Por qué la gestión de base de datos centralizada es redundante y obsoleta

La historia de la gestión de datos ha sido en gran medida una de centralización. Durante mucho tiempo, esta fue la solución más conveniente, dadas las capacidades de interoperabilidad y comunicación a lo largo de la historia.

Sin embargo, a medida que cambia la naturaleza de los negocios, también debe cambiar la forma en que las empresas recopilan, mantienen y distribuyen datos. Como tales, las bases de datos centralizadas no se adaptan bien a las necesidades dinámicas de los mercados actuales. La adaptabilidad y la interconectividad son las nuevas reglas del juego y, a continuación, se encuentran las razones por las que las bases de datos centralizadas no están a la altura.

Cuello de botella de datos

Una estructura de base de datos centralizada consta de un único servidor que almacena y obtiene datos relevantes para todas las necesidades de la empresa, el departamento y el usuario. Como único proveedor de información, el servidor debe gestionar una enorme cantidad de solicitudes y entregarlas en el plazo previsto.

En caso de un pico de tráfico (que es más probable en un entorno de alto rendimiento), puede ocurrir una situación de cuello de botella, lo que limita el rendimiento del sistema. En el peor de los casos, los sistemas completos pueden colapsar cuando la base de datos se paraliza.

Para mejorar la resistencia a los escenarios de sobrecarga, las empresas pueden escalar sus bases de datos. Sin embargo, independientemente de si la escala es horizontal o vertical, la escala presenta nuevos problemas (por ejemplo, tiempo de inactividad, requisitos de mantenimiento, complejidad creciente, etc.) sin abordar la predisposición inherente a los cuellos de botella.

Dado que el escalado tiende a seguir un mayor tráfico de todos modos, estas soluciones son simplemente patear la lata en el camino. Eso sí, tampoco puedes patear esa lata indefinidamente; la expansión o actualización continua de los servidores crea rendimientos decrecientes con el tiempo.

Silos de datos

Las bases de datos centralizadas no siempre están 100 % centralizadas. Más bien, tienden a configurarse en clústeres útiles para funciones específicas (datos de recursos humanos, datos de marketing y similares). Esto suena como descentralización en papel, pero es más una centralización fractalizada. Cada clúster atiende a su base de clientes relacionada y el acceso de clientes de otros clústeres está restringido o limitado. En otras palabras, son silos de datos.

El problema es que la separación de datos en silos conduce a un sistema de jardín amurallado donde la transparencia y la interoperabilidad se vuelven un desafío. El riesgo de que los datos se vuelvan inconsistentes entre silos crece con el tiempo, y mover datos de un silo a otro a menudo resulta difícil. Como resultado, los departamentos que necesitan cooperar tienen dificultades para coordinar esfuerzos, mientras que la alta dirección se esfuerza por obtener una visión holística de los datos de la organización.

Tiempo de respuesta deficiente

Dado que una estación central de datos contiene toda la información, en promedio puede dedicar menos potencia de su CPU por solicitud. Esta es la razón por la que normalmente lleva más tiempo encontrar y acceder a los datos. Como resultado, los usuarios tienen que lidiar con tiempos de respuesta subóptimos. La usabilidad de la aplicación y la satisfacción del usuario finalmente se ven afectadas debido a este retraso.

El problema se agrava cuando terceros (como KYC o aplicaciones de seguridad) agregan desvíos al flujo de datos. Esta estratificación de complejidad no solo agrega latencia, sino que también abre nuevas oportunidades para la corrupción o pérdida de datos en medio del tránsito. En situaciones donde los datos rápidos y sin corrupción son esenciales (como en una aplicación de pago o de telecomunicaciones ), tales riesgos son especialmente indeseables.

Otra consecuencia de las respuestas tardías es la adaptabilidad reducida a nivel local. Todos los clientes confían en el estado del centro de datos centralizado para recibir y actuar sobre la información. Cualquier alteración en la base de datos que genere latencia aumentará el tiempo para que los clientes tomen decisiones informadas en función de sus necesidades específicas.

Mayor peligro de pérdida de datos

La pérdida de datos puede ser un obstáculo complicado porque ocurre de muchas maneras diferentes. Cualquier cosa, desde infracciones maliciosas hasta una infraestructura deficiente o un error humano, abre la puerta a la desaparición de datos. El incendio del centro de datos de OVH de 2021 sirve como un claro recordatorio de cómo los datos centralizados pueden desaparecer abruptamente, dejando nada más que cenizas a su paso.

Las bases de datos centralizadas son especialmente vulnerables a la pérdida de datos debido al problema del punto único de falla. Toda la información está en un único servidor, por lo que hay muchas menos redundancias para ayudar a reemplazar los datos perdidos. Y las organizaciones que no tienen servidores de respaldo u otras medidas de recuperación de bases de datos no tienen forma de reemplazar la información perdida.

Consecuencias graves de datos o rendimiento defectuosos

La infraestructura centralizada impone una enorme responsabilidad al servidor para que funcione sin problemas. Dado que todos los clientes confían en él para alimentarlos con datos, están esencialmente ciegos sin la base de datos.

Como único poseedor de la única instancia disponible de datos, las bases de datos centralizadas que colapsan tienen un efecto en cascada. En determinadas situaciones, el tiempo de inactividad puede afectar a millones de personas y dañar permanentemente la reputación de una empresa. Dadas las apuestas tan altas, los errores de cálculo o los datos incorrectos se vuelven desproporcionadamente peligrosos.

IneryDB: demostrando que la gestión de base de datos descentralizada es el MVP

La solución de administración de base de datos descentralizada de Inery puede contrarrestar los mayores obstáculos de la alternativa heredada. IneryDB utiliza la cadena de bloques para convertir las bases de datos de castillos de naipes en redes sólidas y flexibles.

A través del ecosistema Inery, el intercambio de datos es transparente e inmutable, lo que permite una fuente confiable de información. También derriba las paredes del jardín que obstruyen las líneas de comunicación entre servidores y clientes.

Todas las transacciones en IneryDB son de igual a igual, lo que significa que los datos viajan la distancia más corta posible. Las consultas arrojan resultados con una latencia mínima, mientras que la corrupción de datos se vuelve casi imposible. IneryDB permite a los usuarios datos CRUD de manera confiable y segura con un rendimiento de más de 10,000 transacciones por segundo.

Además, IneryDB ofrece una red resistente a cortes de energía y otras causas de tiempo de inactividad. Todos los datos de la cadena de bloques se reparten entre los nodos de la red, eliminando efectivamente el único punto de falla inherente a las soluciones centralizadas. Mientras tanto, los cuellos de botella se vuelven un problema discutible ya que la carga de trabajo se distribuye entre los nodos de la cadena de bloques.

A través de Inery y su solución descentralizada, las bases de datos pueden responder mejor a las necesidades cambiantes de las empresas actuales. Así que dé un salto cuántico de datos con Inery y experimente el poder puro de la descentralización de una manera sostenible, altamente segura y rentable.