Estou tendo experiências intuitivas quando percebo bancos de dados inativos em movimento. Com o GenAI preparado para processar seus dados, é hora de resolver questões de desempenho.
Muitas pessoas costumam reclamar sobre a lentidão de seus aplicativos em nuvem, mas na maioria das vezes, o problema não está relacionado ao processamento dos aplicativos ou à capacidade do banco de dados de atender ao nível de desempenho exigido.
Estamos quase em 2024 e ainda enfrentamos questões de desempenho com o banco de dados em nuvem. Quais são as causas típicas desses problemas e como podemos resolvê-los? Tenho algumas sugestões em mente.
Você optou pelo serviço de armazenamento em nuvem correto?
Os serviços de banco de dados disponíveis em provedores de nuvem, como Amazon RDS, Azure SQL Database e Google Cloud SQL, oferecem diversas opções. Por vezes, é necessário fazer ajustes no banco de dados escolhido de acordo com as necessidades da aplicação, capacidade de crescimento e performance desejada.
Muitas vezes, as bases de dados são escolhidas com base em critérios inadequados. Por exemplo, ao lidar com armazenamento e gestão de binários no futuro, pode-se ser tentado a optar por bases de dados de objetos, mas, na verdade, um banco de dados relacional seria mais apropriado. É importante considerar diversos fatores, como serviços gerenciados, localização geográfica e compatibilidade, ao fazer essa escolha.
Além disso, leve em consideração o desempenho ao escolher o tipo e a marca do banco de dados. Parte-se do pressuposto de que o sistema está na nuvem e que esta é “infinitamente escalável”, então qualquer banco de dados deverá se sair bem. A escolha do tipo de banco de dados deve ser baseada no tipo de dados que você pretende armazenar e na forma como pretende utilizá-los, seja hierárquica, colunar, relacional, objeto, entre outros. Raramente o banco de dados mais popular é o que melhor se adequa ao seu caso de uso específico.
Como está a estrutura do seu banco de dados e a organização dos índices?
Isso é de grande importância. Um bom design de banco de dados e indexação apropriada têm um grande efeito no desempenho. Muitos problemas de desempenho em bancos de dados podem ser atribuídos a questões de design, como estruturas de banco de dados excessivamente complicadas e indexação inadequada.
Certifique-se de definir índices adequados para melhorar a velocidade de recuperação de dados. Revise e otimize regularmente as consultas para remover possíveis gargalos. Garanta que o seu esquema de banco de dados esteja otimizado. Além disso, normalize o banco de dados quando necessário, mas cuidado com a sobrenormalização, pois pode ser prejudicial. Para aqueles que não têm conhecimento de banco de dados do básico, sobrenormalização significa organizar dados em tabelas interrelacionadas ou outros recipientes nativos de banco de dados em um banco de dados.
A normalização tem como objetivo reduzir a repetição e a interdependência ao remover informações duplicadas e dividir tabelas extensas em partes menores e mais fáceis de administrar. Foi observado que a etapa de normalização do banco de dados, fundamental para otimizar o desempenho, costuma ser negligenciada, resultando em diversos problemas de eficiência.
Você está alocando recursos de forma apropriada?
Apesar de os provedores de nuvem pública oferecerem recursos altamente escaláveis para se adequar a diversas cargas de trabalho, é importante buscar maneiras de otimizar sua eficácia. Uma abordagem seria considerar a adoção de recursos de auto-escalonamento para ajustar dinamicamente os recursos conforme a demanda. Tanto a escala horizontal (adicionando mais instâncias) quanto a escala vertical (aumentando o tamanho das instâncias) podem ser utilizadas de forma estratégica para atender a requisitos de alto desempenho.
Cuidado ao autorizar o provedor de nuvem a alocar recursos automaticamente, pois isso pode resultar em uma conta alta no final do mês devido à alocação excessiva. É importante encontrar um equilíbrio ao invés de simplesmente optar pela escala automática.
Seu sistema de armazenamento está uma bagunça?
É mais adequado ajustar as configurações de armazenamento conforme as demandas específicas da carga de trabalho, e não apenas seguir as práticas recomendadas em cursos de certificação em nuvem. Por exemplo, é aconselhável utilizar SSDs para tarefas que exigem muita entrada e saída de dados, embora sejam mais dispendiosos. Além disso, é importante selecionar o tipo de armazenamento adequado e empregar estratégias de cache para diminuir a necessidade de operações frequentes de leitura e escrita no disco. O uso do cache atualmente é automatizado, mas pode ser necessário um controle mais detalhado para alcançar o melhor desempenho ao menor custo possível.
Os profissionais que trabalham com arquitetura em nuvem e engenharia de bancos de dados devem aprimorar o desempenho dos bancos de dados. Em certos casos, isso implica em retornar às bases do bom design, configuração e implementação de bancos de dados. Essa prática está se tornando menos comum, uma vez que muitos que lidam com sistemas em nuvem preferem simplesmente gastar dinheiro para resolver os problemas, em vez de abordá-los de forma eficaz.