El Edge y las Bases de Datos: Todo en Todas Partes al Mismo Tiempo

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Cloudflare Workers y Edge Functions llevan el modelo Serverless al siguiente nivel al permitir a los desarrolladores implementar código instantáneamente a nivel global para brindar un rendimiento, confiabilidad y escalabilidad excepcionales.

Tener aplicaciones del lado del servidor ejecutándose cerca de donde se encuentran sus usuarios brinda un mayor rendimiento y mejora drásticamente la experiencia del usuario de una aplicación. Sin embargo, debido a su entorno de tiempo de ejecución limitado, trabajar con tu base de datos tradicional favorita es un desafío, ya que no se puede acceder directamente en CloudFlare Workers. Prisma resuelve este problema de varias formas.

El objetivo de la charla es que los desarrolladores comprendan lo que realmente significa el Edge, cómo funciona y cómo trabajar con su base de datos tradicional favorita en el Edge.

This talk has been presented at Node Congress 2023, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

FAQ

Los principales desafíos incluyen la gestión de conexiones, los tiempos de espera de las funciones y el inicio en frío de las funciones, que pueden afectar la latencia y la eficiencia de las operaciones con bases de datos.

Algunas soluciones incluyen el uso de un tamaño de grupo de conexiones limitado, la definición de límites de concurrencia y el uso de un proxy de conexiones como PG Bouncer para manejar eficientemente las conexiones a la base de datos.

Accelerate es una herramienta lanzada por Prisma que permite almacenar en caché las respuestas de las consultas a la base de datos en el Edge o a nivel global, mejorando la velocidad de respuesta y la experiencia del desarrollador.

Una solución es utilizar un proxy que facilite la comunicación entre las funciones en el Edge y la base de datos a través de HTTP o WebSockets, superando así las restricciones de las conexiones TCP directas.

Una estrategia efectiva es utilizar un almacén de datos replicado globalmente, que permite distribuir y sincronizar los datos a través de múltiples regiones para reducir la latencia y mejorar la accesibilidad de los datos.

Edge se refiere a una forma de computación serverless que permite ejecutar aplicaciones lo más cerca posible de los usuarios, desplegándolas globalmente para minimizar la latencia y optimizar el rendimiento.

Alex Ruheni
Alex Ruheni
26 min
14 Apr, 2023

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Video Summary and Transcription

Esta charla aborda el trabajo con bases de datos en el Edge, los desafíos de las aplicaciones sin servidor y las bases de datos, y los desafíos de trabajar con bases de datos en el Edge. Explora soluciones como el uso de conexiones proxy y almacenes de datos replicados a nivel global. La charla también destaca el uso de Prisma para el almacenamiento en caché de datos y las consideraciones para la migración al Edge. Además, menciona la estrategia de almacenamiento en caché con SWR y la disponibilidad de soluciones en el Edge para el almacenamiento en caché.

1. Introducción a las bases de datos en el Edge

Short description:

Hola a todos. Es bueno verlos aquí. En esta charla, hablaremos sobre qué significa trabajar con bases de datos en el Edge y cómo exactamente puedes usarlas si así lo deseas. Mi nombre es Alex y soy un Defensor del Desarrollador en Prisma. Hemos intensificado nuestros esfuerzos en comprender el ecosistema serverless, especialmente cuando se trata de trabajar con bases de datos. Esta charla se dividirá en cuatro secciones. Repasaremos el pasado y entenderemos cómo llegamos hasta aquí en el Edge. Hablaré sobre el Edge, qué es, las limitaciones y cómo puedes superar esas limitaciones en relación a las bases de datos. Te mostraré una demostración de una herramienta que construí. Concluiremos con algunas reflexiones finales y si tienes preguntas, no dudes en hacerlas después de la conclusión. ¿Cómo llegaste realmente hasta aquí? Bueno, la implementación de aplicaciones ha recorrido un largo camino. En el pasado, la mayoría de los equipos y empresas solían implementar sus aplicaciones en una computadora que solía estar en el sótano. Y luego, en 2006, Amazon o, um, infraestructura como servicio comenzó a existir.

