HarperDB: Bir Veritabanından Daha Fazlası
Veritabanı, Açıklama
Peki, gerçekten bir veritabanı nedir? Wikipedia , “Bilgi işlemde, bir veri tabanı, bir bilgisayar sisteminden elektronik olarak depolanan ve erişilen organize bir veri topluluğudur” diyor. Başka bir site basitçe “Veri tabanı sistematik bir veri topluluğudur. Elektronik depolamayı ve verilerin işlenmesini desteklerler. Veri tabanları veri yönetimini kolaylaştırıyor.”
Yani özünde, evet, HarperDB kesinlikle bir veri tabanıdır ve bu işlevi yerine getirebilir (sonuçta DB’nin anlamı budur). Ama çok daha fazlasını yapabilir. Örneğin, kuruluşların mevcut veri tabanı sistemlerini yerinde tuttukları ve mevcut işlevlerini genişletmek veya tamamen farklı bir yetenek için HarperDB’yi kullandıkları birçok durum vardır. Özellikle karmaşık kurumsal veri yönetimi zorluklarını çözmek söz konusu olduğunda, yanıt nadiren (eğer varsa) bu veri tabanına karşı bu veri tabanına gelir. Çok daha fazlası var. Doğru veriyi yakalamak, veriyi olması gereken yere zamanında ulaştırmak, bu veriyi analiz etmek ve buna göre hareket etmek vb. ile ilgili birçok farklı hareketli parça vardır. HarperDB’nin gerçekten parladığı yer burasıdır.
HarperDB: Endüstri 4.0 Teknolojisini Başlatmak İçin Bir Pist
“HarperDB’yi yıkıcı bir teknoloji olarak görmemin nedeni, HarperDB’ye sık sık veritabanı diyorsunuz, ancak bu gerçekten bir veritabanı değil. Belki bazılarının veri ağı veya veri dokusu dediği şeydir… HarperDB’yi daha çok bir veri yüzeyi olarak görüyorum, özellikle İşlevler ile. Bütün fikir, karar vermeyi desteklemek için verileri bir araya getirip bağlamsallaştırabilmektir.”
Ron’un atıfta bulunduğu yeni Özel İşlevler , kullanıcıların HarperDB içinde kendi API uç noktalarını tanımlamalarını sağlayacak ve sonuçta HarperDB’yi dağıtılmış bir veritabanından entegre kalıcılığa sahip dağıtılmış bir uygulama geliştirme platformuna genişletecek. Şimdi HarperDB’yi bir veritabanı yerine bir veri ağı, kumaş veya yüzey olarak düşünüyoruz. Bu çok fazla moda kelime! Bir adım geri gidelim.
Ron’a kendisini ve ekibini HarperDB’ye ilk çeken şeyin ne olduğunu sorduğumda, bana harika bir fikir verdi. Ron, Savunma Bakanlığı (DoD) için verilerin taşınmasını, bağlamlaştırılmasını ve yakınsamasını gerektiren bir proje üzerinde çalıştıklarını ve süper hızlı ve sezgisel bir şeye ihtiyaçları olduğunu belirtti. Esasen, kullanımı ve dağıtımı kolay, aynı zamanda esnek ve ölçeklenebilir bir şey arıyorlardı. HarperDB ve Ron bağlantı kurduktan sonra, HarperDB’nin Raspberry Pi veya Tinker Board gibi mikroişlemciler kadar küçük cihazlarda, büyük ölçekli sunuculara, bulut makinelerine veya süper bilgisayarlara kadar dağıtılabileceğini keşfetti. Bu, büyük ölçekli analitik yapma ve verileri cihazlar arasında basit bir şekilde taşıma yeteneğine ihtiyaç duyduğu için ilgisini çekti.
Temel düzeyde, Ron ve HarperDB ekibinin aynı soruları sorduğunu hemen fark ettik:
- Ne kadar verinin taşınması gerektiğine, yerinde OT verilerinden saatlik olarak ne kadar yaratıldığına baktığımızda, tüm bu verileri nasıl yönetir, taşır ve bunlardan nasıl yararlanırız?
- Verileri olması gereken yere en verimli şekilde nasıl ulaştırırız?
Genişletilmiş İşlevsellik
Ron, HarperDB ile kendisinin ve ekibinin “veri hareketini tanımlayabileceğini ve tüm bu çılgın harika şeyleri yapabileceğini” söyledi. Farklı askeri uyarlamalara bakarken, bir denetleyici ortamına (OT) entegre olarak çalışan verileri alabildiler ve bu verileri bir insan makine ara yüzüne (HMI) ihtiyaç duymadan açığa çıkardılar. Bu OT verilerini güvenli bir şekilde buluta, bulutta hesaplama düğümlerinde HarperDB tarafından desteklenen yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir kurumsal analitik etki alanına taşıyabilirler.
