Shermila Guerra Santa Cruz Orientador: Ricardo Rodrigues Ciferri

Transcrição

1 Shermila Guerra Santa Cruz Orientador: Ricardo Rodrigues Ciferri

2 O que é computação em nuvem (CN)? Vantagens e desvantagens da computação em nuvem Serviços da computação em nuvem SaaS, IasS, PasS e DbasS Em que caso BD relacional não apresenta eficiência NoSQL: características, vantagens e desvantagens Perguntas usuais sobre NoSQL e BDs relacionais Conclusões Próximos passos 2

3 CN é uma solução completa na qual todos os recursos de computação (hardware, software, rede, armazenamento, etc.) são fornecidos rapidamente aos usuários à medida que a demanda exige. Fonte: al/0904_amrhein/0904_amrhein.html 3

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6 Eric Schmidt, atual presidente da Google, diz que o computador do futuro é a internet. Hoje, se você tem um problema no computador, está tudo perdido, é terrível. Mas, com a computação em nuvem, não importa se você usa o celular, o computador ou qualquer outro aparelho, tudo estará guardado na internet 6

7 Reduzir custos associados ao fornecimento de serviços de TI Reduzir custos de capital e custos operacionais pagando somente quando são usados OBS: As empresas podem atender facilmente às necessidades dos mercados em constante mudança para assegurar que sempre estejam à frente para seus consumidores. 7

8 Existem sites que oferecem hospedagem em nuvem às pessoas e empresas. O que pode ser um perigo? Como ter certeza de que é um site seguro. Como saber se este servidor vai estar sempre disponível, 24 horas x 7 dias. Os documentos podem ser roubados ou disseminados pelo infinito espaço virtual. Segurança Disponibilidade 8

9 Os serviços são: Software SaaS Infraestrutura IaaS Plataformas de desenvolvimento PaaS Bancos de dados Dbaas 1 1.A Database-as-a-Service for the Cloud. Carlo Curino curino@mit.edu. Evan P. C. Jones evanj@mit.edu. Raluca Ada Popa ralucap@mit.edu 9

10 SaaS 10

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12 Concorrência. Num Banco de dados relacional, supondo que seja necessário atualizar (escrever) 1000 tarefas simultaneamente, se paga um preço alto pela concorrência, visto que começaria a demorar para obter o lock, refazer o lock e atualizar o status da tarefa. Muitos consideram que o uso de banco de dados relacionais é um erro para este tipo de problema (custo proibitivo). 12

13 É possível LER com múltiplos computadores, mas infelizmente não é possível escrever. 13

14 Há duas opções: 1) Aumentar o poder do servidor, memória, processador e armazenamento. Este tipo de solução é chamada de Escalabilidade Vertical (scale up), como mostra a figura abaixo: 14

15 2) Aumentar o número de máquinas de servidores web. Isto é chamado de Escalabilidade Horizontal (scale out), como mostrado no esquema abaixo: 15

16 Buscando eficiência, pode-se usar uma solução NoSQL para controle e persistência das tarefas que precisam escrever simultaneamente, evitando-se os locks, graças ao modelo de concorrência simplificado. Porém, NoSQL rompe uma longa história de banco de dados relacionais com propriedades ACID. 16

17 A fama dos bancos de dados relacionais se deu porque eles prometiam as propriedades ACID: Atomicidade Consistência Isolamento Durabilidade O problema com ACID é a necessidade de muito mais viagens para escalar um sistema de vários nós. Tempo de Down é inaceitável. Assim, o sistema precisa ser confiável. Confiabilidade requer vários nós para lidar com falhas no equipamento. Para fazer um sistema escalável, que pode lidar com muitas leituras e escritas, são necessários mais nós. Fonte: Fayaz Yusuf Khan, Guided by, Nimi Prakash P. System Analyst Computer Science & Engineering Department September 29, 2010 to CS 708 Seminar NoSQL. 17

18 PAC BASE Fonte: Fayaz Yusuf Khan, Guided by, Nimi Prakash P. System Analyst Computer Science & Engineering Department September 29, 2010 to CS 708 Seminar NoSQL. 18

19 Consistência: os dados estão corretos o tempo todo. O que é escrito é o que é lido. Disponibilidade: é possível ler e escrever os dados o tempo todo. Tolerância a Particionamento: se um ou mais nós falhar, o sistema ainda funciona e se torna consistente quando o sistema entra em operação. Fonte: Fayaz Yusuf Khan, Guided by, Nimi Prakash P. System Analyst Computer Science & Engineering Department September 29, 2010 to CS 708 Seminar NoSQL. 19

