ارزیابی پایگاه های داده برای داده های حسگر

داده‌های حسگر و برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا نیازمندی‌های خاصی هستند که ممکن است توسط یک پایگاه داده تخصصی بهتر ارائه شود. در اینجا چیزی است که باید در نظر بگیرید.

جهان “حسگردار” شده است.

حسگرها در همه چیز، از جمله خودروها، ماشین‌آلات کارخانه، موتورهای توربین و فضاپیماها، به‌طور مداوم داده‌هایی را جمع‌آوری می‌کنند که توسعه‌دهندگان برای بهینه‌سازی کارایی و تقویت سیستم‌های هوش مصنوعی از آنها استفاده می‌کنند. بنابراین، جای تعجب نیست که سری‌های زمانی – نوع داده‌هایی که این حسگرها جمع‌آوری می‌کنند – یکی از سریع‌ترین دسته‌های است پایگاه‌های داده در طول پنج سال گذشته.

با این حال، پایگاه‌های داده رابطه‌ای، تا حد زیادی، پرمصرف‌ترین نوع پایگاه داده باقی مانده‌اند. پایگاه‌های داده برداری نیز به لطف ظهور هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLM)  استفاده از آن افزایش یافته است. با وجود گزینه های بسیار زیادی که در اختیار سازمان ها قرار دارد، آنها چگونه پایگاه داده مناسبی را برای پاسخگویی به نیازهای تجاری خود انتخاب می کنند؟

در ابتدا، درک این نکته مهم است که هیچ فرمول یکسانی وجود ندارد که برتری پایگاه داده را تضمین کند. انتخاب یک پایگاه داده مستلزم متعادل کردن دقیق مبادلات بر اساس الزامات خاص و موارد استفاده است. درک مزایا و معایب آنها بسیار مهم است. یک نقطه شروع عالی برای توسعه دهندگان این است که قضیه CAP را بررسی کنند، که مبادلات بین سازگاری، در دسترس بودن، و تحمل پارتیشن.

به عنوان مثال، ظهور پایگاه‌های اطلاعاتی NoSQL سر و صدای قابل‌توجهی در مورد مقیاس‌پذیری ایجاد کرد، اما این مقیاس‌پذیری اغلب به قیمت تسلیم ضمانت‌های سازگاری داده‌های ارائه شده توسط پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی تمام شد.

برخی از ملاحظات طراحی که به طور قابل توجهی بر عملکرد پایگاه داده تأثیر می گذارد عبارتند از:

• قالب ذخیره‌سازی: سازماندهی و قالب ذخیره‌سازی داده‌ها در دیسک‌های سخت به شدت بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. با افزایش سریع تعداد کسب‌وکارهایی که حجم وسیعی از داده‌ها را برای بارهای کاری تحلیلی ذخیره می‌کنند، استفاده از قالب‌های مبتنی بر ستون مانند Apache Parket در حال افزایش است.
• فشرده‌سازی داده‌ها: انتخاب الگوریتم‌های فشرده‌سازی مستقیماً بر هزینه‌های ذخیره‌سازی و عملکرد جستجو تأثیر می‌گذارد. برخی از الگوریتم‌ها کاهش حجم داده‌ها را در اولویت قرار می‌دهند، در حالی که برخی دیگر فشرده‌سازی سریع‌تر را اولویت‌بندی می‌کنند و عملکرد پرس و جو را بهبود می‌بخشند.
• ساختار داده‌های فهرست: مکانیسم نمایه‌سازی که توسط پایگاه داده استفاده می‌شود، برای حداکثر عملکرد بسیار مهم است. در حالی که نمایه‌های اولیه به موتور ذخیره‌سازی کمک می‌کنند، فهرست‌های ثانویه و تعریف‌شده توسط کاربر عملکرد خواندن را افزایش می‌دهند، اگرچه این‌ها همچنین می‌توانند سربار اضافی برای نوشتن داده‌های جدید ایجاد کنند.
• ذخیره‌سازی داغ در مقابل سرد: سیستم‌های پایگاه داده مدرن جابجایی داده‌ها را بین ذخیره‌سازی سریع‌تر، گران‌تر، «گرم» و ذخیره‌سازی کندتر، ارزان‌تر و «سرد» تسهیل می‌کنند. این رویکرد لایه‌ای عملکرد را برای داده‌های با دسترسی مکرر بهینه می‌کند در حالی که هزینه‌های ذخیره‌سازی را برای داده‌هایی که کمتر استفاده می‌شوند صرفه‌جویی می‌کند.
• بازیابی فاجعه: مکانیسم‌های بازیابی فاجعه موجود در معماری پایگاه داده به طور ذاتی بر عملکرد تأثیر می‌گذارند. در حالی که ویژگی های بازیابی فاجعه قوی امنیت داده ها را افزایش می دهد، آنها همچنین می توانند سربار عملکرد را معرفی کنند. برای موارد استفاده که از نظر ماموریت حیاتی نیستند، پایگاه‌های داده می‌توانند تضمین‌های ایمنی خاصی را برای عملکرد بهبود یافته مبادله کنند.

عامل تعیین کننده اصلی در انتخاب پایگاه داده، درک نحوه دسترسی و استفاده از داده های برنامه است. یک مکان خوب برای شروع، طبقه بندی حجم کاری به عنوان پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) یا پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) است. بارهای کاری OLTP که به طور سنتی توسط پایگاه های داده رابطه ای مدیریت می شود، شامل پردازش تعداد زیادی از تراکنش ها توسط تعداد زیادی از کاربران همزمان است. بارهای کاری OLAP بر تجزیه و تحلیل متمرکز هستند و در مقایسه با بارهای کاری OLTP دارای الگوهای دسترسی متمایز هستند. علاوه بر این، در حالی که پایگاه های داده OLTP با ردیف ها کار می کنند، پرس و جوهای OLAP اغلب شامل دسترسی انتخابی به ستون برای محاسبات هستند. انبارهای داده معمولاً از پایگاه های داده ستون محور برای مزایای عملکرد خود استفاده می کنند.

مرحله بعدی در نظر گرفتن عواملی مانند الزامات تأخیر پرس و جو و فرکانس نوشتن داده است. برای نیازهای پرس و جوی زمان واقعی، به ویژه برای کارهایی مانند نظارت، سازمان ها ممکن است پایگاه داده های سری زمانی را در نظر بگیرند که برای توانمندی های پرس و جو با توان نوشتن بالا و تاخیر کم طراحی شده اند.

در روش دیگر، برای بارهای کاری OLTP، بسته به الزامات مدل داده، بهترین انتخاب معمولاً بین پایگاه‌های داده رابطه‌ای و پایگاه‌های داده سند است. تیم‌ها باید ارزیابی کنند که آیا به انعطاف‌پذیری طرح‌واره پایگاه‌های داده اسناد NoSQL نیاز دارند یا ضمانت‌های سازگاری پایگاه‌های داده رابطه‌ای را ترجیح می‌دهند.

در نهایت، بررسی اینکه آیا حجم کاری الگوهای ثابت یا بسیار فعالی را در طول روز نشان می‌دهد، یک نکته مهم است. در این سناریو، اغلب بهتر است پایگاه‌های داده‌ای را انتخاب کنید که راه‌حل‌های سخت‌افزاری مقیاس‌پذیر را برای تطبیق بارهای کاری در نوسان بدون متحمل شدن از کار افتادگی یا هزینه‌های سخت‌افزاری غیرضروری ارائه می‌دهند.

دانش قبیله ای موجود

یکی دیگر از موارد مورد توجه در انتخاب پایگاه داده، تخصص موجود تیم داخلی است. ارزیابی کنید که آیا مزایای اتخاذ یک پایگاه داده تخصصی سرمایه گذاری در آموزش و آموزش تیم را توجیه می کند یا خیر و اینکه آیا ضررهای بهره وری بالقوه در مرحله یادگیری ظاهر می شود یا خیر. اگر بهینه‌سازی عملکرد حیاتی نیست، استفاده از پایگاه داده‌ای که تیم شما با آن آشنایی بیشتری دارد ممکن است کافی باشد. با این حال، برای برنامه‌های کاربردی حیاتی، پذیرش یک پایگاه داده جدید با وجود چالش‌ها و مشکلات اولیه ممکن است ارزشمند باشد.

پیچیدگی معماری

حفظ سادگی معماری در طراحی نرم افزار همیشه یک هدف است. مزایای یک پایگاه داده تخصصی باید از پیچیدگی اضافی ارائه شده با ادغام یک مؤلفه جدید پایگاه داده در سیستم بیشتر باشد. افزودن یک پایگاه داده جدید برای زیرمجموعه ای از داده ها باید با افزایش عملکرد قابل توجه و ملموس توجیه شود، به خصوص اگر پایگاه داده اولیه از قبل اکثر الزامات دیگر را برآورده کند.

با ارزیابی دقیق این عوامل، توسعه‌دهندگان می‌توانند هنگام انتخاب پایگاه‌داده‌ای که با الزامات برنامه، تخصص تیم و ملاحظات معماری مطابقت دارد، تصمیم‌های آگاهانه و آگاهانه بگیرند و در نهایت عملکرد و کارایی راه‌حل‌های نرم‌افزاری خود را بهینه کنند.

بهینه سازی برای برنامه های IoT

محیط های اینترنت اشیا دارای ویژگی ها و خواسته های متمایز برای استقرار پایگاه های داده هستند. به طور خاص، استقرار اینترنت اشیا باید از عملکرد بدون درز هم در لبه و هم در فضای ابری اطمینان حاصل کند. در اینجا مروری بر الزامات پایگاه داده در این دو زمینه حیاتی است.