HarperDB’nin veri senkronizasyonunu ve yönetimini kolaylaştıran bütünsel bir çözüm sağlayabileceği buna benzer birçok kullanım durumu vardır. Savunma alanında, HarperDB’nin çift yönlü veri hareketi, verilerin ve mantığın gerçek zamanlı olarak toplanmasını ve hareketini sağlayarak, gerektiğinde ağ genelinde karar verme sürecini değiştirir. Oyun ve medya sektörleri, HarperDB’nin hem kuruluş hem de son kullanıcı için net sonuçları olan yüksek performansından ve düşük gecikme süresinden yararlanır. Perakende ve biletleme, HarperDB’nin global replikasyonu ve uç kalıcılığı sayesinde kötü botları gerçek zamanlı olarak tanıyabilir ve engelleyebilir. Liste devam ediyor! Yüksek performanslı, düşük gecikme süreli, coğrafi olarak dağıtılmış bir veri tabanından yararlanan sektörler hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .
Neden HarperDB?
Ron, “Couchbase ve diğerleri gibi ölçeklenebilir tüm farklı veri tabanlarına bakmaya başladık, ancak esneklik nedeniyle HarperDB’ye odaklandık. Ardından Stephen, İşlevler fikrini ortaya attı çünkü yaptığımız birçok şey veri motorunun önüne bir API proxy’si koymamızı gerektiriyordu. Hayatını kolaylaştırsam nasıl olur dedi. HarperDB’nin tüm kutuları kontrol etmesi inanılmaz.”
Ron, “Veri tabanlarının ve farklı modellerin nasıl iletişim kurduğunu düşünüyorsanız, HarperDB’nin tüm bu bileşenlerin yerel entegrasyonu yoluyla bunu yapma şeklini seviyorum. Ne üzerinde veya nerede çalıştığı önemli değil, HarperDB yıkıcı çünkü farklı veri türlerini ve işlevsellik gibi farklı varlık türlerini farklı veri motorlarının birlikte çalışabilirliği konusunda endişelenmeden bir yerden bir yere sorunsuz bir şekilde taşıyabiliyorum. Boyut ve ölçek hakkında endişelenmeme gerek yok. Veri tabanları tipik olarak kalıcı ve kalıcı olmayan olarak tasarlanmamıştır, yatay olarak değil dikey olarak ölçeklenme eğilimindedirler. HarperDB güzelce ölçeklenir; kalıcı depolamaya bağlı kapsayıcılı bir HarperDB sürümü, HarperDB’yi performans hedeflerimi karşılayacak şekilde ölçeklendirmeme olanak tanıyor. Gerçekleştirebileceği iş yükü inanılmaz,
Bu nedenle HarperDB, karmaşık kurumsal veri zorlukları için benzersiz bir çözümdür, çünkü veritabanı motoru, yerleşik bir sistem üzerinde çalışan bir mikro denetleyici üzerinde çalışacak kadar küçük ve esnektir, ayrıca daha yüksek için çıplak metal veya bir tür uç bilgi işlem ortamına genişletilebilir. Aslına uygunluk analizi ve buluta da taşınabilir – hepsi İnternet hızında. HarperDB, performans ihtiyaçlarını karşılarken dikey ve yatay olarak ölçeklenebilir. Gerçekten bir veritabanından daha fazlasıdır.
Özetlemek gerekirse, Ron şunları söyledi:
“Veri odaklı bir ekosistemden HarperDB, ağdan yapıya gerçek veri yüzeyine doğru ilerlemenin yolunu açıyor ve uygulama davranışında temel bir değişimin anahtarı olacak olan verinin veritabanı motorundan doğrudan bağlamsallaştırılmasını sağlıyor.”
Gelecek İçin Tahminler
Konuşmamızı bitirmek için Ron’a teknolojinin geleceğini sordum. Birkaç önemli şeyden bahsetti:
- Buluttan uca geçiş neredeyse kesin.
- Uygulamaların doğası, bir tür bulut düzenleyiciden yönetilen ve dağıtılan uç iş yükleri ile dağıtılmış işlevsellik çizgileri boyunca daha dağıtılmış bir doğa alacak şekilde değişecektir.
- Değişen uygulamaların doğasına baktığımızda, veriler bir uygulama veya iş katmanından ziyade bir veri tabanı motoru veya kalıcılık katmanı perspektifinden daha bağlamsallaştırılacak ve HarperDB bu konudaki sorumluluğu üstleniyor.
İşte millet. Gelecek tamamen verilerle ilgilidir. Kuruluşların, verileri hem oluşturulduğu hem de tüketildiği yerde düzenleme becerisiyle, verilerinin ihtiyaç duydukları yerde olması için sürekli bir ihtiyaç vardır. Verilerinizi değerlendirmiyorsanız ve veri varlıklarınızı nasıl ele alıyorsanız, bundan 1, 5 veya 10 yıl sonra nerede olacaksınız?
