Capítulo 16. Almacenamiento eficiente de datos
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En este capítulo, veremos los retos que hay que afrontar para almacenar y recuperar eficazmente tus datos de observabilidad cuando más los necesites. La velocidad es una preocupación común en el almacenamiento y recuperación de datos, pero otras limitaciones funcionales imponen retos clave que deben abordarse en la capa de datos. A escala, los retos inherentes a la observabilidad se vuelven especialmente pronunciados. Expondremos los requisitos funcionales necesarios para permitir flujos de trabajo de observabilidad. Luego examinaremos las compensaciones de la vida real y las posibles soluciones utilizando como inspiración la implementación del almacén de datos Retriever, propiedad de Honeycomb.
Conocerás las distintas consideraciones necesarias en las capas de almacenamiento y recuperación para garantizar la velocidad, escalabilidad y durabilidad de tus datos de observabilidad. Aprenderás sobre un almacén de datos en columnas y por qué es especialmente adecuado para los datos de observabilidad, cómo deben gestionarse las cargas de trabajo de consulta, y consideraciones para hacer que el almacenamiento de datos sea duradero y de alto rendimiento. Las soluciones que se presentan en este capítulo no son las únicas posibles para las diversas compensaciones que puedes encontrar. Sin embargo, se presentan como ejemplos reales ...