Regroupement de bases de données

Qu'est-ce que la mise en grappe de bases de données ?

Le clustering de base de données regroupe plusieurs serveurs de base de données (ou nœuds) en un système unifié afin d'améliorer la disponibilité, la tolérance aux pannes et les performances. Cette approche permet de gérer les données en répartissant les charges de travail et en maintenant la redondance, ce qui garantit un temps de fonctionnement continu et un meilleur équilibrage de la charge entre les nœuds.

Dans cette ressource, nous expliquerons comment fonctionne le regroupement de bases de données et nous le comparerons à un concept apparenté : mutualisation.

• Comment fonctionne la mise en grappe des bases de données ?
  
• Clustering de base de données vs. sharding
• Architecture des clusters de bases de données
  
• Avantages de la mise en grappe de bases de données
• Lignes directrices pour la mise en grappe des bases de données
• Comment créer un cluster de bases de données
• Principaux enseignements et ressources complémentaires
  

Comment fonctionne la mise en grappe des bases de données ?

La mise en grappe de bases de données combine plusieurs serveurs, ou nœuds, pour fonctionner comme un système de base de données unique et unifié. Chaque nœud de la grappe est responsable d'une partie 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'évolutivité.

Le principe de base du clustering est la redondance. Au lieu de dépendre d'un seul serveur, les données sont réparties entre plusieurs nœuds. Si un nœud tombe en panne, d'autres peuvent prendre le relais, assurant ainsi un fonctionnement continu. Cette redondance minimise les temps d'arrêt et les pertes de données, ce qui rend la mise en grappe particulièrement utile pour les applications nécessitant un haut niveau de sécurité. disponibilité.

Dans une grappe classique, les données et les demandes sont réparties entre les nœuds de l'une des deux manières suivantes :

• Reproduction : Les données sont dupliquées sur tous les nœuds. Chaque nœud contient les mêmes données, de sorte que si l'un d'eux tombe en panne, les autres peuvent répondre aux mêmes requêtes sans délai. Réplication est idéal pour les opérations de lecture intensive, car plusieurs nœuds peuvent servir les mêmes données simultanément, ce qui permet d'équilibrer la charge.
• Partitionnement : Les données sont divisées en morceaux et chaque nœud ne stocke qu'une partie de l'ensemble. Cette méthode, également connue sous le nom de mise à l'échelle horizontale, Le partitionnement est efficace pour traiter de grands ensembles de données, car chaque nœud ne traite qu'une fraction de l'ensemble des données. Le partitionnement est généralement utilisé pour les charges de travail à forte intensité d'écriture, où des données spécifiques sont acheminées vers des nœuds désignés.

Communication entre les nœuds

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

Cohérence des données

Le maintien de la cohérence des données sur l'ensemble des nœuds est un défi majeur de la mise en grappe. Les grappes utilisent différents modèles de cohérence en fonction de la conception du système. Il s'agit notamment des modèles suivants

• Forte cohérence : Garantit que les nœuds reflètent toujours les données les plus récentes, mais peut introduire un temps de latence dû à la synchronisation. Couchbase, par exemple, offre la durabilité des options permettant d'accroître la fiabilité en échange d'une augmentation de la latence (et vice versa).
• Cohérence à terme : Permet un certain délai dans la propagation des mises à jour, mais donne la priorité à la disponibilité et à la vitesse. Il est courant dans les systèmes où les opérations de lecture et d'écriture se déroulent à des vitesses différentes ou dans des régions différentes. Un exemple est la réplication entre centres de données (XDCR) de Couchbase, qui réplique l'ensemble des données entre les clusters.

Clustering de base de données vs. sharding

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

Clustering sans sharding : Dans certains scénarios, la mise en grappe de bases de données est utilisée seule. Par exemple, une entreprise disposant d'une application gourmande en lecture, comme un grand site de commerce électronique, peut mettre en place une grappe de nœuds répliqués. Chaque nœud possède une copie de l'ensemble de la base de données et les requêtes sont réparties entre les nœuds afin d'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 telles que MySQL ou PostgreSQL, où la haute disponibilité est prioritaire, et où l'ensemble des données est encore suffisamment petit pour être géré sans sharding.

