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Kennen Sie die grundlegenden Mängel in der Legacy-Architektur und den traditionellen SQL-Datenbanken? Wussten Sie, dass SQL-Datenbanken nicht für die Skalierung von Lese- und Schreibvorgängen ausgelegt sind? Sie fragen sich, ob Ihre traditionelle SQL-Datenbank Probleme bei der Online-Analyseverarbeitung verursachen kann? Leider ist die Antwort ein definitives Ja. Trotz arbeitsintensiver Eingriffe Ihrer Datenbankadministratoren, um Datenbanken über die bestehenden Unternehmensanforderungen hinaus zu skalieren, ist es aufgrund des enormen Volumens und der Geschwindigkeit von Geschäftsdaten sehr schwierig, sich an dynamische Anforderungen anzupassen und Ausfallzeiten und Verzögerungen zu vermeiden. Diese Herausforderungen bedeuten nicht, dass eine Skalierung Ihrer SQL-Datenbank nicht möglich ist. Es bedeutet nur, dass der Prozess an jeder Front mit Herausforderungen behaftet ist. Lass uns lernen warum. (Weitere Informationen zu SQL finden Sie unter Wie kann SQL unter Hadoop bei der Big Data-Analyse helfen?)
Die Mängel monolithischer Datenbankverwaltungssysteme
In einer relativ zentralisierten Ära, als Software in statischen Umgebungen bereitgestellt wurde, unterstützen ältere Datenbankarchitekturen keine zunehmend mobile Welt, in der jederzeit und überall auf Anwendungen zugegriffen werden kann. Heutzutage möchten Softwareanwender die Benutzerfreundlichkeit stetig verbessern und erwarten von SaaS-Anbietern neue Funktionen und Funktionalitäten, die zur Erreichung ihrer Geschäftsziele erforderlich sind.
Ältere Datenbanktechnologien erfüllen die Anforderungen der heutigen verteilten Umgebungen und Cloud-Umgebungen jedoch aus folgenden Gründen nicht:
