{"id":2019,"date":"2015-11-18T01:00:11","date_gmt":"2015-11-18T01:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=2019"},"modified":"2023-06-27T07:16:06","modified_gmt":"2023-06-27T14:16:06","slug":"server-utilization-couchbase-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/server-utilization-couchbase-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"Utilizaci\u00f3n del servidor: Couchbase vs MongoDB"},"content":{"rendered":"<p class=\"p1\">Cuando empec\u00e9 a utilizar MongoDB en 2012 como responsable de operaciones y arquitectura, ten\u00eda algunos problemas clave con su arquitectura. Con el paso del tiempo, he observado que otros tienen problemas similares. Un problema fundamental es que MongoDB no utiliza plenamente la potencia de los servidores\/instancias que tiene, por dise\u00f1o. Odio aprovisionar tres buenos servidores\/instancias, pero luego la aplicaci\u00f3n s\u00f3lo utiliza realmente una fracci\u00f3n de los recursos. Eso es lo que hace MongoDB. S\u00f3lo puedes escribir en el primario de un conjunto de r\u00e9plicas. Entonces para escalar las lecturas, tienes que leer desde los nodos secundarios, y esas lecturas pueden ser eventualmente consistentes. Si debes tener consistencia total, s\u00f3lo puedes interactuar con el nodo primario de un conjunto de r\u00e9plicas.<\/p>\n<p class=\"p2\">Couchbase, por otro lado, te permite escalar hacia fuera, hacia arriba, o ambos. No tendr\u00e1s servidores infrautilizados por dise\u00f1o. Todos los servidores del cl\u00faster contribuyen al rendimiento de la aplicaci\u00f3n Y siguen ofreciendo alta disponibilidad.<\/p>\n<p class=\"p2\">Veamos c\u00f3mo gestionan esto ambas bases de datos.<\/p>\n<h2 class=\"p1\">Escalado con MongoDB<\/h2>\n<p class=\"p1\">La ra\u00edz del problema es la arquitectura \"maestro-esclavo\" de MongoDB. Si tienes tres servidores f\u00edsicos, por ejemplo, y ejecutas un cl\u00faster de MongoDB como un conjunto de r\u00e9plicas (con la arquitectura recomendada <a href=\"https:\/\/webassets.mongodb.com\/MongoDB_Operations_Best_Practices.pdf\"><span class=\"s1\">un<\/span><\/a> MongoDB por servidor), la aplicaci\u00f3n s\u00f3lo puede escribir en uno de estos tres servidores, el que ejecuta el primario. Los otros dos servidores en el conjunto de r\u00e9plica son puramente esclavos (\"secundarios\" en t\u00e9rminos de MongoDB) y s\u00f3lo est\u00e1n ah\u00ed en caso de que el primario se caiga. Podr\u00edas leer datos de esos dos secundarios para escalar las lecturas, pero entonces tus lecturas dejar\u00edan de ser fuertemente consistentes. As\u00ed que, en el enfoque recomendado por MongoDB, esos servidores secundarios est\u00e1n infrautilizados (fuera de las tareas de mantenimiento de la base de datos en segundo plano) y apenas son queridos por la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p class=\"p3\">Los servidores secundarios solitarios deben configurarse con los mismos recursos que el primario en caso de que se necesiten para <i>become<\/i> una Primaria. Mientras tanto, apenas son utilizados por su aplicaci\u00f3n. Entonces digamos que su sitio web est\u00e1 funcionando fant\u00e1sticamente, pero el rendimiento de la base de datos est\u00e1 empezando a sufrir un poco y las escrituras est\u00e1n tardando m\u00e1s de lo que permite su SLA. Ha llegado el momento de escalar. Con MongoDB necesitas a\u00f1adir <i>como m\u00ednimo<\/i> otro <i>cuatro<\/i> pero la mejor pr\u00e1ctica es <i>seis<\/i> servidores. De acuerdo con las mejores pr\u00e1cticas de MongoDB, es necesario a\u00f1adir <i>otro<\/i> conjunto de r\u00e9plicas (Shard #2). Eso son tres servidores, pero luego est\u00e1n los servidores de configuraci\u00f3n que contienen la informaci\u00f3n sobre d\u00f3nde vive cada documento; as\u00ed que seg\u00fan las mejores pr\u00e1cticas eso es <b><i>tres<\/i><\/b><i> m\u00e1s<\/i> servidores.