Clustering del database

Che cos'è il clustering dei database?

Il clustering dei database raggruppa più server di database (o nodi) in un sistema unificato per migliorare la disponibilità, la tolleranza agli errori e le prestazioni. Questo approccio aiuta a gestire i dati distribuendo i carichi di lavoro e mantenendo la ridondanza, garantendo tempi di attività continui e un migliore bilanciamento del carico tra i nodi.

In questa risorsa spiegheremo come funziona il clustering dei database e lo confronteremo con un concetto correlato: sharding.

• Come funziona il clustering dei database?
  
• Clustering del database vs. sharding
• Architettura del cluster di database
  
• Vantaggi del clustering dei database
• Linee guida per il clustering dei database
• Come creare un cluster di database
• Punti chiave e risorse aggiuntive
  

Come funziona il clustering dei database?

Il clustering di database combina più server, o nodi, per funzionare come un unico sistema di database unificato. Ogni nodo del cluster è responsabile di una parte dei dati o del carico di lavoro, ma insieme assicurano il funzionamento regolare dell'intero sistema. Questo approccio distribuito consente di migliorare le prestazioni, la tolleranza agli errori e la scalabilità.

Il principio di base del clustering è la ridondanza. Invece di affidarsi a un solo server, i dati vengono distribuiti su più nodi. Se un nodo si guasta, gli altri possono assumersi le sue responsabilità, garantendo un funzionamento continuo. Questa ridondanza riduce al minimo i tempi di inattività e la perdita di dati, rendendo il clustering particolarmente utile per le applicazioni che richiedono un elevato disponibilità.

In un cluster tipico, i dati e le richieste sono distribuiti tra i nodi in due modi:

• Replica: I dati sono duplicati su tutti i nodi. Ogni nodo contiene gli stessi dati, quindi se uno di essi si guasta, gli altri possono rispondere alle stesse query senza ritardi. Replica è ideale per le operazioni di lettura, poiché più nodi possono servire gli stessi dati contemporaneamente, bilanciando il carico.
• Partizione: I dati vengono suddivisi in pezzi e ogni nodo memorizza solo una parte del tutto. Questo metodo, noto anche come scalatura orizzontaleè efficiente per la gestione di grandi insiemi di dati, poiché ogni nodo gestisce solo una frazione dei dati totali. Il partizionamento è tipicamente utilizzato per carichi di lavoro pesanti in scrittura, in cui dati specifici vengono indirizzati a nodi designati.

Comunicazione tra i nodi

I nodi di un cluster comunicano costantemente tra loro, condividendo i dati relativi alla loro salute, allo stato e al carico di lavoro. Questo coordinamento permette di bilanciare il traffico e garantire prestazioni ottimali. La collaborazione è gestita da un sistema di gestione del cluster che monitora e assegna i compiti, come la distribuzione delle query, la replica dei dati e la gestione dei guasti.

Coerenza dei dati

Una sfida fondamentale nel clustering è il mantenimento della coerenza dei dati tra tutti i nodi. I cluster utilizzano diversi modelli di coerenza, a seconda del progetto del sistema. Questi includono:

• Forte coerenza: Assicura che i nodi riflettano sempre i dati più recenti, ma può introdurre una latenza dovuta alla sincronizzazione. Couchbase, ad esempio, offre durata per aumentare l'affidabilità a fronte di un aumento della latenza (e viceversa).
• Eventuale coerenza: Consente un certo ritardo nella propagazione degli aggiornamenti, ma privilegia la disponibilità e la velocità. È comune nei sistemi in cui le operazioni di lettura e scrittura avvengono a velocità diverse o in regioni diverse. Un esempio è la cross data center replication (XDCR) di Couchbase, che replica l'intero dataset tra i cluster.

Clustering del database vs. sharding

Il clustering e lo sharding non si escludono a vicenda. Anzi, spesso le due tecniche lavorano insieme per creare un sistema di database più robusto, scalabile e performante. Mentre il clustering si concentra sulla ridondanza, sulla tolleranza agli errori e sul bilanciamento del carico, lo sharding enfatizza la scalabilità distribuendo i dati su più server. Di seguito è riportata una tabella che evidenzia le principali differenze tra questi approcci.

Clustering senza sharding: In alcuni scenari, il clustering dei database viene utilizzato da solo. Ad esempio, un'azienda con un'applicazione ad alta densità di lettura, come un grande sito di e-commerce, può creare un cluster di nodi replicati. Ogni nodo ha una copia dell'intero database e le query sono distribuite tra i nodi per bilanciare il carico. Se un nodo si guasta, un altro può subentrare rapidamente senza interruzioni. Questa configurazione è comune nei database relazionali come MySQL o PostgreSQL, dove l'alta disponibilità è prioritaria e il set di dati è ancora abbastanza piccolo da poter essere gestito senza sharding.

Sharding senza clustering: D'altra parte, lo sharding può essere utilizzato senza clustering in applicazioni che richiedono un elevato numero di scritture o in sistemi con enormi insiemi di dati che non possono essere inseriti in un'unica macchina. Una piattaforma di social media con milioni di utenti potrebbe suddividere il proprio database in base all'ID dell'utente, in modo che ogni shard contenga un sottoinsieme di dati dell'utente. In questo caso, ogni shard opera in modo indipendente e non c'è ridondanza, a meno che non vengano implementati meccanismi specifici per gestire i guasti. MongoDB™, ad esempio, consente lo sharding su più server senza richiedere il clustering, rendendolo scalabile ma con una limitata tolleranza ai guasti incorporata.

Clustering con sharding: Nei sistemi su larga scala, dove sono fondamentali sia l'alta disponibilità che la scalabilità, sharding e clustering sono spesso utilizzati insieme. Questo approccio ibrido è utilizzato in sistemi come Couchbase, dove lo sharding (vBucket) è combinato con il clustering per creare un sistema altamente scalabile e tollerante ai guasti, che riunisce il meglio di entrambi i mondi.

Architettura del cluster di database

L'architettura di un cluster di database definisce le modalità di archiviazione, accesso e gestione dei dati su più nodi. Esistono tre tipi principali di architetture di cluster di database: niente condiviso, disco condiviso e tutto condiviso. Queste architetture offrono diversi compromessi in termini di prestazioni, scalabilità e tolleranza ai guasti, rendendole adatte a diversi casi d'uso.

Architettura Shared-nothing

In un'architettura shared-nothing, ogni nodo del cluster opera in modo indipendente. Ogni nodo dispone di CPU, memoria e storage propri e non condivide alcuna risorsa con altri nodi. I dati sono suddivisi tra i nodi, in modo che ognuno di essi gestisca il proprio sottoinsieme dei dati complessivi.

• Nessuna condivisione di risorse: I nodi non condividono la memoria o il disco, riducendo così i colli di bottiglia.
• Elevata scalabilità: I nuovi nodi possono essere aggiunti al sistema facilmente, poiché non c'è una risorsa centrale con cui confrontarsi.
• Isolamento dei guasti: Se un nodo si guasta, sono interessati solo i dati gestiti da quel nodo. Gli altri nodi continuano a funzionare normalmente (e altri nodi probabilmente avranno copie di replica con cui recuperare).

Questa architettura è ideale per i carichi di lavoro che devono scalare orizzontalmente, come le applicazioni web con grandi insiemi di dati. Sistemi come Couchbase utilizzano architetture shared-nothing, in cui i dati sono distribuiti tra i nodi per migliorare le prestazioni e l'affidabilità.

Architettura a dischi condivisi

In un'architettura a disco condiviso, tutti i nodi condividono l'accesso allo stesso sistema di archiviazione, ma ogni nodo ha la propria CPU e memoria. Ciò significa che più nodi possono accedere agli stessi dati su disco, consentendo una maggiore coerenza dei dati e una gestione centralizzata degli stessi.

• Archiviazione condivisa: Tutti i nodi accedono allo stesso disco o sistema di archiviazione.
• Dati centralizzati: Poiché tutti i nodi vedono gli stessi dati, non c'è bisogno di partizionare o replicare i dati. Tuttavia, questo significa anche che un guasto al disco condiviso può causare il blocco dell'intero sistema.
• Scalabilità moderata: Questa architettura è scalabile, ma le prestazioni possono essere limitate dalla larghezza di banda del sistema di archiviazione condiviso.

Le architetture a disco condiviso sono comunemente utilizzate in sistemi come Oracle, dove più nodi devono accedere contemporaneamente agli stessi dati.

