Los fundadores de YugabyteDB, cuando comenzaron a construir la base de datos en sí, querían construir una base de datos que pudiera proporcionar alta disponibilidad como Amazon Aurora, al tiempo que admitiera todas las características de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) y también proporcionara una capacidad distribuida como Spanner, donde se puede escalar horizontalmente la carga de trabajo relacional y admitir la distribución. Por lo tanto, obviamente, cuando se trata del propio GraphQL, GraphQL es bastante simple para comenzar. Tienes un servidor GraphQL, lo conectas a tu base de datos y puedes comenzar a trabajar en la construcción de tus APIs.
A medida que terminas de construir tu API, te encuentras con el problema de cómo escalar tus servicios, ¿verdad? Uno de los problemas más difíciles es escalar la carga de trabajo de la base de datos en sí. La base de datos puede alcanzar sus límites de recursos, es posible que debas limitar las consultas, las latencias pueden aumentar. Para solucionar esto, SQL distribuido ayudará, donde puedes agregar nuevos nodos al clúster y escalar fácilmente la carga de trabajo sin tener que hacer muchas cosas de gestión como desarrollador. Simplemente ejecutas un comando CLI en la interfaz gráfica, dices que escale de 500 transacciones a 1000 transacciones, y automáticamente se encargará de lo que debe hacerse detrás de escena y escalará el clúster.
Además de escalar la base de datos, hay algunas cosas que debes tener en cuenta cuando deseas ejecutar un servicio siempre activo, ¿verdad? Obviamente, donde implementas tu base de datos, ya sea en una región o en una nube diferente, eso importa. Con SQL distribuido como YugabyteDB, puedes aprovechar las topologías de distribución geográfica que admitimos y puedes implementar en diferentes zonas de disponibilidad, regiones o nubes. Recientemente, hubo un corte en la nube de Amazon donde tanto las regiones este como oeste se desconectaron, lo que afectó a muchas aplicaciones a gran escala, como aplicaciones populares. Para evitar este tipo de problemas, querrías implementar tus aplicaciones en dos nubes diferentes para que una de las cosas principales que querrías hacer en esos casos es tener tu capa de datos disponible en todo el mundo o en diferentes ubicaciones geográficas. Así es como las topologías de SQL distribuido ayudarán a continuar con tu negocio para que no haya muchas pérdidas financieras. También puedes realizar cosas como la partición geográfica y el cumplimiento de datos. En YugabyteDB, hay un concepto de colocación de datos a nivel de fila donde, según una columna determinada, como la ubicación geográfica (UE o EE. UU.), solo puedes tener ciertas filas que residan en el servidor de esa región en particular, de modo que no tengas que ocuparte manualmente del cumplimiento. La base de datos lo hará por ti. Así es como hemos podido desarrollar esta base de datos desde cero para la arquitectura nativa de la nube, teniendo en cuenta las tecnologías modernas de bases de datos y los requisitos de la capa de datos.
Una de las cosas que hicimos para asegurarnos de que YugabyteDB pueda funcionar para cargas de trabajo de GraphQL es que tomamos la suscripción de GraphQL y queríamos escalarla de manera lineal, para que sepamos lo que podemos hacer cuando vamos al cliente o a la carga de trabajo de producción real, lo que podemos hacer y, obviamente, los números hablan siempre. Comenzamos con un clúster simple de tres nodos donde manejábamos alrededor de 25,000 suscripciones y pudimos escalar linealmente esa carga de trabajo, la carga de trabajo de GraphQL. Era una carga de trabajo de GraphQL simple que teníamos sirviendo a través de Hasura, pero la base de datos misma pudo escalar para manejar 25,000 transacciones a un millón de suscripciones, por lo que no tuvimos que hacer muchas cosas. La misma arquitectura pudo escalar a 1 millón de suscriptores simplemente agregando nuevos nodos a la base de datos. Por lo tanto, puedes comenzar de manera pequeña, a medida que tu carga de trabajo de GraphQL o los servicios o la API que estás sirviendo a través de GraphQL aumenten o aumenten su uso, puedes seguir agregando nuevos nodos. Será mucho más sencillo que agregar réplicas de lectura u otras cosas porque la base de datos SQL distribuida sabe cómo colocar los datos y cómo enrutar el tráfico de consultas y todas las demás cosas que se requieren para manejar un proceso distribuido ya están incorporadas en la base de datos. Así es como podemos escalar fácilmente la base de datos.
Si estás interesado en esta parte particular del ejercicio, puedes ir y ver nuestro GitHub. Puedes ir a Yugabyte y Yugabyte GraphQL Apps. Verás eso. Obviamente, es posible que estés pensando cómo probarlo, ¿verdad? Es una base de datos de código abierto. Puedes descargar la base de datos en tu computadora portátil Mac y ponerla en marcha rápidamente. También estamos proporcionando, recientemente anunciamos nuestra plataforma Yugabyte Cloud donde puedes comenzar una instancia de prueba gratuita de Yugabyte DB y probar tus cargas de trabajo de GraphQL. Es súper sencillo. Se encarga de toda la instalación y gestión de la ejecución de la base de datos y también admite la escalabilidad lineal. Será muy fácil para que puedas comenzar y si tienes alguna pregunta sobre cómo puedes comenzar con la nube o Yugabyte DB, contáctanos. Puedes comunicarte con nosotros en nuestro canal de Slack. Siempre estaremos activos en Slack y también estamos contratando activamente. Ahora somos una empresa unicornio. Si estás interesado en resolver SQL distribuido o algunas de las cargas de trabajo relacionadas con GraphQL con Yugabyte DB, no dudes en consultar nuestra página de carreras. Gracias.
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