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Connaissez-vous les failles fondamentales de l'architecture héritée et des bases de données SQL traditionnelles? Saviez-vous que les bases de données SQL ne sont pas conçues pour mettre à l'échelle les lectures et les écritures? Vous vous demandez si votre base de données SQL traditionnelle peut créer des problèmes pour le traitement des analyses en ligne? Malheureusement, la réponse est définitivement oui. Malgré les interventions à forte intensité de main-d'œuvre de vos administrateurs de bases de données pour faire évoluer les bases de données au-delà des besoins existants de l'entreprise, le volume et la vitesse énormes des données commerciales rendent très difficile l'adaptation aux demandes dynamiques tout en évitant les temps d'arrêt et les retards. Ces défis ne signifient pas que la mise à l'échelle de votre base de données SQL est impossible. Cela signifie simplement que le processus est semé d'embûches sur tous les fronts. Apprenons pourquoi. (Pour en savoir plus sur SQL, consultez Comment l'aide de SQL on Hadoop sur l'analyse de Big Data?)
Les lacunes des systèmes de gestion de bases de données monolithiques
Conçues à une époque relativement centralisée où les logiciels étaient déployés dans des environnements statiques, les architectures de bases de données héritées ne prennent pas en charge un monde de plus en plus mobile où les applications sont accessibles à tout moment et en tout lieu. Aujourd'hui, les utilisateurs de logiciels souhaitent des améliorations constantes de la convivialité et attendent des fournisseurs de SaaS qu'ils fournissent les nouvelles fonctionnalités et fonctionnalités nécessaires pour atteindre leurs objectifs commerciaux.
Cependant, les technologies de base de données héritées ne répondent pas aux besoins des environnements distribués et cloud d'aujourd'hui pour les raisons suivantes:
