Apache Cassandra es ampliamente utilizado por las organizaciones por su escalabilidad y flexibilidad. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y su funcionalidad de cero failover lo han convertido en el servidor de bases de datos favorito de las organizaciones de TI. Pero por muy funcional que sea, la base de datos conlleva una gran complejidad arquitectónica. Un punto ciego puede provocar un tiempo de inactividad inesperado o, peor aún, el fallo de una aplicación. Para lograr una operatividad sin inconvenientes con Apache Cassandra, los administradores deben ir un paso por delante observando el comportamiento de la infraestructura.
Estos son algunos de los retos a los que puede enfrentarse durante el monitoreo de Apache Cassandra y consejos para superarlos con una solución de monitoreo adecuada.
Problema 1: Dificultad para diagnosticar problemas de rendimiento
La arquitectura de nodos idénticos de Apache Cassandra dificulta el diagnóstico de un problema existente. Los clústeres numerosos y sus réplicas que contienen grandes paquetes de datos emplean muchos nodos, lo que aumenta la complejidad de la infraestructura.
Solución: Monitoreo exhaustivo
Los administradores necesitan realizar un control de cada clúster y sus respectivos nodos en tiempo real. Obtener información detallada sobre el comportamiento y el rendimiento de cada elemento existente en la infraestructura puede ayudar al equipo de TI a mantenerse alerta sobre los problemas que surjan. La interfaz de la solución de monitoreo de la base de datos debe ser capaz de proporcionar información sobre los tiempos de espera, la latencia, las estadísticas de la tabla de memoria y la asignación de memoria. Los administradores de bases de datos también deben poder obtener actualizaciones en tiempo real de las tareas pendientes y completadas para estudiar y resolver los problemas que ralentizan la base de datos.
Problema 2: Demasiados KPI
Apache Cassandra es conocido por sus componentes dispares, cada uno de ellos con atributos y KPI únicos. La latencia de lectura y escritura, el factor de replicación, la velocidad de transferencia y el uso del disco hablan del rendimiento de la base de datos y del porcentaje de espacio y memoria ocupados en cada nodo de un clúster. La supervisión de errores, excepciones y excesos mantiene a los administradores alerta en caso de situaciones críticas como fallos. La supervisión de la recolección de basura ayuda a los administradores a gestionar la memoria de forma eficiente. Pero estudiar todas las métricas de cada nodo de la base de datos, priorizar las funcionalidades, evitar los informes de datos irrelevantes y analizar el comportamiento se convierte en una carga considerable para los administradores de bases de datos.
Solución: Elaborar informes
El empleo de una solución de monitoreo que pueda generar informes sobre los KPI de cualquier elemento en tiempo real, junto con los datos de pronóstico del elemento, facilita a los administradores la identificación de anomalías de rendimiento y el análisis del comportamiento de la base de datos. Pero dados los numerosos elementos de Apache Cassandra, la solución también debería ser capaz de resumir y agregar los valores de los KPI para ayudar a los administradores a comprender las tendencias de rendimiento y centrarse en los clústeres que necesitan más atención. La interfaz de la solución debe ser personalizable, permitiendo a los administradores elegir y priorizar aquello sobre lo que quieren obtener más información.
Problema 3: Tamaño de la infraestructura
La escalabilidad de Apache Cassandra permite a las organizaciones hacer frente a enormes cargas de datos, que normalmente son imposibles de monitorear a través de una interfaz de línea de comandos o una solución de monitoreo que solo puede acomodar un número limitado de instancias. Los administradores de bases de datos no pueden seguir cambiando de soluciones de monitoreo a medida que crece su TI. Además, la arquitectura dinámica de Apache Cassandra contribuye a la evolución de las funcionalidades de las aplicaciones. Los valores umbral de los atributos asignados a las aplicaciones varían rápidamente con el tiempo, lo que aumenta las falsas alarmas y el ruido de las alertas cuando no se optimizan en tiempo real. Esto a menudo deja perplejos a los administradores, que intentan priorizar la gravedad de los problemas.
Solución: Interfaz de monitoreo inteligente y escalable
Junto con la infraestructura, la solución de monitoreo que la controla debe ser escalable. La solución debe ser capaz de dar cabida al número de instancias solicitado y ser robusta. Debe venir con un sistema de alerta inteligente que pueda actualizar automáticamente los umbrales dinámicos, establecer niveles de gravedad y automatizar las acciones de respuesta y el escalamiento, ayudando a los administradores a reducir el ruido de las alertas. Los administradores deben disponer de una interfaz que pueda ampliar su visión y sus capacidades con el crecimiento de la infraestructura, incluida una vista centralizada de las alertas, los escalamientos y los niveles de gravedad.
Problema 4: Planificación de la capacidad
La actualización de la base de datos Apache Cassandra implica realizar análisis a nivel celular para la adición de nodos, la asignación de almacenamiento y la asignación de recursos. Los administradores deben estudiar las tendencias de rendimiento, analizarlas y llegar a una base común que prometa eficiencia del sistema y rentabilidad. Dada la enorme infraestructura de Apache Cassandra, realizar manualmente este tipo de análisis es casi imposible.
Solución: Previsiones de resultados e informes procesables
La solución de monitoreo debe ser capaz de controlar cada elemento del entorno, estudiar las curvas de rendimiento y prever su rendimiento. Con una previsión exacta en la mano, los administradores pueden tener una estimación precisa de las necesidades de capacidad y recursos. Esto les ayuda a atender la base de datos con eficiencia, sin comprometer recursos ni costos.
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