Clustering de bases de données

Qu'est-ce que le clustering de bases de données ?

Le clustering de bases de données regroupe plusieurs serveurs de bases de données (ou nœuds) en un système unifié pour améliorer la disponibilité, la tolérance aux pannes et les performances. Cette approche aide à gérer les données en répartissant les charges de travail et en maintenant la redondance, garantissant ainsi une disponibilité continue et un meilleur équilibrage de la charge entre les nœuds.

Dans cette ressource, nous expliquerons le fonctionnement du clustering de bases de données et le comparerons à un concept apparenté : sharding.

• Comment fonctionne le clustering de bases de données ?
  
• Clustering de bases de données vs. sharding
• Architecture de cluster de bases de données
  
• Avantages du clustering de bases de données
• Recommandations relatives au clustering des bases de données
• Comment créer un cluster de bases de données
• Principaux enseignements et ressources complémentaires
  

Comment fonctionne le clustering de bases de données ?

Le clustering de bases de données combine plusieurs serveurs, ou nœuds, pour fonctionner comme un système de base de données unique et unifié. Chaque nœud du cluster est responsable d'une portion des données ou de la charge de travail, mais ensemble, ils garantissent le bon fonctionnement de l'ensemble du système. Cette approche distribuée permet d'améliorer les performances, la tolérance aux pannes et l'extensibilité.

Le principe de base du clustering est la redondance. Au lieu de dépendre d'un seul serveur, les données sont réparties sur plusieurs nœuds. Si un nœud tombe en panne, d'autres peuvent prendre le relai, garantissant ainsi un fonctionnement continu. Cette redondance minimise les temps d'arrêt et la perte de données, ce qui rend le clustering particulièrement utile pour les applications nécessitant une haute disponibilité.

Dans un cluster classique, les données et les requêtes sont réparties entre les nœuds selon l'une des deux méthodes suivantes :

• Réplication : Les données sont répliquées sur tous les nœuds. Chaque nœud contient les mêmes données ; ainsi, si l'un d'entre eux tombe en panne, les autres peuvent répondre aux mêmes requêtes sans délai. Réplication est idéal pour les opérations gourmandes en lecture, car plusieurs nœuds peuvent servir les mêmes données simultanément, équilibrant ainsi la charge.
• Partitionnement Les données sont divisées en blocs, et chaque nœud ne stocke qu'une partie de l'ensemble. Cette méthode, également connue sous le nom de mise à l'échelle horizontale, est efficace pour le traitement de grands ensembles de données, car chaque nœud ne traite qu'une fraction des données totales. Le partitionnement est généralement utilisé pour les charges de travail intensives en écriture où des données spécifiques sont acheminées vers des nœuds désignés.

Communication entre les nœuds

Les nœuds d'un cluster communiquent constamment entre eux, partageant des données sur leur santé, leur état et leur charge de travail. Cette coordination leur permet d'équilibrer le trafic et de garantir des performances optimales. Cette collaboration est gérée par un système de gestion de cluster qui surveille et attribue les tâches, telles que la distribution des requêtes, la réplication des données et la gestion des pannes.

Cohérence des données

L'un des principaux défis liés aux clusters consiste à garantir la cohérence des données sur l'ensemble des nœuds. Les clusters utilisent différents modèles de cohérence en fonction de la conception du système. Parmi ceux-ci, on peut citer :

• Cohérence forte : Garantit que les nœuds reflètent toujours les données les plus récentes, mais peut entraîner une latence due à la synchronisation. Couchbase, par exemple, propose la durabilité options pour augmenter la fiabilité tout en compromettant l'augmentation de la latence (et vice versa).
• Cohérence éventuelle : Permet un certain délai dans la propagation des mises à jour, mais privilégie la disponibilité et la vitesse. Ce mode de fonctionnement est courant dans les systèmes où les opérations de lecture et d’écriture s’effectuent à des vitesses différentes ou dans des régions différentes. On peut citer comme exemple la réplication inter-centres de données (XDCR) de Couchbase, qui réplique l'intégralité de l'ensemble de données entre les clusters.

