Pourquoi la gestion centralisée des bases de données est redondante et obsolète

L'histoire de la gestion des données a été en grande partie celle de la centralisation. Pendant très longtemps, c'était la solution la plus pratique, compte tenu de l'interopérabilité et des capacités de communication à travers l'histoire.

Cependant, à mesure que la nature des activités évolue, la manière dont les entreprises collectent, conservent et distribuent les données doit également évoluer. En tant que telles, les bases de données centralisées sont mal adaptées aux besoins dynamiques des marchés actuels. L'adaptabilité et l'interconnectivité sont les nouvelles règles du jeu et voici les raisons pour lesquelles les bases de données centralisées ne sont pas à la hauteur.

Goulot d'étranglement des données

Une structure de base de données centralisée consiste en un serveur unique qui stocke et récupère les données pertinentes pour tous les besoins de l'entreprise, du service et des utilisateurs. En tant que seul fournisseur d'informations, le serveur doit traiter une énorme quantité de demandes et les livrer dans les délais prévus.

En cas de pic de trafic (ce qui est plus probable dans un tel environnement à haut débit), une situation de goulot d'étranglement peut se produire, limitant les performances du système. Dans le pire des cas, des systèmes entiers peuvent tomber en panne lorsque la base de données devient paralysée.

Pour améliorer la résistance aux scénarios de surcharge, les entreprises peuvent faire évoluer leurs bases de données. Cependant, que la mise à l'échelle soit horizontale ou verticale, la mise à l'échelle introduit de nouveaux problèmes (par exemple, les temps d'arrêt, les exigences de maintenance, la complexité croissante, etc.) sans aborder la prédisposition inhérente aux goulots d'étranglement.

Étant donné que la mise à l'échelle a tendance à suivre un trafic plus important de toute façon, ces solutions ne font que lancer la boîte sur la route. Remarquez que vous ne pouvez pas non plus donner un coup de pied qui peut indéfiniment; l'expansion ou la mise à niveau continue des serveurs crée des rendements décroissants au fil du temps.

Silos de données

Les bases de données centralisées ne sont pas toujours centralisées à 100 %. Au contraire, ils ont tendance à être configurés en clusters utiles pour des fonctions spécifiques (données RH, données marketing, etc.). Cela ressemble à de la décentralisation sur le papier, mais il s'agit plutôt d'une centralisation fractalisée. Chaque cluster dessert sa clientèle associée et l'accès des clients d'autres clusters est restreint ou limité. En d'autres termes, ce sont des silos de données.

Le problème est que la séparation des données en silos conduit à un système de jardin clos où la transparence et l'interopérabilité deviennent difficiles. Le risque que les données deviennent incohérentes entre les silos augmente avec le temps, et le déplacement des données d'un silo à un autre s'avère souvent difficile. Par conséquent, les départements qui doivent coopérer ont du mal à coordonner leurs efforts, tandis que la haute direction peine à obtenir une vue globale des données de l'organisation.

Mauvais temps de réponse

Étant donné qu'une station de données centrale contient toutes les informations, elle peut consacrer en moyenne moins de puissance CPU par requête. C'est pourquoi la recherche et l'accès aux données prennent généralement plus de temps. En conséquence, les utilisateurs doivent faire face à des temps de réponse sous-optimaux. La convivialité des applications et la satisfaction des utilisateurs finissent par en pâtir à cause de ce retard.

Le problème est exacerbé lorsque des tiers (comme KYC ou des applications de sécurité) ajoutent des détours au flux de données. Non seulement une telle superposition de complexité ajoute de la latence, mais elle ouvre également de nouvelles opportunités de corruption ou de perte de données en cours de transit. Dans les situations où des données rapides et sans corruption sont essentielles (comme dans une application de paiement ou de télécommunications ), ces risques sont particulièrement indésirables.

Une autre conséquence des réponses tardives est une capacité d'adaptation réduite au niveau local. Tous les clients comptent sur l'état du hub de données centralisé pour recevoir et agir sur les informations. Toute perturbation de la base de données qui crée une latence augmentera le temps dont disposent les clients pour prendre des décisions éclairées en fonction de leurs besoins spécifiques.

Risque accru de perte de données

La perte de données peut être un obstacle délicat car elle se produit de différentes manières. Qu'il s'agisse d'infractions malveillantes, d'infrastructures médiocres ou d'erreurs humaines, tout ouvre la porte à la disparition des données. L'incendie du centre de données OVH en 2021 rappelle brutalement à quel point les données centralisées peuvent disparaître brusquement, ne laissant que des cendres dans leur sillage.

Les bases de données centralisées sont particulièrement vulnérables à la perte de données en raison du problème du point de défaillance unique. Toutes les informations se trouvent sur un serveur unique, il y a donc beaucoup moins de redondances pour aider à remplacer les données perdues. Et les organisations qui ne disposent pas de serveurs de sauvegarde ou d'autres mesures de récupération de base de données n'ont aucun moyen de remplacer les informations perdues.

Conséquences graves de données ou de performances erronées

L'infrastructure centralisée place une énorme responsabilité sur le serveur pour qu'il fonctionne sans accroc. Étant donné que tous les clients en dépendent pour les alimenter en données, ils sont essentiellement aveugles sans la base de données.

En tant que seul détenteur de la seule instance de données disponible, les bases de données centralisées qui s'effondrent ont un effet en cascade. Dans certaines situations, les temps d'arrêt peuvent affecter des millions de personnes et nuire de façon permanente à la réputation d'une entreprise. Compte tenu de ces enjeux élevés, les erreurs de calcul ou les données incorrectes deviennent disproportionnellement dangereuses.

IneryDB : Prouver que la gestion de base de données décentralisée est le MVP

La solution de gestion de base de données décentralisée d'Inery peut contrer les plus grands pièges de l'alternative héritée. IneryDB utilise la blockchain pour transformer les bases de données maison de carte en réseaux robustes et flexibles.

Grâce à l'écosystème Inery, l'échange de données est transparent et immuable, permettant une source de vérité fiable. Il démolit également les murs du jardin qui obstruent les lignes de communication entre les serveurs et les clients.

Toutes les transactions sur IneryDB sont peer-to-peer, ce qui signifie que les données parcourent la distance la plus courte possible. Les requêtes donnent des résultats avec une latence minimale, tandis que la corruption des données devient presque impossible. IneryDB permet aux utilisateurs de disposer de données CRUD de manière fiable et sécurisée avec un débit de plus de 10 000 transactions par seconde.

De plus, IneryDB offre un réseau résistant aux pannes de courant et autres causes d'indisponibilité. Toutes les données de la blockchain sont réparties sur les nœuds du réseau, supprimant ainsi le point de défaillance unique inhérent aux solutions centralisées. Pendant ce temps, les goulots d'étranglement deviennent un problème discutable puisque la charge de travail est répartie entre les nœuds de la blockchain.

Grâce à Inery et sa solution décentralisée, les bases de données peuvent mieux répondre aux besoins mercuriels des entreprises d'aujourd'hui. Faites donc un saut quantique dans les données avec Inery et découvrez le pouvoir pur de la décentralisation de manière durable, hautement sécurisée et rentable.