20 -API, interfaces específicas de consulta e peculiaridades. (confiar no seu fornecedor). 20

21 Embora seja desejável ter consistência, alta disponibilidade e tolerância à partição em cada sistema, infelizmente, nenhum sistema pode atingir os três ao mesmo tempo. 21

22 Basicamente Disponíveis: o sistema parece funcionar o tempo todo. Estado Flexível (Soft State): não precisa ser coerente o tempo todo. Eventualmente Consistente: torna-se consistente em algum momento posterior. Todas as empresas que constroem grandes aplicações, criam-nas de acordo com as propriedades PAC e BASE: Google, Yahoo, Facebook, Amazon, ebay, etc. Fonte: Fayaz Yusuf Khan, Guided by, Nimi Prakash P. System Analyst Computer Science & Engineering Department September 29, 2010 to CS 708 Seminar NoSQL. 22

23 Não-relacionais Distribuídos Escalabilidade horizontal Esquema livre Suporte a replicação Consistência eventual Fonte: 23

24 Construir aplicativos web em cima de uma camada de armazenamento de dados tradicional (um único SGBD relacional) não é mais suficiente. O objetivo final é melhorar o desempenho e a confiabilidade. Drop ACID and think about Data, High Scalability Blog 24

25 Orientado a documentos Chave / valor Tabular Grafos 25

26 nome modo de durabilidade java ruby python php.net http Documento Chavevalor mongodb baseado em réplica de dados sim sim sim sim sim sim couchdb único nó sim sim sim sim sim sim ravendb único nó não não não não sim sim redis em memória, mas pode ser serializado no disco sim sim sim sim sim não riak baseado em réplica de dados sim sim sim sim sim sim Tabular cassandra baseado em réplica de dados sim sim sim sim sim não Grafo neo4j único nó sim sim sim sim não sim sones único nó não não não não sim sim 26

27 Descentralização Escalabilidade Tolerância a falhas Balanceamento de carga (Perde-se) Junções devem ser feitas na aplicação Normalização Integridade de entidade e referencial Transparência de localização 27

28 Os bancos de dados relacionais desapareceram? Se você tem um banco de dados relacional em um único servidor e se triplica sua carga sem problemas, não é necessário mudar. Se você pode atualizar os dados rapidamente sem problemas, não é necessário mudar. Se você quer melhorar o desempenho e a escalabilidade em função da demanda de seus clientes, você vai precisar de um banco de dados não-relacional ou NoSQL. 28

29 Para que serve NoSQL? Um dos mitos do NoSQL é que só 10% dos sites de hoje em dia devem usar o NoSQL. Isso na verdade é uma interpretação errônea. A ideia da afirmação é que 90% dos sites não sentiriam uma melhora de desempenho significativa. Imagine um blog com 10 visitas diárias, qualquer banco de dados atual serve pra essa aplicação, até mesmo se tiver 10 mil visitas diárias. 29

30 Onde posso usar NoSQL? Muito se tem visto sobre usar o NoSQL em aplicações web de grande porte, porém ela pode ser usada em qualquer tipo de aplicação, na web ou no desktop. Não há limites. 30

31 Posso usar NoSQL com um banco de dados relacional? Você pode e deve usar um NoSQL com algum banco de dados relacional. Você pode até usar vários tipos de NoSQL e um MySQL. Não é necessário, mas é possível. Por exemplo, algumas aplicações usam bancos de dados não relacionais para uma leitura e escrita temporária, atualizando um banco relacional de tempos em tempos, tirando vantagem das duas estratégias. 31

32 O que acontece se me adiro a um banco de dados NoSQL? Aderindo a um banco de dados NoSQL, muita da responsabilidade de cuidar dos dados fica a cargo da aplicação. É ela que define como funcionam e como se relacionam os documentos. 32

33 Dois focos: Desempenho / Escalabilidade Simplicidade Contexto importa: cada caso deve ser estudado com cuidado. Balancear vantagens e desvantagens é fundamental. Futuro incerto (mas promissor). Como toda decisão arquitetural, escolher por SGBD relacional ou não relacional apresenta um trade off entre ACID ou BASE e CAP. Cada caso deve ser estudado com cuidado. 33

34 Foco em chave-valor. Arquitetura de referência. Taxonomia SGBD não relacional Experimentos de escalabilidade e desempenho. 34