Daftar Isi:
Apakah Anda mengetahui kelemahan mendasar dalam arsitektur lama dan database SQL tradisional? Apakah Anda tahu bahwa basis data SQL tidak dirancang untuk skala membaca dan menulis? Ingin tahu apakah database SQL tradisional Anda dapat membuat masalah untuk pemrosesan analitik online? Sayangnya, jawabannya pasti ya. Meskipun ada intervensi padat karya dari DBA Anda untuk skala basis data di luar kebutuhan perusahaan yang ada, volume dan kecepatan data bisnis yang luar biasa membuatnya sangat sulit untuk beradaptasi dengan tuntutan dinamis sambil menghindari waktu henti dan penundaan. Tantangan-tantangan ini tidak berarti bahwa penskalaan basis data SQL Anda tidak mungkin. Ini hanya berarti bahwa prosesnya penuh dengan tantangan di setiap lini. Mari kita pelajari alasannya. (Untuk lebih lanjut tentang SQL, lihat Bagaimana SQL di Hadoop Bantuan dengan Analisis Data Besar?)
Kekurangan Sistem Manajemen Basis Data Monolitik
Dikandung dalam era yang relatif tersentralisasi ketika perangkat lunak digunakan dalam lingkungan statis, arsitektur basis data lama gagal mendukung dunia seluler yang semakin meningkat di mana aplikasi diakses kapan saja, di mana saja. Saat ini pengguna perangkat lunak menginginkan peningkatan konsisten dalam kegunaan dan mengharapkan vendor SaaS untuk memberikan fitur dan fungsi baru yang diperlukan untuk mencapai tujuan bisnis mereka.
Namun, teknologi basis data lama gagal dalam melayani kebutuhan lingkungan cloud dan terdistribusi saat ini karena alasan berikut:
