Комментарии

Все верно. Эволюция архитектур баз данных — прямое следствие неумолимого технологического прогресса. Движение от жестких структур традиционных РСУБД к гибким решениям NoSQL БД и масштабируемым облачным решениям обусловлено потребностями в более интенсивном и эффективном использовании данных. Более того, интеграция ИИ в разы расширяет функциональность БД, давая тем самым «зеленый свет» более интеллектуальным и автоматизированным решениям по управлению данными. В будущем внедрение инновационных технологий будет играть важнейшую роль в формировании следующего поколения архитектур баз данных.

Развития архитектуры баз данных сулит обширный спектр тенденций и возможных проблем:

Пограничные вычисления

Распространение устройств Интернета вещей (IoT) и появление архитектур пограничных вычислений предвещают переход к децентрализованной обработке данных, что требует разработки решений для распределенных баз данных, способных эффективно управлять и анализировать данные.Предполагается, что эти решения оптимизируют задержки, обеспечивая при этом оперативное управление в режиме реального времени.

Конфиденциальность и безопасность данных

В эпоху растущих объемов данных сохранение конфиденциальности и безопасности данных приобретает первостепенное значение (Jonny Bairstow, (2024)). По мере ужесточения нормативной базы и роста киберугроз приходится учиться хорошо ориентироваться в сложном ландшафте управления данными для того, чтобы обеспечить соответствие строгим нормам и усилить систему безопасности, защищая тем самым конфиденциальную информацию от возможных утечек и несанкционированного доступа и использования.

Федеративная модель управления данными

Распространение разрозненных источников данных в различных системах и платформах данных обуславливает необходимость использования федеративных решений для управления данными. Архитектуры федеративных баз данных предлагают целостную структуру для беспрепятственной интеграции и доступа к распределенным источникам данных, облегчая тем самым взаимодействие и позволяя организациям использовать весь спектр своих информационных активов для принятия обоснованных решений и получения желаемых результатов.

Квантовые базы данных

Появление квантовых вычислений предвещает смену парадигмы в архитектуре баз данных, обещая экспоненциальный скачок в вычислительной мощности и эффективности алгоритмов. Квантовые базы данных, использующие принципы квантовой механики, способны осуществить революцию в области обработки данных, обеспечив более быстрые вычисления и более сложную аналитику для сложных массивов данных. По мере развития квантовых вычислений организации должны готовиться к использованию квантовых баз данных для внедрения инноваций и передовых технологий, основанных на данных.

С того момента, как бессерверная архитектура приняла эстафету у микросервисов, DevOps и прочих модных технологий, она успела завоевать широкую популярность среди компаний малого и среднего бизнеса, а также крупных предприятий. Современные компании останавливают свой выбор на бессерверных решениях, стремясь получить выгоду в результате более быстрого запуска продуктов, снижения операционных затрат и общего роста производительности. При всем их огромном потенциале, который еще предстоит раскрыть в полной мере, уже сформировался ряд областей применения бессерверных вычислений, где их практическая значимость для бизнеса неоспорима.

Автоматическая масштабируемость сайтов. После перехода на бессерверную архитектуру предоставление инфраструктурных ресурсов перестанет быть для вас головной болью. Разработчики смогут легко писать код, создавая и развертывая приложения и сайты для бизнеса за меньшее время. Кроме того, такого рода облачные решения предоставят пользователям возможности полноценной автоматизированной масштабируемости при необходимости привлечения дополнительных вычислительных ресурсов.

Аналитика больших данных. Бессерверные технологии могут оказаться особенно эффективными при оркестрировании крупных разнородных наборов аналитических данных, которые раньше были разнесены по разным локальным серверам в отсутствие унифицированного разграничения ответственности между командами бэкофиса и фронтофиса. Теперь можно написать отдельное приложение, которое будет вести сбор и обработку информации по всем бизнес-каналам, обращаясь к изолированным наборам данных. Такое бессерверное приложение будет обеспечивать сбор, классификацию и анализ больших данных в рамках единой базы данных.

