केंद्रीकृत डेटाबेस प्रबंधन निरर्थक और पुराना क्यों है

डेटा प्रबंधन का इतिहास काफी हद तक केंद्रीकरण का रहा है। सबसे लंबे समय तक, यह सबसे सुविधाजनक समाधान था, पूरे इतिहास में इंटरऑपरेबिलिटी और संचार क्षमताओं को देखते हुए।

हालाँकि, जैसे-जैसे व्यवसाय की प्रकृति बदलती है, वैसे-वैसे कंपनियों को डेटा एकत्र करने, बनाए रखने और वितरित करने का तरीका भी बदलना चाहिए। इस प्रकार, केंद्रीकृत डेटाबेस आज के बाजारों की गतिशील आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त नहीं हैं। अनुकूलता और इंटरकनेक्टिविटी खेल के नए नियम हैं और केंद्रीकृत डेटाबेस कार्य करने के लिए नीचे कारण नहीं हैं।

डेटा अड़चन

एक केंद्रीकृत डेटाबेस संरचना में एक एकल सर्वर होता है जो सभी कंपनी, विभाग और उपयोगकर्ता की जरूरतों के लिए प्रासंगिक डेटा को संग्रहीत और प्राप्त करता है। सूचना के एकमात्र प्रदाता के रूप में, सर्वर को भारी मात्रा में अनुरोधों से निपटने और अपेक्षित समय सीमा में वितरित करने की आवश्यकता होती है।

ट्रैफिक स्पाइक के मामले में (जो इस तरह के उच्च-थ्रूपुट वातावरण में अधिक होने की संभावना है), एक अड़चन की स्थिति हो सकती है, जो सिस्टम के प्रदर्शन को सीमित करती है। बदतर मामलों में, संपूर्ण सिस्टम क्रैश हो सकता है क्योंकि डेटाबेस लकवाग्रस्त हो जाता है।

ओवरलोड परिदृश्यों के प्रतिरोध को बेहतर बनाने के लिए, व्यवसाय अपने डेटाबेस को स्केल कर सकते हैं। हालाँकि, चाहे स्केलिंग क्षैतिज या लंबवत हो, स्केलिंग बाधाओं के प्रति अंतर्निहित प्रवृत्ति को संबोधित किए बिना नई समस्याओं (जैसे, डाउनटाइम, रखरखाव आवश्यकताओं, बढ़ती जटिलता, आदि) का परिचय देती है।

चूंकि स्केलिंग वैसे भी अधिक से अधिक ट्रैफ़िक का अनुसरण करती है, ये समाधान सड़क के नीचे कैन को लात मार रहे हैं। ध्यान रहे, आप अनिश्चित काल तक किक नहीं मार सकते; सर्वरों का लगातार विस्तार या उन्नयन समय के साथ घटते रिटर्न बनाता है।

डेटा सिलोस

केंद्रीकृत डेटाबेस हमेशा 100% केंद्रीकृत नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे विशिष्ट कार्यों (एचआर डेटा, मार्केटिंग डेटा और इसी तरह) के लिए उपयोगी समूहों में कॉन्फ़िगर किए जाते हैं। यह कागज पर विकेंद्रीकरण जैसा लगता है, लेकिन यह एक खंडित केंद्रीकरण है। प्रत्येक क्लस्टर अपने संबंधित क्लाइंट बेस की सेवा करता है, और अन्य क्लस्टर्स से क्लाइंट्स द्वारा एक्सेस प्रतिबंधित या सीमित है। दूसरे शब्दों में, वे डेटा साइलो हैं।

मुद्दा यह है कि डेटा को साइलो में अलग करने से एक चारदीवारी वाली उद्यान प्रणाली बन जाती है जहां पारदर्शिता और अंतर्संचालनीयता चुनौतीपूर्ण हो जाती है। साइलो के बीच डेटा के असंगत होने का जोखिम समय के साथ बढ़ता है, और डेटा को एक साइलो से दूसरे साइलो में ले जाना अक्सर मुश्किल साबित होता है। परिणामस्वरूप, जिन विभागों को सहयोग करने की आवश्यकता होती है, उन्हें समन्वय प्रयासों में कठिनाई होती है, जबकि शीर्ष प्रबंधन संगठन के डेटा के समग्र दृष्टिकोण को प्राप्त करने के लिए संघर्ष करता है।

खराब प्रतिक्रिया समय

चूंकि एक केंद्रीय डेटा स्टेशन में सभी जानकारी होती है, इसलिए यह औसतन प्रति अनुरोध अपने सीपीयू पावर को कम समर्पित कर सकता है। यही कारण है कि आमतौर पर डेटा को खोजने और एक्सेस करने में अधिक समय लगता है। नतीजतन, उपयोगकर्ताओं को उप-इष्टतम प्रतिक्रिया समय से निपटना पड़ता है। इस विलंब के कारण अनुप्रयोग उपयोगिता और उपयोगकर्ता संतुष्टि अंतत: प्रभावित होती है।

समस्या तब बढ़ जाती है जब तीसरे पक्ष (जैसे केवाईसी या सुरक्षा अनुप्रयोग) डेटा प्रवाह में चक्कर लगाते हैं। इस तरह की जटिलता लेयरिंग न केवल विलंबता जोड़ती है, बल्कि यह डेटा भ्रष्टाचार या मध्य-पारगमन के नुकसान के नए अवसर भी खोलती है। ऐसी स्थितियों में जहां तीव्र, भ्रष्टाचार-मुक्त डेटा आवश्यक है (जैसे भुगतान या टेलीकॉम ऐप में), ऐसे जोखिम विशेष रूप से अवांछनीय हैं।

