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La gestión del rendimiento NoSQL sigue siendo una imagen incompleta

A medida que las bases de datos relacionales basadas en SQL se convirtieron en un pilar de las organizaciones durante un período de varias décadas, surgieron procesos generales para ajustar, monitorear y administrar su desempeño, junto con una variedad de herramientas de software que automatizan el trabajo. Pero las cosas son diferentes con las bases de datos NoSQL.

La tecnología NoSQL se encuentra todavía en su relativa infancia, y la amplia gama de tipos de software NoSQL y ofertas de productos dificulta la implementación de enfoques amplios de gestión del rendimiento. Como resultado, la gestión del rendimiento de NoSQL sigue siendo un arte emergente y probablemente lo seguirá siendo durante algún tiempo.

«La gente conoce los patrones de cómo ajustar los sistemas de bases de datos relacionales durante mucho tiempo», dijo Pramod Sadalage, consultor principal del proveedor de servicios de asesoría y desarrollo de software ThoughtWorks. «Pero ese tipo de patrones aún no han madurado en NoSQL. Los patrones que existen son muy específicos de la base de datos individual».

Eso significa que la búsqueda de un rendimiento sólido de NoSQL debería comenzar al comienzo de un proyecto, según Sadalage y otros expertos en bases de datos. Dijeron que los gerentes de TI, arquitectos y desarrolladores que evalúan las opciones de NoSQL deben elegir con cuidado y seleccionar la base de datos adecuada para el trabajo en particular.

Las bases de datos NoSQL a menudo se describen como «adecuadas para su propósito», con diferentes tecnologías que se adaptan mejor a tipos específicos de aplicaciones. Y hay mucho terreno que cubrir cuando se trata de obtener el terreno NoSQL. Los tipos principales de sistemas NoSQL incluyen almacenes de valores clave, bases de datos de documentos, almacenes de columnas anchas (o familias de columnas) y bases de datos de gráficos.

Se está formando cierto consenso sobre qué tipo aplicar y cuándo. Por ejemplo, las bases de datos de columnas anchas son compatibles con las aplicaciones de escritura pesada en las que una breve inconsistencia en las réplicas de la base de datos no es un problema. Las bases de datos de documentos pueden servir en aplicaciones web donde las estructuras de datos JSON son prominentes y las actualizaciones flexibles son importantes. Las bases de datos de valores clave permiten un acceso muy rápido a los datos a través de claves simples para usos como el almacenamiento en caché de datos. Las bases de datos de gráficos son un ajuste donde las relaciones entre los elementos de datos forman redes que se pueden mostrar en forma de gráfico, como en la gestión de procesos de negocios o las redes sociales. (Para obtener más información sobre los casos de uso de apt NoSQL, lea un extracto del libro NoSQL del autor Dan Sullivan).

Sin embargo, dentro de cada categoría, hay una variedad de productos individuales y tecnologías de código abierto entre las que los posibles usuarios deben discernir. Si bien algunos se han separado un poco de la multitud en la adopción, MongoDB y Cassandra, por ejemplo, no hay una respuesta universal a las necesidades de las aplicaciones NoSQL.

Utilice las bases de datos NoSQL con prudencia

«La gente está acostumbrada a un mundo relacional en el que la base de datos se puede utilizar para casi cualquier cosa. Pero es mejor asegurarse de utilizar NoSQL para un caso de uso específico y asegurarse de que la base de datos NoSQL que elija esté diseñada para proporcionar un rendimiento razonable para ese caso de uso. «, dijo Craig Mullins, presidente y consultor principal de Mullins Consulting.

Para obtener el tipo de rendimiento de la base de datos que buscan, los equipos de TI «realmente necesitan llegar a comprender cómo funcionan estas cosas» antes de implementar una, dijo Mullins. Señaló la base de datos de columna ancha de Cassandra como un ejemplo de cómo el ajuste de la aplicación se relaciona con el rendimiento del procesamiento en entornos NoSQL.

«Cassandra está diseñada para que una fila, o un registro, contenga todo», dijo Mullins. «Ese es un caso en el que, en el mundo relacional, se pueden usar una docena de tablas. Pero todo se almacena en un registro amplio en una base de datos de Cassandra». Eso es bueno para el rendimiento si necesita acceder a todos los datos en un registro en particular, señaló, citando una solicitud de calificación crediticia de un cliente como un ejemplo. Pero agregó que cuando los usuarios comerciales requieren algo más, como un informe de todos los clientes, el enfoque de un solo registro contiene todo puede hacer que el rendimiento se vea afectado.

Además, los elementos de la aplicación que vienen de serie con las bases de datos SQL a menudo deben codificarse manualmente en los sistemas NoSQL. «Una de las cosas sobre la obtención de rendimiento con NoSQL es que lleva mucho más tiempo de lo que algunas personas suponen. Hay que escribir mucho código personalizado», dijo Rick Sherman, fundador de la consultora Athena IT Solutions.

Y en muchos casos, ese trabajo lo realizan desarrolladores de aplicaciones que pueden no estar familiarizados con el funcionamiento interno de la base de datos que están utilizando. «Los desarrolladores no son diseñadores de bases de datos», dijo Mullins. «Diseñan en función de las necesidades de sus programas y no para usos generales de datos».

Las habilidades NoSQL no son un problema estándar

Incluso entre los administradores de bases de datos (DBA), la disponibilidad limitada de habilidades NoSQL es un problema que enfrentan los equipos de administración de datos al tratar de garantizar que el rendimiento de NoSQL esté a la altura de la tarea de la aplicación. La riqueza de las opciones de tecnología NoSQL no se ha convertido inmediatamente en la correspondiente riqueza de recursos, dijo Sadalage. «Puede encontrar un DBA de Oracle con 15 años de experiencia con bastante facilidad. Eso no es posible con Cassandra. La base de datos en sí tiene solo unos 8 años».

El primer impulso en el uso de NoSQL involucró aplicaciones operativas, pero ahora también se está prestando más atención a los usos analíticos. Y cuando agrega requisitos de análisis e informes, obtener una ventaja de velocidad con una base de datos NoSQL se vuelve aún más difícil, según Mike Bowers, arquitecto principal de información empresarial en La Iglesia de Jesucristo de los Santos de los Últimos Días.

Bowers estuvo de acuerdo en que el primer paso en una implementación, estudiar las opciones disponibles y aprender qué funciona y dónde, sigue siendo el más importante para permitir un buen rendimiento NoSQL. «La mayoría de las bases de datos NoSQL no son verdaderas bases de datos», dijo. «Son motores de datos que permiten a los desarrolladores crear su propia base de datos personalizada que está optimizada específicamente para una aplicación».

Sadalage ofreció una visión más mordaz de la situación actual, y probablemente en curso. «Elija lo correcto para el trabajo correcto», dijo. «No elijas lo incorrecto y luego te quejes».

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