Guía del desarrollador para elegir la base de datos Embarqué adecuada

Las aplicaciones son cada vez más complejas y exigen soluciones eficientes de gestión de datos. Las bases de datos integradas, por su ligereza y alto rendimiento, se han convertido en herramientas esenciales para los desarrolladores que crean aplicaciones para diversas plataformas, desde dispositivos móviles hasta entornos de computación periférica. Sin embargo, la plétora de opciones disponibles puede resultar abrumadora. Esta guía pretende dotar a los desarrolladores de los conocimientos necesarios para seleccionar la base de datos integrada ideal para sus necesidades específicas.

Bases de datos Embarqué

Una base de datos Embarqué es un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) integrado directamente en una aplicación, en lugar de ejecutarse como un proceso independiente. Esta arquitectura ofrece varias ventajas, entre ellas:

• Rendimiento: Reducción de la latencia y la sobrecarga de la red.
• Fiabilidad: Sin dependencias externas.
• Seguridad: Los datos residen dentro de los límites de la aplicación.
• Flexibilidad: Adaptada a los requisitos específicos de la aplicación.

Sin embargo, las bases de datosEmbarqué también presentan limitaciones, como la escalabilidad y la capacidad de acceso concurrente. Es crucial comprender estas ventajas y desventajas a la hora de elegir.

Consideraciones clave para la selección de bases de datos

Antes de entrar en las opciones específicas de bases de datos, vamos a esbozar los factores clave que hay que tener en cuenta a la hora de elegir una base de datos Embarqué :

• Modelo de datos: Determine si su aplicación requiere un modelo de datos clave-valor, documento o relacional.
• volume de données y complejidad: Evalúa el tamaño y la estructura de tu jeu de données.
• Requisitos de rendimiento: Evalúe las velocidades de lectura y escritura, el rendimiento de las transacciones y la latencia requeridos.
• Restricciones de almacenamiento: Ten en cuenta el espacio de almacenamiento disponible en la plataforma de destino.
• simultanéité: Determina el número de usuarios o procesos concurrentes que acceden a la base de datos.
• Conformidad con ACID: Evalúe si su aplicación requiere garantías ACIDatomicité, cohérence, isolement, durabilité) estrictas.
• Compatibilidad de plataformas: Asegúrese de que la base de datos es compatible con sus plataformas de destino (por ejemplo, móvil, sistemas Embarqué , nube).
• Esfuerzo de desarrollo y mantenimiento: Ten en cuenta la curva de aprendizaje y los requisitos de soporte continuo.

Tipos de bases de datos Embarqué

1. Almacenes clave-valor

• • Ideal para estructuras de datos sencillas con operaciones rápidas de lectura y escritura.
  • Casos de uso: Almacenamiento en caché, ajustes de configuración, preferencias del usuario.

2. Almacenes de documentos

• • Adecuado para almacenar estructuras de datos complejas y jerárquicas.
  • Casos de uso: Sistemas de gestión de contenidos, datos IoT, gestión del estado de las aplicaciones.

3. Bases de datos relacionales:

• • Ofrece almacenamiento de datos estructurados con conformidad ACID.
  • Casos de uso: Aplicaciones financieras, gestión de inventarios, análisis.

4. Bases de datos de series temporales:

• • Optimizado para manejar datos con fecha y hora con altas tasas de ingestión y consulta.
  • Casos de uso: Datos de sensores IoT, series temporales financieras, supervisión del rendimiento de aplicaciones.

Selección de bases de datos para el desarrollo de aplicaciones Embarqué

Aplicaciones móviles

• Priorice el rendimiento, la baja huella de almacenamiento y las capacidades offline.
• Considerar almacenes de documentos o versiones Embarqué de almacenes de documentos
• Optimiza la duración de la batería y los recursos del dispositivo.

Dispositivos IoT

• Se centra en el bajo consumo, el alto rendimiento y el almacenamiento limitado.
• Los almacenes de valores clave o las bases de datos de series temporales Embarqué suelen ser adecuados.
• Considera la compresión y encriptación de datos para mayor seguridad.

Selección de bases de datos para la gestion des données de borde a nube

Procesamiento de bordes

• Ponga énfasis en la baja latencia, el alto rendimiento y las capacidades offline.
• Las bases de datos de series temporales o los almacenes de documentos Embarqué pueden resultar eficaces.
• Considerar la agregación y filtrado de datos en el borde para reducir la carga de la nube.
  

synchronisation des données

• Elija una base de datos que admita una replicación y sincronización de datos eficaz.
• Considerar enfoques híbridos que combinen Embarqué y bases de datos en la nube.
• Garantizar la cohérence y la integridad de los datos en todos los entornos.

Conclusión

Seleccionar la base de datos Embarqué adecuada es crucial para el éxito de su aplicación. Si considera detenidamente los factores descritos en esta guía y evalúa los requisitos específicos de su proyecto, podrá tomar una decisión con conocimiento de causa. 

Recuerde que la base de datos Embarqué adecuada es la que satisface las necesidades de su aplicación al tiempo que optimiza el rendimiento, la seguridad y la productividad de los desarrolladores. 

En Actian, ayudamos a las organizaciones a ejecutar aplicaciones más rápidas e inteligentes en dispositivos periféricos con nuestra base de datos ligera Embarqué -. Actian Zen. Optimizada para sistemas Embarqué y edge computing, Zen ocupa poco espacio con un acceso rápido de lectura y escritura, lo que la hace ideal para entornos con recursos limitados.

Con una synchronisation des données sin fisuras desde el borde a la nube, Zen es totalmente compatible con ACID y admite el acceso a datos SQL y NoSQL aprovechando los lenguajes de programación más populares, lo que permite a los desarrolladores crear aplicacionesEmbarqué faible latence .

Recursos adicionales:

• Primeros pasos con Actian Zen y Python
• Procesamiento de datos en tiempo real con Actian Zen y Apache Kafka

Acerca de Kunal Shah

Kunal Shah es el Director de Marketing de Producto para Inteligencia de Datos y Observabilidad de Datos. Es un antiguo ingeniero de software que ahora se especializa en estrategias de comercialización y crecimiento de productos. En el pasado, ocupó puestos directivos de marketing de productos e implementación de tecnología, desarrollando su experiencia en Edge AI, IoT, ingeniería de datos, ciencia de datos y soluciones empresariales SaaS y on-prem basadas en AI/ML. Desde el punto de vista académico, Kunal tiene un MBA de la Universidad de Duke, un máster en MIS de la Universidad A&M de Texas y una licenciatura en ingeniería de la Universidad de Mumbai.