Sistemas de gestión de bases de datos relacionales: gestión de bases de datos en el borde

In the beginning, software, data, and processing power resided on a single computing asset, the mainframe, with a dumb terminal on every desk. The dumb terminal’s only function was to facilitate access to the mainframe. Then came UNIX-based systems and more dumb terminals. Then things began to change. Despite Ken Olsen of DEC’s famously misguided statement in the 1970’s “There is no reason for any Individual to have a computer in their home”, there are an estimated 1.3BN personal computers in use worldwide today (source: statista.com).

The move away from centralized computing has gained popularity and momentum over the years, especially when the cost of local storage (hard drives) eventually dropped significantly. Then came cloud computing and the computing landscape, from a data management perspective (among others), changed forever. In this article, we’ll explore relational database management systems (RDBMS), the advantages of RDBMS and databases in the cloud, IoT and edge computing.

DBMS y RDBMS no relacionales contrastantes

Un RDBMS es una colección de múltiples conjuntos de datos relacionados organizados para la búsqueda, organización y generación de informes. Los conjuntos de datos se ordenan en tablas que contienen filas (registros) y columnas. Una relación estrechamente definida entre tablas facilita el intercambio de datos. Lenguaje de consulta estructurado (SQL) es utilizado por la mayoría de RDBMS comerciales para acceder a la base de datos.

Instead of tables, non-relational databases are often document-oriented. This way, non-structured data (such as articles, photos, social media data, videos) can be stored in a single document that can be easily found but isn’t necessarily categorized into fields as in a relational database. Note that storing data in bulk like this requires extra processing effort and more storage than highly organized SQL data. These types of databases are often called NoSQL and use several different models such as Key-value model, column store, document database, and graph database.

Algunas características y ventajas de RDBMS

El almacenamiento de datos en forma tabular con filas y columnas presenta varias ventajas en comparación con una estructura de administración de base de datos no relacional, que incluyen:

  • La implementación de funciones para mantener la precisión, consistencia e integridad de los datos.
  • Utiliza un solo lenguaje estandarizado para diferentes RDBMS
  • Utiliza un lenguaje de consulta avanzado y no estructural.
  • Utiliza un solo lenguaje uniforme (DDL) para diferentes roles.
  • RDBMS puede acomodar una cantidad ilimitada de datos

Aquí está el gran ventaja que diferencian un sistema de gestión de bases de datos relacionales de un DBMS no relacional, el primero de los cuales mencionamos anteriormente:

ÁCIDO

ACID is the Atomicity, Consistency, Isolation, Durability model relating to data storage and RDBMS is based on this model. By contrast, Non-relational DBMS doesn’t implement the ACID model, and this can cause inconsistencies in the data.

Aquí hay algunos ejemplos familiares de DBMS no relacional y RDBMS

DBMS no relacional – MongoDB, CouchDB, Gridgain

RDBMS – SQLite, SQL Server, MySQL, Administrador de bases de datos Raima (RDM)

RDBMS y la nube

Depending on your organization’s specific requirements, a Database as a Service (DBaaS) solution may be an attractive option, and indeed a cloud service does have some real advantages. By handing management of your database to a third party you can free up valuable personnel to focus on other tasks or empower smaller organizations to make a start without having to employ suitably qualified staff. Setting up a cloud database can be as easy as a few clicks and you’re good to go. A cloud solution also makes it straightforward to grow your database in sync with your needs as well as scaling your database up and down to accommodate peaks and troughs in demand.

However, as we move towards 5G, and a substantial increase in the speed at which data can be sent, cloud database solutions have some serious limitations – latency, bandwidth, security and availability issues being some important concerns.

RDBMS IoT y borde

Los dispositivos de IoT estarán equipados con muchos sensores y la gran cantidad de datos que producen debe procesarse instantáneamente para producir una salida significativa y utilizable. Las tecnologías, como la nube, no podrán soportar el procesamiento de datos en tiempo real necesario para lidiar con la cantidad incomparable de datos producidos y eso nos lleva al límite.

La razón fundamental detrás del borde es llevar el procesamiento de datos lo más cerca posible de la fuente de los datos en sí, eliminando así el viaje de ida y vuelta a la nube. El resultado son datos que se procesan en tiempo real y están disponibles al instante. Existen ciertas aplicaciones de misión crítica donde el procesamiento de datos en el borde no solo es deseable sino también crítico. La interrupción o latencia en el flujo de datos o la pérdida de datos podría tener consecuencias graves y, por lo tanto, no es aceptable.

A continuación, se muestran tres ejemplos de aplicaciones en las que el procesamiento de datos instantáneo e ininterrumpido es fundamental.

 

Prestación de asistencia sanitaria en zonas rurales - Se estima que aproximadamente 30 millones de estadounidenses viven a más de una hora del acceso a la atención de trauma. Sin una conexión a Internet fiable, que suele ser un problema en las zonas rurales, es imposible ayudar a estos pacientes.

El procesamiento de datos en el borde puede ser la diferencia entre la vida y la muerte para estos pacientes. Las aplicaciones pueden ejecutarse con una base de datos local cuando se pierde la conectividad y luego replicar los datos en una base de datos en la nube cuando se restablece la conexión.

Uso: Acceso confiable e ininterrumpido a datos de atención médica críticos para ayudar a los pacientes en áreas rurales.

Personal sanitario sosteniendo una tableta

Vehículos autónomos (AV) – sensor data from motors, pumps, and generators on autonomous vehicles can be processed close to the source to reduce the need to send data back and forth to the cloud.

Además, la información sobre las condiciones de la carretera, los escombros en la carretera o los accidentes se puede utilizar para desviar otros vehículos automáticos y evitar retrasos. Toda la funcionalidad útil.

Sin embargo, su información procede de sensores que previenen colisiones o ayudan a un AV evitar a un peatón que es verdaderamente crítico y debe ser procesada casi en tiempo real sin demora, latencia o ida y vuelta a la nube.

Uso: prevenir accidentes y posibles muertes cuando se utiliza en vehículos autónomos.

Vigilancia estructural (cámaras, sensores de movimiento y radar) – used as a preventative maintenance tool on sensitive structures such as oilfield equipment, for example. By analyzing movement, shape, and behavior of the structure, thresholds can be set for “normal” and anomalies flagged up.

As an example use case Raima Database Manager is embedded in Aker solutions’ Vectus™ 6.0 subsea electronics module, which improves performance and lowers risk at oil and gas installations on the seafloor.

Uso: proteger estructuras e infraestructura identificando estados anormales que puedan sugerir una falla estructural potencial.

Base de datos industrial de internet de las cosas (iiot)

Los datos completan el círculo

It’s an interesting idea that data is coming full circle, back from the cloud and closer to the source of the data itself.

La clave de todo esto es tener un RDBMS ligero pero potente, como Administrador de base de datos Raima que se puede ejecutar en dispositivos periféricos de baja potencia. El procesamiento de datos cerca de casa en dispositivos periféricos será cada vez más importante para permitir la toma de decisiones instantánea a través de inteligencia empresarial basada en la gran cantidad de datos generados por IoT.

Los sistemas de administración de bases de datos relacionales ahora viven realmente a la vanguardia de la tecnología.

¿Busca un RDBMS para aplicaciones IoT Edge?