W społeczności administratorów baz danych trwają dyskusje na temat najlepszego podejścia do tworzenia aplikacji chmurowych lub opartych na danych. Z jednej strony mamy ekspertów polecających używanie jednozadaniowych baz danych „najlepszych w swojej klasie” dla każdego typu danych albo zadania. Druga grupa twierdzi, że należy używać jednej konwergentnej bazy danych.
| REKLAMA |
 |
A jakie podejście jest najlepsze dla Ciebie i Twoich projektów?
Jednozadaniowe bazy danych
Jednozadaniowe bazy danych lub „bazy danych specjalnego przeznaczenia” są projektowane tak, aby pomóc w rozwiązaniu pojedynczego problemu lub ich niewielkiej liczby. Ze względu na ich wąską specjalizację mogą ignorować kompromisy niezbędne zazwyczaj przy uwzględnianiu wielu typów danych lub zadań. Pozwala im to również na stosowanie wygodnego modelu danych, który pasuje do ich sposobu działania oraz do stosowania API najlepiej dostosowanych do tego modelu danych. Ich prostota oznacza, że wykonują kilka zadań bardzo dobrze, ale innych nie robią wcale.
Na pierwszy rzut oka jednozadaniowe bazy danych wydają się dobrym wyborem. Deweloperzy są zadowoleni, bo otrzymują dokładnie to, czego potrzebują do rozpoczęcia projektu. Jednak gdy spojrzeć szerzej, jednozadaniowe bazy danych mogą powodować wiele trudności i na dłuższą metę być bardziej kosztowne.
Bardzo często wymagania zmieniają się w trakcie projektu, pojawiają się nieprzewidziane potrzeby biznesowe, co powoduje, że początkowo najlepszy wybór okazuje się nieodpowiedni. Wtedy deweloperzy muszą podjąć trudną decyzję. Zacząć od zera z inną jednozadaniową bazą danych, aby uwzględnić nowe wymagania i mieć nadzieję, że żadne inne już się nie pojawią, albo jakoś obejść ograniczenia oryginalnej bazy danych, niepotrzebnie komplikując kod aplikacji.
Co się dzieje, kiedy ma się większą liczbę jednozadaniowych baz danych do wszystkich aplikacji biznesowych? Szybko zauważamy, że dane uległy fragmentacji w różnych bazach, które stosują różne formaty i typy, a zatem nie ma bezpośredniego sposobu na integrację między nimi. Jak zarządzać takimi danymi, zabezpieczać je lub integrować z innymi działami organizacji?
Każda jednozazadniowa baza danych oparta jest na specyficznej technologii, z oddzielnymi mechanizmami zarządzania, modelami bezpieczeństwa i architekturami wysokiej dostępności. Udostępnianie lub propagowanie danych w tych bazach jest trudne, ponieważ nie ma ujednoliconego interfejsu API.
Organizacja musi zatem ponieść ciężar pracy związanej z integracją - niezbędną, aby stosowanie jednozadaniowych baz danych było możliwe przy dużej skali. Potrzebny będzie personel znający się na operacyjnych aspektach każdej takiej bazy. Zasady bezpieczeństwa trzeba będzie wdrażać w każdej bazie oddzielnie, a aplikacje staną się bardziej skomplikowane, aby radzić sobie z propagacją danych z jednej bazy danych do drugiej.
Konwergentne bazy danych
Konwergentne bazy danych obsługują wszystkie typy danych i zadań, mogą również obsługiwać dowolny model programistyczny. Integrując wszystkie typy danych i zadań jako funkcje konwergentnej bazy danych, możesz obsługiwać obciążenia mieszane i typy danych za pomocą wspólnego języka (SQL) i standardowego zestawu interfejsów API. Nie ma też błędów ani opóźnień spowodowanych propagacją danych.
Ogólnie kod aplikacji staje się prostszy, ponieważ nie trzeba już omijać ograniczeń wynikających z jednozadaniowej bazy danych ani martwić się o integrację danych z licznych źródeł lub ich propagację w wielu systemach. Otrzymuje się także synergię między typami danych i zadań. Na przykład mając algorytmy uczenia maszynowego i danych przestrzennych w tej samej bazie danych, można skutecznie uruchamiać dla nich analizy predykcyjne. Tworzenie aplikacji opartych na danych staje się znacznie prostsze i szybsze.
Jednozadaniowe bazy danych „najlepsze w swojej klasie” oznaczają brak uzależnienia od konkretnego dostawcy – czy to prawda?
