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Nuevas tendencias en bases de datos - Coggle Diagram
Nuevas tendencias en bases de datos
HTAP
El procesamiento híbrido transaccional y analítico “HTAP”, por sus siglas en inglés (Hybrid transactional/analytical processing) es un termino acuñado por Garthner en el 2014 que consiste en hacer analytics directamente sobre base de datos de producción en tiempo real. La siguiente imagen nos describe un escenario con arquitectura tradicional (izquierda), y otro escenario con arquitectura HTAP (derecha).
Ventajas
el procesamiento híbrido de transacciones o análisis, también conocido por HTAP, que mejora el rendimiento y es capaz de sincronizar millones de transacciones diariamente, mejorando como ya se ha dicho la experiencia del usuario.
Desventajas
Este modelo de bases de datos no cuenta con muchas desventajas sin embargo la mas relevante sería que al ser tan nueva ha sido poco implementada, ya que aún es un campo desconocido para algunas empresas y desarrolladores, sin embargo se espera que en el futuro sea ampliamente usada
Almacenamiento en la nube
Una base de datos en la nube es un servicio de base de datos creado y accedido por medio de una plataforma en la nube. Sirve a muchas de las mismas funciones que una base de datos tradicional, con la flexibilidad añadida de la computación en la nube. Para implementar la base de datos, los usuarios instalan el software en una infraestructura en la nube.
Ventajas
Opciones de control
Desventajas
Puede que la información de tu empresa no esté segura.
Se puede sufrir de conexiones lentas si muchos usuarios están accediendo al servidor simultáneamente.
Los programas en el servidor puede que no sean la versión completa.
Es vital que la plataforma disponga de una conexión a Internet continua y rápida.
Los usuarios pueden elegir entre una imagen de máquina virtual que se gestiona como una base de datos tradicional, y una base de datos como servicio (DBaaS) del proveedor.
Tecnología de la base de datos
Las bases de datos SQL son difíciles de escalar, pero son muy comunes. Las bases de datos NoSQL escalan de una forma más fácil, pero no funcionan con algunas aplicaciones.
Seguridad
La mayor parte de los proveedores de bases de datos cifran los datos y ofrecen otras medidas de seguridad; las organizaciones deberían investigar las opciones que tienen.
Mantenimiento
Cuando se utiliza una imagen de una máquina virtual, hay que asegurarse de que el personal de TI puede mantener la infraestructura subyacente.
Bases de datos autónomas
Una base de datos autónoma es una base de datos en la nube que utiliza el aprendizaje autónomo para automatizar el ajuste de la base de datos, la seguridad, las copias de seguridad, las actualizaciones y otras tareas de gestión de rutina que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos (DBA). A diferencia de una base de datos convencional, una base de datos autónoma realiza todas estas tareas y más sin intervención humana.
Ventajas
• Máximo tiempo de actividad, rendimiento y seguridad de la base de datos―lo que incluye actualizaciones y arreglos automáticos
• Eliminación de las tareas de gestión manuales y propensas a errores a través de la automatización
• Costos reducidos y productividad mejorada mediante la automatización de tareas rutinarias.
Desventajas
no aplicar un parche o actualización de seguridad puede crear vulnerabilidades.
•Las demandas de las cargas de trabajo actuales pueden conducir a errores de DBA, que pueden tener un impacto catastrófico en el tiempo de actividad, el rendimiento y la seguridad.
Multimodelo
Una base de datos multimodelo es una única plataforma de datos integrada que puede almacenar, acceder y procesar diferentes tipos de datos para llevar a cabo múltiples tareas. Con una base de datos multimodelo, usted puede unificar varios tipos de datos y modelos en una única solución, sin tener tecnologías individuales para cada objetivo específico.
Vemtajas
La ventaja que trae consigo incorporar varios modelos en una sola base de datos es la posibilidad de que los equipos TI cumplan con varios requisitos de aplicaciones sin necesidad de implementar diferentes sistemas en las bases de datos.
• los modelos de datos que pueden acomodar estas bases de datos incluyen los relacionales, jerárquicos y de objetos, además de diferentes estilos de documentos o gráficos, incluidos los que forman parte de las bases de datos NoSQL.
Desventajas
•Algunos tipos de análisis de datos son inapropiados, por ejemplo: procesamiento de series de tiempo.
El argumento primario de bases nosql es que el cambiar la estructura puede ser posible pero complejo, como agregar una columna, y no es posible cambiarla solo para algunos registros.