Ausgabe Januar 2023

Heftcover Ausgabe 01/2023

Titelthema: CLOUD-DBMS

Herkömmliche relationale Datenbanken lassen sich nicht problemlos in eine Cloud integrieren, weil die Skalierung in die Breite dort nur mit verteilten Systemen gelingt. Eine klassische SQL-Datenbank ist stattdessen ein Ein-Server-System. Doch auch für dieses Problem gibt es Lösungen wie etwa Vitess für MySQL. Damit wird die Verteilung intern durch Sharding erreicht, während sich an der Schnittstelle nach außen nichts ändert. In der aktuellen Ausgabe testen wir die MySQL-Erweiterung sowie einige von Haus aus verteilte Datenbanksysteme für die Cloud.

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Es ist ein Spiel mit Milliardeneinsatz und noch ist schwer abzusehen, wer gewinnt. Erweist sich Mark Zuckerberg am Ende als erfolgreicher Visionär oder gescheiterter Bankrotteur?

Dem planetaren Klima geht es nicht so gut, und die IT ist Teil des Problems. Das möchten Öko- und IT-Aktivisten gern ändern. Auf der Konferenz Bits & Bäume in Berlin diskutierten sie unter anderem, wie die IT zum Teil der Lösung werden kann.

Cloud-Datenbanken erfreuen sich wachsender Beliebtheit und steigender Nachfrage. Das liegt nicht nur an höherer Skalierbarkeit und besserer Verfügbarkeit, sondern auch an geringeren Investitions- und Betriebskosten. Allerdings gibt es auch Einschränkungen.

Wie alle Komponenten skalierbarer Plattformen müssen auch Datenbanken heute ganz selbstverständlich in die Breite skalieren können. Technisch ist das knifflig, wie Vitess zeigt: Das Programm setzt unter der Haube auf verschiedene Techniken wie Sharding, sieht von außen aber wie MySQL aus.

Die Welt des Scale-out ist stateless: Wer auf höhere Last mit mehr Instanzen statt mit einem stärkeren Server reagieren will, braucht in der Regel zustandslose Anwendungen – Datenbanken sind das aber nicht. YugabyteDB löst das Dilemma für PostgreSQL.

Notizzettel Brain 2.3.3, Diensteprüfer Wait4x 2.8.0, Rm-Alternative Rmx 0.1.6, Kernel-Toolbox Krn 5.4, Nickname-Sucher Sherlock 0.14.2, Markdown-Wiki Smeagol 0.4.3.

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Wegen der atemberaubenden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens setzt man es zunehmend auch dort ein, wo davon Leben und Gesundheit von Menschen abhängen, beispielsweise beim autonomen Fahren. Allerdings lässt sich das Maschinenlernen auch böswillig manipulieren – und dann wird es...

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