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Conozca los casos de uso de Microsoft Azure Cosmos DB

Microsoft Azure Cosmos DB es una estructura de base de datos operativa y escalable que se adapta a aplicaciones de gran lectura, cargas de trabajo que necesitan escalar geográficamente y casos de uso donde la aplicación requiere múltiples modelos de datos.

Microsoft diseñó Cosmos DB para que sea más simple para los desarrolladores de aplicaciones, de alguna manera, que los servicios de la competencia como Amazon DynamoDB. Admite una variedad de tipos de bases de datos, incluidos almacenes de valores clave, gráficos, almacenes de documentos, series de tiempo y relacionales. En AWS, Google Cloud Platform y otras plataformas públicas, los desarrolladores deben elegir diferentes servicios de base de datos en la nube para diferentes tipos de datos.

Cosmos DB también puede generar automáticamente un índice de base de datos sin que el usuario prepare un esquema por adelantado. Sin embargo, los desarrolladores aún deben seleccionar el modelo de coherencia, el nivel de escalabilidad y la API adecuada para el almacenamiento de datos.

En este artículo, revise los fundamentos del servicio, incluida su arquitectura. Conozca algunos casos de uso comunes de Cosmos DB que las empresas pueden comparar con las necesidades de sus aplicaciones. Y evalúe las integraciones con otras ofertas de Azure y de terceros, y los diversos escenarios en los que una empresa debe seleccionar otro servicio de base de datos en lugar de Cosmos DB.

Microsoft Azure Cosmos DB
Cronología de Azure Cosmos DB

Bases de datos escalables frente a escalables

La principal innovación de Microsoft Azure Cosmos DB es su arquitectura de escalamiento horizontal, que proporciona una estructura de datos como servicio de una manera que es fácil de crecer y administrar, y puede funcionar con varios tipos de datos. Azure puede agregar y quitar servidores para admitir una aplicación de Cosmos DB para que pueda crecer y reducirse automáticamente. A lo largo de la huella de Azure, los usuarios pueden mover datos cerca de los usuarios a medida que el servicio se amplía, proporcionando un alto nivel de disponibilidad y reduciendo la latencia de las transacciones a milisegundos de un solo dígito.

Sin embargo, existen desventajas en las arquitecturas de bases de datos de escalamiento horizontal. Se basan en múltiples fuentes de verdad, sincronizadas con distintos niveles de coherencia. También requieren una orquestación complicada para garantizar que dos usuarios no puedan escribir cosas diferentes en el mismo registro.

Ya no está limitado a un modelo de base de datos específico, puede combinar modelos de base de datos libremente, como gráficos, documentos y SQL en un solo entorno.

James Fordexperto en soluciones en Intact Partners

Las bases de datos creadas en SQL utilizan un paradigma de ampliación, por lo que el servidor de base de datos centralizado debe expandirse con la demanda. Este tipo de crecimiento de la capacidad requiere más planificación y gastos administrativos y limita los tipos de datos utilizables. El principal beneficio de las bases de datos SQL es que son rápidas en la escritura de datos y siempre son consistentes, ya que existe una única fuente de verdad. Esto también hace que sea más fácil realizar copias de seguridad y restaurar a cualquier punto en el tiempo. La compensación es clara: cuanto mayor es la consistencia, más lento es el rendimiento.

Microsoft intentó solucionar algunas deficiencias de escalabilidad horizontal con Cosmos DB. Anteriormente, los desarrolladores tenían que decidir el modelo de consistencia de datos para su aplicación a nivel de base de datos, dijo James Ford, experto en soluciones de Intact Partners, un proveedor de soluciones en la nube de Microsoft. Si ciertos campos requerían una alta coherencia, ese rigor tenía que aplicarse a toda la base de datos, lo que afectó significativamente los costos. Con Cosmos DB, los desarrolladores pueden elegir qué campos deben tener una coherencia sólida y cuáles son menos prioritarios.

Soporte multimodelo

Los desarrolladores pueden usar Microsoft Azure Cosmos DB para cualquier requisito de base de datos, porque es una base de datos de varios modelos.

«Puede combinar libremente modelos de bases de datos, como gráficos, documentos y SQL en un solo entorno», dijo Ford.

Cosmos DB separa las bases de datos por lógica, lo que permite una mayor flexibilidad y menores costos que con la segmentación de la infraestructura física. La organización basada en la lógica también facilita la consolidación de conjuntos de datos. Esta configuración significa que las empresas pueden considerar el crecimiento orgánico como un caso de uso de Cosmos DB: a medida que las empresas crecen, tienden a crear aplicaciones en silos, donde cada una requiere su propia infraestructura de base de datos. Cosmos DB puede reunir esas bases de datos en una sola instancia, lo que reduce los costos y el mantenimiento para los administradores y desarrolladores de bases de datos, al tiempo que permite que cada aplicación se ejecute de forma independiente, dijo Ford.

Un enfoque de modelos múltiples también facilita la creación de aplicaciones que requieren referencias cruzadas entre diferentes tipos de datos. Considere Cosmos DB para usos como catálogos e inventarios, donde el diseño permite la personalización de detalles específicos para artículos individuales y compartidos, dijo Shayne Sherman, CEO de TechLoris, un servicio de consultoría de TI.

Casos de uso de aplicaciones para Cosmos DB

Microsoft Azure Cosmos DB se adapta a cargas de trabajo que necesitan manejar cantidades masivas de datos, así como leer y escribir a escala global, con respuestas casi en tiempo real, dijo Kiran Somisetty, arquitecto senior de soluciones en la nube en NetEnrich, un servicio de consultoría en la nube. Los casos de uso van desde IoT hasta aplicaciones minoristas, de juegos, sociales, web y móviles.

Las aplicaciones de IoT generalmente necesitan ingerir ráfagas de datos de sensores distribuidos en muchas ubicaciones. Cosmos DB extrae estos datos en un único almacén lógico, que puede enriquecerse para varios tipos de análisis e informes.

Las aplicaciones minoristas y de marketing pueden almacenar catálogos y administrar datos de eventos desde el procesamiento de pedidos en Cosmos DB. Microsoft usa Cosmos DB internamente para admitir Microsoft Store y Xbox Live. Los casos de uso de Cosmos DB también se extienden a la gestión de datos generados por el cliente, como publicaciones en blogs, valoraciones y comentarios.

Los servicios de juegos pueden usar Cosmos DB para compartir información dinámicamente entre jugadores ubicados en todo el mundo. La arquitectura de base de datos escalable significa que el servicio puede administrar los datos de una manera que mantiene baja la latencia para evitar retrasos.

Otras integraciones

Microsoft Azure Cosmos DB se integra fácilmente con otros tipos de bases de datos NoSQL y admite API para SQL como Apache Cassandra, MongoDB, Apache Spark y Azure Table. Mediante integraciones, las organizaciones de TI pueden reemplazar y consolidar estos otros tipos de bases de datos en un solo back-end de Cosmos DB. Los desarrolladores también pueden usar controladores y otros tipos de herramientas creadas para aplicaciones que anteriormente dependían de una de esas otras plataformas. Por ejemplo, una empresa podría reutilizar portátiles Jupyter existentes creados para Spark sobre Cosmos DB.

Cosmos DB admite una variedad de lenguajes de programación para la integración y el desarrollo de aplicaciones, incluidos JavaScript, .NET, Java, Python y C #. Los scripts del lado del servidor para procesar datos están escritos en JavaScript.

Las integraciones de Cosmos DB facilitan el aprovisionamiento de una pila de análisis de escala de nube de extremo a extremo con solo hacer clic en un botón, dijo Solomon Alkhasov, gerente general de SparkBeyond, un proveedor de plataforma de inteligencia artificial. Las API integradas en Cosmos DB simplifican la integración con HDInsight, un servicio de análisis de Azure, para trabajos de Apache Pig, Hive y MapReduce. También es fácil de conectar a marcos de transmisión como Spark o Databricks.

Bases de datos NoSQL
Compare las opciones de NoSQL

Seleccione el servicio de base de datos adecuado

Microsoft Azure Cosmos DB complementa la base de datos Azure SQL de la empresa, que se utiliza para sistemas de procesamiento de transacciones para aplicaciones que requieren mucha escritura; y Azure Data Lake Analytics, que está optimizado para el análisis de macrodatos.

Los evaluadores de Cosmos DB con un caso de uso que requiere baja latencia, especialmente cuando los datos deben ser compartidos entre muchos usuarios, encontrarán que es la mejor opción que Azure Table Storage o Azure SQL Database de Microsoft, dijo Somisetty. Por ejemplo, Azure SQL Database puede procesar transacciones más rápido, pero los usuarios pueden experimentar retrasos en la red si generan estas transacciones en otro país. Cosmos DB puede replicar los datos necesarios más cerca de ese usuario que estos otros servicios.

Es probable que Azure SQL Database se adapte mejor a las aplicaciones con altos requisitos de integridad, ya que puede revertir una base de datos a cualquier momento en el tiempo. Los usuarios de Cosmos DB solo pueden revertir la base de datos a unos pocos puntos de ajuste en un día, lo que podría resultar en la pérdida de datos si la base de datos fue dañada por un pirata informático o una falla en la aplicación.

Azure Table Storage o Azure Blob Storage se adaptan mejor a escenarios donde los datos son pequeños y se accede con poca frecuencia desde un solo proceso, como el almacenamiento de plantillas o metadatos que guían el proceso, dijo Somisetty. Azure Cosmos DB sería relativamente caro para este tipo de casos de uso.

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