विलंबित प्रतिक्रियाओं का एक और परिणाम स्थानीय स्तर पर अनुकूलन क्षमता में कमी है। सभी ग्राहक सूचना प्राप्त करने और उस पर कार्रवाई करने के लिए केंद्रीकृत डेटा हब की स्थिति पर भरोसा करते हैं। डेटाबेस में कोई गड़बड़ी जो विलंबता पैदा करती है, ग्राहकों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सूचित निर्णय लेने के लिए समय बढ़ाएगी।

डेटा हानि का बड़ा खतरा

डेटा हानि एक मुश्किल बाधा हो सकती है क्योंकि यह कई अलग-अलग तरीकों से होती है। दुर्भावनापूर्ण उल्लंघनों से लेकर खराब बुनियादी ढाँचे या मानवीय त्रुटि तक कुछ भी डेटा गायब होने का द्वार खोलता है। 2021 OVH डेटा सेंटर में आग इस बात की याद दिलाती है कि कैसे केंद्रीकृत डेटा अचानक से गायब हो सकता है, इसके बाद राख के सिवा कुछ नहीं बचता।

एकल बिंदु विफलता समस्या के कारण केंद्रीकृत डेटाबेस डेटा हानि के लिए विशेष रूप से कमजोर हैं। सभी जानकारी एक ही सर्वर पर है, इसलिए खोए हुए डेटा को बदलने में मदद करने के लिए बहुत कम अतिरेक हैं। और जिन संगठनों के पास कोई बैकअप सर्वर या अन्य डेटाबेस पुनर्प्राप्ति उपाय नहीं हैं, उनके पास खोई हुई जानकारी को बदलने का कोई तरीका नहीं है।

दोषपूर्ण डेटा या प्रदर्शन के गंभीर परिणाम

केंद्रीकृत बुनियादी ढाँचा सर्वर पर बिना किसी रोक-टोक के चलने के लिए भारी ज़िम्मेदारी डालता है। चूंकि सभी क्लाइंट उन्हें डेटा फीड करने के लिए इस पर भरोसा करते हैं, वे डेटाबेस के बिना अनिवार्य रूप से अंधे हैं।

डेटा के एकमात्र उपलब्ध उदाहरण के एकमात्र धारक के रूप में, केंद्रीकृत डेटाबेस जो ढहते हैं, उनका व्यापक प्रभाव होता है। कुछ स्थितियों में, डाउनटाइम लाखों लोगों को प्रभावित कर सकता है और किसी कंपनी की प्रतिष्ठा को स्थायी रूप से नुकसान पहुँचा सकता है। इस तरह के उच्च दांव को देखते हुए, गलत गणना या गलत डेटा अनुपातहीन रूप से खतरनाक हो जाते हैं।

IneryDB: साबित करना कि विकेंद्रीकृत डेटाबेस प्रबंधन MVP है

Inery का विकेन्द्रीकृत डेटाबेस प्रबंधन समाधान पुराने विकल्प के सबसे बड़े नुकसान का सामना कर सकता है। IneryDB हाउस-ऑफ-कार्ड डेटाबेस को मजबूत, लचीले नेटवर्क में बदलने के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करता है।

Inery पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से, डेटा का आदान-प्रदान पारदर्शी और अपरिवर्तनीय है, जो सत्य के विश्वसनीय स्रोत को सक्षम करता है। यह बगीचे की दीवारों को भी तोड़ देता है जो सर्वर और क्लाइंट के बीच संचार लाइनों को रोकता है।

IneryDB पर सभी लेन-देन पीयर-टू-पीयर हैं, जिसका अर्थ है कि डेटा कम से कम संभव दूरी तय करता है। प्रश्न न्यूनतम विलंबता के साथ परिणाम देते हैं, जबकि डेटा भ्रष्टाचार लगभग असंभव हो जाता है। IneryDB उपयोगकर्ताओं को प्रति सेकंड 10,000 से अधिक लेनदेन के थ्रूपुट के साथ मज़बूती से और सुरक्षित रूप से CRUD डेटा देता है।

इसके अलावा, IneryDB पावर आउटेज और अन्य डाउनटाइम कारणों के लिए लचीला नेटवर्क प्रदान करता है। ब्लॉकचैन पर सभी डेटा को नेटवर्क नोड्स में वितरित किया जाता है, केंद्रीकृत समाधानों में अंतर्निहित विफलता के एकल बिंदु को प्रभावी ढंग से हटा दिया जाता है। इस बीच, ब्लॉकचेन में नोड्स के बीच वर्कलोड वितरित होने के बाद से अड़चनें एक मुद्दा बन जाती हैं।

Inery और इसके विकेंद्रीकृत समाधान के माध्यम से, डेटाबेस आज के व्यवसायों की व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए बेहतर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। तो Inery के साथ क्वांटम डेटा लीप लें, और स्थायी, अत्यधिक सुरक्षित और लागत प्रभावी तरीके से विकेंद्रीकरण की शुद्ध शक्ति का अनुभव करें।