Clustering de bases de données vs. sharding

Le clustering et le sharding ne s'excluent pas mutuellement. En fait, ces deux techniques fonctionnent souvent ensemble pour créer un système de base de données plus robuste, évolutif et performant. Alors que le clustering se concentre sur la redondance, la tolérance aux pannes et l'équilibrage de charge, le sharding met l'accent sur l'évolutivité en répartissant les données sur plusieurs serveurs. Vous trouverez ci-dessous un tableau qui met en évidence les principales différences entre ces approches.

Fonctionnalité	Regroupement	Le sharding
Distribution des données	Répliqué ou partitionné entre les nœuds	Partagé horizontalement entre les fragments
Tolérance aux pannes	Élevé, avec des mécanismes de basculement automatique	Limité, nécessite une récupération manuelle ou complexe
Évolutivité	Limité au nombre de nœuds dans le cluster	Illimité, évolutif horizontalement grâce à l'ajout de shards
Accent mis sur la performance	Optimisé pour les charges de travail à forte intensité de lecture et les charges de travail équilibrées	Idéal pour les ensembles de données volumineux et soumis à de fortes charges d'écriture
Isolation des données	Bas, les nœuds partagent des données ou répartissent les charges de travail	Salut, chaque shard fonctionne de manière indépendante
Redondance des données	Les données sont soit répliquées, soit partitionnées	Les données sont divisées en partitions distinctes
Répartition de charge	Oui, le trafic est réparti entre les nœuds	Pas intrinsèquement, mais cela peut être géré par shard
Complexité	Configuration plus simple avec gestion automatisée	Plus complexe, nécessite une gestion personnalisée des fragments (ou un mécanisme de fragmentation automatique)

Clustering sans partitionnement : Dans certains scénarios, le clustering de bases de données est utilisé seul. Par exemple, une entreprise disposant d'une application à forte intensité de lecture, comme un grand site de commerce électronique, peut configurer un cluster de nœuds répliqués. Chaque nœud possède une copie de l'ensemble de la base de données, et les requêtes sont réparties entre les nœuds pour équilibrer la charge. Si un nœud tombe en panne, un autre peut rapidement prendre le relais sans interruption. Cette configuration est courante dans les bases de données relationnelles comme MySQL ou PostgreSQL, où la haute disponibilité est privilégiée et où l'ensemble de données est encore suffisamment petit pour être géré sans partitionnement (sharding).

Sharding sans clustering : D'un autre côté, le sharding peut être utilisé sans clustering dans des applications à forte intensité d'écriture ou des systèmes dotés d'ensembles de données massifs qui ne tiennent pas sur une seule machine. Une plateforme de médias sociaux comptant des millions d'utilisateurs peut fragmenter (sharder) sa base de données par ID utilisateur, de sorte que chaque fragment contienne un sous-ensemble de données utilisateur. Chaque fragment fonctionne indépendamment dans ce cas, et il n'y a pas de redondance à moins que des mécanismes spécifiques ne soient mis en œuvre pour gérer les pannes. MongoDB™, par exemple, permet le sharding sur plusieurs serveurs sans nécessiter de clustering, ce qui le rend évolutif mais avec une tolérance aux pannes intégrée limitée.

Clustering avec sharding : Dans les systèmes à grande échelle où la haute disponibilité et l'extensibilité sont toutes deux cruciales, le partitionnement (sharding) et le regroupement (clustering) sont souvent utilisés conjointement. Cette approche hybride est utilisée dans des systèmes tels que Couchbase, où le partitionnement (vBuckets) est combiné au clustering pour créer un système hautement évolutif et tolérant aux pannes, réunissant le meilleur des deux mondes.

