München, Starnberg, 02. Juli 2024 - Laut Couchbase lassen sich die entscheidenden Auswahlkriterien in fünf Punkten zusammenfassen; NoSQL für Datenanalysen in Echtzeit…
Zum Hintergrund: Moderne IT-Architekturen sollen agil und schnell sein, sind aber komplex (Stichwort: hochautomatisiertes Datenbank-Management). Daten und Datenanalysen müssen jederzeit und überall für Applikationen verfügbar sein. Entsprechend anspruchsvoll sind die Anforderungsprofile für Datenbanken in Bezug auf Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit. NoSQL-Datenbanken haben sich dafür als besonders geeignet gezeigt, da sie die Beschränkungen transaktionsorientierter relationaler Datenbanken mit ihren starren Zeilen/Spalten-Schemata hinter sich lassen können. Gregor Bauer* von Couchbase, Anbieter einer NoSQL Cloud-Datenbank-Plattform, erklärt für Sie dazu die aus Sicht seines Unternehmens wichtigsten Vorteile:
1. Flexible Datenmodelle: „Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Echtzeit-Analytics und Cloud-Services lassen nicht nur die Datenaufkommen explodieren. Sie führen auch zu einer massiven Zunahme an unstrukturierten Daten wie Fotos, Videos oder Chat-Verläufen. Datenbanken müssen dafür ausgelegt sein. NoSQL-Datenbanken arbeiten mit flexiblen Datenmodellen wie dokumentenorientiert (JSON), Key-Value oder sogar Multi-Model mit einem Mix aus mehreren Modellen.
2. Unterstützung hybrider IT-Architekturen: Aktuelle IT-Architekturen sind mit ihrem Mix aus On-premises-, Cloud- und Edge-Komponenten zunehmend hybrid und verteilt. NoSQL-Datenbanken mit der Fähigkeit zur uni- und bidirektionalen Cross-Datacenter-Replikation sind dafür ideal geeignet. Darüber hinaus müssen sie dynamische Microservices-Architekturen wie Kubernetes mit flüchtigen (stateful) Datenbank-Services versorgen. Und für das besonders latenzsensible Edge Computing werden Datenbanken benötigt, die Edge-Daten direkt vor Ort speichern, analysieren und wieder bereitstellen.
3. Systemische Plattform-Agnostik: Cloud- und Microservices können auf einer Reihe von Plattformen wie AWS, Azure, Google oder Red Hat OpenShift bereitgestellt werden. Typischerweise vermeiden Unternehmen die Festlegung auf eine einzige Plattform und präferieren daher Hybrid- oder Multi-Cloud-Szenarien. Um die Interoperabilität sicherzustellen, muss die NoSQL-Datenbank ebenso unabhängig von der jeweils genutzten Plattform sein, wie die von der Datenbank bereitgestellten automatisierten Applikationen.
4. Multidimensionale Skalierbarkeit: In solchen Umgebungen müssen die Datenbank-Services unabhängig voneinander skaliert werden können – und das sowohl vertikal wie horizontal. Bei der linearen Skalierung steigt die Performance des gesamten NoSQL-Datenbankmanagement-Systems mit jedem zusätzlichen Knoten. Entsprechend geeignete Datenbanken können ihre Services zudem auf dedizierten Knoten laufen lassen und so eine Workload Isolation hinsichtlich CPU, RAM und Disk-Arbeitslast erreichen.
5. Automatisierung und Echtzeit-Management: Komplexe verteilte Architekturen benötigen zwangsläufig ein hochautomatisiertes Datenbank-Management. Das betrifft beispielsweise die Echtzeitverwaltung der Knoten und die Sicherstellung des ausfallsicheren Betriebs. NoSQL-Datenbanken, die den höchsten von der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) definierten Automatisierungs-Reifegrad (Level 5) besitzen, verfügen über Features wie Auto-Failover, Automated Provisioning, Automated Update, On-demand Dynamic Scaling oder Cross Datacenter Replication (XDCR).
Bildquelle: Couchbase
Anmerkung: Database-as-a-Service Couchbase Capella mit generativen KI-Funktionen. Die Lösung wurde eingeführt, um die Produktivität der Entwickler zu steigern und die Markteinführung moderner Anwendungen zu beschleunigen. Die Funktion Capella iQ kann es ermöglichen, SQL++ und Code auf Anwendungsebene schneller zu schreiben, indem sie empfohlenen Beispielcode liefert.
Darüber hinaus ist es sinnvoll, auch für NoSQL-Datenbanken die etablierte Abfragesprache SQL nutzen zu können. So wird das weit verbreitete Wissen von Entwicklern und Administratoren weiterhin genutzt und die Migration von SQL auf NoSQL vereinfacht, da die Datenzugriffsschicht nicht neu geschrieben werden muss. Zudem wird so der Aufwand für Schulung und Trainings bei der Implementierung von NoSQL reduziert.“
*Fazit von Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase: „NoSQL-Datenbanken sind relationalen Datenbankmanagement-Systemen in praktisch allen Belangen deutlich überlegen. Sie sind flexibler und skalierbarer, Cloud-nativ und Microservices-affin. Aber auch innerhalb des NoSQL-Angebots gibt es große Unterschiede, etwa bei den Replikationsmöglichkeiten oder den Automatisierungsgraden. Daher ist es wichtig, für die eigenen Anforderungen die exakt passende NoSQL-Datenbank zu evaluieren.“
Querverweis:
Unser Blogpost > KI und GPU-Workload-Anforderungen: Storage mit HBM Memory im KI-Daten-Lebenszyklus
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