RavenDB стремится устранить стратегические барьеры, создаваемые традиционными базами данных

При оценке технологий баз данных специалисты часто сталкиваются с необходимостью выбора между производительностью, гибкостью и безопасностью, обычно останавливаясь на двух из трех параметров и принимая неизбежные компромиссы. Системы, настроенные на максимальную скорость, часто требуют ручного вмешательства, а высокогибкие платформы могут стать дорогостоящими, поскольку первоначальные проекты превращаются в ограничения. Безопасность слишком часто рассматривается как второстепенный фактор, в результате чего администраторы баз данных полагаются на бдительность внутренних команд, чтобы избежать появления уязвимостей.

Упрощение сложности

RavenDB появилась благодаря тому, что ее основатель осознал совокупную стоимость этих распространенных компромиссов. Орен Эйни, основатель и технический директор RavenDB, много лет проработал консультантом по производительности и был свидетелем того, как квалифицированные команды увязали в растущей сложности систем. Он заметил, что основная проблема заключалась не в недостатке навыков разработчиков, а в хрупкости архитектуры. По его мнению, базы данных часто подталкивают разработчиков к созданию неустойчивых проектов, а затем наказывают их за то, что они пошли по этому пути. RavenDB был задуман, чтобы устранить это противоречие, создав плавный переход между развивающимися бизнес-требованиями и жесткими схемами баз данных.

Платформа разработана с учетом высокой производительности и адаптивности, и, по иронии судьбы, направлена на сокращение потребности в таких специалистах, как сам Орен. Опираясь на свой богатый опыт, он создал RavenDB, которая используется в производстве уже более пятнадцати лет — задолго до появления разработки с помощью искусственного интеллекта.

Основной принцип заключается в том, что RavenDB адаптируется к реальным потребностям организации с течением времени, а не к ее первоначальным прогнозам. «Когда я разговариваю с руководителями предприятий, — объясняет Эйни, — я говорю им, что занимаюсь решением сложных вопросов, связанных с владением данными».

Например, вместо того, чтобы требовать от разработчиков прогнозирования всех шаблонов запросов, RavenDB отслеживает запросы в режиме реального времени. Если запрос выиграет от индекса, он автоматически создает его в фоновом режиме с минимальным влиянием на производительность. Это резко контрастирует с традиционными реляционными базами данных, где первоначальные решения по схеме и индексированию часто становятся сложными и дорогостоящими для изменения по мере развития бизнеса.

Орен сравнивает это с заливкой фундамента здания до того, как определены места расположения дверей и опорных колонн. Хотя такой подход может сработать, стоимость пересмотра этих ранних решений спустя годы, когда потребности бизнеса изменятся, может быть ошеломляющей.

Перед выступлением компании на TechEx Global в Лондоне (4 и 5 февраля, Olympia) он поделился примером: европейский клиент испытывал трудности с выходом на рынки США, потому что его схема базы данных, разработанная для простой ставки НДС в одном поле, не могла обрабатывать сложные государственные и федеральные налоги с продаж. Казалось бы, незначительное решение, принятое в прошлом, привело к значительным финансовым и техническим затратам.

Привлекательность RavenDB заключается в практических деталях и оптимизациях, которые повышают производительность и удобство использования. Например, для пагинации обычно требуется два отдельных вызова базы данных — один для данных, другой для общего подсчета. RavenDB выполняет оба вызова в одном запросе. По отдельности такие улучшения кажутся незначительными, но в масштабе их влияние усиливается. «Если устранить трения на каждом шагу, — говорит Орен, — можно построить систему, которая просто работает без сбоев».

Это комплексное устранение трений повышает производительность и упрощает разработку. Связанные данные встраиваются или включаются без ущерба для производительности, который возникает при сложных соединениях таблиц, что позволяет выполнять сложные запросы за один цикл. Инженеры могут писать запросы, похожие на SQL, для API RavenDB, не имея глубоких знаний в области баз данных.

По сравнению с другими вариантами NoSQL, RavenDB по умолчанию обеспечивает полные транзакции ACID и снижает операционные затраты. Встроенные функции, такие как ETL-конвейеры, подписки, полнотекстовый поиск, счетчики и обработка временных рядов данных, снижают зависимость от внешних систем.

В результате как разработчики, так и администраторы тратят меньше времени на сложные детали и больше на создание ценности — это привлекательное предложение для любой организации, заботящейся о бюджете.

Специально разработанная масштабируемость

RavenDB разработан так, чтобы масштабироваться так же легко, как и обрабатывать сложные запросы. Он поддерживает многоузловую кластеризацию для высокой параллельности, настраиваемую автоматически без длительной ручной конфигурации. «С RavenDB масштабирование — это просто часть обычной работы», — заявляет Эйни.

В феврале RavenDB Cloud выпустила версию 7.2, которая включает в себя AI Assistant, описываемый как «виртуальный DBA внутри вашей базы данных». Акцент делается на слове «внутри»: это инструмент для разработчиков и администраторов, а не для конечных пользователей, отвечающий на вопросы об индексировании, хранении или поведении системы.

ИИ как профессиональная помощь

Эйни осторожно подходит к предоставлению ИИ неограниченного доступа к хранилищам данных. Использование ИИ в качестве общего контролера доступа к конфиденциальной информации создает неизбежные риски для безопасности, поскольку такие системы трудно надежно ограничить.

Однако для профессионалов в области баз данных и разработчиков ИИ служит мощным помощником. Помощник ИИ RavenDB работает с правами пользователя, не имея привилегированного доступа. «Все, что он узнает о вашем экземпляре, доступно с вашими учетными данными за кулисами», — поясняет он.

Стратегия компании в области ИИ сосредоточена на предоставлении надежных функций с четким мнением: генерация запросов, объяснение индексов, помощь в изучении схем и ответы на операционные вопросы — все это ограничено правами пользователя.

Команды разработчиков также получают поддержку векторного поиска, встроенных вложений, индексирования на стороне сервера и гибкой интеграции с внешними LLM. Это позволяет организациям быстро внедрять функции на базе ИИ, одновременно управляя рисками и соблюдая нормативные требования.

Безопасность и управление рисками

Безопасность — ключевое отличие RavenDB. Обсуждая уязвимости, такие как недавняя проблема MongoBleed, Эйни указывает на архитектурный недостаток: смешивание критически важных для безопасности и универсальных кодовых путей. «Уязвимость существует именно потому, что эти аспекты смешаны», — утверждает он.

RavenDB обрабатывает аутентификацию с помощью установленной криптографической инфраструктуры до запуска любой логики базы данных. Это разделение гарантирует, что даже если в другом месте существует недостаток, неаутентифицированные пользователи не могут получить доступ к общим кодовым путям, что значительно ограничивает любые потенциальные атаки.

Хотя его внутреннее функционирование является высокотехническим, руководители предприятий могут легко понять экономические последствия задержек, вызванных изменениями схемы или настройкой производительности. Адаптивность и скорость RavenDB также устраняют то, что Орен называет разговорами «нет, ты не можешь этого сделать».

Организации, использующие RavenDB, снижают свою зависимость от узкоспециальных знаний и приобретают гибкость, позволяющую реагировать на меняющиеся потребности. «Роль базы данных заключается в обеспечении ощутимой бизнес-ценности», — утверждает Эйни, полагая, что инфраструктура должна оставаться на втором плане, а не диктовать стратегические ограничения.

Миграция и внедрение

RavenDB использует язык запросов, похожий на SQL, что позволяет большинству команд освоить его за один день. Любые трудности при внедрении обычно возникают из-за предположений о безопасности и высокой доступности, унаследованных от других платформ. Для RavenDB это фундаментальные принципы проектирования, а не дополнительная нагрузка.

RavenDB, созданная на основе непосредственного опыта ее основателя в решении операционных проблем, отличается накопленными дизайнерскими решениями: фоновая индексация, оптимизация с учетом запросов, строгое разделение безопасности и принципиальная интеграция искусственного интеллекта. Разработчики получают более плавный опыт, а бизнес-лидеры — более низкие долгосрочные затраты, особенно в периоды изменений. Эта привлекательная комбинация вытесняет устоявшиеся платформы во многих средах.

Чтобы узнать больше, свяжитесь с представителями RavenDB на TechEx Global в Лондоне 4 и 5 февраля. Если это заинтересовало вас, посетите веб-сайт компании.

Интересуетесь искусственным интеллектом и большими данными от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие проходит одновременно с TechEx и другими ведущими технологическими конференциями. Более подробную информацию можно найти здесь.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.