الزامات برای سرورهای لبه

لبه< /a> جایی است که داده ها قبل از انتقال به ابر به صورت محلی تولید و پردازش می شوند. برای این کار، پایگاه‌های اطلاعاتی باید جذب، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در سطح بسیار کارآمدی انجام دهند که به دو چیز نیاز دارد:

• نرخ جذب بالا: سرورهای لبه باید از قابلیت‌های نوشتن سریع برای جریان‌های داده عظیمی که توسط حسگرهای اینترنت اشیا تولید می‌شوند، بدون از دست دادن، پشتیبانی کنند، حتی در زمانی که تأخیر را تجربه می‌کنند. به طور مشابه، پایگاه‌های اطلاعاتی برای جلوگیری از از دست رفتن داده‌ها، نیاز به مدیریت انفجارهای داده‌ها دارند و در عین حال انتقال بلادرنگ را حفظ می‌کنند.
• خواندن سریع و تجزیه و تحلیل: پایگاه‌های داده در لبه نیز به قابلیت‌های خواندن سریع و ابزارهای تحلیلی نیاز دارند. پردازش داده‌های محلی، تصمیم‌گیری در زمان واقعی را امکان‌پذیر می‌کند، که توسط پایگاه‌های داده با قابلیت‌های تحلیل داخلی برای تبدیل، طبقه‌بندی و جمع‌آوری داده‌های حسگر ساده‌سازی می‌شود.

الزامات برای مراکز داده ابری

در مراکز داده ابری، پایگاه های داده نقش مهمی در جمع آوری، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده از سرورهای لبه ایفا می کنند. الزامات کلیدی عبارتند از:

• فرمان‌های تجزیه و تحلیل: سیستم‌های مدیریت پایگاه داده باید دستورات تحلیل داخلی را برای ساده‌سازی پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها، به حداقل رساندن پیچیدگی و هزینه‌های عملیاتی، ترکیب کنند.
• خط‌مشی‌های کم‌نمونه‌گیری و حفظ: پیاده‌سازی تکنیک‌های نمونه‌گیری پایین و خط‌مشی‌های حفظ به مدیریت کارآمد داده‌های تاریخی کمک می‌کند. نمونه‌برداری پایین تضمین می‌کند که داده‌های با دقت بالا برای مدت‌های کوتاه نگهداری می‌شوند، در حالی که داده‌های دقیق کمتری برای ثبت روندهای بلندمدت ذخیره می‌شوند. خط‌مشی‌های نگهداری خودکار داده‌ها، حذف به‌موقع داده‌ها را تسهیل می‌کند و استفاده از ذخیره‌سازی را بهینه می‌کند.
• موتور تجسم: یک موتور تجسم قوی برای نظارت بر وضعیت سیستم اینترنت اشیا بسیار مهم است. این می‌تواند بینش‌هایی درباره عملکرد سیستم ارائه دهد و به تیم‌ها کمک کند تا بر اساس تجسم داده‌ها در زمان واقعی تصمیم‌گیری کنند.
• مکانیسم انتشار و اشتراک: قابلیت انتشار و اشتراک کارآمد، امکان ارتباط و تبادل اطلاعات بی‌وقفه بین دستگاه‌های لبه و ابر را فراهم می‌کند و از یکپارچگی داده‌ها و به‌روزرسانی‌های به موقع اطمینان می‌دهد.

از آنجایی که چشم انداز پایگاه داده به سرعت تکامل می یابد، توسعه دهندگان باید از آخرین روندها و فناوری ها مطلع باشند. در حالی که پایبندی به پایگاه‌های داده آشنا قابل اعتماد است، کاوش گزینه‌های تخصصی می‌تواند مزایایی را ارائه دهد که شامل صرفه‌جویی در هزینه، بهبود عملکرد کاربر، مقیاس‌پذیری و بهبود کارایی توسعه‌دهنده می‌شود.

در نهایت، ایجاد تعادل بین الزامات تجاری سازمان، نیازهای ذخیره‌سازی، دانش داخلی و (مثل همیشه) محدودیت‌های بودجه به تیم‌ها بهترین شانس را برای موفقیت بلندمدت می‌دهد.

Anais Dotis-Georgiou مدافع اصلی توسعه دهنده در InfluxData است.

—

New Tech Forum مکانی را برای رهبران فناوری – از جمله فروشندگان و سایر مشارکت‌کنندگان خارجی – فراهم می‌کند تا فناوری سازمانی نوظهور را در عمق و وسعت بی‌سابقه بررسی و بحث کنند. انتخاب ذهنی است، بر اساس انتخاب ما از فناوری هایی که معتقدیم مهم هستند و برای خوانندگان InfoWorld بیشترین علاقه را دارند. InfoWorld وثیقه بازاریابی را برای انتشار نمی پذیرد و حق ویرایش تمام محتوای ارائه شده را برای خود محفوظ می دارد. همه پرس و جوها را به doug_dineley@foundryco.com.