Architettura Shared-everything

In un'architettura shared-everything, tutti i nodi condividono le risorse di memoria e di storage. Questo modello garantisce che tutti i dati e la memoria siano accessibili da tutti i nodi in qualsiasi momento. Se da un lato questa architettura può aiutare il bilanciamento del carico e la disponibilità dei dati, dall'altro può introdurre significativi colli di bottiglia nelle prestazioni, poiché i nodi competono per l'accesso alle risorse condivise.

• Condivisione completa delle risorse: Tutti i nodi condividono le risorse di memoria e di storage, facilitando la gestione delle risorse e la coerenza dei dati.
• Bilanciamento del carico: Con l'accesso alle stesse risorse, i carichi di lavoro possono essere distribuiti uniformemente tra i nodi.
• Scalabilità limitata: Questa architettura non è scalabile perché l'aggiunta di altri nodi aumenta la contesa per le risorse condivise.

Le architetture Shared-everything sono oggi meno comuni a causa dei limiti intrinseci di scalabilità e del potenziale di colli di bottiglia, ma IBM Db2 è l'esempio più noto.

Vantaggi del clustering dei database

Il clustering dei database offre diversi vantaggi chiave, che lo rendono una soluzione essenziale per le applicazioni ad alta domanda. Questi includono:

Alta disponibilità

Il clustering garantisce un'elevata disponibilità replicando i dati su più nodi. Se un nodo si guasta, gli altri subentrano automaticamente, riducendo al minimo i tempi di inattività e mantenendo un accesso continuo al sistema.

Scalabilità

Il clustering offre una scalabilità orizzontale, consentendo di aggiungere altri nodi all'aumentare dei dati o del traffico. Questo garantisce prestazioni costanti e la capacità di gestire carichi di lavoro crescenti senza colli di bottiglia.

Tolleranza ai guasti e failover

Con la tolleranza agli errori, il clustering gestisce automaticamente i guasti dei nodi attraverso meccanismi di failover integrati, assicurando che le richieste vengano reindirizzate ai nodi sani e riducendo al minimo le interruzioni del servizio.

Altri vantaggi sono il bilanciamento del carico, il miglioramento delle prestazioni, la ridondanza dei dati e la flessibilità di manutenzione.

Linee guida per il clustering dei database

Quando si configura un cluster di database, alcuni principi aiutano a garantire prestazioni e affidabilità ottimali. Fortunatamente, molti di questi principi sono gestiti automaticamente da sistemi costruiti per il clustering, come Couchbase, che semplifica gran parte della complessità.

• Definite i vostri obiettivi: In genere, gli obiettivi sono l'alta disponibilità, la scalabilità e le prestazioni.
• Scegliere l'architettura giusta: Considerate il vostro carico di lavoro (pesante in lettura o in scrittura o non condiviso) quando impostate il cluster.
• Tolleranza ai guasti e failover: L'utilizzo della replica e della ridondanza riduce al minimo i tempi di inattività, rendendo meno problematiche le configurazioni di failover.
• Bilanciamento del carico: Considerate come distribuire il traffico tra i nodi per garantire carichi di lavoro uniformi e prestazioni ottimali.
• Scalabilità e capacità: Pianificate in anticipo la crescita e ricordate che il nulla condiviso è l'architettura più facile da espandere.
• Coerenza dei dati: Garantire una coerenza forte o eventuale in base alle esigenze dell'applicazione offre diverse opzioni.
• Monitoraggio e manutenzione: L'utilizzo di strumenti all'interno del sistema aiuta a monitorare le prestazioni e a identificare i problemi.

Couchbase, con un'architettura di tipo shared-nothing, è una scelta popolare, soprattutto per i sistemi di grandi dimensioni e in crescita (ad es, LinkedIn e Trendyol), poiché gestisce automaticamente la replica, lo sharding e il failover.

Come creare un cluster di database

La creazione di un cluster di database comporta diverse fasi, tra cui la scelta della tecnologia giusta, la configurazione dei nodi e la garanzia di una comunicazione adeguata tra di essi. Ecco una panoramica delle fasi principali:

Selezionare il software del database: Primo, scegliere un sistema di database che supporta il clustering. I database più diffusi, come Couchbase, offrono funzioni di clustering integrate. La scelta del software dipende dal carico di lavoro, modello di datie le esigenze di scalabilità.

Nodi di fornitura: In un cluster di database, i nodi sono i singoli server che lavorano insieme. Questi nodi devono essere dotati delle risorse hardware appropriate, come CPU, memoria e storage. Possono essere macchine fisiche o server virtuali, a seconda dell'infrastruttura.

