Isi kandungan:
Adakah anda sedar tentang kelemahan asas dalam seni bina warisan dan pangkalan data SQL tradisional? Adakah anda tahu bahawa pangkalan data SQL tidak direka untuk membaca dan menulis skala? Tertanya-tanya jika pangkalan data SQL tradisional anda boleh menghasilkan masalah untuk pemprosesan analisis dalam talian? Malangnya, jawapannya adalah muktamad ya. Walaupun campur tangan intensif buruh dari DBA anda untuk skala pangkalan data melebihi keperluan perusahaan yang sedia ada, jumlah dan halaju yang besar dari data perniagaan menjadikannya sangat sukar untuk menyesuaikan diri dengan permintaan yang dinamis sambil menghindari downtime dan penundaan. Cabaran ini tidak bermakna bahawa skala pangkalan data SQL anda tidak mungkin. Ia hanya bermakna bahawa proses itu penuh dengan cabaran di setiap bahagian depan. Mari belajar sebabnya. (Untuk lebih lanjut mengenai SQL, lihat Bagaimana Bolehkah SQL pada Hadoop Membantu dengan Analisis Data Besar?)
Kekurangan Sistem Pengurusan Pangkalan Data Monolitik
Dilihat dalam era yang relatif terpusat ketika perisian telah digunakan dalam persekitaran statik, arsitektur pangkalan data warisan gagal untuk mendukung dunia yang semakin mudah alih di mana aplikasi dapat diakses kapan saja, di mana saja. Pengguna perisian hari ini mahu penambahbaikan yang konsisten dalam kebolehgunaan dan mengharapkan vendor SaaS untuk menyampaikan ciri-ciri baru dan fungsi yang diperlukan untuk mencapai objektif perniagaan mereka.
Bagaimanapun, teknologi pangkalan data warisan tidak dapat memenuhi keperluan persekitaran diedarkan dan awan hari ini kerana alasan berikut:
