यह असंबद्ध डेटाबेस युग की शुरुआत है – टेकक्रंच

 यह असंबद्ध डेटाबेस युग की शुरुआत है – टेकक्रंच


को धन्यवाद क्लाउड, उत्पन्न और संग्रहीत किए जा रहे डेटा की मात्रा पैमाने और मात्रा में विस्फोट हो गई है।

उद्यम के हर पहलू को डेटा के लिए तैयार किया जा रहा है, इसलिए उस डेटा के आधार पर नए संचालन बनाए जाते हैं, जिससे हर कंपनी को डेटा कंपनी बनने में मदद मिलती है।

इसे चलाने वाले सबसे गहन और शायद गैर-स्पष्ट बदलावों में से एक क्लाउड डेटाबेस का उदय है। Amazon S3, Google BigQuery, Snowflake और Databricks जैसी सेवाओं ने बड़ी मात्रा में डेटा पर कंप्यूटिंग को हल किया है और हर उपलब्ध स्रोत से डेटा को स्टोर करना आसान बना दिया है।

उद्यम बेहतर ग्राहक अनुभव और नई बाजार क्षमताओं को प्रदान करने में सक्षम होने की उम्मीद में वे सब कुछ स्टोर करना चाहता है जो वे कर सकते हैं।

डेटाबेस कंपनी बनने का यह एक अच्छा समय है

सीबी इनसाइट्स के अनुसार, डेटाबेस कंपनियों ने पिछले 10 वर्षों में 8.7 बिलियन डॉलर से अधिक जुटाए हैं, जिसमें से लगभग आधा, पिछले 24 महीनों में 4.1 बिलियन डॉलर है।

स्नोफ्लेक और डेटाब्रिक्स के उच्च मूल्यांकन को देखते हुए यह आश्चर्यजनक नहीं है। पिछले चार वर्षों में बाजार दोगुना होकर लगभग 90 बिलियन डॉलर हो गया है, और अगले चार वर्षों में फिर से दोगुना होने की उम्मीद है। यह कहना सुरक्षित है कि पीछे जाने का एक बड़ा अवसर है।

2021 में डेटाबेस वित्त पोषण की ठोस सूची के लिए यहां देखें।

डेटाबेस की वृद्धि उद्यम में खर्च बढ़ा रही है

डेटाबेस की वृद्धि उद्यम में खर्च बढ़ा रही है। छवि क्रेडिट: वेनरॉक

20 साल पहले, आपके पास एक विकल्प था: एक रिलेशनल डेटाबेस

आज, क्लाउड, माइक्रोसर्विसेज, वितरित एप्लिकेशन, वैश्विक स्तर, रीयल-टाइम डेटा और डीप लर्निंग के लिए धन्यवाद, नई प्रदर्शन आवश्यकताओं को हल करने के लिए नए डेटाबेस आर्किटेक्चर उभरे हैं।

अब हमारे पास तेजी से पढ़ने और तेजी से लिखने के लिए अलग-अलग प्रणालियां हैं। विशेष रूप से एड-हॉक एनालिटिक्स या डेटा के लिए जो असंरचित, अर्ध-संरचित, लेन-देन, संबंधपरक, ग्राफ या समय-श्रृंखला है, साथ ही साथ कैश, खोज, इंडेक्स, घटनाओं और अधिक के आधार पर उपयोग किए जाने वाले डेटा के लिए सिस्टम भी हैं। .

यह एक आश्चर्य के रूप में आ सकता है, लेकिन Oracle उदाहरणों में अभी भी अरबों डॉलर हैं जो आज भी महत्वपूर्ण ऐप्स को शक्ति प्रदान करते हैं, और वे संभवतः कहीं नहीं जा रहे हैं।

प्रत्येक सिस्टम विभिन्न प्रदर्शन आवश्यकताओं के साथ आता है, जिसमें उच्च उपलब्धता, क्षैतिज पैमाने, वितरित स्थिरता, विफलता सुरक्षा, विभाजन सहिष्णुता और सर्वर रहित और पूरी तरह से प्रबंधित होना शामिल है।

नतीजतन, उद्यम औसतन सात या अधिक विभिन्न डेटाबेस में डेटा संग्रहीत करते हैं। उदाहरण के लिए, आपके पास अपने डेटा वेयरहाउस के रूप में स्नोफ्लेक, एड-हॉक एनालिटिक्स के लिए क्लिकहाउस, टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए टाइमस्केल, उनके खोज डेटा के लिए इलास्टिक, लॉग के लिए एस 3, लेनदेन के लिए पोस्टग्रेज, कैशिंग या एप्लिकेशन डेटा के लिए रेडिस, कॉम्प्लेक्स के लिए कैसेंड्रा हो सकता है। संबंध डेटा या गतिशील स्कीमा के लिए वर्कलोड और डीग्राफ*।

यह सब मान लिया गया है कि आप एक ही क्लाउड से टकरा गए हैं और आपने स्क्रैच से एक आधुनिक डेटा स्टैक बनाया है।

इन सेवाओं और प्लेटफार्मों से प्रदर्शन और गारंटी का स्तर पांच से 10 साल पहले की तुलना में बहुत अलग स्तर पर है। इसी समय, डेटाबेस परत का प्रसार और विखंडन तेजी से नई चुनौतियां पैदा कर रहा है।

उदाहरण के लिए, अलग-अलग स्कीमा और सिस्टम में सिंक करना, कई डेटाबेस में वर्कलोड को पाटने के लिए नई ईटीएल जॉब लिखना, लगातार क्रॉस-टॉक और कनेक्टिविटी मुद्दे, इतने सारे अलग-अलग सिस्टम में सक्रिय-सक्रिय क्लस्टरिंग के प्रबंधन का ओवरहेड, या नए क्लस्टर या डेटा ट्रांसफर होने पर डेटा ट्रांसफर। सिस्टम ऑनलाइन आते हैं। इनमें से प्रत्येक की अलग-अलग स्केलिंग, ब्रांचिंग, प्रसार, शार्डिंग और संसाधन आवश्यकताएं हैं।

इसके अलावा, अब हमारे पास हर महीने नए डेटाबेस हैं जिनका लक्ष्य उद्यम पैमाने की अगली चुनौती को हल करना है।

नए जमाने का डेटाबेस

तो सवाल यह है कि क्या डेटाबेस का भविष्य आज की तरह परिभाषित होता रहेगा?



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