MongoDB ha recorrido un largo camino desde su fundación en 2007. Muchas personas conocieron MongoDB durante sus primeros años. Se formaron opiniones sobre la base de datos según impresiones de 2012 a 2014. Sin embargo, mucho ha cambiado desde entonces.
Durante los últimos once años, MongoDB ha logrado avances significativos. El más importante es el lanzamiento de MongoDB Atlas en 2016. Se ha centrado considerablemente en mejorar las cuatro áreas críticas que más importan tanto a las empresas como a los desarrolladores: seguridad, durabilidad, disponibilidad y rendimiento.
Seguridad: Protección de datos confidenciales frente al acceso no autorizado y garantía de cumplimiento normativo.
Durabilidad: Garantizar que los datos permanezcan intactos y confiables, incluso durante fallas del sistema o interrupciones inesperadas.
Disponibilidad: Minimizar el tiempo de inactividad y mantener la operación del sistema, pase lo que pase.
Rendimiento: Ofrecer tiempos de respuesta de la aplicación rápidos y coherentes, y realizar un escalado eficiente para satisfacer la creciente demanda.
Estos avances se han ganado la confianza de algunas de las empresas más grandes del mundo, incluidas Toyota, Cisco, Wells Fargo, Bosch y Verizon.
Sin embargo, a pesar de este progreso, persisten mitos obsoletos sobre MongoDB, especialmente en estas cuatro áreas fundamentales. En este blog, abordaremos directamente esos conceptos erróneos y aclararemos la situación sobre la seguridad, durabilidad, disponibilidad y rendimiento de MongoDB. Vamos a profundizar.
Mito 1: “MongoDB no es tan seguro como una base de datos relacional”
Uno de los mitos más persistentes sobre MongoDB es que no es seguro; ciertamente no tan seguro como las bases de datos relacionales tradicionales. Esta idea errónea probablemente se derive de una serie de ataques de ransomware a mediados de la década de 2010. Los hackers aprovecharon bases de datos no seguras que carecían de una autenticación adecuada y que quedaron expuestas en puertos TCP por defecto. Aunque estos incidentes pusieron de relieve prácticas de configuración deficientes, han ensombrecido injustamente las capacidades de seguridad contemporáneas de MongoDB.
MongoDB proporciona funcionalidades de seguridad robustas e inteligentes diseñadas para proteger los datos confidenciales en cada etapa de su ciclo de vida. MongoDB cifra los datos tanto en tránsito como en reposo, al igual que otras bases de datos NoSQL y relacionales líderes. Sin embargo, lo que distingue a MongoDB es su capacidad para mantener los datos cifrados mientras están en uso. Con Queryable Encryption, una innovación pionera en la industria exclusiva de MongoDB, los datos confidenciales pueden permanecer cifrados incluso mientras se consultan. Esto elimina la necesidad de descifrar los datos y reduce la exposición a amenazas.
MongoDB también admite una autenticación y autorización flexibles que se integran a la perfección con muchos sistemas de gestión de identidades. Funcionalidades como el control de acceso basado en roles y los permisos detallados garantizan que los usuarios solo tengan acceso a aquello para lo que están autorizados. Simultáneamente, una configuración intuitiva hace que estos controles sean fáciles de implementar.
Más allá del cifrado y el control de acceso, MongoDB incluye potentes herramientas de auditoría para supervisar la actividad de la base de datos y funcionalidades avanzadas de seguridad de red, como la lista de permitidos de IP y la red privada. En conjunto, estas capacidades proporcionan una protección integral contra el acceso no autorizado y ayudan a las organizaciones a satisfacer estrictos requisitos de cumplimiento.
Lo mejor de todo es que estas funcionalidades de seguridad avanzadas se incluyen por defecto tanto en MongoDB Atlas como en MongoDB Enterprise Advanced sin costo alguno. El enfoque de MongoDB simplifica la gestión de la seguridad a la vez que minimiza los gastos. Esto permite a los equipos concentrarse en crear aplicaciones con la confianza de que sus datos están protegidos.
