2023 年は多言語持続の年になるのでしょうか?

ポリグロットの永続性に対応します。 

これは新しい用語ではありませんが、多くの人がデータ管理の最もセクシーでない部分と呼んでいるもので火をつけています – データベース管理. また、データ チームが見落としがちなストレージ管理である、データ管理の物理的な部分とも関連しています。 

ストレージ管理とデータベースの管理/管理は、以前は別の問題でした。 データ エンジニアまたは科学者は、複数のソースから適切なデータ ワークフローを作成することについてより心配していました。 

パフォーマンスと最適化が問題になるまで、つまり。 今日のデータ チームは、それぞれが複数のデータ タイプを使用する複数のデータ ソースを扱っています。 

たとえば、単純な e コマース プラットフォームを考えてみましょう。 セッション データの保存、検索データの操作、地理的な支払いデータの処理が必要になる場合があります。 

これらのデータベースが相互に通信できるようにするには、コーディングして接続を構築する必要があります。 しかし、大きな落とし穴が XNUMX つあります。世の中には、あることを得意としていて、他のことを得意としないデータベースの長いリストがあります。 

適切な相互接続を作成するには、どのデータベースが自分に適しているかを知る必要があります。これは、ほぼ毎日のように新しいテクノロジがオンラインになっているため、難しい場合があります。

多言語永続性のケース

多言語永続性モデルは、同じ問題に対して別のアプローチを提供します。 

たとえば、Elasticsearch を使用して検索結果を取得したり、MongoDB でユーザー情報を保存したり、Memcached を使用してキャッシュを処理したり、Azure で金融取引データを保持したりできます。

そのいとこである多言語プログラミングと同様に、アプリケーションのすべてのデータ ストレージ ニーズに適合するストレージ ソリューションは XNUMX つもないことを認識しています。 では、今日のデータベースとストレージ管理の課題に対するハイブリッドな答えを作成してみませんか?

多言語の永続性が注目されているのは、業界がアプリケーションの作成方法を変えているためです。 従来、モノリシック アプリケーションは、単一のデータベースまたはモノグロット方式で動作していました。 

最近では、アプリケーションはマイクロサービス アーキテクチャを使用しています。 したがって、単一のアプリケーションは、個別の機能スコープ サービスのセットとして実行されます。 これにより、俊敏性とスケーラビリティが実現します。

だけど マイクロサービス 新しいチャレンジを紹介します。 すべてのマイクロサービスは、各コンポーネントのデータベースを実行します。 これは、クエリの実装と、アトミック、一貫性、分離性、持続性 (ACID) のトランザクションが課題になる可能性があることを意味します。

そのため、データベース プログラマーは、異なるデータベースをつなぎ合わせる際に、この問題を慎重に処理する必要があります。 クエリ ロジックは正確である必要があります。

次に、特定のユースケースに適したデータベースを選択するという問題があります。 同じタイプのデータベースには複数の種類があり、それぞれが特定のユース ケースで適切に機能します。 

たとえば、ドキュメントを保存するために、MongoDB などのスキーマレス ドキュメント データベースを保存したい場合があります。 一方、何百万ものエンティティとユーザーを接続するには、Neo4j のようなグラフ データベースを好むかもしれません。 最後に、時系列データ ストレージには、由緒ある Cassandra を選択できます。 

ポリグロットの永続性により、マイクロサービスごとに特定のデータベースを使用できます。

挑戦に注意してください

ポリグロットの持続性には短所があります。 

最初の、そして最も明白なのは複雑さです。 さまざまなマイクロサービスに特化したデータベースを追加するには、特定のシステムと専門知識が必要です。 ハードウェアは気にしないでください。 データベースに関する多言語の知識を持つ適切な人材を見つけるのは難しい場合があります。 

統合レイヤーは動的になる可能性があります。 障害点を見つけることは、別の課題になる可能性があります。 誰もがシャーロック ホームズのように調査する忍耐力を持っているわけではなく、今日のデジタル スピードで調査を行う時間もありません。 すべてが正常に機能し、一貫して機能し続けるには、追加のリソースが必要です。

次に、問題の根本原因を見つけるという問題があります。 アプリケーションをモノグロットとして簡単にトリアージできます。 異なるバージョンの真実がある場合、ポリグロット永続性モデルの問題にさまざまなスレッドをたどることは厄介な場合があります。 これは、データ ガバナンスが大きな課題になる可能性があることを意味します。 

これにより、別の頭痛の種が発生します。 コンプライアンス. すべてのデータと統合された監査証跡データの全体像がなければ、データ侵害は高くつく可能性があります。 

しかし、メリットには説得力があります。 

サービスを単一のデータベースに結び付けないことで疎結合を維持するというアイデア、ユースケースに基づいて各マイクロサービスに最適なデータベースを選択する (またはより信頼性の高いデータベースに交換する) 機能、およびそれぞれを提供するというアイデアデータのワークロードを処理および保存するための最適かつ最適な環境が、この傾向を注目すべきものにしています。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/will-2023-be-the-year-of-the-polyglot-persistence/