Le sharding sans clustering : D'autre part, le sharding peut être utilisé sans clustering dans des applications à forte capacité d'écriture ou des systèmes avec des ensembles de données massifs qui ne peuvent pas tenir sur une seule machine. Une plateforme de médias sociaux comptant des millions d'utilisateurs peut diviser sa base de données en fonction de l'identifiant de l'utilisateur, de sorte que chaque groupe contienne un sous-ensemble de données relatives à l'utilisateur. Dans ce cas, chaque tesson fonctionne de manière indépendante et il n'y a pas de redondance, sauf si des mécanismes spécifiques sont mis en œuvre pour gérer les défaillances. MongoDB™, par exemple, permet de répartir les données 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'évolutivité sont cruciales, le sharding et le clustering sont souvent utilisés conjointement. Cette approche hybride est utilisée dans des systèmes comme Couchbase, où le sharding (vBuckets) est combiné à la mise en grappe pour créer un système hautement évolutif et tolérant aux pannes, réunissant le meilleur des deux mondes.

Architecture des clusters de bases de données

L'architecture d'un cluster de base de données définit la manière dont les données sont stockées, accessibles et gérées sur plusieurs nœuds. Il existe trois types principaux d'architectures de grappes de bases de données : rien partagé, disque partagé et tout partagé. Ces architectures offrent des compromis différents en termes 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 "shared-nothing", chaque nœud de la grappe fonctionne de manière indépendante. Chaque nœud dispose de son propre processeur, de sa propre mémoire et de son propre espace de stockage, et ne partage aucune ressource avec les autres nœuds. Les données sont réparties entre les nœuds, de sorte que chacun gère son propre sous-ensemble des données globales.

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

Cette architecture est idéale pour les charges de travail qui doivent évoluer horizontalement, telles que les applications web avec de grands ensembles de données. Des systèmes comme Couchbase utilisent des architectures "shared-nothing", où les données sont réparties entre les nœuds pour améliorer les performances et la 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 dispose de son propre processeur et de sa propre mémoire. Cela signifie que plusieurs nœuds peuvent accéder aux mêmes données sur le disque, ce qui facilite la cohérence des données et leur gestion centralisée.

• Stockage partagé : Tous les nœuds accèdent au même disque ou système de stockage.
• Données centralisées : Comme tous les nœuds voient les mêmes données, il est moins nécessaire de partitionner ou de répliquer les données. Toutefois, cela signifie également qu'une défaillance du disque partagé peut entraîner l'arrêt de l'ensemble du système.
• Évolutivité modérée : Cette architecture est évolutive, mais les performances peuvent être limitées par la bande passante du système de stockage partagé.

Les architectures à disques partagés sont couramment utilisées dans des systèmes tels qu'Oracle, où plusieurs nœuds ont besoin d'accéder simultanément aux mêmes données.

L'architecture du tout partagé

Dans une architecture "tout partagé", tous les nœuds partagent les ressources de stockage et de mémoire. Ce modèle garantit que toutes les données et la mémoire sont accessibles à tous les nœuds à tout moment. Si cette architecture peut 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 sont en concurrence pour l'accès aux ressources partagées.

• Partage complet des ressources : Tous les nœuds partagent les ressources de stockage et de mémoire, ce qui facilite la gestion des ressources et la cohérence des données.
• Équilibrage de la charge : En ayant accès aux mêmes ressources, les charges de travail peuvent être réparties uniformément entre les nœuds.
• Extensibilité limitée : Cette architecture n'est pas évolutive car l'ajout de nœuds augmente la concurrence pour les ressources partagées.

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

Avantages de la mise en grappe de bases de données

Le regroupement de bases de données offre plusieurs avantages clés, ce qui en fait une solution essentielle pour les applications à forte demande. Ces avantages sont les suivants

Haute disponibilité

La mise en grappe assure une haute disponibilité en répliquant les données sur plusieurs nœuds. Si un nœud tombe en panne, les autres prennent automatiquement le relais, ce qui minimise les temps d'arrêt et maintient un accès continu au système.

Évolutivité

La mise en grappe offre une évolutivité horizontale, ce qui vous permet d'ajouter des nœuds au fur et 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 goulots d'étranglement.

Tolérance aux pannes et basculement

Avec la tolérance aux pannes, la mise en grappe gère automatiquement les défaillances des nœuds grâce à des mécanismes de basculement intégrés, garantissant que les demandes sont réacheminées vers les nœuds sains et minimisant les interruptions de service.

Parmi les autres avantages, citons l'équilibrage des charges, l'amélioration des performances, la redondance des données et la flexibilité de la maintenance.

Lignes directrices pour la mise en grappe des bases de données

Lors de la mise en place d'un cluster de base de données, certains principes permettent de 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 grandement la tâche.

