Por que o gerenciamento de banco de dados centralizado é redundante e desatualizado

A história do gerenciamento de dados tem sido em grande parte de centralização. Durante muito tempo, esta foi a solução mais conveniente, dadas as capacidades de interoperabilidade e comunicação ao longo da história.

No entanto, à medida que a natureza dos negócios muda, também deve mudar a maneira como as empresas coletam, mantêm e distribuem dados. Como tal, os bancos de dados centralizados são inadequados para as necessidades dinâmicas dos mercados atuais. Adaptabilidade e interconectividade são as novas regras do jogo e abaixo estão as razões pelas quais os bancos de dados centralizados não estão à altura da tarefa.

Gargalo de dados

Uma estrutura de banco de dados centralizada consiste em um único servidor que armazena e busca dados relevantes para todas as necessidades da empresa, departamento e usuário. Como único provedor de informações, o servidor precisa lidar com uma quantidade enorme de solicitações e entregar em um prazo esperado.

No caso de um pico de tráfego (que é mais provável em um ambiente de alto throughput), pode ocorrer uma situação de gargalo, limitando o desempenho do sistema. Nos piores casos, sistemas inteiros podem travar quando o banco de dados fica paralisado.

Para melhorar a resistência a cenários de sobrecarga, as empresas podem dimensionar seus bancos de dados. No entanto, independentemente de o dimensionamento ser horizontal ou vertical, o dimensionamento introduz novos problemas (por exemplo, tempo de inatividade, requisitos de manutenção, complexidade crescente etc.) sem abordar a predisposição inerente a gargalos.

Como o dimensionamento tende a seguir um tráfego maior de qualquer maneira, essas soluções são apenas um chute na estrada. Lembre-se, você também não pode chutar isso indefinidamente; expandir ou atualizar servidores continuamente cria retornos decrescentes ao longo do tempo.

Silos de dados

Bancos de dados centralizados nem sempre são 100% centralizados. Em vez disso, eles tendem a ser configurados em clusters úteis para funções específicas (dados de RH, dados de marketing e similares). Isso soa como descentralização no papel, mas é mais uma centralização fractalizada. Cada cluster atende a sua base de clientes relacionada e o acesso de clientes de outros clusters é restrito ou limitado. Em outras palavras, são silos de dados.

A questão é que a separação de dados em silos leva a um sistema de jardim murado onde a transparência e a interoperabilidade se tornam um desafio. O risco de os dados se tornarem inconsistentes entre os silos aumenta com o tempo, e muitas vezes é difícil mover os dados de um silo para outro. Como resultado, os departamentos que precisam cooperar têm dificuldade em coordenar esforços, enquanto a alta administração se esforça para obter uma visão holística dos dados da organização.

Tempo de resposta ruim

Uma vez que uma estação central de dados contém todas as informações, ela pode dedicar, em média, menos energia de CPU por solicitação. É por isso que normalmente leva mais tempo para localizar e acessar dados. Como resultado, os usuários precisam lidar com tempos de resposta abaixo do ideal. A usabilidade do aplicativo e a satisfação do usuário acabam sendo afetadas por causa desse atraso.

O problema é agravado quando terceiros (como KYC ou aplicativos de segurança) adicionam desvios ao fluxo de dados. Essas camadas de complexidade não apenas adicionam latência, mas também abrem novas oportunidades para corrupção ou perda de dados no meio do trânsito. Em situações em que dados rápidos e sem corrupção são essenciais (como em um aplicativo de pagamento ou telecomunicações ), esses riscos são especialmente indesejáveis.

Outra consequência de respostas atrasadas é a adaptabilidade reduzida em nível local. Todos os clientes dependem do estado do hub de dados centralizado para receber e agir com base nas informações. Qualquer perturbação no banco de dados que crie latência aumentará o tempo para os clientes tomarem decisões informadas com base em suas necessidades específicas.

Maior perigo de perda de dados

A perda de dados pode ser um obstáculo complicado porque acontece de muitas maneiras diferentes. Qualquer coisa, desde violações maliciosas a infraestrutura precária ou erro humano, abre as portas para o desaparecimento de dados. O incêndio do data center da OVH em 2021 serve como um lembrete de como os dados centralizados podem desaparecer abruptamente, deixando nada além de cinzas em seu rastro.

Bancos de dados centralizados são especialmente vulneráveis à perda de dados devido ao problema de ponto único de falha. Todas as informações estão em um único servidor, portanto, há muito menos redundâncias para ajudar a substituir os dados perdidos. E as organizações que não possuem servidores de backup ou outras medidas de recuperação de banco de dados não têm como substituir as informações perdidas.

Consequências severas de dados ou desempenho defeituosos

A infraestrutura centralizada coloca uma enorme responsabilidade no servidor para funcionar sem problemas. Como todos os clientes dependem dele para alimentá-los com dados, eles ficam essencialmente cegos sem o banco de dados.

Como único detentor da única instância de dados disponível, os bancos de dados centralizados que colapsam têm um efeito cascata. Em certas situações, o tempo de inatividade pode afetar milhões de pessoas e prejudicar permanentemente a reputação de uma empresa. Devido a riscos tão altos, erros de cálculo ou dados incorretos tornam-se desproporcionalmente perigosos.

IneryDB: provando que o gerenciamento de banco de dados descentralizado é o MVP

A solução de gerenciamento de banco de dados descentralizado da Inery pode combater as maiores armadilhas da alternativa legada. O IneryDB usa o blockchain para transformar bancos de dados house-of-card em redes robustas e flexíveis.

Através do ecossistema Inery, a troca de dados é transparente e imutável, permitindo uma fonte confiável de verdade. Ele também derruba as paredes do jardim que obstruem as linhas de comunicação entre servidores e clientes.

Todas as transações no IneryDB são ponto a ponto, o que significa que os dados percorrem a menor distância possível. As consultas produzem resultados com latência mínima, enquanto a corrupção de dados torna-se quase impossível. O IneryDB permite aos usuários dados CRUD de forma confiável e segura com uma taxa de transferência de mais de 10.000 transações por segundo.

Além disso, o IneryDB oferece uma rede resiliente a quedas de energia e outras causas de tempo de inatividade. Todos os dados no blockchain são distribuídos pelos nós da rede, removendo efetivamente o único ponto de falha inerente às soluções centralizadas. Enquanto isso, os gargalos se tornam um problema discutível, pois a carga de trabalho é distribuída entre os nós no blockchain.

Por meio do Inery e sua solução descentralizada, os bancos de dados podem responder melhor às necessidades voláteis dos negócios atuais. Portanto, dê um salto quântico de dados com o Inery e experimente o poder puro da descentralização de maneira sustentável, altamente segura e econômica.