Por qué la consistencia eventual es esencial para los almacenes de datos

La coherencia eventual es una propiedad de los almacenes de datos en los que los datos que se han escrito en el almacén pueden no estar disponibles de inmediato para su lectura. Eventualmente, la tienda puede hacer que los datos estén disponibles para su lectura, pero no se garantiza que lo haga. Los sistemas de almacenamiento de datos que exhiben consistencia eventual pueden hacerlo por una variedad de razones, incluida la necesidad de mejorar el rendimiento o garantizar la disponibilidad frente a las particiones de la red.

Es mucho más difícil lograr una implementación de almacenamiento de datos de documentos que lograr un modelo relacional. Además, los datos almacenados durante el vuelo son mucho más difíciles de convertir que los datos RDBMS. Esta oportunidad la pierden los desarrolladores y arquitectos que temen o desconocen las consecuencias de sus errores. Desglosarán en qué deben consistir las transacciones atómicas en piezas lógicas, olvidando que la replicación y la latencia son cosas, además de arrastrar sistemas de terceros a ellas. En algún momento, todo el sistema se subcontratará y alguien más se hará cargo cuando el departamento finalmente se disuelva.

Como resultado, las bases de datos NoSQL suelen admitir una coherencia gradual en lugar de una coherencia constante. No hay ningún requisito de consistencia de datos sólida porque no admiten transacciones de base de datos. Siempre es posible lograr una coherencia eventual al garantizar que todas las actualizaciones se entreguen a todas las réplicas al mismo tiempo.

El hecho de que la consistencia final se refiera al proceso de replicación entre los nodos primario y secundario, y el hecho de que su aplicación no siempre esté actualizada con la lectura de datos, hace que las lecturas primarias sean el camino a seguir.

Cuando las bases de datos NoSQL utilizan el modelo de coherencia eventual, no proporcionan el mismo nivel de coherencia de datos que las bases de datos SQL. Si los datos no son consistentes, esto los hace inadecuados para transacciones tales como transacciones bancarias y de cajeros automáticos, que requieren integridad inmediata.

¿Qué significa la consistencia eventual en Nosql?

La coherencia eventual es una garantía de que, si no se realizan nuevas actualizaciones en un dato, eventualmente todos los accesos a esos datos devolverán el último valor actualizado. Esto contrasta con la consistencia fuerte , que requiere que cada lectura reciba la escritura más actualizada.

El concepto de comportamiento eventualmente consistente ganó fuerza por primera vez a fines de la década de 1970. Amazon lanzó DynamoDB hace una década, lo que provocó la popularidad del término. La base de datos NoSQL se ha desarrollado para impulsar las redes sociales y los servicios de transmisión. los datos no estructurados, como imágenes, videos y archivos de audio, se pueden administrar con facilidad. Con el modelo Volt Active Data, es posible garantizar que los datos se repliquen en varias bases de datos en tiempo real. Las plataformas de datos son inmediatamente consistentes y evitan escrituras y lecturas inconsistentes. Como resultado, son extremadamente capaces de cumplir con los requisitos de latencia de 5G al manejar rápidamente este proceso.

La consistencia puede ser una característica valiosa de un sistema distribuido. Garantiza que varios nodos almacenen y accedan a los valores de forma coherente, independientemente de si esos nodos se actualizan al mismo tiempo. Es fundamental que los sistemas, como el Sistema de nombres de dominio, puedan conservar una vista uniforme de los datos.
La consistencia que viene con la finalización de un proyecto puede ser difícil de lograr a veces. Puede ser difícil garantizar que todos los nodos reciban las mismas actualizaciones debido a la variedad de métodos disponibles. El valor de la coherencia es innegable y los sistemas que la utilizan pueden ser más fiables a largo plazo.

¿Qué es la consistencia eventual en Cassandra?

Cassandra logra todas estas características con un sistema de almacenamiento consistente que puede cumplir con los requisitos de rendimiento, confiabilidad, escalabilidad y disponibilidad en producción. Finalmente, coherente significa que todas las actualizaciones finalmente se comparten con todas las réplicas.