Configurare la rete: Per garantire una comunicazione fluida tra i nodi, è necessario configurare la rete. Questo processo comprende l'impostazione di indirizzi IP e sottoreti e la garanzia che i nodi possano comunicare su canali sicuri. Le connessioni a bassa latenza e ad alta larghezza di banda sono fondamentali per le prestazioni.

Impostare la replica dei dati: Uno dei componenti fondamentali del clustering è la replica, in cui i dati vengono copiati su più nodi per garantire la disponibilità in caso di guasto. Configurare il meccanismo di replica, assicurando che i dati siano costantemente sincronizzati tra i nodi. In questo modo si migliora anche la tolleranza ai guasti.

Bilanciamento del carico: Spesso viene implementato un bilanciatore di carico per distribuire il traffico in modo uniforme all'interno del cluster, a meno che il cluster di database non abbia questa funzionalità integrata. Il bilanciatore di carico indirizza le query in arrivo a diversi nodi in base al carico e alla disponibilità, evitando che un singolo nodo venga sopraffatto.

Configurare gli strumenti di gestione del cluster: Il software di gestione dei cluster aiuta a monitorare lo stato di salute del cluster, fornendo informazioni sulle prestazioni dei nodi e segnalando i guasti. Strumenti come Kubernetes sono spesso utilizzati per gestire e astrarre questi dettagli.

Test di tolleranza ai guasti: Dopo la configurazione iniziale, è importante testare la capacità del cluster di gestire i guasti dei nodi. I test assicurano che i nodi rimanenti siano in grado di gestire il carico di lavoro senza causare tempi di inattività o perdite di dati se un nodo si guasta. il nodo va offline.

Monitoraggio e manutenzione: Una volta che il cluster è operativo, la continua monitoraggio è fondamentale. Tenete d'occhio le metriche delle prestazioni, il ritardo nella replica dei dati e lo stato di salute di ciascun nodo. È necessario applicare regolarmente aggiornamenti e patch per mantenere il cluster sicuro ed efficiente.

La creazione di un cluster di database comporta diverse fasi tecniche, dalla configurazione della rete all'impostazione della replica e del bilanciamento del carico. Una pianificazione e una gestione adeguate garantiscono che il cluster sia robusto, scalabile e in grado di gestire i requisiti di alta disponibilità.

Punti chiave e risorse aggiuntive

Il clustering da solo è ideale per l'alta disponibilità, la tolleranza ai guasti e il bilanciamento dei carichi di lavoro in lettura. Lo sharding, da solo, è ideale per gestire insiemi di dati enormi e scalare carichi di lavoro pesanti in scrittura, ma non ha la ridondanza offerta dal clustering. Se combinato, il clustering con lo sharding consente sia una scalabilità massiccia che un'elevata tolleranza ai guasti, rendendolo l'architettura ideale per le applicazioni su larga scala che gestiscono enormi carichi di dati mantenendo disponibilità e prestazioni.

Comprendendo i punti di forza del clustering e dello sharding e il modo in cui possono completarsi a vicenda, è possibile progettare meglio un sistema di database che soddisfi le vostre esigenze specifiche, sia in termini di alta disponibilità che di scalabilità o di entrambi.

Volete costruire da soli un cluster di database? L'architettura shared-nothing di Couchbase lo rende facile. Ecco alcune opzioni, a seconda del controllo che volete esercitare sul vostro cluster:

• Couchbase Capella™: Un Database-as-a-Service (DBaaS) che vi dà una moderata quantità di controllo ma gestisce molti dettagli per voi. È possibile iniziare con il servizio livello gratuito in questo momento.
• Operatore autonomo Couchbase: Un'API Kubernetes progettata per creare e gestire cluster Couchbase containerizzati. Offre un elevato livello di controllo e può essere distribuito su qualsiasi cluster Kubernetes, tra cui Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Google Kubernetes Engine (GKE), Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS), Red Hat OpenShift e Rancher Kubernetes Engine (RKE)..
• Server Couchbase: Server Couchbase (Enterprise o Community Edition) vi offre il controllo totale del vostro cluster. Scalare Couchbase è ancora molto sempliceMa con il server è necessario gestire personalmente l'infrastruttura (rete, macchine virtuali, server).

Per saperne di più sui concetti relativi al clustering di Couchbase, è possibile visitare il nostro sito web blog e hub dei concetti.