I database in tempo reale sono perfetti per l’archiviazione e la sincronizzazione dei dati per il monitoraggio e i servizi di streaming.
Mentre i database relazionali esistono da molto tempo, i database in tempo reale sono in aumento perché consentono l’archiviazione e la sincronizzazione dei dati in tempo reale con una latenza quasi nulla. Le piattaforme di streaming come Netflix, Prime Video e altre, insieme alle aziende per la gestione di un grande afflusso di dati, si affidano a database che possono essere monitorati e forniscono anche un’elevata sicurezza e crittografia e, a tal fine, i database in tempo reale sono la soluzione preferita.
Dai un’occhiata ai primi 7 database in tempo reale che vengono utilizzati per le grandi organizzazioni; con alcuni con una piccola architettura che possono essere utilizzati anche per le startup!
1 Redis
Uno dei database in tempo reale più popolari e affidabili per velocità e semplicità, Redis ha un livello di memorizzazione nella cache altamente scalabile per le migliori prestazioni aziendali. Può anche gestire i dati di identificazione utilizzando il punteggio delle transazioni basato su AI per facilitare il rilevamento delle frodi. È più comunemente utilizzato per cache, broker di messaggi e distribuzione di database su cloud e ambienti ibridi.
Redis vanta la sua latenza per una rete da 1 GB/s con 200 microsecondi. Funziona su macOSX, Linux, Windows e BSD ed è supportato in tutte le lingue.
2 Firebase
Un prodotto di Google Developers, Firebase è la stella nascente per l’archiviazione e la sincronizzazione dei dati in tempo reale. È un database NoSQL ospitato nel cloud che consente di eseguire query sui dati delle app su scala globale. Viene fornito con SDK per dispositivi mobili e Web per la creazione di applicazioni serverless e gli utenti possono anche eseguire il codice di back-end per ricevere risposte dagli eventi attivati del database.
Oltre a offrire una forte sicurezza con l’autenticazione, Firebase è anche ottimizzato per l’utilizzo offline memorizzando i dati nella cache locale che vengono quindi caricati e sincronizzati online quando il dispositivo è connesso. Rispetto a Redis e altri, Firebase ha una latenza maggiore di circa 100 millisecondi.
3 Aerospike
Consentendo alle organizzazioni di lavorare su miliardi di transazioni in pochi secondi, Aeropike è un altro popolare database NoSQL in tempo reale. È progettato per il multi-cloud, sfruttato su documenti JSON su larga scala e anche per casi d’uso SQL. Grazie alla sua architettura di memoria ibrida brevettata, ha il minimo ingombro.
Per la memorizzazione di 2 TB di dati, Aerospike ha una latenza inferiore a 1 millisecondo, ma non memorizza i dati nella memoria. Mentre rispetto ad altri database in tempo reale, richiede l’80% in meno di infrastruttura per funzionare ed è quindi preferibile per le organizzazioni più piccole.
4 RethinkDB
Il database open source e scalabile, RethinkDB , semplifica enormemente il processo di creazione di app e rende molto più semplice l’ingombrante processo di gestione dei dati. Ti consente di interrogare documenti JSON con dozzine di lingue e creare app moderne con tecnologie come Socket.io o SignalR.
L’interfaccia utente Web intuitiva ti consente di ridimensionare i tuoi cluster di app in pochi clic con una semplice API per un controllo preciso. RethinkDB ha eseguito un cluster a 16 nodi con una latenza di 3 millisecondi, rendendolo più veloce di molti dei suoi concorrenti.
5 Apache Kafka
Una piattaforma di streaming di eventi distribuiti open source con pipeline ad alte prestazioni, analisi di streaming e integrazione dei dati. Con l’elaborazione del flusso integrata, Kafka può lavorare con Postgres, JMS, Elasticsearch, AWS e molti altri.
Con una latenza inferiore a 2 millisecondi per cluster di macchine, Kafka è estremamente scalabile e può essere integrato su vari altri database in tempo reale come Hazelcast e RethinkDB, tra gli altri.
AWS Kinesis
Semplificando l’elaborazione e l’analisi dei dati raccolti e in tempo reale, Kinesis di Amazon è gestito sul server AWS, il che dimostra la sua scalabilità. Consente il buffering dei dati e viene eseguito completamente gestito sulle applicazioni di streaming. L’applicazione più importante per questo database è la creazione di applicazioni di analisi video.
Kinesis è molto efficiente per la creazione di monitoraggio delle applicazioni, rilevamento delle frodi e visualizzazione di classifiche in tempo reale.
Hazelcast
Hazelcast , una piattaforma di elaborazione del flusso di dati in tempo reale, ti consente di creare applicazioni e intraprendere azioni immediatamente. Può essere codificato su linguaggi come Java, Node.js, Python, C++ e Go. Hazel può essere utilizzato per molti casi d’uso come servizi bancari al dettaglio, operazioni di intelligenza artificiale, logistica della catena di approvvigionamento e molte altre applicazioni di gestione dei dati.
È indipendente dal cloud e ha una latenza media di Hazelcast di circa 2 millisecondi per un throughput di 18k/s.
DI MOHIT PANDEY da analyticsindiamag.com