La consistencia es algo que Cassandra puede lograr con su consistencia ajustable. El resultado R=w <=N debería ser coherente si N es el número de nodos. Para lograr la coherencia, Cassandra realiza una copia de seguridad de cada columna y campo de cada columna. Hay un mecanismo detrás de este estado que le permite ser consistente. R + W es un sólido si N es consistentemente sólido. El cliente debe seleccionar el nivel de consistencia apropiado (cero, cualquiera, uno, quórum o ninguno). La consistencia no ocurrirá inmediatamente porque las escrituras se almacenan en el búfer en el nodo al que las envía a pesar del factor de replicación de 1:1.

Cassandra emplea hash coherente, lo que significa que cuando se aplica hash a un conjunto de claves utilizando el mismo algoritmo y los mismos parámetros de función hash, la función hash siempre produce el mismo resultado.
Esto es fundamental porque le permite mantener una clave en varios cubos sin preocuparse de que choque con algo.
Como resultado, se cree que el hashing consistente es más eficiente porque permite que Cassandra almacene más datos en la misma cantidad de espacio.
Debe asegurarse de que sus recuentos de escritura y lectura sean coherentes si desea lograr una coherencia sólida. La consistencia de Cassandra se basa en la suposición de que todas las lecturas del cliente siempre se mantienen actualizadas al obtener automáticamente los datos escritos más recientes. El hash consistente se usa para garantizar que la función hash siempre produzca el mismo resultado para dos claves diferentes si se codifican juntas usando el mismo algoritmo y los mismos parámetros de la función hash. Es fundamental mantener una clave en varios cubos porque las colisiones no son un problema. Cassandra tiene una mayor tasa de rendimiento porque puede mantener más datos en la misma cantidad de espacio con hash consistente.

¿Cuál es el nivel de consistencia predeterminado en Cassandra?

Simplemente llame a QUBEDBUILDER para usar el controlador Java. Establezca ConsistencyLevel para asegurarse de que el nivel de coherencia para cada inserción se establezca en insertInto. Al escribir y leer, se asigna un nivel de coherencia de uno a todas las operaciones.

Cómo garantizar la consistencia de los datos con Cassandra

La razón principal de esto es que las claves no se almacenan en cubos hasta que se procesan. Cassandra también almacena la clave y el puntero del depósito en la misma fila de la tabla. Cassandra compara la fila de la clave y el puntero de un valor por encima de un valor de clave para determinar qué fila corresponde a qué clave. Si ambos son verdaderos, Cassandra tomará el valor del cubo en el puntero. El valor de una clave siempre se almacena en la misma fila, independientemente de cuántas veces se solicite, siempre que se almacene en la misma fila. Cuando una lectura se repite varias veces, los datos permanecen constantes. Si desea cambiar el nivel de consistencia de su sesión actual, simplemente use el comando CONSISTENCIA del shell de Cassandra (CQLSH). Si desea ver qué tan avanzado está en su nivel de consistencia, puede usar CONSISTENCIA; de la concha [correo electrónico protegido] | Consistencia: consistencia El nivel de consistencia actual es uno.

¿Qué es la consistencia de actualización en Nosql?

La consistencia de actualización en NoSQL es el proceso de actualizar datos a través de múltiples nodos en una base de datos NoSQL . Este proceso garantiza que todos los nodos de la base de datos tengan los mismos datos y que los datos sean coherentes en todos los nodos.

¿Qué es la consistencia de actualización en Nosql?

La consistencia de las copias de los mismos datos dentro del mismo sistema de base de datos replicado [1], a diferencia de cómo cambian los datos, es simplemente una cuestión de elección. Esto ocurre cuando las lecturas de un objeto de datos determinado no son coherentes con la actualización anterior.

¿Qué es la coherencia de actualización en la base de datos?

El concepto de consistencia en los sistemas de bases de datos implica el requisito de que cualquier transacción de base de datos dada solo permita la modificación de los datos afectados en la forma permitida. Los datos que se han escrito en la base de datos deben cumplir con todas las reglas definidas, como restricciones, cascadas, disparadores y cualquier combinación de estos.

Consistencia eventual Mongodb

Coherencia eventual es un término técnico que significa que los datos que está leyendo no siempre son consistentes; sin embargo, mejorará a medida que pase el tiempo. La única forma de hacerlo es leer de fuentes secundarias usando cualquiera de las readPreferences que pueden leer de fuentes secundarias.

Como primer paso, repasaré algunos ejemplos reales de código MongoDB que violan la Garantía de consistencia causal . El método de lecturas y escrituras mayoritarias se utilizará en el primer intento de resolver esto. Como resultado, veremos relojes lógicos y sesiones correlacionadas en Mongo. Usaremos el controlador Mongo C# para esta aplicación, pero me gustaría dejarlo solo. La mayoría de los miembros del conjunto de réplicas deben firmar una lectura mayoritaria si se han reconocido los datos de una consulta. Cuando usamos una lectura mayoritaria seguida de una escritura mayoritaria, puede parecer que podemos resolver nuestro problema de "Lea su escritura". Un servidor secundario mantiene una instantánea en memoria de la escritura mayoritaria más reciente.

Configuración de Readinquietud de Mongodb

Un cliente debe determinar la cantidad de datos que se le debe permitir leer para que readConcern se satisfaga antes de que pueda comenzar a satisfacer readConcern. En MongoDB, se prefiere que readConcern se establezca en maxRead.

Consistencia eventual versus consistencia fuerte

Proporciona datos actualizados con una latencia más baja que otras tecnologías, pero también requiere un alto grado de persistencia. Debido a que es posible que la base de datos no tenga datos actualizados en todos los nodos, la coherencia final puede proporcionar una latencia baja, pero es posible que no siempre responda a las solicitudes de lectura con datos obsoletos.

La consistencia en general se refiere a la capacidad de una base de datos para procesar transacciones y al mismo tiempo preservar la integridad de los datos. Los sistemas de bases de datos que cumplen con las regulaciones de ACID suelen ser lentos, difíciles de escalar y prohibitivamente costosos de mantener y operar. Algunos sistemas RDBMS alivian las garantías ACID. Las garantías básicas de una base de datos NoSQL se conocen como sus algoritmos NoSQL. Como resultado, la base se puede utilizar para aumentar la disponibilidad y al mismo tiempo permitir la relajación de los estándares rígidos. Como resultado, las bases de datos NoSQL requieren una gran cantidad de consistencia para ser más estables. Cuando la coherencia final de DynamoDB está determinada por una topología de anillo, se convierte en Cassandra.

Para manejar resultados consistentes, en Redis se usa una topología maestro-esclavo. ScyllaDB es una empresa de base de datos de big data en tiempo real con sede en los Países Bajos. Además, se puede utilizar para especificar un nivel de consistencia para cada operación (lectura o escritura). Debido a que los datos pueden haber cambiado en un nodo coordinador pero aún no están registrados y almacenados en todas las réplicas requeridas, los clústeres de ScyllaDB brindan resultados consistentes.

Uno de los aspectos más importantes de la consistencia del sistema informático es su consistencia. Los datos se pueden manejar de esta manera independientemente de cómo se almacenen porque garantiza la coherencia. Como resultado, las instituciones financieras, por ejemplo, adoptan con frecuencia sistemas que serán consistentes a lo largo del tiempo. La mayoría de las transacciones se completarán lo más rápido posible como resultado de este proceso. Una transacción puede tardar hasta 24 horas en procesarse, aunque esto no está garantizado. Este fenómeno es causado por un patrón general de sistemas consistentes que finalmente existirán.

Coherencia de datos: cómo elegir el tipo correcto para sus necesidades

Cuando se trata de datos, hay dos tipos: fuertes y débiles.
Debido a que todos los datos en un nodo son consistentes, independientemente de dónde residan, siempre son los mismos. Este método es el método más confiable de consistencia de datos, pero puede ser difícil de implementar.
La falta de consistencia indica que no hay garantía de que todos los nodos tengan los mismos datos al mismo tiempo. Esta consistencia es más propensa a la corrupción, pero a veces también puede ser más eficiente.

Consistencia eventual Cassandra

La consistencia eventual es un modelo de consistencia utilizado en sistemas distribuidos. En un sistema eventualmente consistente, las operaciones pueden tardar algún tiempo en propagarse y volverse visibles en todos los nodos. Una operación de escritura se considera exitosa cuando es duradera en el nodo donde se emitió. Una operación de lectura se considera exitosa cuando devuelve la operación de escritura más reciente. La coherencia eventual se usa a menudo en sistemas que se distribuyen en varios centros de datos. En estos sistemas, no es práctico mantener una consistencia sólida debido al aumento de la latencia y la posibilidad de fallas. La consistencia eventual permite que el sistema continúe operando incluso ante fallas. Cassandra es una base de datos distribuida que utiliza coherencia eventual. Cassandra está diseñado para manejar grandes cantidades de datos con alta disponibilidad. Cassandra es utilizada por algunas de las empresas más grandes del mundo, incluidas Facebook, Netflix e Instagram.

Es una base de datos NoSQL de código abierto con una arquitectura escalable y de alta disponibilidad. La replicación de datos entre clústeres es necesaria para lograr una alta disponibilidad en Cassandra. Hay dos estrategias de replicación disponibles: SimpleStrategy y NetworkTopology. La consistencia de cómo cada fila de datos está representada por réplicas refleja qué tan recientes y sincronizadas son. El nivel de coherencia indica cuántos nodos de réplica deben responder a los datos coherentes más recientes antes de que el coordinador pueda devolver correctamente los datos al cliente. Dependiendo del nivel de consistencia especificado por el cliente, podemos establecer el nivel de consistencia para cada consulta de escritura o el nivel de consistencia para cada consulta global. Al escribir, tenga en cuenta el Nivel de Consistencia (CL).

En 5.1, solo un nodo de réplica devuelve datos, mientras que en 5.2, el 51 % de los nodos de réplica en todos los centros de datos devuelven datos. Comenzamos definiendo un nivel de consistencia deseado (CL) para las escrituras y lecturas de Cassandra. Como resultado, independientemente del tiempo que transcurra entre la escritura más reciente y la siguiente, está leyendo los datos escritos más recientes en el clúster. Para garantizar la coherencia, podemos especificar un nivel de coherencia de consulta de escritura o global. Aquí hay varios ejemplos de CL en lectura que puede ver en el diagrama a continuación.

¿Qué es la coherencia eventual en los microservicios?

De hecho, la consistencia eventual es un método para mantener la consistencia y disponibilidad de los datos mediante comunicación asincrónica, así como para garantizar que los errores en un proceso específico se resuelvan sin tener que volver al estado anterior del proceso.

En la mayoría de los casos, nos hemos encontrado con problemas de inconsistencia de datos en un sistema de software. Se basa en un enfoque descentralizado y está inspirado en la naturaleza. Con la computación en la nube, la computación elástica y el almacenamiento cada vez más populares, y la orquestación y la tecnología de contenedores cada vez más populares, se está creando una cantidad significativa de nuevas aplicaciones utilizando el estilo arquitectónico de microservicios. Cuando las transacciones atómicas abarcan múltiples servicios, se ven como una cadena de transacciones locales atómicas simples en cada nivel de servicio. Cuando una transacción falla en esta cadena como resultado de una circunstancia específica, esencialmente desencadena una operación de deshacer. Una llamada o transacción de compensación también puede fallar. La coherencia y la integración de datos son dos de los enfoques más comunes para la gestión de datos, que son Kafka y CDC.

CDC es adecuado para grandes arquitecturas distribuidas porque no está demasiado orientado al rendimiento. La inflexibilidad de los CDC cuando se trata de cambios de esquemas es uno de los inconvenientes más importantes. Esto limita en gran medida la evolución del esquema de base de datos de servicio.