Wie man Relationale Datenbanken für Cloud-native Anwendungen optimal einsetzt

Relationale Datenbanken (RDBMS) sind nach wie vor eine der bevorzugten Methoden zur Speicherung gut strukturierter Daten, die von Anwendungen häufig abgefragt werden. In einer Cloud-Umgebung können sie eine entscheidende Rolle spielen, indem sie die Datenintegrität und Konsistenz gewährleisten und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit verbessern. Diese Datenbanken verwenden eine tabellenbasierte Struktur, die in Zeilen und Spalten organisiert ist, und ermöglichen es Anwendungen, mit SQL-Abfragen auf die Daten zuzugreifen.

Ein relationales Datenbanksystem (RDBMS) stellt sicher, dass alle Transaktionen ACID-konform (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) sind. Dies bedeutet, dass die Datenbank Transaktionen so ausführt, dass die Integrität der Daten und die Konsistenz jederzeit gewahrt bleiben, auch bei Ausfällen oder Fehlern. Besonders wichtig ist, dass eine relationale Datenbank ihre Daten normalerweise in mehreren aktiven Prozessen speichern kann, um die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu maximieren. So wird zumindest ein Teil der Daten jederzeit verfügbar gemacht, selbst wenn andere Teile der Daten vorübergehend nicht zugänglich sind.

Ein relationales Datenbanksystem ist in der Lage, die massive Skalierbarkeit und Verteilung zu erreichen, ohne die ACID-Transaktionen oder die Effizienz der Abfragen zu beeinträchtigen. Diese Art von Datenbank eignet sich hervorragend für Cloud-native Anwendungen oder Microservices, die auf bestehende relationale Daten zugreifen oder gut strukturierte Daten verarbeiten müssen. Eine solche Lösung ermöglicht es, bestehende relationale Daten in die Cloud zu verschieben, ohne dass die Daten oder die Anwendungen, die auf sie zugreifen, signifikant geändert werden müssen.

Die Vorteile einer relationalen Datenbank in der Cloud liegen vor allem in ihrer Flexibilität und der Fähigkeit, Daten auf verschiedene Arten darzustellen und abzufragen. Viele relationale Datenbanken in der Cloud bieten eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, die weit über die Möglichkeiten traditioneller IT-Systeme hinausgehen, während sie gleichzeitig die ACID-Transaktionen beibehalten. Allerdings gibt es Einschränkungen, die bei der Nutzung berücksichtigt werden müssen: Jedes einzelne Datenelement wird nur in einem Knoten gespeichert, sodass es zu einer Begrenzung der Verfügbarkeit kommen kann, wenn dieser Knoten ausfällt. Um dieses Risiko zu minimieren, wird häufig eine Standby-Kopie jedes aktiven Knotens erstellt.

In einigen Fällen wird in relationalen Datenbanken einfach binäre oder große Zeichenobjekte (BLOBs oder CLOBs) gespeichert, die sich besser in einer Key-Value-Datenbank aufbewahren lassen. Diese Datenbanken optimieren den Zugriff auf unstrukturierte Daten und sind effizienter als relationale Datenbanken bei der Handhabung solcher Datentypen. Wenn es jedoch darum geht, Beziehungen zwischen den Daten zu verfolgen, ist eine Graph-Datenbank die bessere Wahl. Graph-Datenbanken vereinfachen die Navigation durch komplexe Beziehungen und bewahren gleichzeitig die referenzielle Integrität.

Es gibt zahlreiche verschiedene Arten relationaler Datenbanken, die in Cloud-Umgebungen eingesetzt werden können. Die ältesten und bekanntesten Beispiele sind Enterprise-Datenbanken wie Oracle, IBM Db2 und Microsoft SQL Server, die meist auf traditioneller IT-Infrastruktur betrieben wurden, aber mittlerweile auch als Service in der Cloud angeboten werden. Neben diesen Enterprise-Datenbanken gibt es auch kleinere SQL-Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL. Diese sind leichter, flexibler und oft containerisierbar, sodass sie sich gut für den Einsatz in Cloud-native Anwendungen eignen. Ihre Skalierbarkeit ist jedoch begrenzt, was ihre Nutzung für sehr große Systeme einschränken kann.

Eine weitere interessante Kategorie sind die sogenannten NewSQL-Datenbanken, wie CockroachDB und Google Cloud Spanner, die die Skalierbarkeit von NoSQL-Datenbanken mit den Vorteilen relationaler Datenbanken kombinieren. Diese Datenbanken sind besonders dann sinnvoll, wenn Anwendungen eine hohe Skalierbarkeit benötigen, dabei aber nicht auf ACID-Transaktionen und eine vollständige Unterstützung des relationalen Modells verzichten wollen.

Die Wahl der richtigen Datenbank hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Relationale Datenbanken bieten eine starke Konsistenz und Integrität, was sie zu einer guten Wahl für Anwendungen macht, die diese Merkmale benötigen. Gleichzeitig sollten Entwickler auch andere Datenbanktypen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die gewählte Lösung sowohl in Bezug auf Leistung als auch auf Skalierbarkeit optimal funktioniert.

Wie reagieren Reactive Components auf Geschäftsereignisse?

Das Konzept der Reactive Components bietet genau diese Flexibilität. Diese Komponenten reagieren nicht nur auf bestimmte Ereignisse, sondern tun dies auf eine sehr spezifische und anpassbare Weise. Sie lauschen Ereignissen, die aus internen oder externen Quellen kommen, und entscheiden dann, ob und wie sie darauf reagieren sollen. Eine Reactive Component könnte beispielsweise auf ein Ereignis warten, das von einem neuen Mitarbeiter generiert wird, und dann je nach Kontext entscheiden, ob sie das benötigte Gerät versendet oder eine andere Handlung durchführt.

Ein wichtiger Aspekt dabei ist, dass jede Reactive Component auf ein spezifisches Ereignis reagiert und dabei entscheiden kann, ob sie darauf reagiert oder nicht. Das bedeutet, dass die Komponente nicht zwingend alle eingehenden Ereignisse verarbeiten muss, sondern sie kann selektiv reagieren und nur auf die Ereignisse reagieren, die für sie relevant sind. Dies unterscheidet sich stark von der traditionellen synchronen API, bei der alle Anfragen verarbeitet werden müssen, und die Entscheidung lediglich darin besteht, wie auf eine Anfrage reagiert wird. Bei der asynchronen Event-Verarbeitung durch Reactive Components kann der Entwickler oder das System so entscheiden, welche Ereignisse wichtig sind und welche ignoriert werden können.

Ein Vorteil dieses Modells ist die Möglichkeit, neue Funktionen zu integrieren, ohne das gesamte System umzustrukturieren. Es können zusätzliche Komponenten hinzugefügt werden, die auf dasselbe Ereignis reagieren, jedoch auf unterschiedliche Weise. Diese Modularität und Flexibilität sind in komplexen Geschäftssystemen von unschätzbarem Wert.

Ein weiteres potenzielles Problem besteht in der Wartbarkeit eines Systems, das aus mehreren unabhängigen Reactive Components besteht. Da diese Komponenten unabhängig und asynchron arbeiten, kann die Logik komplexer und schwieriger zu verwalten sein. Insbesondere, wenn mehrere Ereignisse verarbeitet werden müssen, bevor eine Aktion ausgelöst wird, ist es notwendig, Mechanismen zur Synchronisation und Persistenz hinzuzufügen, wie sie zum Beispiel im Event Sourcing verwendet werden. Ohne diese Mechanismen könnte es schwierig werden, die Integrität des Systems zu gewährleisten.

Ein kritischer Punkt beim Entwurf von Reactive Components ist, dass sie idempotent sein müssen. Das bedeutet, dass eine Komponente, selbst wenn sie dasselbe Ereignis mehrfach empfängt, keine unerwünschten Nebeneffekte erzeugen darf. Wenn beispielsweise ein Ereignis eine Datenbankänderung auslöst, muss sichergestellt werden, dass dieselbe Änderung nicht mehrfach durchgeführt wird. Das erfordert eine sorgfältige Implementierung von Repositories, die sicherstellen, dass keine doppelte Einfügung in die Datenbank erfolgt.

Abschließend lässt sich sagen, dass der Einsatz von Reactive Components in einer eventgetriebenen Architektur ein mächtiges Werkzeug für flexible und anpassungsfähige Systeme darstellt. Es gibt jedoch mehrere Herausforderungen, die bedacht werden müssen – insbesondere in Bezug auf Testbarkeit, Reihenfolge von Ereignissen und die Notwendigkeit für idempotente Reaktionen.

Es ist auch wichtig zu erkennen, dass Reactive Components nicht für jede Situation geeignet sind. In Fällen, in denen eine klare und vorhersehbare Reihenfolge von Ereignissen erforderlich ist, kann eine Service Orchestration-Lösung besser geeignet sein. Während Event Choreography in der Theorie eine hohe Flexibilität bietet, kann es in der Praxis zu Komplikationen führen, wenn ein striktes Management von Abläufen erforderlich ist.