Agrupación de bases de datos

¿Qué es la agrupación de bases de datos?

El clustering de bases de datos agrupa varios servidores de bases de datos (o nodos) en un sistema unificado para mejorar la disponibilidad, la tolerancia a fallos y el rendimiento. Este enfoque ayuda a gestionar los datos distribuyendo las cargas de trabajo y manteniendo la redundancia, lo que garantiza un tiempo de actividad continuo y un mejor equilibrio de la carga entre los nodos.

En este recurso, explicaremos cómo funciona la agrupación de bases de datos y la compararemos con un concepto relacionado: fragmentación.

• ¿Cómo funciona la agrupación de bases de datos?
  
• Agrupación de bases de datos frente a fragmentación
• Arquitectura de clústeres de bases de datos
  
• Ventajas de la agrupación de bases de datos
• Directrices para la agrupación de bases de datos
• Cómo crear un clúster de bases de datos
• Principales conclusiones y recursos adicionales
  

¿Cómo funciona la agrupación de bases de datos?

La agrupación de bases de datos combina varios servidores, o nodos, para que funcionen como un sistema de base de datos único y unificado. Cada nodo del cluster es responsable de una parte de los datos o de la carga de trabajo, pero juntos garantizan el buen funcionamiento de todo el sistema. Este enfoque distribuido permite mejorar el rendimiento, la tolerancia a fallos y la escalabilidad.

El principio básico de la agrupación es la redundancia. En lugar de depender de un solo servidor, los datos se distribuyen entre varios nodos. Si un nodo falla, otros pueden asumir sus responsabilidades, garantizando un funcionamiento continuo. Esta redundancia minimiza el tiempo de inactividad y la pérdida de datos, lo que hace que el clustering sea especialmente útil para aplicaciones que requieren un alto nivel de seguridad. disponibilidad.

En un clúster típico, los datos y las peticiones se distribuyen entre los nodos de dos maneras:

• Replicación: Los datos se duplican en todos los nodos. Cada nodo contiene los mismos datos, de modo que si uno falla, los demás pueden responder a las mismas consultas sin demora. Replicación es ideal para operaciones de lectura intensiva, ya que varios nodos pueden servir los mismos datos simultáneamente, equilibrando la carga.
• Partición: Los datos se dividen en trozos y cada nodo almacena sólo una parte del conjunto. Este método, también conocido como escala horizontales eficiente para manejar grandes conjuntos de datos, ya que cada nodo maneja sólo una fracción de los datos totales. El particionamiento se utiliza normalmente para cargas de trabajo de escritura intensiva en las que datos específicos se dirigen a nodos designados.

Comunicación entre nodos

Los nodos de un clúster se comunican entre sí constantemente, compartiendo datos sobre su salud, estado y carga de trabajo. Esta coordinación les permite equilibrar el tráfico y garantizar un rendimiento óptimo. La colaboración se gestiona mediante un sistema de gestión de clústeres que supervisa y asigna tareas, como la distribución de consultas, la replicación de datos y la gestión de fallos.

Coherencia de los datos

Uno de los principales retos de los clústeres es mantener la coherencia de los datos en todos los nodos. Los clusters utilizan diferentes modelos de consistencia en función del diseño del sistema. Estos incluyen:

• Fuerte consistencia: Garantiza que los nodos reflejen siempre los datos más recientes, pero puede introducir latencia debido a la sincronización. Couchbase, por ejemplo, ofrece durabilidad opciones para aumentar la fiabilidad a cambio de una mayor latencia (y viceversa).
• Coherencia final: Permite cierto retraso en la propagación de las actualizaciones, pero prioriza la disponibilidad y la velocidad. Es habitual en sistemas en los que las operaciones de lectura y escritura se producen a diferentes velocidades o en diferentes regiones. Un ejemplo es la replicación entre centros de datos (XDCR) de Couchbase, que replica todo el conjunto de datos entre clusters.

Agrupación de bases de datos frente a fragmentación

La agrupación en clústeres y la fragmentación no son mutuamente excluyentes. De hecho, ambas técnicas suelen funcionar juntas para crear un sistema de base de datos más robusto, escalable y de alto rendimiento. Mientras que la agrupación se centra en la redundancia, la tolerancia a fallos y el equilibrio de carga, la fragmentación hace hincapié en la escalabilidad mediante la distribución de datos entre varios servidores. A continuación se muestra una tabla que destaca las principales diferencias entre estos enfoques.

Clustering sin fragmentación: En algunos casos, los clústeres de bases de datos se utilizan solos. Por ejemplo, una empresa con una aplicación de lectura intensiva, como un gran sitio de comercio electrónico, puede crear un clúster de nodos replicados. Cada nodo tiene una copia de toda la base de datos, y las consultas se distribuyen entre los nodos para equilibrar la carga. Si un nodo falla, otro puede tomar el relevo rápidamente sin interrupción. Esta configuración es común en bases de datos relacionales como MySQL o PostgreSQL, donde se prioriza la alta disponibilidad, y el conjunto de datos sigue siendo lo suficientemente pequeño como para ser gestionado sin fragmentación.

Sharding sin clustering: Por otro lado, la fragmentación puede utilizarse sin agrupación en clústeres en aplicaciones con mucha escritura o sistemas con conjuntos de datos masivos que no caben en una sola máquina. Una plataforma de redes sociales con millones de usuarios puede fragmentar su base de datos por ID de usuario, de modo que cada fragmento contenga un subconjunto de datos de usuario. En este caso, cada fragmento funciona de forma independiente y no hay redundancia, a menos que se implementen mecanismos específicos para gestionar los fallos. MongoDB™, por ejemplo, permite la fragmentación a través de múltiples servidores sin necesidad de clustering, por lo que es escalable, pero con una tolerancia a fallos limitada.

Agrupación con fragmentación: En los sistemas a gran escala, donde tanto la alta disponibilidad como la escalabilidad son cruciales, la fragmentación y la agrupación en clústeres se utilizan a menudo juntas. Este enfoque híbrido se utiliza en sistemas como Couchbase, donde la fragmentación (vBuckets) se combina con la agrupación en clústeres para crear un sistema altamente escalable y tolerante a fallos, que aúna lo mejor de ambos mundos.

Arquitectura de clústeres de bases de datos

La arquitectura de un clúster de bases de datos define cómo se almacenan, acceden y gestionan los datos en múltiples nodos. Existen tres tipos principales de arquitecturas de clústeres de bases de datos: nada compartido, disco compartido y todo compartido. Estas arquitecturas ofrecen distintas compensaciones en cuanto a rendimiento, escalabilidad y tolerancia a fallos, lo que las hace adecuadas para distintos casos de uso.

Arquitectura de nada compartido

En una arquitectura "shared-nothing", cada nodo del cluster funciona de forma independiente. Cada nodo tiene su propia CPU, memoria y almacenamiento, y no comparten ningún recurso con otros nodos. Los datos se reparten entre los nodos, de modo que cada uno gestiona su propio subconjunto de los datos globales.

• No se comparten recursos: Los nodos no comparten memoria ni disco, lo que reduce los cuellos de botella.
• Gran escalabilidad: Se pueden añadir nuevos nodos al sistema fácilmente, ya que no hay un recurso central al que enfrentarse.
• Aislamiento de fallos: Si falla un nodo, sólo se ven afectados los datos gestionados por ese nodo. Los demás nodos siguen funcionando con normalidad (y otros nodos probablemente tendrán réplicas para recuperarse).

Esta arquitectura es ideal para cargas de trabajo que necesitan escalarse horizontalmente, como las aplicaciones web con grandes conjuntos de datos. Sistemas como Couchbase utilizan arquitecturas "shared-nothing", en las que los datos se distribuyen entre nodos para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.

Arquitectura de disco compartido

En una arquitectura de disco compartido, todos los nodos comparten el acceso al mismo sistema de almacenamiento, pero cada nodo tiene su propia CPU y memoria. Esto significa que varios nodos pueden acceder a los mismos datos en disco, lo que facilita la coherencia de los datos y su gestión centralizada.

• Almacenamiento compartido: Todos los nodos acceden al mismo disco o sistema de almacenamiento.
• Datos centralizados: Como todos los nodos ven los mismos datos, hay menos necesidad de particionar o replicar los datos. Sin embargo, esto también significa que un fallo en el disco compartido puede provocar la caída de todo el sistema.
• Escalabilidad moderada: Esta arquitectura puede ampliarse, pero el rendimiento puede verse limitado por el ancho de banda del sistema de almacenamiento compartido.

Las arquitecturas de disco compartido se utilizan habitualmente en sistemas como Oracle, donde varios nodos necesitan acceder simultáneamente a los mismos datos.

