Arquitecturas de Bases de Datos

Arquitecturas de Bases de Datos
Carlos A. Olarte ([email protected])
BDII
Carlos A. Olarte ([email protected]) BDII
Arquitecturas de Bases de Datos
Contenido
1
Introducción
2
Arquitectura Centralizada
3
Arquitectura Cliente-Servidor
4
Arquitecturas Paralelas
5
Bases de Datos Distribuidas
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Arquitecturas de Bases de Datos
Introducción
Evolución de los sistemas de cómputo
Ventajas de los sistemas actuales
Relación directa entre el sistema de computo y la arquitectura
de la base de datos
Arquitecturas Disponibles:
Centralizada
Cliente-Servidor
Paralelas
Distribuidas
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Arquitectura Centralizada
Sistemas con un único servidor que se encarga de todas las
tareas (terminales brutas)
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Arquitectura Cliente-Servidor
De la arquitectura centralizada a la arquitectura
Cliente-Servidor
Mejoras en los equipos del lado del cliente:
Memoria
Procesador
Disco
Tarjeta de Vı́deo (Soporte de las GUIs del sistema)
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Distinción entre el cliente y el servidor
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Continuación
El Cliente: manejo de la interfaz gráfica, entradas, reportes,
algunas validaciones, notificaciones, etc (la parte visible al
usuario). Otras formas de cliente: Hojas de cálculo, paquetes
estadı́sticos, etc
El Servidor: Manejo de las transacciones, procesamiento,
validaciones de integridad, control de concurrencia, etc.
Posibles arquitecturas: Servidor de Transacciones y Servidor
de Datos
La Interfaz (Api): Mecanismo de comunicación entre el cliente
y el servidor (JDBC, ODBC)
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Servidor de Transacciones
Los clientes envı́an peticiones (SQL), el servidor las resuelve y
retorna el resultado al cliente. Componentes:
Procesos servidor: Proceso o hilo que atiende las peticiones
del usuario
Gestor de bloqueos: Concesión de bloqueos y detección de
interbloqueos
Proceso escritor: Volcado a disco de bloques en memoria
principal
Escritor de registros: Escritura del registro histórico
Proceso de puntos de revisión
Monitor de Procesos: Revisión y recuperación de otros
procesos
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Continuación
1
1
Tomado de Oracle9i Database Concepts. Release 2 (9.2)
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Servidor de Datos
Utiles en BDOO
Los datos son enviados a los clientes y este puede realizar
procesamiento de los mismos y enviarlos al servidor
Se requiere un buen canal de comunicación entre los nodos
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Arquitecturas Paralelas
Solución al problema de transacciones masivas
Paralelismo a nivel de disco (I/O) y de procesador
Medidas del rendimiento en:
Productividad (Throughput): #Tareas/U.Tiempo
Tiempo de Respuesta: ∆T para una tarea
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continuación
Niveles de Paralelismo
Grano Grueso: Cada transacción en un procesador diferente
Grano Fino: Las operaciones de cada transacción se pueden
distribuir en varios procesadores
Ganancia o escalamiento:
Velocidad: A mayor sea la cantidad de recursos, mayor es la
velocidad del sistema
Ampliabilidad: Tareas más largas en menos tiempo. Puede ser
medida en:
Lotes: Base de datos mas grande (mayor número de registros),
las transacciones duran mas tiempo
Transacciones: Aumenta el número de transacciones que llegan
a la base de datos y crece el tamaño de la misma
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Continuación
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Inconvenientes con el Paralelismo
Costo de Inicio: Tiempo para iniciar un proceso.
Interferencia: Cuellos de botella para acceder a los recursos
compartidos
Sesgo: La partición de las tareas en procesos paralelos no
siempre es uniforme
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Comunicación de los nodos
Bus
Malla
Hipercubo
Estrella
Costos?, tolerancia ante fallos?, velocidad?
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Esquema con Memoria Compartida
Comunicación a través de
escrituras en memoria
Lı́mite del número de
procesadores por el canal de
comunicación
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Esquema con Disco Compartido
Creación de Cluster
Aumento de la redundancia
(tolerancia a fallos)
Cuello de botella el acceso a los
discos
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Esquema sin Compartimento
Alta ampliabilidad
Deficiencia en la comunicación de datos entre nodos
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Esquema Jerárquico
Combinación de las anteriores.
Obtener las ventajas de cada esquema
Memoria virtual distribuida
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Bases de Datos Distribuidas
Nodos (Emplazamiento) distribuidos geográficamente
Administración independiente (Autónoma) de cada nodo
Canales de comunicación mas lentos
Utilización de transacciones globales, locales y remotas
Sistemas distribuidos heterogéneos
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Ventajas
Compartimento de Datos: Los usuarios de cada nodo pueden
acceder a los datos de otros nodos (transacciones globales)
Autonomı́a: La administración de cada nodo es local
(independiente de los otros) distribuyendo ası́ la carga del
DBA
Disponibilidad: La existencia de réplicas permite que la caida
de un nodo no implique la caida total del sistema ( se
aumenta en complejidad de recuperación pero se gana en
disponibilidad del sistema)
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Desventajas
Complejidad en la coordinación de la distribución de los datos
Costos en el desarrollo de software
Aumento en la probabilidad de errores
Mayor sobrecarga de procesamiento
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