Повышение качества взаимодействия между IoT-устройствами. Интегрированные IoT-устройства, включая всевозможные датчики, RFID-метки, смартфоны и другие гаджеты, играют неотъемлемую роль в деятельности большинства компаний. Именно здесь оказываются особенно полезны бессерверные функции: они помогают конечным пользователям избежать неприятных ситуаций с низкой скоростью интернет-трафика в ряде проблемных областей. Более того, возможности автоматического масштабирования позволяют добиться экономии операционных затрат, снизить задержку и, как следствие, существенно повысить удовлетворенность пользователей.

Бессерверная и микросервисная модели: в чем разница?

С одной стороны, обе эти архитектуры обладают схожими функциональными свойствами, то есть они помогают минимизировать операционные затраты, сократить цикл развертывания приложений, адаптироваться к непрерывно меняющимся требованиям к разработке, а также оптимизировать повседневные задачи, предъявляющие повышенные требования к срокам и ресурсам. С другой стороны, есть ряд поразительных отличий между микросервисной и бессерверной моделями, с которыми вам определенно стоит познакомиться.

Микросервисы. Данное технологическое решение представляет собой более компактную разновидность сервис-ориентированной архитектуры (SOA), дающую программистам полный доступ к необходимым библиотекам, размещенным на облачных серверах. Оно позволяет развертывать множество функциональных модулей, а также ряд протоколов и API-интерфейсов, включая JSON, RESTful, AMQP, SOAP и другие.

В микросервисной архитектуре контейнеризация данных обычно обеспечивается при помощи исполняемых программных пакетов (например, Docker). При этом все необходимые данные распаковываются по требованию при обращении разработчиков к конкретному API-интерфейсу. Огромное количество шаблонных микросервисов позволяет организовать непрерывное развертывание приложений посредством операционных процессов, реализованных на облачной платформе.

Также не стоит забывать, что микросервисная архитектура может оказаться довольно дорогим удовольствием для владельцев бизнеса, поскольку даже простаивающие микросервисы фактически сохраняют активность, — поэтому за ресурсы хост-серверов придется платить на ежедневной или помесячной основе.

Бессерверная архитектура. Бессерверная архитектура выглядит гораздо более перспективной для разработчиков приложений, поскольку она обеспечивает работу облачных рабочих сред по требованию. Это означает, что бессерверные функции запускаются только в момент фиксации определенного события. После этого функции выполняют последовательность операций в зависимости от команд, получаемых от пользователей. Затем бессерверная платформа применяет набор заранее подготовленных алгоритмов и правил, выполняет вычисления и выдает актуальные результаты.

Ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе модели развертывания

При выборе подходящей модели развертывания для вашей организации крайне важно учитывать несколько ключевых факторов:

— Бюджет: оцените краткосрочные и долгосрочные затраты каждой модели развертывания. Учитывайте первоначальные инвестиции в оборудование и программное обеспечение, а также текущие расходы на обслуживание, поддержку и инфраструктуру.
— Настройка. Учитывайте уровень настройки, необходимый вашей организации. Если вам нужны широкие возможности настройки или уникальные функции, вы можете предпочесть локальную или размещенную модель, которая обычно обеспечивает большую гибкость в этой области.
— Безопасность. Оцените требования безопасности вашей организации и убедитесь, что выбранная модель развертывания адекватно решает ваши проблемы. Это может включать меры физической безопасности, стандарты шифрования данных и соблюдение соответствующих нормативных рамок.
— ИТ-ресурсы. Изучите внутренние технические знания и возможности вашей организации. Выбор размещенной модели или модели SaaS может быть более подходящим, если у вас нет необходимых ИТ-ресурсов для управления локальным развертыванием.
— Масштабируемость. Учитывайте масштаб, в котором вам необходимо использовать программное обеспечение. Модели SaaS и хостинговые модели обычно предоставляют лучшие возможности масштабирования, которые можно легче настроить в соответствии с меняющимися потребностями организации.

Локальное развертывание включает установку программного обеспечения и управление им на вашей собственной инфраструктуре и оборудовании. Хостинговое развертывание означает, что ваше программное обеспечение размещается на сервере и в инфраструктуре стороннего поставщика, что обычно требует меньшего участия со стороны вашей организации. SaaS (Программное обеспечение как услуга) — это облачная модель доставки программного обеспечения, при которой программное обеспечение полностью управляется поставщиком и доступно пользователям через Интернет.