Architecture de cluster de bases de données

L'architecture d'un cluster de bases de données définit la manière dont les données sont stockées, consultées et gérées sur plusieurs nœuds. Il existe trois principaux types d'architectures de clusters de bases de données : rien partagé, disque partagé et tout partagé. Ces architectures offrent des compromis différents en matière de performances, d'évolutivité et de tolérance aux pannes, ce qui les rend adaptées à différents cas d'utilisation.

Architecture sans partage

Dans une architecture sans partage, chaque nœud du cluster fonctionne de manière indépendante. Chaque nœud possède son propre processeur, sa propre mémoire et son propre stockage, et ils ne partagent aucune ressource avec les autres nœuds. Les données sont partagées entre les nœuds, de sorte que chacun gère son propre sous-ensemble de l'ensemble des données.

• Pas de partage de ressources : Les nœuds ne partagent ni mémoire ni disque, ce qui réduit les goulets d'étranglement.
• Haute évolutivité : De nouveaux nœuds peuvent être ajoutés au système facilement, car il n'y a pas de ressource centrale à concurrencer.
• Isolement des pannes : Si un nœud tombe en panne, seules les données gérées par ce nœud sont affectées. Les autres nœuds continuent de fonctionner normalement (et les autres nœuds auront probablement copies conformes pour récupérer avec).

Cette architecture est idéale pour les charges de travail qui doivent évoluer horizontalement, telles que les applications Web dotées de grands ensembles de données. Des systèmes comme Couchbase utilisent des architectures sans partage, où les données sont réparties entre les nœuds pour de meilleures performances et une meilleure fiabilité.

Architecture à disques partagés

Dans une architecture à disque partagé, tous les nœuds partagent l'accès au même système de stockage, mais chaque nœud possède sa propre unité centrale et sa propre mémoire. Cela signifie que plusieurs nœuds peuvent accéder aux mêmes données sur le disque, ce qui permet une cohérence des données plus facile et une gestion centralisée des données.

• Stockage partagé Tous les nœuds accèdent au même disque ou système de stockage.
• Données centralisées : Puisque tous les nœuds voient les mêmes données, il y a moins besoin de partitionnement ou de réplication des données. Cependant, cela signifie également qu'une panne du disque partagé peut entraîner l'arrêt de l'ensemble du système.
• Évolutivité modérée : Cette architecture peut évoluer, mais les performances risquent d'être limitées par la bande passante du système de stockage partagé.

Les architectures à disque partagé sont couramment utilisées dans des systèmes tels qu'Oracle, où plusieurs nœuds ont besoin d'un accès simultané aux mêmes données.

Architecture à tout partagé

Dans une architecture à tout partager, tous les nœuds partagent à la fois les ressources de stockage et de mémoire. Ce modèle garantit que toutes les données et la mémoire sont accessibles par tous les nœuds à tout moment. Bien que cette architecture puisse contribuer à l'équilibrage de la charge et à la disponibilité des données, elle peut également introduire d'importants goulets d'étranglement au niveau des performances, car les nœuds se disputent l'accès aux ressources partagées.

• Partage complet des ressources : Tous les nœuds partagent à la fois des ressources de stockage et de mémoire, ce qui permet une gestion plus facile des ressources et une meilleure cohérence des données.
• Équilibrage de la charge : Avec l'accès aux mêmes ressources, les charges de travail peuvent être réparties uniformément entre les nœuds.
• Évolutivité limitée Cette architecture ne passe pas bien à l'échelle parce que l'ajout de nœuds augmente la contention sur les ressources partagées.

Les architectures à tout partagé sont moins courantes aujourd'hui en raison des limites inhérentes à la mise à l'échelle et du risque de goulets d'étranglement, mais IBM Db2 en est l'exemple le plus connu.

Avantages du clustering de bases de données

Le clustering de bases de données offre plusieurs avantages clés, ce qui en fait une solution essentielle pour les applications à forte demande. Ceux-ci incluent :

Haute disponibilité

Le clustering garantit une haute disponibilité en répliquant les données sur plusieurs nœuds. Si un nœud tombe en panne, les autres prennent le relais automatiquement, minimisant ainsi les temps d'arrêt et maintenant un accès continu au système.

Évolutivité

Le clustering offre une scalabilité horizontale, permettant d'ajouter des nœuds supplémentaires à mesure que vos données ou votre trafic augmentent. Cela garantit des performances constantes et la capacité de gérer des charges de travail croissantes sans goulets d'étranglement.

Tolérance aux pannes et basculement

Grâce à la tolérance aux pannes, le clustering gère automatiquement les pannes de nœuds par le biais de mécanismes de basculement intégrés, garantissant ainsi que les requêtes sont réacheminées vers des nœuds sains et minimisant les interruptions de service.

Les autres avantages comprennent l'équilibrage de charge, des performances améliorées, la redondance des données et une plus grande souplesse de maintenance.

Recommandations relatives au clustering des bases de données

Lors de la configuration d'un cluster de bases de données, certains principes contribuent à garantir des performances et une fiabilité optimales. Heureusement, nombre d'entre eux sont gérés automatiquement par des systèmes conçus pour le clustering, tels que Couchbase, ce qui simplifie une grande partie de la complexité.

• Définissez vos objectifs : Généralement, vos objectifs seront la haute disponibilité, l'évolutivité et la performance.
• Choisissez la bonne architecture : Considérez votre charge de travail (axée sur la lecture vs. axée sur l'écriture vs. sans partage) lors de la configuration de votre cluster.
• Tolérance aux pannes et basculement : L'utilisation de la réplication et de la redondance minimise les temps d'arrêt, ce qui rend les configurations de basculement moins préoccupantes.
• Équilibrage de la charge : Pensez à la manière dont vous répartirez le trafic entre les nœuds pour garantir des charges de travail équilibrées et des performances optimales.
• Évolutivité et capacité : Anticipez la croissance et souvenez-vous que l'architecture « sans partage » (shared-nothing) est la plus facile à étendre.
• Cohérence des données : Garantir une cohérence forte ou éventuelle en fonction des besoins de votre application vous offre de multiples options.
• Surveillance et maintenance : L'utilisation d'outils au sein du système permet de suivre les performances et d'identifier les problèmes.

Couchbase, avec une architecture sans partage, est un choix populaire, en particulier pour les grands systèmes en expansion (par exemple, LinkedIn et Trendyol), car il gère automatiquement la réplication, le partitionnement et la basculement.

Comment créer un cluster de bases de données

La création d'un cluster de bases de données comprend plusieurs étapes, notamment le choix de la bonne technologie, la configuration des nœuds et la garantie d'une communication adéquate entre eux. Voici un aperçu des étapes clés impliquées :

Sélectionnez le logiciel de base de données : Premièrement, choisir un système de base de données qui prend en charge le clustering. Des bases de données populaires comme Couchbase offrent des fonctionnalités de clustering intégrées. Le choix du logiciel dépend de votre charge de travail, modèle de données, et des besoins d'évolutivité.

Approvisionner des nœuds : Dans un cluster de bases de données, les nœuds sont les serveurs individuels qui fonctionnent ensemble. Ces nœuds doivent être dotés des ressources matérielles appropriées, telles que le processeur, la mémoire et le stockage. Il peut s'agir de machines physiques ou de serveurs virtuels, selon votre infrastructure.

Configurer la mise en réseau : Pour assurer une communication fluide entre les nœuds, vous devez configurer le réseau. Ce processus comprend la configuration des adresses IP et des sous-réseaux et garantit que les nœuds peuvent communiquer sur des canaux sécurisés. Des connexions à faible latence et à haut débit sont essentielles pour les performances.

Configurer la réplication des données : L'un des composants fondamentaux du clustering est la réplication, où les données sont copiées sur plusieurs nœuds pour garantir la disponibilité en cas de panne. Configurez le mécanisme de réplication, en veillant à ce que les données soient synchronisées de manière cohérente entre les nœuds. Cela permet également d'améliorer la tolérance aux pannes.

