipe já está familiarizada. No entanto, em casos de aplicações que exigem alta performance, pode valer a pena adotar um novo banco de dados, mesmo enfrentando desafios iniciais e obstáculos.
Refinamento na arquitetura
Manter a simplicidade no design de software é um objetivo constante, onde é essencial que os benefícios de um banco de dados especializado compensem a complexidade adicional gerada pela integração de um novo componente no sistema. A inserção de um banco de dados adicional para um conjunto específico de dados deve ser fundamentada em melhorias significativas e mensuráveis no desempenho, principalmente se o banco de dados principal já atende à maioria dos requisitos existentes.
Ao analisar minuciosamente esses elementos, os programadores podem fazer escolhas bem fundamentadas e informadas ao optar por um banco de dados que atenda às necessidades de sua aplicação, à experiência da equipe e às considerações arquitetônicas, melhorando o desempenho e a eficácia de suas soluções de software.
Melhoria para aplicações de Internet das Coisas.
Os ambientes de Internet das Coisas (IoT) apresentam particularidades e necessidades específicas para a instalação de bases de dados. Em particular, as aplicações de IoT devem assegurar um desempenho eficiente tanto na borda quanto na nuvem. Abaixo estão resumidos os requisitos de banco de dados nessas duas situações cruciais.
Condiciones necesarias para servidores perimetrales.
A borda é o ponto onde os dados são criados e processados localmente antes de serem enviados para a nuvem. Para isso, os bancos de dados precisam lidar com a entrada, processamento e análise de dados de forma muito eficiente, o que exige dois requisitos importantes:
- Alta demanda de ingestão: os servidores de borda devem ter capacidades de gravação velozes para lidar com os grandes volumes de dados gerados por sensores de IoT sem perdas, mesmo em situações de latência. Da mesma maneira, os sistemas de armazenamento de dados devem conseguir lidar com picos de informações, mantendo a velocidade de ingestão em tempo real para evitar qualquer perda de dados.
- Leituras e análises ágeis são necessárias para os bancos de dados na periferia, que também demandam recursos de leitura rápida e ferramentas analíticas. A capacidade de processamento de dados local possibilita a tomada de decisões em tempo real, facilitada por bancos de dados que incluem funcionalidades analíticas para processar, organizar e resumir informações provenientes de sensores.
Necessidades para centros de dados na nuvem
Nos data centers em nuvem, os bancos de dados têm uma função fundamental ao coletar, transformar e analisar os dados consolidados provenientes dos servidores periféricos. Os principais requisitos envolvidos são:
- Reformulação: Os bancos de dados precisam possuir comandos de análise integrados para facilitar a análise e manipulação de dados, reduzindo a dificuldade operacional e o excesso de trabalho.
- Regras de redução e manutenção: Utilizar estratégias de downsampling e diretrizes de retenção auxilia na gestão eficaz de informações históricas. O downsampling garante a retenção de dados altamente precisos por períodos breves, ao passo que dados menos precisos são armazenados para identificar tendências de longo prazo. As políticas automatizadas de retenção de dados simplificam a exclusão oportuna de informações, melhorando o aproveitamento do espaço de armazenamento disponível.
- Um motor de visualização resistente é fundamental para supervisionar o status do sistema de Internet das Coisas. Ele tem a capacidade de oferecer informações sobre o funcionamento do sistema, auxiliando as equipes na tomada de decisões bem fundamentadas ao analisar os dados em tempo real.
- Capacidade eficaz de publicação e assinatura possibilita uma comunicação contínua e a troca de informações entre dispositivos locais e a nuvem, assegurando a integridade dos dados e a realização de atualizações de forma oportuna.
À medida que o cenário dos bancos de dados evolui de forma veloz, é essencial que os desenvolvedores se mantenham atualizados acerca das mais recentes tendências e tecnologias. Embora seja seguro permanecer com os bancos de dados conhecidos, considerar alternativas especializadas pode trazer benefícios como redução de custos, melhoria no desempenho para o usuário, escalabilidade e maior eficiência no desenvolvimento.
Resumindo, ao equilibrar as demandas comerciais da empresa, as necessidades de armazenamento, o conhecimento interno e as restrições orçamentárias, as equipes aumentam suas chances de alcançar o sucesso a longo prazo.
Anais Dotis-Georgiou ocupa o cargo de defensor do desenvolvedor líder na InfluxData.
Lamento, mas preciso de mais informações para poder parafrasear o texto fornecido. Poderia fornecer mais contexto ou detalhes sobre o texto que gostaria que fosse parafraseado?
O New Tech Forum fornece um espaço para líderes de tecnologia, incluindo fornecedores e outros colaboradores externos, discutirem e explorarem de forma abrangente e detalhada tecnologias empresariais emergentes. A seleção dos temas abordados é feita de forma subjetiva, com base nas tecnologias consideradas importantes e de grande interesse para os leitores da InfoWorld. A InfoWorld não oferece garantias de publicação com fins de marketing e se reserva o direito de editar todo o conteúdo contribuído. Qualquer dúvida pode ser enviada para doug_dineley@foundryco.com.