Anwenderbericht: NoSQL-Datenbanken am Beispiel von MongoDB

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Anwenderbericht: NoSQL-Datenbanken am Beispiel von MongoDB

31.12.2014 - 14:00
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Seit 1982 bietet der Weather Channel in den USA seinen Zuschauern 24 Stunden am Tag alle wichtigen Informationen zur Wetterlage. Zum Portfolio gehört natürlich auch eine eigene App. Damit diese die zwei Millionen Anfragen pro Minute verarbeiten kann, ist eine äußerst schnelle und flexible Datenbank notwendig. Weather.com setzt hier auf NoSQL. Dieser Beitrag zeigt, wie MongoDB die notwendige Flexibilität und Geschwindigkeit liefert, um die 40 Millionen Nutzer zu jeder Zeit mit relevanten Daten zu versorgen.
Big Data ist heute weit mehr als nur ein Schlagwort. Wir sehen mehr und mehr Praxisbeispiele – längst sind die Anwendungen über die traditionellen IT-Bereiche hinausgewachsen und dienen etwa zur Stauvorherhersage. Doch natürlich gibt es Felder, die schon seit Beginn der Computerisierung einfach prädestiniert waren für die Anwendung von Rechenpower – die Wettervorhersage etwa benötigt unglaubliche Mengen an Daten, die in kurzer Zeit berechnet, analysiert und gedeutet werden müssen. Ein klassischer Fall für Big Data. Eine derartige Flut an Daten kann nicht jede Struktur bewältigen. Der US-Fernsehsender Weather Channel hat sich deswegen für NoSQL und gegen relationale Datenbanken entschieden.

Relationale Datenbanken am Limit
Das exponentielle Wachstum der Datenmengen stellt Datenbanken und Datenbankserver immer wieder vor neue Herausforderungen. Bis vor einigen Jahren hatten CIOs gar keine Wahl: Wer im professionellen Umfeld Datenbank sagte, meinte relationale Datenbanken. Alternativen gab es nicht. Relationale Datenbanken benötigen allerdings immer leistungsfähigere Server, wenn größere Datenmengen verwaltet werden sollen oder mehr Abfragen zu bewältigen sind. Das Skalieren ist gleich doppelt limitiert: Zum einen kann es sich kein Unternehmen leisten, unbegrenzt in immer mehr Server und leistungsfähigere Maschinen zu investieren; auf der anderen Seite sind der Skalierung auch durch die Hardware selbst Grenzen gesetzt.

Relationale Datenbanken sehen sich durch eine ganze Reihe von Entwicklungen herausgefordert. Das enorme Wachstum der Datenmenge ist auch der wachsenden Zahl von Datenquellen geschuldet, die in Unternehmen verarbeitet werden. Diese Daten sind dabei immer stärker miteinander vernetzt, zugleich aber weniger strukturiert. Allein auf Facebook entstehen täglich Hunderte TByte an neuen Daten und Millionen neuer Objekte – ein Alptraum für Administratoren relationaler Datenbanken. Zu einer Zeit, als sich für Giganten wie Google und Facebook bereits abzeichnete, dass sich die Systeme mittelfristig mehreren Millionen Abfragen pro Sekunde stellen müssten, lieferten selbst leistungsstärkste Datenbanksysteme maximal einen Bruchteil davon.

NoSQL stellt sich aktuellen Herausforderungen
Eine zeitgemäße Antwort auf diese Herausforderungen sind neue NoSQL-Datenbanken. Zusammengefasst werden darunter eine ganze Reihe von unterschiedlichen Ansätzen wie Key-Value, Large-Column-, Graphen und dokumentenorientierte Datenbanken. Diese NoSQL-Datenbanken sind besser für die wachsenden Datenmengen und Anfragen gewachsen, da sie viel leichter skalieren. Statt den Server aufzurüsten, werden einfach weitere Maschinen angeschafft und in Betrieb gesetzt (Scale Out). Und gerade in dokumentorientierten Datenbanken können wenig strukturierte Informationen effizient gespeichert werden. Zur letztgenannten Kategorie gehört auch MongoDB, das seine Vorteile bei der Neugestaltung der IT-Struktur des Weather Channel in den USA voll ausspielen konnte.

Seit seiner Gründung im Jahr 1982 hat sich der Weather Channel als führender Anbieter von Wetterdaten und Vorhersagen etabliert. Während die Zuschauerzahlen sich stabil entwickelten, sogar zum Teil rückläufig sind, haben sich die Nutzerzahlen über das Web und eigens entwickelte Apps exponentiell vergrößert. Die Apps für Android und iOS erreichen potentiell rund 1 Milliarde Smartphones und Tablets weltweit. Und seit 2014 beliefert der Weather Channel die Wetter-App unter Apples iOS mit Daten und löste damit Yahoo auf den Apple-Geräten ab. Nicht zuletzt die Vorbereitung auf diesen Schritt machte eine Neuordnung der Infrastruktur des Unternehmens notwendig. Das Backend wurde in die Cloud verlagert, damit die Anwender ihre personalisierten Daten und Informationen über verschiedene Endgeräte (Website, Smartphones und Tablet) auf dem gleichen aktuellen Stand halten können.

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ln/Marc Schwering, Senior Solutions Architect bei MongoDB

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