Équilibrage de la charge : Un équilibreur de charge est souvent mis en œuvre pour répartir le trafic de manière égale dans l'ensemble du cluster, à moins que le cluster de bases de données ne soit doté de cette fonctionnalité de manière native. L'équilibreur de charge dirige les requêtes entrantes vers différents nœuds en fonction de la charge et de la disponibilité, empêchant ainsi qu'un seul nœud ne soit submergé.

Configurer les outils de gestion de cluster : Le logiciel de gestion de cluster aide à surveiller la santé du cluster, en fournissant des informations sur les performances des nœuds et en vous alertant en cas de pannes. Des outils tels que Kubernetes sont souvent utilisés pour gérer et masquer ces détails.

Test de tolérance aux pannes : Après la configuration initiale, il est important de tester la capacité du cluster à gérer les pannes de nœuds. Les tests garantissent que les nœuds restants peuvent toujours gérer la charge de travail sans provoquer de temps d'arrêt ni de perte de données si un le nœud se déconnecte.

Surveiller et maintenir : Une fois le cluster opérationnel, en continu surveillance est critique. Surveillez les métriques de performance, le décalage de réplication des données et l'état de santé de chaque nœud. Des mises à jour et des correctifs réguliers doivent être appliqués pour maintenir le cluster sécurisé et efficace.

La création d'un cluster de bases de données implique de multiples étapes techniques, de la configuration du réseau à la mise en place de la réplication et de l'équilibrage de charge. Une planification et une gestion adéquates garantissent que le cluster est robuste, évolutif et capable de répondre aux exigences de haute disponibilité.

Principaux enseignements et ressources complémentaires

Le clustering seul est idéal pour la haute disponibilité, la tolérance aux pannes et l'équilibrage des charges de travail lourdes en lecture. Le sharding seul est idéal pour gérer des ensembles de données massifs et pour étendre horizontalement des charges de travail lourdes en écriture, mais il manque de la redondance qu'offre le clustering. Lorsqu'ils sont combinés, le clustering et le sharding permettent à la fois une évolutivité massive et une haute tolérance aux pannes, ce qui en fait l'architecture de prédilection pour les applications à grande échelle qui gèrent des charges de données énormes tout en maintenant la disponibilité et les performances.

En comprenant les points forts du clustering et du sharding et la manière dont ils peuvent se compléter, vous pouvez mieux concevoir un système de base de données qui répond à vos besoins spécifiques, qu'il s'agisse de haute disponibilité, d'évolutivité ou des deux.

Voulez-vous créer vous-même un cluster de bases de données ? L'architecture "shared-nothing" de Couchbase simplifie la tâche. Voici quelques options, selon le degré de contrôle que vous souhaitez exercer sur votre cluster :

• Couchbase Capella™ : Une base de données en tant que service (DBaaS) qui vous offre un contrôle modéré tout en gérant de nombreux détails pour vous. Vous pouvez commencer avec la offre gratuite maintenant.
• Opérateur Autonome Couchbase : Une API Kubernetes conçue pour créer et gérer des clusters Couchbase conteneurisés. Elle vous offre un niveau de contrôle élevé et peut être déployée sur n'importe quel cluster Kubernetes, y compris Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Google Kubernetes Engine (GKE), Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS), Red Hat OpenShift et Rancher Kubernetes Engine (RKE).
• Serveur Couchbase Serveur Couchbase (Édition Entreprise ou Community) vous donne un contrôle total sur votre cluster. Le passage à l'échelle de Couchbase reste très facile, mais avec Server, vous devez gérer vous-même l'infrastructure (réseau, machines virtuelles, serveurs).

Pour en savoir plus sur les concepts liés au clustering de Couchbase, vous pouvez visiter notre blog et pôle de concepts.