Hola a todos. Es bueno verlos aquí. Y también ponerle cara a los nombres de las personas con las que suelo interactuar en Twitter y espero también después de la conferencia.

Como mencionó Ryan Darl en la charla anterior, ya saben, cuando envías una charla, generalmente solo envías algo. Y luego se me ocurrió un mejor título, que es, Edge y Bases de Datos. Todo, en todas partes y todo al mismo tiempo. En esta charla, hablaremos sobre qué significa trabajar con bases de datos en el Edge y cómo exactamente puedes usarlas si así lo deseas.

Sí. Así que mi nombre es Alex y soy un JavaScript... Oh, adicto. Lo siento. Sesión equivocada. Soy un Defensor del Desarrollador en Prisma, donde, como mencionó Kevin amablemente, trabajo en enseñarles cómo hacer que trabajar con bases de datos sea fácil para los desarrolladores. Como empresa, hemos intensificado nuestros esfuerzos en comprender el ecosistema serverless, especialmente cuando se trata de trabajar con bases de datos, para poder proporcionar herramientas que ofrezcan la mejor experiencia para ustedes como desarrolladores. Y una de ellas es Accelerate, que lanzamos hace un par de meses y que te permite almacenar en caché las respuestas de tus consultas a la base de datos... Sí, las respuestas de tus consultas a la base de datos en el Edge o a nivel global.

Esta charla se dividirá en cuatro secciones. En la primera sección, repasaremos el pasado y entenderemos cómo llegamos hasta aquí en el Edge y luego, en el segundo segmento, hablaré sobre el Edge, qué es, las limitaciones y cómo puedes superar esas limitaciones en relación a las bases de datos. Y luego, en la tercera parte, te mostraré una demostración de una herramienta que construí para mostrarte cómo sería con la solución que hemos construido. Y luego concluiremos con algunas reflexiones finales y si tienes preguntas, no dudes en hacerlas después de la conclusión. Así que empecemos. ¿Cómo llegaste realmente hasta aquí? Bueno, la implementación de aplicaciones ha recorrido un largo camino. Y a veces, cuando hablo de estas tecnologías, puedo parecer joven, pero tengo la mente de una persona de 56 años. Así que espero que tú tampoco te sientas viejo realmente. Um, en el pasado. Eones atrás, incluso antes de que comenzara a aprender a usar computadoras, la mayoría de los equipos y empresas solían implementar sus aplicaciones en una computadora que solía estar en el sótano, por ejemplo, el sótano es solo un ejemplo. Y esto funcionaba bien. Y los desarrolladores o equipos de DevOps eran responsables de administrar todo el proceso. Y el servidor de la aplicación vivía junto con tu base de datos, lo cual era ideal. Y luego, en 2006, Amazon o, um, infraestructura como servicio comenzó a existir.

2. Desafíos con Serverless y Bases de Datos

Short description:

Y esto cambió la responsabilidad de tener que pensar en las computadoras y simplemente dejarlo todo en manos de Amazon. Nos preocupamos menos por nuestros servidores y nos enfocamos en construir el código que ejecuta nuestras aplicaciones. Sin embargo, trabajar con bases de datos relacionales planteó desafíos, como la gestión de conexiones. Cuando ocurre un aumento repentino de tráfico, múltiples conexiones pueden abrumar la base de datos, lo que lleva a errores. Los tiempos de espera de las funciones y los inicios en frío también afectan el rendimiento del serverless. Las soluciones incluyen establecer el tamaño del grupo de conexiones en uno, definir un límite de concurrencia o utilizar un grupo de conexiones externo como PG Bouncer.

Y esto cambió la responsabilidad de tener que pensar en las computadoras y simplemente dejarlo todo en manos de Amazon. Y luego, unos años después, comenzamos a ver el surgimiento de plataformas como servicio, lo que transfirió más responsabilidad donde tenías que preocuparte menos por la computadora en la que se ejecuta tu aplicación y simplemente dejar eso en manos de tu proveedor de la nube. Y luego, unos años después, nuevamente, vimos el surgimiento de funciones como servicio con AWS Lambda, um, en la nube. No puedo pensar en otros ejemplos en este momento, pero fue genial porque nos preocupamos menos por nuestros servidores. Y nos enfocamos únicamente en construir el código que ejecuta nuestras aplicaciones. Y esto fue genial porque podías escalar tu aplicación casi infinitamente porque, en caso de que haya un aumento repentino de tráfico en tu aplicación, puedes escalar hasta tener 1,000 instancias de funciones ejecutándose al mismo tiempo.

Y luego, en caso de que no haya tráfico, se reduciría a cero y solo pagarías por lo que realmente uses en lugar de tener un servidor en funcionamiento durante mucho tiempo. Pero esto trajo algunos desafíos, especialmente cuando se trataba de trabajar con bases de datos relacionales. En esta charla, hablaré sobre tres desafíos concretos que, um, bueno, los desarrolladores y los equipos experimentaron. Y el más grande de todos ellos fue la gestión de conexiones y cómo manejar las conexiones a tu base de datos. Tomemos como ejemplo una función, que está representada por este hermoso OVNI aquí. Um, si tu función tuviera que interactuar con la base de datos y estás utilizando un generador de consultas o un conector de base de datos, si sigues la configuración predeterminada, es probable que se abran múltiples conexiones. Y esto está bien si tienes un solo Lambda que se ejecuta una vez cada mucho tiempo, porque tu base de datos estaría bastante relajada, pero el desafío principal surge cuando tienes un aumento repentino de tráfico y tienes un enjambre completo de Lambdas.

Y no uno o dos, tres, tantos cuatro, sino un enjambre completo. Y en este caso, tu base de datos está en un estado de pánico porque generalmente tiene un número limitado de conexiones en un momento dado. Y antes de que te des cuenta, te quedarás sin conexiones y tus datos y tus funciones comenzarán a generar errores y fallarán. Y esto no es ideal porque lamentablemente tu base de datos no puede escalar junto con tus funciones en el entorno serverless. Otros problemas que aún experimentamos con serverless incluyen los tiempos de espera de las funciones, lo cual no es ideal para trabajar con procesos de larga duración. Por ejemplo, si tienes una operación por lotes que tarda una hora en completarse, la mayoría de los proveedores de la nube suelen tener un tiempo establecido de cuánto tiempo debe ejecutarse tu función, lo cual no es ideal si tienes un proceso que dura mucho tiempo. Otro desafío con el que todavía nos encontramos es el inicio en frío, lo cual afecta la latencia de tu función y no brinda una experiencia óptima para tus usuarios. Pero no todo es tan malo porque encontramos soluciones y eso es genial, porque impulsa la innovación. Y una de ellas fue establecer el tamaño del grupo de conexiones al conectarse a tu base de datos en uno. Entonces, en lugar de tener múltiples conexiones, puedes limitarlo a solo una. Sin embargo, esto no es ideal, porque si tienes, por ejemplo, una operación por lotes que inserta mil registros, entonces se ejecutarían de forma secuencial en lugar de paralela, lo que lo hace un poco lento. Eso está bien. Tenemos otra posibilidad, que es definir un límite de concurrencia. Entonces, en caso de que haya un aumento repentino de tráfico, tu proveedor de la nube generalmente establece cuántas Lambdas puedes ejecutar en un momento dado. Entonces, en este caso, puedes ir a tu consola de AWS, por ejemplo, y luego puedes limitar en lugar de tener 100 Lambdas ejecutándose simultáneamente, puedes tener, digamos, 10 o 20 en cualquier momento. Pero la solución más robusta de todas es utilizar un grupo de conexiones externo como PG Bouncer, que se encargará de administrar todas las conexiones que van a tu base de datos.

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