Arquitectura compartida

En una arquitectura "todo compartido", todos los nodos comparten los recursos de almacenamiento y memoria. Este modelo garantiza que todos los datos y la memoria sean accesibles para todos los nodos en cualquier momento. Aunque esta arquitectura puede ayudar a equilibrar la carga y la disponibilidad de los datos, también puede introducir importantes cuellos de botella en el rendimiento, ya que los nodos compiten por el acceso a los recursos compartidos.

• Uso compartido de todos los recursos: Todos los nodos comparten recursos de almacenamiento y memoria, lo que facilita la gestión de los recursos y la coherencia de los datos.
• Equilibrio de la carga: Con acceso a los mismos recursos, las cargas de trabajo pueden distribuirse uniformemente entre los nodos.
• Escalabilidad limitada: Esta arquitectura no es escalable porque al añadir más nodos aumenta la contención por los recursos compartidos.

Las arquitecturas "todo compartido" son menos comunes hoy en día debido a las limitaciones inherentes al escalado y al potencial de cuellos de botella, pero IBM Db2 es el ejemplo más conocido.

Ventajas de la agrupación de bases de datos

El clustering de bases de datos ofrece varias ventajas clave, lo que lo convierte en una solución esencial para aplicaciones de alta demanda. Entre ellas se incluyen:

Alta disponibilidad

La agrupación en clústeres garantiza una alta disponibilidad replicando los datos en varios nodos. Si un nodo falla, otros toman automáticamente el relevo, minimizando el tiempo de inactividad y manteniendo el acceso continuo al sistema.

Escalabilidad

La agrupación en clústeres proporciona escalabilidad horizontal, lo que permite añadir más nodos a medida que crecen los datos o el tráfico. Esto garantiza un rendimiento constante y la capacidad de gestionar cargas de trabajo crecientes sin cuellos de botella.

Tolerancia a fallos y conmutación por error

Con la tolerancia a fallos, los clústeres gestionan automáticamente los fallos de los nodos mediante mecanismos de conmutación por error integrados, lo que garantiza que las peticiones se redirijan a los nodos sanos y minimiza las interrupciones del servicio.

Otras ventajas son el equilibrio de cargas, la mejora del rendimiento, la redundancia de datos y la flexibilidad de mantenimiento.

Directrices para la agrupación de bases de datos

Al configurar un clúster de bases de datos, ciertos principios ayudan a garantizar un rendimiento y una fiabilidad óptimos. Afortunadamente, muchos de ellos son gestionados automáticamente por sistemas creados para clústeres, como Couchbase, lo que simplifica gran parte de la complejidad.

• Define tus objetivos: Normalmente, sus objetivos serán la alta disponibilidad, la escalabilidad y el rendimiento.
• Elija la arquitectura adecuada: Al configurar el clúster, tenga en cuenta la carga de trabajo (lectura intensiva, escritura intensiva o nada compartido).
• Tolerancia a fallos y conmutación por error: Utilizar la replicación y la redundancia minimiza el tiempo de inactividad, lo que hace que las configuraciones de conmutación por error sean menos preocupantes.
• Equilibrio de la carga: Considere cómo distribuirá el tráfico entre los nodos para garantizar cargas de trabajo uniformes y un rendimiento óptimo.
• Escalabilidad y capacidad: Planifique con antelación el crecimiento y recuerde que nada compartido es la arquitectura más fácil de ampliar.
• Coherencia de los datos: Garantizar una coherencia fuerte o eventual en función de las necesidades de su aplicación le ofrece múltiples opciones.
• Supervisión y mantenimiento: El uso de herramientas del sistema ayuda a controlar el rendimiento y a detectar problemas.

Couchbase, con una arquitectura de no compartir nada, es una opción popular, especialmente para sistemas grandes y en crecimiento (por ejemplo, LinkedIn y Trendyol), ya que gestiona automáticamente la replicación, la fragmentación y la conmutación por error.

Cómo crear un clúster de bases de datos

La creación de un clúster de bases de datos implica múltiples etapas, como la selección de la tecnología adecuada, la configuración de los nodos y la correcta comunicación entre ellos. He aquí un resumen de los pasos clave:

Seleccione el software de la base de datos: Primero, elegir un sistema de base de datos que admita la agrupación en clústeres. Bases de datos populares como Couchbase ofrecen funciones de agrupación integradas. La elección del software depende de la carga de trabajo, modelo de datosy las necesidades de escalabilidad.

Nodos de provisión: En un cluster de bases de datos, los nodos son los servidores individuales que trabajan juntos. Estos nodos deben contar con los recursos de hardware adecuados, como CPU, memoria y almacenamiento. Pueden ser máquinas físicas o servidores virtuales, dependiendo de tu infraestructura.

Configurar la red: Para garantizar una comunicación fluida entre los nodos, es necesario configurar la red. Este proceso incluye configurar direcciones IP y subredes y garantizar que los nodos puedan comunicarse a través de canales seguros. Las conexiones de baja latencia y gran ancho de banda son cruciales para el rendimiento.

Configurar la replicación de datos: Uno de los componentes centrales de la agrupación en clústeres es la replicación, en la que los datos se copian en varios nodos para garantizar la disponibilidad en caso de fallo. Configure el mecanismo de replicación, asegurándose de que los datos se sincronizan constantemente entre los nodos. Esto también mejora la tolerancia a fallos.

Equilibrio de la carga: A menudo se implementa un equilibrador de carga para distribuir el tráfico uniformemente por todo el clúster, a menos que el clúster de base de datos tenga esta capacidad incorporada. El equilibrador de carga dirige las consultas entrantes a diferentes nodos en función de la carga y la disponibilidad, evitando que un único nodo se vea desbordado.

Configurar las herramientas de gestión de clústeres: El software de gestión de clústeres ayuda a supervisar la salud del clúster, proporcionando información sobre el rendimiento de los nodos y alertando de los fallos. Herramientas como Kubernetes suelen utilizarse para gestionar y abstraer estos detalles.

Prueba de tolerancia a fallos: Tras la configuración inicial, es importante probar la capacidad del clúster para gestionar fallos de nodos. Las pruebas garantizan que los nodos restantes puedan seguir gestionando la carga de trabajo sin causar tiempos de inactividad ni pérdidas de datos si se produce un fallo de un nodo. el nodo se desconecta.

Supervisar y mantener: Una vez que el clúster esté operativo, la control es fundamental. Vigile las métricas de rendimiento, el retardo en la replicación de datos y la salud de cada nodo. Deben aplicarse actualizaciones y parches con regularidad para mantener el clúster seguro y eficiente.

La creación de un clúster de bases de datos implica múltiples pasos técnicos, desde la configuración de la red hasta el establecimiento de la replicación y el equilibrio de carga. Una planificación y gestión adecuadas garantizan que el clúster sea sólido, escalable y capaz de responder a requisitos de alta disponibilidad.

Principales conclusiones y recursos adicionales

La agrupación en clústeres por sí sola es ideal para la alta disponibilidad, la tolerancia a fallos y el equilibrio de cargas de trabajo de lectura intensiva. La fragmentación por sí sola es mejor para gestionar conjuntos de datos masivos y escalar cargas de trabajo con mucha escritura, pero carece de la redundancia que proporciona la agrupación en clústeres. Cuando se combina, la agrupación en clústeres con la fragmentación permite tanto una escalabilidad masiva como una alta tolerancia a fallos, lo que la convierte en la arquitectura de referencia para aplicaciones a gran escala que gestionan enormes cargas de datos al tiempo que mantienen la disponibilidad y el rendimiento.

Si conoce los puntos fuertes de la agrupación en clústeres y la fragmentación y cómo pueden complementarse, podrá diseñar mejor un sistema de base de datos que satisfaga sus necesidades específicas, ya sean de alta disponibilidad, escalabilidad o ambas.

¿Quieres construir tú mismo un clúster de bases de datos? La arquitectura no compartida de Couchbase lo hace fácil. Aquí tienes algunas opciones, dependiendo de cuánto control quieras ejercer sobre tu clúster:

• Couchbase Capella™: Una base de datos como servicio (DBaaS) que le ofrece un control moderado, pero que gestiona muchos detalles por usted. Puede empezar con nivel gratuito ahora mismo.
• Operador Autónomo Couchbase: Una API de Kubernetes diseñada para crear y gestionar clústeres de Couchbase en contenedores. Te da un alto nivel de control y se puede desplegar en cualquier clúster Kubernetes, incluyendo Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Google Kubernetes Engine (GKE), Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS), Red Hat OpenShift y Rancher Kubernetes Engine (RKE)..
• Servidor Couchbase: Servidor Couchbase (Enterprise o Community Edition) le ofrece un control total sobre su clúster. Escalar Couchbase sigue siendo muy fácilPero con Server, tienes que gestionar tú mismo la infraestructura (red, máquinas virtuales, servidores).

Para obtener más información sobre conceptos relacionados con la agrupación en clústeres de Couchbase, puede visitar nuestro blog y centro de conceptos.