Escalando Bases de Datos para Aplicaciones Globales sin Servidor

Polyscale es una caché de borde de base de datos sin código que distribuye datos y cálculos de consultas más cerca del usuario, facilitando la gestión de grandes volúmenes de datos y mejorando la eficiencia en el acceso a los mismos en diferentes regiones del mundo. Polyscale ayuda a mantener baja la latencia y reduce la complejidad y los costos asociados con el escalado de bases de datos.

Para integrar Polyscale, se necesita actualizar el nombre de host y el nombre de usuario de la base de datos en la configuración del cliente de la base de datos para apuntar a Polyscale. Polyscale actúa como un intermediario, gestionando el almacenamiento en caché de consultas para optimizar la recuperación de datos sin requerir cambios en la base de datos misma.

Hasta la fecha, Polyscale es compatible con MySQL, MariaDB y PostgreSQL. Están en proceso de agregar soporte para Microsoft SQL Server y se planea incluir más bases de datos como MongoDB y Elasticsearch en el futuro.

Polyscale ofrece un plan gratuito que permite a los desarrolladores probar y utilizar el servicio sin costo. Este plan está diseñado para facilitar la integración y el uso de Polyscale en proyectos a pequeña escala o en etapas de desarrollo.

Polyscale nunca almacena credenciales de usuario ni datos sensibles. Las consultas que pasan por Polyscale son anonimizadas para evitar la exposición de información personal identificable (PII). Además, los usuarios pueden optar por cifrar los datos almacenados en caché para aumentar la seguridad.

Sí, Polyscale permite a los usuarios establecer reglas de caché manualmente a través de su interfaz de usuario o programáticamente a través de su API. Esto incluye ajustar el tiempo de vida de los datos en caché y crear reglas específicas para tipos de consultas o tablas individuales, ofreciendo flexibilidad en la gestión de la caché.

Polyscale está diseñado para optimizar el rendimiento de aplicaciones con usuarios distribuidos globalmente, reduciendo la latencia mediante la colocación de datos y cálculos de consultas cerca del usuario final a través de su red de puntos de presencia globales. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren acceso rápido y eficiente a grandes volúmenes de datos.