Modernización de Bases de Datos Open Source

Explorando el viaje DBaaS con Postgres

No cabe duda que los datos son la nueva moneda y que las empresas funcionan con bases de datos. Pero aunque las bases de datos son la clave para desbloquear el valor del negocio, muchas están construidas sobre complejas plataformas tradicionales que no pueden satisfacer las demandas modernas de hoy en día.

Durante este virtual bootcamp, podrá aprender mediante demos y hands-on lab y de la mano de Álvaro Hernández, fundador y CEO de Ongres, a describir la metodología y los beneficios a través de la aceleración del viaje de transformación de las bases de datos.

Y de la mano de los expertos de Nutanix, profundizará en nuestras soluciones para bases de datos que ofrecen facilidad de gestión y entrega, eficiencia operativa, agilidad y escalabilidad para manejar incluso las cargas de trabajo más exigentes en una única plataforma de software preparada para la nube.

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Transcript

1. Modernización de Bases de Datos Open Source Modernización de Bases de Datos Open Source Nutanix - Virtual Bootcamp
2. Modernización de Bases de Datos Open Source ` whoami ` • Fundador y CEO, OnGres • DBA y usuario de Postgres por más de 20 años • Centrado en la I+D en bases de datos Postgres • Muy frecuente ponente en conferencias de Postgres y bases de datos • Arquitecto principal de StackGres, ToroDB • Fundador y Presidente de la Fundación PostgreSQL • AWS Data Hero Álvaro Hernández aht.es @ahachete
3. Modernización de Bases de Datos Open Source Modernización de Bases de Datos: Postgres ¿Por qué Postgres?
4. Modernización de Bases de Datos Open Source Lo primero de todo: ¿cómo se pronuncia? • Post como un “post en un blog” • gre • SQL (pronunciado en español) post-gre-ese-ku-ele
5. Modernización de Bases de Datos Open Source Lo primero de todo: ¿cómo se pronuncia? ¿Muy complicado? Simplificamos. Usa: post-GRES
6. Modernización de Bases de Datos Open Source Lo primero de todo: ¿cómo NO se pronuncia? Pero nunca... post-GRE postRE
7. Modernización de Bases de Datos Open Source Popularidad • Elegida base de datos del año 2017, 2018 y 2020:
8. Modernización de Bases de Datos Open Source Popularidad • La segunda base de datos más deseada después de Redis (fuente: StackOverflow 2021 Survey). • Fuente: DataDog Container Report: ◦ La tercera imagen de contenedor más popular (sólo por detrás de NGINX y Redis). ◦ La segunda imagen más usada en Kubernetes Stateful Sets. ¿Es la popularidad una razón de peso?
9. Modernización de Bases de Datos Open Source Reputación • Postgres tiene una muy alta consideración en la comunidad técnica. Casi nadie critica negativamente a Postgres. Casi todo el mundo alaba: ◦ Su robustez ◦ Cumplimiento del estándar SQL ◦ Gran cantidad de funcionalidades ◦ Calendario anual y conservador de adición de nuevas funcionalidades.
10. Modernización de Bases de Datos Open Source Licencia • Licencia software libre muy liberal. • No hay en esencia ninguna restricción a su uso. • Se pueden incluso hacer forks propietarios. • No depende de ninguna empresa principal. Es una comunidad puramente distribuida, de forma similar a Linux.
11. Modernización de Bases de Datos Open Source Completísima documentación • Casi 3.000 páginas de manual:
12. Modernización de Bases de Datos Open Source Extensiones: ¡mejora y transforma Postgres! PostGIS: añade las capacidades GIS más avanzadas CitusData: sharding, y consultas distribuidas pg_auto_failover: alta disponibilidad, como extensión Timescale: añade funcionalidad de time-series (IoT) ZomboDB: un índice que es un ElasticSearch remoto
13. Modernización de Bases de Datos Open Source Funcionalidad muy avanzada • DDL transaccional. • Variedad de índices (funcionales, parciales, hash, GIN, GIST, BRIN). ¡Incluso puedes crear tu propio tipo de índice! • Soporte muy avanzado de JSON. • SQL muy avanzado y completo (ver modern-sql.com). • No uno, sino muchos lenguajes para procedimientos almacenados: plpgsql, Python, Perl, Java, JavaScript, R...
14. Modernización de Bases de Datos Open Source FDWs: Foreign Data Wrappers • Implementación del estándar SQL/MED. • Permite acceder a fuentes de datos externas como si fueran tablas “virtuales” en Postgres. • API que permite fuentes externas muy ricas, incluyendo: ◦ Otras bases de datos relacionales (Oracle, SQL Server...) ◦ Bases de datos no relacionales (MongoDB, HBase, Neo4j…) ◦ Ficheros (CSV, JSON, XML, ZIP, Parquet) ◦ ¡Muchos otros, web, APIs…!
15. Modernización de Bases de Datos Open Source ¡Babelfish! • Una capa de compatibilidad con SQL Server sobre Postgres. • Implementa tanto T-SQL como el protocolo TDS. • Permite migrar aplicaciones de SQL Server con mucho menor esfuerzo (teóricamente y en algún momento: 0). • Más información: ◦ https://babelfishpg.org ◦ https://stackgres.io/blog/easily-running-babelfish-for-postgresql-o n-kubernetes/
16. Modernización de Bases de Datos Open Source Anatomía de una Migración
17. Modernización de Bases de Datos Open Source Por qué migrar a Postgres • Coste, coste, coste. • Términos de licencia (“los hombres de negro”). • Evitar guardar datos en bases de datos propietarias. • Oracle, DB2, …, no disponibles en muchos entornos gestionados. • Postgres es la base de datos open source destino natural de estas migraciones.
18. Modernización de Bases de Datos Open Source Análisis de viabilidad Proyecto previo a la migración que permite obtener: • Documentación del entorno. • Objetivos de servicio de la compañía (SLOs). • Planificación de la capacidad. • Plan de proyecto. • Estimación de presupuesto. • Barreras infranqueables para la migración.
19. Modernización de Bases de Datos Open Source Barreras infranqueables para la migración • TDE (cifrado transparente de datos). • Aplicaciones que deben ser modificadas, para las que no hay código fuente o éste no puede ser modificado. Lo que NO son barreras (aunque pueda parecerlo): • RAC • Exadata
20. Modernización de Bases de Datos Open Source Migración de datos: con caída o instantánea • La migración con caída (ventana de mantenimiento) implica detención en la provisión del servicio. • La migración instantánea (“online”) tiene una complejidad mucho mayor, y puede suponer coste adicional (software de CDC). • Realmente depende en los requisitos del negocio.
21. Modernización de Bases de Datos Open Source Migración de procedimientos almacenados • Es mayoritariamente un proceso manual. • Require desarrollar primeramente un entorno de pruebas, para validar todo el código existente. • Normalmente domina el coste de un proyecto de migración.
22. Modernización de Bases de Datos Open Source Fases de la migración 1. Análisis de viabilidad 2. Migración del DDL 3. Despliegue del entorno de pruebas de Postgres 4. Migración inicial de datos 5. Validación de la aplicación (proceso iterativo) 6. Despliegue del entorno de producción 7. Pruebas de migración, del mecanismo de “marcha atrás” y de la migración en producción. 8. Migración en producción.
23. Modernización de Bases de Datos Open Source Ejemplo de migración: BlackBerry BBM • Fue el sucesor de la plataforma de mensajería de BlackBerry • Más de 150 millones de usuarios • Base de datos Oracle multi-TB con la autenticación y autorización de todos los usuarios.
24. Modernización de Bases de Datos Open Source Requisitos de la migración de BlackBerry • Tiempo mínimo de parada. • Sin pérdida de datos. Todos los datos debían ser verificados tras la migración. • Cruzando todo el pacífico (200-250ms de latencia). • Migración 100% automatizada (IaC). La migración se ejecutó exitosamente, con un tiempo de parada que resultó inferior a los 5 minutos.
25. Modernización de Bases de Datos Open Source ¿Preguntas?