А каковы тогда основные различия между моделями локального, размещенного и SaaS-развертывания?

Преимущества размещенного развертывания включают снижение первоначальных затрат, масштабируемость, а также возможность обслуживания инфраструктуры, обслуживания и поддержки поставщиком услуг. К недостаткам относятся потенциально ограниченные возможности настройки и меньший контроль над вашими данными.

Преимущества развертывания SaaS включают быстрое внедрение, автоматические обновления, простоту масштабирования и низкие первоначальные затраты. К недостаткам относятся потенциально ограниченные возможности настройки, меньший контроль над данными и зависимость от мер безопасности поставщика.

Хотелось бы услышать ваше мнение о преимуществах и недостатках размещенного развертывания и развертывания SaaS?

Выбор правильной модели развертывания имеет решающее значение для бизнеса при внедрении нового приложения или программного обеспечения. Каждая из моделей развертывания — локальная, размещенная и SaaS — имеет свои преимущества и недостатки. При принятии решения о том, какая модель развертывания лучше всего подходит для вас, важно учитывать бюджет вашей организации, потребности в безопасности, требования к настройке, ИТ-ресурсы и ожидания по масштабируемости.

Чтобы эффективно планировать – или даже разумно обсуждать – разработку приложений, вам обычно нужно понимать, какую из множества программных архитектур вы имеете в виду. Другими словами, программный код может быть развернут гораздо большим количеством способов, чем просто «стандартное» веб-приложение.

Существуют четыре модели развертывания облачных вычислений: общедоступное облако, частное облако, гибридное облако и мультиоблачное облако. Сторонние провайдеры предоставляют общедоступные облачные сервисы, в то время как частные облачные сервисы работают в частной сети. Гибридные облака работают в общедоступных и частных облаках, в то время как мультиоблачные используют множество облачных провайдеров.

Каковы модели развертывания облачных вычислений?

Проблемы облачных вычислений включают безопасность и конфиденциальность данных, привязку к поставщику, соответствие требованиям и управление. Организации должны обеспечить безопасность своих данных при хранении и доставке через облако, а также соблюдать требования законодательства. Они также должны быть осведомлены о возможности привязки к поставщику и иметь альтернативную стратегию.

Спасибо за ответ, также еще очень волнует вопрос — каковы проблемы облачных вычислений?

Существуют три различных типа сервисов облачных вычислений: Инфраструктура как услуга (IaaS), Платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (Saas). IaaS предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы, PaaS предоставляет платформу для разработки и развертывания приложений, а SaaS предоставляет программные приложения через Интернет.

Каковы различные типы сервисов облачных вычислений?

Многие из вас слышали про мировой успех облачных компаний и таких компаний как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform. Сейчас мы видим, как отечественное облако активно развивается – Яндекс Облака, Mail.ru облако и Сбербанк тоже работает в этом направлении.

Лично у меня нет опыта работы с отечественным облаками и пока они еще достаточно молодые, но, я очень надеюсь, что они справятся с задачей и у нас появятся конкурентно способные облачные провайдеры.

Автотесты могут проверить техническую сторону интерфейса приложения или сайта: соответствие цветов задаче, наличие кнопок, их работоспособность. Автотестам можно передать также пользовательские сценарии, например, доставки еды или заказа такси. Программа проверит все, что происходит: как меняется состояние страницы, какие элементы на ней появляются или, наоборот, не появляются, насколько хорошо работает связь интерфейса с API, как компоненты приложения взаимодействуют друг с другом.

Без опыта ручного тестирования в QA никуда. Автотестирование не заменяет на 100% всю работу тестировщиков. Сначала нужно в любом случае проверить продукт руками: посмотреть, что в нем есть, какие нужны сценарии тестирования, чтобы его проверить, составить тест-кейсы, сценарии и чек-листы. Всем этим занимаются люди, а на основе этих документов потом пишут автотесты.

Также в тестировании очень важно помнить, что пользователь может вести себя непредсказуемо, поэтому каждому продукту нужен взгляд человека. Ручное тестирование важно при проверке UI и UX: автотест может подтвердить, что кнопки правильного цвета и работают, но не может сказать, насколько удобно и интересно взаимодействовать с приложением.