Niestety, niekoniecznie. Korzystanie z rozwiązania najlepszego w swojej klasie powoduje uzależnienie od dostawcy, ponieważ każda jednozadaniowa baza danych ma swoje własne interfejsy API i modele transakcji, zamiast standardów ISO - takich jak SQL. Powoduje to fragmentację w pracach rozwojowych i blokuje aplikację w takiej bazie, którą bardzo często zapewnia konkretny dostawca chmury.
Programistom o wiele łatwiej jest wywoływać rozszerzone SQL w celu realizacji mechanizmów uczenia maszynowego, grafów, modeli przestrzennych, łańcuchów blockchain, IoT i innych w jednej bazie danych, zamiast wdrażać rozproszone wykonywanie i przenoszenie danych w wielu bazach.
Czy praca z konwergentną bazą danych jest kosztowna?
Wprowadzenie usług baz danych w chmurze usunęło barierę kosztową utrudniającą użytkowanie konwergentnych baz danych. Oracle Autonomous Database jest znakomitym przykładem tego zjawiska. Jest dostępna dla programistów w ramach modelu bezpłatnej bazy Oracle Cloud Free-Tier lub za niską stawkę godzinową na potrzeby środowisk produkcyjnych lub testowych.
W dłuższej perspektywie organizacje oszczędzają czas i pieniądze, używając konwergentnych baz danych, w których mogą zarządzać wszystkimi typami danych i zadań za pomocą tylko jednej technologii bazodanowej, która obsługuje wszystkie przypadki użycia i wymagania z różnych działów organizacji.
Czy w jakichś przypadkach jednozadaniowa baza danych jest właściwym wyborem?
W wielu branżach znajdziemy niszowe przypadki działalności, dla których najodpowiedniejsze jest korzystanie z produktów jednozadaniowych lub specjalistycznych. Szczególnie jeśli taka działalność wymaga wyjątkowej wydajności lub skalowalności - na przykład w przypadku systemu obrotu akcjami. Są to wymagające minimalnych opóźnień aplikacje do przetwarzania transakcji, wymagające gwarantowanych czasów odpowiedzi w mikrosekundach, dla których odpowiednie byłoby działanie na platformie Oracle TimesTen. Użycie jednozadaniowych baz danych powinno zatem być ograniczone do małej grupy bardzo specyficznych zadań.
Źródło: www.oracle.com/pl
Jednozadaniowe bazy danych
Jednozadaniowe bazy danych lub „bazy danych specjalnego przeznaczenia” są projektowane tak, aby pomóc w rozwiązaniu pojedynczego problemu lub ich niewielkiej liczby. Ze względu na ich wąską specjalizację mogą ignorować kompromisy niezbędne zazwyczaj przy uwzględnianiu wielu typów danych lub zadań. Pozwala im to również na stosowanie wygodnego modelu danych, który pasuje do ich sposobu działania oraz do stosowania API najlepiej dostosowanych do tego modelu danych. Ich prostota oznacza, że wykonują kilka zadań bardzo dobrze, ale innych nie robią wcale.
Na pierwszy rzut oka jednozadaniowe bazy danych wydają się dobrym wyborem. Deweloperzy są zadowoleni, bo otrzymują dokładnie to, czego potrzebują do rozpoczęcia projektu. Jednak gdy spojrzeć szerzej, jednozadaniowe bazy danych mogą powodować wiele trudności i na dłuższą metę być bardziej kosztowne.
Bardzo często wymagania zmieniają się w trakcie projektu, pojawiają się nieprzewidziane potrzeby biznesowe, co powoduje, że początkowo najlepszy wybór okazuje się nieodpowiedni. Wtedy deweloperzy muszą podjąć trudną decyzję. Zacząć od zera z inną jednozadaniową bazą danych, aby uwzględnić nowe wymagania i mieć nadzieję, że żadne inne już się nie pojawią, albo jakoś obejść ograniczenia oryginalnej bazy danych, niepotrzebnie komplikując kod aplikacji.
Co się dzieje, kiedy ma się większą liczbę jednozadaniowych baz danych do wszystkich aplikacji biznesowych? Szybko zauważamy, że dane uległy fragmentacji w różnych bazach, które stosują różne formaty i typy, a zatem nie ma bezpośredniego sposobu na integrację między nimi. Jak zarządzać takimi danymi, zabezpieczać je lub integrować z innymi działami organizacji?
Każda jednozazadniowa baza danych oparta jest na specyficznej technologii, z oddzielnymi mechanizmami zarządzania, modelami bezpieczeństwa i architekturami wysokiej dostępności. Udostępnianie lub propagowanie danych w tych bazach jest trudne, ponieważ nie ma ujednoliconego interfejsu API.
