Recentemente, a Google Cloud trouxe uma novidade que promete agitar o mercado de armazenamentto em nuvem: o Bigtable com armazenamento em camadas. Para quem trabalha com big data, essa pode ser uma virada de jogo interessante. Mas o que exatamente isso significa para nós, arquitetos de software e desenvolvedores?
Introdução
O Bigtable, já bastante conhecido por sua capacidade de gerenciar grandes volumes de dados, agora permite que os desenvolvedores gerenciem tanto dados quentes quanto frios dentro de uma única instância. Isso é especialmente útil em um cenário onde precisamos otimizar custos sem abrir mão do acesso. rápido e fácil aos dados. Mas como essa nova funcionalidade pode ser implementada na prática?
Como funciona o armazenamento em camadas?
A nova funcionalidade do Bigtable permite que os desenvolvedores definam uma política de segmentação baseada na idade dos dados. A partir de um limite mínimo de 30 dias, o Bigtable move automaticamente os dados entre os níveis de acesso frequente (SSD) e os de acesso infrequente, sem que precisemos fazer exportações manuais. Isso significa que, se você tem dados que não são acessados frequentemente, pode deixá-los em um armazenamento mais econômico, mas ainda assim acessível.
Os engenheiros da Google explicam que essa funcionalidade funciona em conjunto com a escalabilidade automática do Bigtable, o que é uma mão na roda para otimizar a utilização de recursos. E o melhorr de tudo: mesmo os dados no armazenamento de acesso infrequente podem ser acessados pelo mesmo API do Bigtable, o que simplifica bastante o trabalho dos desenvolvedores.
Movimentação de dados
A movimentação de dados ocorre com base no timestamp da célula. Quando a data de um dado ultrapassa o limite configurado, ele é movido do nível SSD para o nível de acesso infrequente. É importante notar que essa movimentação não é afetada pela frequência de leitura dos dados, o que é uma mudança significativa em relação a outras soluções.
Dicas avançadas para implementação
Se você deseja tirar o máximo proveito dessa nova funcionalidade, aqui vão algumas dicas:
- Use filtros de intervalo de timestamp: Para garantir um desempenho ideal no nível SSD, utilize filtros em suas consultas que acessem apenas dados que estão nesse nível.
- Considere o uso de Bigtable SQL: Para os dados que não são acessados frequentemente, você pode criar visões lógicas que facilitarão as consultas quando necessário. Isso garante que usuários específicos tenham acesso a dados históricos sem comprometer a segurança do restante da tabela.
- Planeje a política de segmentação: Pense bem sobre o limite de idade que você vai definir. Um limite muito curto pode levar a movimentações indesejadas, enquanto um muito longo pode aumentar seus custos.
Conclusão
A introdução do armazenamento em camadas no Bigtable é um marco importante para quem trabalha com dados em nuvem. Essa nova funcionalidade não só reduz o custo operacional, mas também simplifica o acesso a dados para fins analíticos. É um excelente exemplo de como a tecnologia está evoluindo para atender às necessidades do mercado. Acredito que, se utilizada corretamente, essa funcionalidade pode trazer uma eficiência sem precedentes para as estratégias de armazenamento de dados nas empresas.
No fim das contas, o que importa é saber usar as ferramentas certas para o trabalho. E com o Bigtable se tornando cada vez mais versátil, as possibilidades são quase infinitas.