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क्या आप विरासत वास्तुकला और पारंपरिक SQL डेटाबेस में मूलभूत दोषों से अवगत हैं? क्या आप जानते हैं कि SQL डेटाबेस को पढ़ने और लिखने के लिए नहीं बनाया गया है? आश्चर्य है कि क्या आपका पारंपरिक एसक्यूएल डेटाबेस ऑनलाइन एनालिटिक्स प्रोसेसिंग के लिए समस्याएं पैदा कर सकता है? दुर्भाग्य से, उत्तर एक निश्चित हाँ है। आपके DBAs से लेबर-इंटेंसिव इंटरवेंशन के बावजूद मौजूदा एंटरप्राइज़ जरूरतों से परे स्केल डेटाबेस तक, व्यापार डेटा का जबरदस्त वॉल्यूम और वेग डाउनटाइम और देरी से बचने के दौरान गतिशील मांगों के अनुकूल होना बहुत मुश्किल बना देता है। इन चुनौतियों का मतलब यह नहीं है कि आपके SQL डेटाबेस को स्केल करना असंभव है। इसका मतलब सिर्फ इतना है कि यह प्रक्रिया हर मोर्चे पर चुनौतियों से भरी है। आइए जानें क्यों। (SQL पर अधिक जानकारी के लिए, Hadoop की मदद से SQL बड़ा डेटा विश्लेषण कैसे देख सकता है?)
लघु डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली की कमियों
एक अपेक्षाकृत केंद्रीकृत युग में कल्पना की गई थी जब सॉफ्टवेयर को स्थिर वातावरण में तैनात किया गया था, विरासत डेटाबेस आर्किटेक्चर एक तेजी से मोबाइल दुनिया का समर्थन करने में विफल रहते हैं जहां एप्लिकेशन कभी भी, कहीं भी एक्सेस किए जाते हैं। आज सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता प्रयोज्यता में लगातार सुधार चाहते हैं और उम्मीद करते हैं कि सास विक्रेताओं को अपने व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक नई सुविधाओं और कार्यात्मकताओं को वितरित करना होगा।
हालांकि, विरासत डेटाबेस प्रौद्योगिकियां निम्नलिखित कारणों से आज के वितरित और क्लाउड वातावरण की जरूरतों को पूरा करने में कम आती हैं:
