資料中心趨勢迫使重新人們審視資料庫

資料中心就像人一樣：沒有兩個是完全一樣的，尤其是現在。十年前的分離計算、存儲，的硬體，甚至網絡服務運作的硬體給人們留下了堆疊在旁邊的x86的比薩餅盒子，或連接配接已有30年曆史的計算機主機。為什麼不呢？大部分的工作是由軟體工具來定義的，并精确地定義了硬體是如何使用并何時完成的。

從虛拟機到軟體定義存儲，以及網絡功能的虛拟化，這些抽象層将硬體元件抽象成一些更大、更容易控制的東西。

對于早期的資料中心設計來說，這是一個驚人的變化，當行業的主要參與廠商向資料中心投入數十億美元時，當時新興的數字經濟的工廠蓬勃發展。他們的崛起催生了定義如何使用空間和電源的标準委員會，以確定主要供應商不會意外地建立一個太高或太寬的伺服器，不适于用行業使用者。

如今在廉價裝置上運作的分類服務，通常比以往強大的裝置完成得更多。而且也占用更少的空間，并在雲中形成到外部資源的自然連接配接。

人們對基礎設施的做法已經有所響應，但資料庫基本上保持不變，特别是在處理相同的資料庫的工作時，因為他們總是在這個過程中浪費了計算和存儲資源。資料中心營運商正在處理太多的資訊，這将繼續下去。

資料中心資訊遷移

奇怪的是，大部分行業人士都清楚地知道，過度供應是一個問題。去年的一項研究估計，北美地區的閑置的伺服器浪費的資源達300億美元。在去年九月的一項類似的研究中，華爾街日報發現了一個資料中心設施中，有1000多個伺服器準備工作，卻一直沒有工作負載。人們才得知資料中心伺服器有着這樣一個驚人的資金浪費，而需要提高資料中心的效率從來沒有這麼迫切。

資訊通過具有無可比拟的數量和種類的資料中心移動，其速度前所未見。思科公司追蹤其視覺網絡指數（VNI）的變化。最新資料表明，基于網際網路的流量2015年每天為2艾位元組，相當于自從人類出現以前40%的所說過的話。思科公司認為，到了2019的年，這個數字将超過一倍，達到每天5.5艾位元組。

沒有工具的軟體定義和部署資料中心資源，有效地，我們将沒有選擇，隻能依靠人工過度配置來處理所有的資訊，沒有痛苦的停機時間。對于大多數資料庫服務，我們仍然需要完全的裝置配置，這使得這些關鍵系統成為一個瓶頸。而分解是解決問題的關鍵。

擴充到工作負載，而不是基礎設施

資料庫處理是主要的三種功能之一。資料服務是系統的核心，并定義用于存儲資訊的模式。快速檢索的索引服務分類，根據定義的參數查詢服務。大多數系統将一次性處理許多不同類型的請求。

其困難來自于如何利用資料庫硬體。這是所有的生硬的力量與請求分布在一個基礎設施。沒有一種系統更适合于處理一個輸入/輸出密集型資料服務。在一個單獨的系統中，也沒有一個機制來處理記憶體密集型索引服務，或者在一個不同的、優化的機群系統中管理計算密集型查詢的規定。資料庫平台不喜歡把效率提高到現代資料中心的計算、存儲和網絡服務的分離。人們需要改變，需要系統的發展，以不同的子系統獨立和按需縮放到規模資料庫服務。

有趣的是，這對大多數NoSQL資料庫來說都面臨一樣的問題，因為它是所有的關系系統，一種低效的NoSQL資料庫，甚至有可能情況更糟，因為他們是如何經常搭配一個大型分布式基礎設施。沒有辦法查詢配置設定到不同的節點，消耗大量的記憶體和一個裸關節計算争取資源。解決這一問題的方法是災難性的計劃，這就是為什麼我們在資料中心實施過度的配置，還會有那麼多的問題的原因。

然而，它不需要是這樣的。多元資料庫縮放是從給我們帶來了虛拟化，軟體定義網絡，并已轉化為更好的資料中心等分解技術。在其最簡單的形式中，多元縮放是軟體定義的工作負載優化，其中管理者組裝的計算，記憶體和存儲所需的工作量特性。系統是當時的最佳配置避免空轉而維持需要處理高峰時的彈性。

把它看成是根據工作量的需求縮放，在這個過程中需要将每一個可用的硬體進行優化。而不是設計到最低限度的基礎設施。在這世界上充斥着資料，這是一個改變，但速度不可能太快。

本文轉自d1net（轉載）