Mito 2: “Las capacidades multi-nube de MongoDB no la distinguen de otras bases de datos”
A primera vista, la afirmación de que MongoDB es multinube puede no parecer especial. Después de todo, muchas bases de datos están disponibles a través de más de un proveedor de nube; sin embargo, esto no debe confundirse con que todas sean multinube. La verdadera multinube admite implementaciones “entre nubes”, es decir, la capacidad de implementar nodos individuales de un solo clúster en múltiples proveedores de nube. Esta distinción suele ser ocultada por aquellos proveedores que no pueden ejecutar sus clústeres en dicha configuración. El soporte para clústeres multinube en Atlas estuvo disponible de forma general en octubre de 2020.
MongoDB Atlas permite la implementación no solo en Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud, sino también en las tres nubes simultáneamente con un único clúster. Es posible configurar implementaciones entre nubes únicamente desde la consola de gestión de Atlas. No se requiere ninguna configuración adicional a través de los proveedores de nube individuales. Esto es más que una simple comodidad; es una capacidad transformadora que elimina las fronteras entre los proveedores de nube. Con MongoDB Atlas, es como si AWS, Azure y Google Cloud operaran como un entorno de nube unificado.
¿Por qué es esto importante?
Para empezar, implementar un solo clúster de base de datos en múltiples nubes elimina la complejidad operativa de gestionar la replicación y la migración de datos entre proveedores. Se puede lograr una movilidad de datos sin interrupciones. La parte más difícil de mover de cualquier aplicación (los datos) ahora se convierte en la más sencilla.
La multinube también permite la creación de arquitecturas de aplicaciones que aprovechan los mejores servicios de múltiples proveedores de nube de forma simultánea. Además, las implementaciones entre nubes ofrecen una resiliencia inigualable. Con la conmutación por error entre nubes, en caso de una interrupción del servicio, los datos pueden transferirse automáticamente a otro proveedor de nube en la misma región geográfica, garantizando así un servicio ininterrumpido.
Por último, MongoDB Atlas ofrece la flexibilidad necesaria para satisfacer fácilmente las preferencias regionales y de proveedores de nube. Atlas abarca más de 115 regiones compatibles en los tres principales proveedores de nube. Esto facilita satisfacer las demandas de los clientes o cumplir con las regulaciones locales utilizando una única base de datos.
MongoDB Atlas permite ejecutar nuestra base de datos sobre varias clouds mediante el mismo servicio. Con Atlas, tenemos la libertad desde que se establece un acuerdo: todos los clientes pueden elegir dónde se sienten más cómodos alojando sus datos.
”Mito 3: “Entiendo que MongoDB está diseñado para el escalado horizontal, pero es muy difícil escalar”
El escalado horizontal es una fortaleza fundamental de MongoDB. Permite distribuir las cargas de trabajo agregando más nodos a medida que los datos y las aplicaciones se expanden. Sin embargo, algunas creencias han perpetuado la idea de que escalar MongoDB es difícil y complejo. ¿La realidad? MongoDB hace que el escalado no solo sea posible, sino sin interrupciones, ya sea escalando horizontalmente o escalando verticalmente.
Con MongoDB Atlas, el escalado vertical es sencillo. Al habilitar el escalado automático, MongoDB Atlas ajusta dinámicamente los recursos del clúster para satisfacer las demandas de la carga de trabajo. La adición de más RAM, CPU o capacidad de almacenamiento puede realizarse de forma automática y on-demand. Esto garantiza un rendimiento óptimo sin intervención o supervisión manual continua.
Si necesita ir más allá del escalado vertical, MongoDB ofrece tres formas flexibles de escalar horizontalmente:
Particionado encriptado: los datos se distribuyen aleatoriamente entre los nodos utilizando una clave de partición con hash. Esto garantiza una distribución uniforme de los datos y las cargas de trabajo para evitar cuellos de botella.
Particionado clasificado por rango: los datos se distribuyen según rangos de un campo específico. Esto permite un control detallado sobre cómo se dividen los datos. Este enfoque es especialmente útil para prevenir puntos críticos en las cargas de trabajo.
