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Escalabilidade, as modas, (No)SQL

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Transcript

  • 1. Escalabilidade, as modas e (No)SQL Fernando Ike
  • 2. SQL
  • 3. SQL
  • 4. Por que?
  • 5. Bala de Prata
  • 6. Bala de Prata ● + de 20 anos como “A” solução ● ORM (Object-relational mapping) ● Transação ● Chave Composta ● Chave Estrangeira ● Porto seguro (ACID) ● Fácil representação (Entidade-Relacional) ● Padronização (SQL)
  • 7. BIG DATA, 1980
  • 8. Meu trabalho com BIG DATA...
  • 9. Meu trabalho com BIG DATA...210 Terabytes/Mês
  • 10. Meu trabalho com BIG DATA...210 Terabytes/Mês2,5 Petabyte/Ano
  • 11. Internet das “Coisas”
  • 12. Internet das “Coisas”
  • 13. Tecnocoisas Geotagging GPS RFID Near Field Communication Machine2MachineObject Generated Content (OGC) IPV6
  • 14. Em 2011...8.000.000.000 de “coisas”
  • 15. Você gera (produz/consome)11 Gigabytes/mês de dados
  • 16. ...em 2011...2.000.000.000 internautas
  • 17. ...em 2011...2361183241434822606848 bytes
  • 18. ...em 2011...2.147.483.648 terabyte
  • 19. ...em 2011...2 zettabyte
  • 20. ● Logs● RFID● Redes sociais● Textos e documentos
  • 21. ● Indexação p/ pesquisa● Dados científicos● Imagens, áudios e vídeos● Comércio eletrônico
  • 22. BIG DATA
  • 23. Um montão de dados
  • 24. Big Data são base de dados de grande volume e processamento analíticoexecutado rapidamente, sendo muitas vezes dados não estruturados.
  • 25. NoSQL
  • 26. ● Atomicity ● Basically available● Consistency Soft state X ●● Isolation ● Eventually consistent● Durability
  • 27. NoSQLFrancesco Rizzi
  • 28. SQLFrancesco Rizzi
  • 29. Not only SQL
  • 30. Tipos● Chave/Valor● Grafo● Orientado à Documentos● Orientado à Coluna
  • 31. Chave/Valor
  • 32. Chave/Valorchave valoruser:11:feed [100,99,97,96]user:22:feed [100,99,98]user:33:feed [100,99]user:44:feed [100]
  • 33. Chave/Valor
  • 34. Grafo
  • 35. Grafo
  • 36. Grafo
  • 37. Grafo
  • 38. Orientado à Documento
  • 39. Orientado à Documento{ "id": 1, "name": "Foo", "price": 123, "tags": ["Bar","Eek"], "stock": { "warehouse":300, "retail":20 }}
  • 40. Orientado à Coluna
  • 41. Orientado à Coluna
  • 42. NewSQL ● Em memória ● ACID ● Particionamento horizontal ● Chave estrangeira somente na mesma instância
  • 43. Nova Bala de Prata? ● Visualização/Gerenciame nto mais “pobre” ● Maior facilidade de replicação, particionamento, balanceamento de carga ● “Mais entendível” para as equipes de desenvolvimento ● Sem pradonização de linguagem de “banco”
  • 44. ...as a Service
  • 45. ...as a ServiceInfrastructure as a Service
  • 46. ...as a ServicePlatform as a Service
  • 47. ...as a ServiceSoftware as a Service
  • 48. ...as a ServiceInfrastructure as a ServicePlatform as a ServiceSoftware as a Service
  • 49. Lendas sobre a “Nuvem” Peter Deutsch ● The network is reliable ● Latency is zero ● Bandwidth is infinite ● The network is secure ● Topology doesnt change ● There is one administrator ● Transport cost is zero ● The network is homogeneous
  • 50. Lendas sobre banco SQL ● Não escalável (um pouco mais trabalhoso) ● In-memory ● Normalização
  • 51. Database as a Service
  • 52. Elefante na nuvem ● AWS ● Rackspace ● Heruko ● Scalr ● VFabric
  • 53. Elefante na nuvem ● Yahoo ● Sony ● ISS (NASA) ● Reddit ● OpenStreetMap ● MySpace ● Skype ● NTT
  • 54. Bancos Federados
  • 55. Foreign Data Wrapper
  • 56. SQL /MED – Management of External Data PostgreSQL + Oracle PostgreSQL + Redis PostgreSQL + CouchDB PostgreSQL + Redis + CouchDB PostgreSQL + Twitter
  • 57. PL/Proxy + PgBouncer (Skype)
  • 58. Postgres Cloud Server ● Versão da EnterpriseDB ● Arquitetura base é proxy, failover automático, load balance, streaming replication ● Fácil implantação e crescimento
  • 59. Postgres-XC
  • 60. HaddopDB ● Híbrido de banco relacional e Orientado à Coluna ● Backend em PostgreSQL ou MySQL ● Criado pela Universidade de Yale
  • 61. PgMemcached
  • 62. PostreSQL(contrib) + HBase
  • 63. UNLOGGED TABLES
  • 64. Sistemas mais complexos
  • 65. Sistemas projetados desde o início para escalabilidade ouPlanejar modificações para de Sistemas para ter escalabilidade
  • 66. Soluções híbridasCacheNoSQLSQLvirtualização na nuvemservidores/storages físicos
  • 67. Hardware commodittyScale Out para servidores earmazenamento (Storage)
  • 68. Problemas de performance, arquitetura e/ou escalabilidade terão umacomplexidade maior para resolver.
  • 69. Fim do DBA, devels, sysadmins...
  • 70. Fim do DBA, devels, sysadmins...● Estereótipo do problema definirá a arquitetura de dados e quer um profissional multidisciplinar
  • 71. Fim do DBA, devels, sysadmins...● Tipo do problema definirá a arquitetura de dados e quer um profissional multidisciplinar● Sistemas: Cloud (PaaS, IaaS, Saas, Dbaas) + Rede + SO + Algorítimos = integração
  • 72. BIG DATA NEEDS BIG (QUALIFIED) PROFESSIONALSFernando Imbroisi
  • 73. Obrigado
  • 74. @fernandoikefernando.ike at gmail.comhttp://midstorm.org/~fike/weblog

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