<\/p>\n<p class=\"p2\">Bueno, al menos con todos esos nuevos servidores tendr\u00e1s mucha m\u00e1s capacidad de escritura, \u00bfverdad? No tan r\u00e1pido. Incluso a\u00f1adiendo seis servidores m\u00e1s, ahora s\u00f3lo tienes dos servidores en los que escribir, no nueve. Tienes el primario original (conjunto de r\u00e9plicas #1) y ahora un nuevo primario (conjunto de r\u00e9plicas #2). Todo esto y todo lo que has hecho es aumentar significativamente la complejidad y la sobrecarga de mantenimiento de tu cl\u00faster. Si necesitas a\u00f1adir otro shard para un mayor rendimiento de escritura, necesitas a\u00f1adir <i>otro<\/i> tres nodos. Tu aplicaci\u00f3n ni siquiera llega a jugar con dos de cada uno de esos servidores en cada conjunto de r\u00e9plicas.<\/p>\n<p class=\"p2\">Una forma de evitar la infrautilizaci\u00f3n de los servidores bare metal que he observado es poner montones y montones de procesos mongod en el mismo servidor, en contra de la propia Mongo <a href=\"https:\/\/webassets.mongodb.com\/MongoDB_Operations_Best_Practices.pdf\"><span class=\"s1\">recomendaciones<\/span><\/a>. Dejando a un lado los problemas de rendimiento, e incluso si se utilizan servidores virtuales, \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando uno de los nodos se cae? \u00bfCu\u00e1ntos primarios y secundarios perder\u00e1s? \u00bfHas hecho un seguimiento de d\u00f3nde est\u00e1n todos los primarios y secundarios para asegurarte de que el conjunto de r\u00e9plicas est\u00e1 adecuadamente repartido entre los servidores del cl\u00faster? Hablas de aumentar la complejidad, \u00a1y vaya si lo hace!<\/p>\n<h2 class=\"p1\">Escalado con Couchbase<\/h2>\n<p class=\"p2\">Veamos el mismo escenario de tres servidores que coment\u00e9 antes, pero esta vez con Couchbase en mente. Tu aplicaci\u00f3n puede leer y escribir en los tres servidores con discos aislados, memoria, red, n\u00facleos de CPU, etc. En Couchbase tus datos se distribuyen uniformemente entre los tres servidores y se replican entre ellos. El SDK de Couchbase que usa tu aplicaci\u00f3n sabe c\u00f3mo acceder a tus datos, d\u00f3nde est\u00e1n los servicios de Couchbase en el cluster, y c\u00f3mo acceder a todos ellos. Tomemos el mismo escenario de escalado anterior y veamos tus opciones en Couchbase. Puedes a\u00f1adir r\u00e1pidamente otro servidor al cluster con dos clics desde la Consola de Administraci\u00f3n O con un comando CLI.<\/p>\n<pre class=\"p4\">\r\n$&gt; \/opt\/couchbase\/bin\/couchbase-cli rebalance \r\n    -c :8091 \r\n    --server-add=:8091 \r\n    -u Administrator -p<\/pre>\n<p class=\"p2\">Comp\u00e1relo con el <a href=\"https:\/\/docs.mongodb.org\/manual\/tutorial\/deploy-replica-set\/\"><span class=\"s1\">pasos necesarios<\/span><\/a> para a\u00f1adir un conjunto de r\u00e9plicas con MongoDB. Con Couchbase, cuando necesitas m\u00e1s capacidad, s\u00f3lo tienes que a\u00f1adir uno o dos servidores m\u00e1s y reequilibrar. La semana siguiente, si necesitas m\u00e1s capacidad, puedes a\u00f1adir m\u00e1s y reequilibrar de nuevo. \u00bfVes lo f\u00e1cil que es? Tus aplicaciones siempre est\u00e1n usando <i>todos<\/i> de los servidores del cl\u00faster. Ni siquiera tiene que cambiar su aplicaci\u00f3n y puede a\u00f1adir uno o m\u00e1s servidores cuando lo desee sin tiempo de inactividad. La conclusi\u00f3n es que no est\u00e1 desperdiciando servidores ni recursos de servidores. Puede utilizar cada bit de cada uno de los servidores si lo desea, y escalar horizontalmente. Puedes escribir tu aplicaci\u00f3n en un nodo de Couchbase en tu ordenador y desplegarla en un cluster de producci\u00f3n sin esfuerzo extra.<\/p>\n<p class=\"p2\">Couchbase tambi\u00e9n tiene r\u00e9plicas de datos, por supuesto, pero las r\u00e9plicas de datos se usan s\u00f3lo para Alta Disponibilidad. \u00bfPor qu\u00e9 renunciar a la consistencia por el rendimiento como en MongoDB, cuando puedes conseguir ambos en Couchbase? Y cuando se trata de reducir la complejidad cuando quieres usar VMs con Couchbase, puedes usar Rack\/Zone Awareness.<\/p>\n<p class=\"p2\">A continuaci\u00f3n se muestra una r\u00e1pida comparaci\u00f3n visual de lo que estamos hablando aqu\u00ed. Observa que en el cluster MongoDB con todos esos servidores, s\u00f3lo hay tres servidores en los que puedes escribir de los catorce listados.\u00a0<\/p>\n<p class=\"p3\">\u00a0<\/p>\n<p class=\"p3\"><img decoding=\"async\" height=\"75%\" src=\"\/wp-content\/original-assets\/2015\/november\/server-utilization-couchbase-vs-mongodb\/cb-v-mongo.png\" width=\"75%\" \/><\/p>\n<p class=\"p3\">Compara esto con el lado de Couchbase y ver\u00e1s cu\u00e1nto m\u00e1s simple, limpio y f\u00e1cil de manejar es realmente. Para m\u00e1s informaci\u00f3n en este sentido, ver <a href=\"https:\/\/mhurtadoblog.wordpress.com\/2015\/10\/21\/setting-up-a-production-ready-cluster-with-mongodb-and-couchbase\/\"><span class=\"s1\">Entrada del blog de Manuel Hurtado<\/span><\/a> que contrasta la configuraci\u00f3n de un cl\u00faster listo para producci\u00f3n en Couchbase frente a MongoDB. Tambi\u00e9n hay comparaciones independientes de arquitecturas de terceros que abordan el problema, tales como <a href=\"https:\/\/www.altoros.com\/mongodb_vs_couchbase_server_architectural_differences_and_their_impact.html\"><span class=\"s1\">\u00e9ste<\/span><\/a>.<\/p>\n<h2 class=\"p1\">Resumen<\/h2>\n<p class=\"p1\">Si no es obvio por ahora, MongoDB tiene algunos problemas serios en c\u00f3mo una aplicaci\u00f3n puede utilizar completamente todos esos costosos servidores\/instancias. S\u00ed, hay algunas soluciones, pero la mayor\u00eda de la gente de operaciones le aconsejar\u00e1 en contra de apilamiento de esa manera, incluso con la virtualizaci\u00f3n, ir tan densa no es una buena idea. Adem\u00e1s, esto no es algo que MongoDB vaya a solucionar pronto, ya que est\u00e1 integrado en su arquitectura principal. Couchbase, por otro lado, est\u00e1 dise\u00f1ado para utilizar al m\u00e1ximo cada servidor que le des, distribuyendo los datos y la carga uniformemente por todo el cl\u00faster. Todo ello con facilidad de gesti\u00f3n y la capacidad de operar a cualquier escala.<\/p>\n<p class=\"p2\">La utilizaci\u00f3n de los servidores es una cuesti\u00f3n importante porque los costes combinados de las licencias de bases de datos, el hardware, los gastos generales de gesti\u00f3n y los costes de las instalaciones pueden descontrolarse r\u00e1pidamente. Dejando a un lado los gastos generales de gesti\u00f3n, cuesta m\u00e1s de 1.000 millones de euros. <a href=\"https:\/\/www.zdnet.com\/article\/toolkit-calculate-datacenter-server-power-usage\/\"><span class=\"s1\">$700 al a\u00f1o<\/span><\/a> s\u00f3lo para alimentar (no refrigerar) un servidor b\u00e1sico medio en tu propio centro de datos. Y si decides recurrir a la nube para obtener capacidad, el coste total puede acercarse a $8-10.000 por instancia, <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/ec2\/pricing\/\">al a\u00f1o<\/a>. Se trata, pues, de un ejemplo en el que las consideraciones arquitect\u00f3nicas pueden tener implicaciones significativas en t\u00e9rminos de costes y complejidad. As\u00ed que si te animas, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/nosql-databases\/downloads\/\"><span class=\"s1\">ir a la descarga<\/span><\/a> Couchbase, c\u00e1rgalo y comprueba lo f\u00e1cil que es exprimir la potencia de esos servidores y del propio Couchbase.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>When I started out using MongoDB in 2012 as the ops and architecture guy, I had a few key problems with how it is architected. As time has passed, I\u2019ve observed others having similar challenges. 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