Particionado por zonas: los datos se distribuyen geográficamente. Esto permite el cumplimiento de los requisitos de residencia de datos y reduce la latencia al mantener los datos más cerca de los usuarios.
¿Qué sucede si la estrategia de particionado inicial no sale según lo planeado? MongoDB aborda este desafío con la capacidad de refinar las claves de partición y volver a particionar una colección sin tiempo de inactividad. Esto garantiza que las estrategias de distribución de datos puedan adaptarse a medida que evolucionan las necesidades, todo ello sin interrumpir las aplicaciones ni a los usuarios.
Mito 4: “Dado que MongoDB está diseñado para la flexibilidad, no debe ser muy eficiente”
Un error común sobre MongoDB es que su flexibilidad y versatilidad deben obtenerse a costa del rendimiento. Después de todo, ¿puede una base de datos tan agile (creada para que los desarrolladores modelen los datos como deseen) ofrecer realmente la velocidad y la eficiencia de una solución centrada en el rendimiento? MongoDB está diseñado para ofrecer ambas cosas: una flexibilidad inigualable y un rendimiento excepcional, siempre manteniendo los costos bajos.
El rendimiento de MongoDB proviene de su arquitectura inteligente y sus potentes funcionalidades. Las queries ad hoc, la indexación y las agregaciones en tiempo real facilitan el acceso y el análisis de datos de forma rápida. ¿Qué tan rápidas son las queries? Las queries de llave primaria o indexadas suelen ejecutarse en milisegundos. Incluso las queries complejas que no están indexadas siguen siendo eficientes. El rendimiento suele depender de factores como el tamaño de la colección y las especificaciones de la máquina.
¿Qué ocurre con las cargas de trabajo como la búsqueda y el análisis? Algunos desarrolladores podrían asumir que estas competirían por recursos y degradarían el rendimiento en las tareas operativas. Sin embargo, MongoDB resuelve esto con aislamiento de la carga de trabajo. Esta funcionalidad garantiza que las cargas de trabajo operativas y no operativas estén separadas. Esto permite que cada una se ejecute al máximo rendimiento sin requerir procesos costosos y lentos de extracción, transformación y carga (ETL).
¿Latencia de red? Para aplicaciones distribuidas globalmente, las lecturas protegidas de MongoDB permiten leer desde los nodos de réplica más cercanos en lugar de esperar una respuesta de nodos distantes. Esto reduce la latencia y garantiza que las aplicaciones sigan siendo altamente receptivas.
El rendimiento en el mundo real de MongoDB está respaldado por casos de uso increíbles:
Amadeus procesa 630 millones de reservas al año.
Idealo ofrece soporte para 200,000 queries y 60,000 actualizaciones por segundo.
Temenos alcanza 150,080 transacciones por segundo.
Esto fue antes del lanzamiento de MongoDB 8.0, la versión de la base de datos con mejor rendimiento hasta la fecha. MongoDB 8.0 ha ofrecido:
Lecturas un 36% más rápidas
Lecturas y actualizaciones un 32% más rápidas
Inserciones masivas un 56% más rápidas
Una mejora impresionante del 200% para las queries de series de tiempo
MongoDB Atlas no solo resuelve nuestros problemas de rendimiento. Facilita la vida a los desarrolladores web, quienes pueden compilar y mantener un código más sencillo y directo.
”MongoDB hoy
MongoDB ha evolucionado mucho más allá de los mitos perpetuados durante sus primeros años. MongoDB 8.0 ofrece capacidades robustas en cuanto a seguridad, durabilidad, disponibilidad y rendimiento. Cifra los datos sensibles durante todo su ciclo de vida y permite implementaciones entre nubes sin interrupciones. Simplifica el escalado horizontal y vertical, y potencia algunas de las aplicaciones más exigentes del mundo. Estas capacidades consolidan la posición de MongoDB como la base de datos preferida para aplicaciones modernas.
Lea más sobre los mitos y conceptos erróneos de MongoDB en nuestras dos publicaciones anteriores de esta serie:
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