• Définissez vos objectifs : En règle générale, vos objectifs sont la haute disponibilité, l'évolutivité et la performance.
• Choisir la bonne architecture : Tenez compte de votre charge de travail (lecture intensive, écriture intensive ou partage de rien) lorsque vous configurez 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 : Réfléchissez à la manière dont vous allez répartir le trafic entre les nœuds afin de garantir des charges de travail homogènes et des performances optimales.
• Évolutivité et capacité : Planifiez votre croissance et rappelez-vous que le "rien partagé" est l'architecture la plus facile à développer.
• Cohérence des données : La garantie d'une cohérence forte ou éventuelle en fonction des besoins de votre application vous offre de multiples options.
• Suivi et maintenance : L'utilisation d'outils au sein du système permet de suivre les performances et d'identifier les problèmes.

Couchbase, avec son architecture "shared-nothing", est un choix populaire, en particulier pour les systèmes de grande taille et en croissance (par exemple...), LinkedIn et Trendyol), car il gère automatiquement la réplication, le partage et le basculement.

Comment créer un cluster de bases de données

La création d'une grappe de bases de données comporte plusieurs étapes, notamment le choix de la technologie appropriée, la configuration des nœuds et la mise en place d'une communication adéquate entre eux. Voici un aperçu des principales étapes :

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

Mise à disposition de nœuds : Dans un cluster de base de données, les nœuds sont les serveurs individuels qui travaillent ensemble. Ces nœuds doivent être dotés des ressources matérielles appropriées, telles que l'unité centrale, la mémoire et le stockage. Il peut s'agir de machines physiques ou de serveurs virtuels, en fonction de votre infrastructure.

Configurer le réseau : Pour garantir une communication fluide entre les nœuds, vous devez configurer le réseau. Ce processus comprend la configuration des adresses IP et des sous-réseaux, ainsi que l'assurance que les nœuds peuvent communiquer sur des canaux sécurisés. Les connexions à faible latence et à large bande passante sont cruciales pour les performances.

Configurer la réplication des données : La réplication est l'un des principaux composants de la mise en grappe. Les données sont copiées sur plusieurs nœuds afin de garantir leur disponibilité en cas de défaillance. 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 homogène dans le cluster, à moins que le cluster de base de données ne soit doté de cette fonctionnalité. L'équilibreur de charge dirige les requêtes entrantes vers différents nœuds en fonction de la charge et de la disponibilité, afin d'éviter qu'un seul nœud ne soit submergé.

Configurer les outils de gestion des clusters : Le logiciel de gestion de grappe permet de surveiller l'état de santé de la grappe, en fournissant des informations sur les performances des nœuds et en vous alertant en cas de défaillance. Des outils tels que Kubernetes sont souvent utilisés pour gérer et abstraire ces détails.

Test de tolérance aux pannes : Après l'installation initiale, il est important de tester la capacité de la grappe à gérer les défaillances des nœuds. Les tests permettent de s'assurer que les nœuds restants peuvent encore gérer la charge de travail sans provoquer de temps d'arrêt ou de perte de données en cas de défaillance d'un nœud. Le nœud est hors ligne.

Contrôler et entretenir : Une fois que le cluster est opérationnel, des contrôle est essentiel. Surveillez les performances, le délai de réplication des données et l'état de santé de chaque nœud. Des mises à jour et des correctifs doivent être appliqués régulièrement pour garantir la sécurité et l'efficacité de la grappe.

La création d'une grappe de bases de données implique de nombreuses étapes techniques, de la configuration du réseau à la mise en place de la réplication et de l'équilibrage de la charge. Une planification et une gestion adéquates garantissent la robustesse et l'évolutivité de la grappe, ainsi que sa capacité à 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 le meilleur moyen de gérer des ensembles de données massifs et d'échelonner les charges de travail lourdes en écriture, mais il ne dispose pas de la redondance qu'offre le clustering. Lorsqu'il est combiné, le clustering et le sharding permettent à la fois une évolutivité massive et une grande tolérance aux pannes, ce qui en fait l'architecture de choix pour les applications à grande échelle qui gèrent d'énormes charges de données tout en préservant 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 construire vous-même un cluster de base de données ? L'architecture "shared-nothing" de Couchbase facilite les choses. Voici quelques options, en fonction du degré de contrôle que vous souhaitez exercer sur votre cluster :

• Couchbase Capella™ : Une base de données en tant que service (DBaaS) qui vous donne un contrôle modéré mais gère de nombreux détails pour vous. Vous pouvez commencer avec le service volet gratuit dès maintenant.
• Opérateur autonome Couchbase : Une API Kubernetes conçue pour créer et gérer des clusters Couchbase conteneurisés. Elle vous offre un haut niveau de contrôle 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 (Enterprise ou Community Edition) vous donne un contrôle total sur votre cluster. La mise 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 site web blog et pôle de concepts.