Organizacja musi zatem ponieść ciężar pracy związanej z integracją - niezbędną, aby stosowanie jednozadaniowych baz danych było możliwe przy dużej skali. Potrzebny będzie personel znający się na operacyjnych aspektach każdej takiej bazy. Zasady bezpieczeństwa trzeba będzie wdrażać w każdej bazie oddzielnie, a aplikacje staną się bardziej skomplikowane, aby radzić sobie z propagacją danych z jednej bazy danych do drugiej.
Konwergentne bazy danych
Konwergentne bazy danych obsługują wszystkie typy danych i zadań, mogą również obsługiwać dowolny model programistyczny. Integrując wszystkie typy danych i zadań jako funkcje konwergentnej bazy danych, możesz obsługiwać obciążenia mieszane i typy danych za pomocą wspólnego języka (SQL) i standardowego zestawu interfejsów API. Nie ma też błędów ani opóźnień spowodowanych propagacją danych.
Ogólnie kod aplikacji staje się prostszy, ponieważ nie trzeba już omijać ograniczeń wynikających z jednozadaniowej bazy danych ani martwić się o integrację danych z licznych źródeł lub ich propagację w wielu systemach. Otrzymuje się także synergię między typami danych i zadań. Na przykład mając algorytmy uczenia maszynowego i danych przestrzennych w tej samej bazie danych, można skutecznie uruchamiać dla nich analizy predykcyjne. Tworzenie aplikacji opartych na danych staje się znacznie prostsze i szybsze.
Jednozadaniowe bazy danych „najlepsze w swojej klasie” oznaczają brak uzależnienia od konkretnego dostawcy – czy to prawda?
Niestety, niekoniecznie. Korzystanie z rozwiązania najlepszego w swojej klasie powoduje uzależnienie od dostawcy, ponieważ każda jednozadaniowa baza danych ma swoje własne interfejsy API i modele transakcji, zamiast standardów ISO - takich jak SQL. Powoduje to fragmentację w pracach rozwojowych i blokuje aplikację w takiej bazie, którą bardzo często zapewnia konkretny dostawca chmury.
Programistom o wiele łatwiej jest wywoływać rozszerzone SQL w celu realizacji mechanizmów uczenia maszynowego, grafów, modeli przestrzennych, łańcuchów blockchain, IoT i innych w jednej bazie danych, zamiast wdrażać rozproszone wykonywanie i przenoszenie danych w wielu bazach.
Czy praca z konwergentną bazą danych jest kosztowna?
Wprowadzenie usług baz danych w chmurze usunęło barierę kosztową utrudniającą użytkowanie konwergentnych baz danych. Oracle Autonomous Database jest znakomitym przykładem tego zjawiska. Jest dostępna dla programistów w ramach modelu bezpłatnej bazy Oracle Cloud Free-Tier lub za niską stawkę godzinową na potrzeby środowisk produkcyjnych lub testowych.
W dłuższej perspektywie organizacje oszczędzają czas i pieniądze, używając konwergentnych baz danych, w których mogą zarządzać wszystkimi typami danych i zadań za pomocą tylko jednej technologii bazodanowej, która obsługuje wszystkie przypadki użycia i wymagania z różnych działów organizacji.
Czy w jakichś przypadkach jednozadaniowa baza danych jest właściwym wyborem?
W wielu branżach znajdziemy niszowe przypadki działalności, dla których najodpowiedniejsze jest korzystanie z produktów jednozadaniowych lub specjalistycznych. Szczególnie jeśli taka działalność wymaga wyjątkowej wydajności lub skalowalności - na przykład w przypadku systemu obrotu akcjami. Są to wymagające minimalnych opóźnień aplikacje do przetwarzania transakcji, wymagające gwarantowanych czasów odpowiedzi w mikrosekundach, dla których odpowiednie byłoby działanie na platformie Oracle TimesTen. Użycie jednozadaniowych baz danych powinno zatem być ograniczone do małej grupy bardzo specyficznych zadań.
Źródło: www.oracle.com/pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Technologie na żądanie zyskują na popularności, ale za jaką cenę?
W erze dynamicznej transformacji cyfrowej organizacje coraz chętniej sięgają po technologie dostępn… / Czytaj więcej
Jaki serwer dla ERP, CRM czy BI? VPS, dedykowany, chmura a może on-premise?
Wybór właściwej infrastruktury serwerowej dla systemów ERP, CRM czy Business Intelligence to jedna… / Czytaj więcej
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
