Probar es una preocupación transversal; lo son también las bases de datos

Todos estamos familiarizados con los principios de DevOps: construir incrementos pequeños y bien probados, desplegar con frecuencia y automatizar los pipelines para eliminar la necesidad de pasos manuales. Monitoreamos nuestras aplicaciones de cerca, configuramos alertas, revertimos cambios problemáticos y recibimos notificaciones cuando surgen problemas.

Sin embargo, cuando se trata de bases de datos, a menudo carecemos del mismo nivel de control y visibilidad. Depurar problemas de rendimiento puede ser complicado, y podríamos tener dificultades para entender por qué las bases de datos se desaceleran. Las migraciones y modificaciones de esquema pueden salirse de control, lo que lleva a desafíos significativos.

Superar estos obstáculos requiere estrategias que simplifiquen la migración y adaptación de esquemas, permitiendo cambios eficientes en la estructura de la base de datos con un tiempo de inactividad o impacto en el rendimiento mínimos. Es esencial probar todos los cambios de manera cohesiva a lo largo del pipeline. Exploremos cómo se puede lograr esto.

Automatiza Tus Pruebas

Las bases de datos son propensas a muchos tipos de fallos, sin embargo, a menudo no reciben las mismas pruebas rigurosas que las aplicaciones. Mientras que los desarrolladores típicamente prueban si las aplicaciones pueden leer y escribir los datos correctos, a menudo pasan por alto cómo se logra esto. Aspectos clave como garantizar el uso adecuado de índices, evitar la carga diferida innecesaria o verificar la eficiencia de las consultas a menudo quedan sin revisión.

Por ejemplo, nos centramos en cuántas filas devuelve la base de datos, pero descuidamos analizar cuántas filas tuvo que leer. De manera similar, los procedimientos de rollback rara vez se prueban, dejándonos vulnerables a una posible pérdida de datos con cada cambio. Para abordar estas lagunas, necesitamos pruebas automatizadas integrales que detecten problemas de manera proactiva, minimizando la necesidad de intervención manual.

A menudo, confiamos en pruebas de carga para identificar problemas de rendimiento, y aunque pueden revelar si nuestras consultas son lo suficientemente rápidas para producción, tienen desventajas significativas. Primero, las pruebas de carga son costosas de construir y mantener, requiriendo un manejo cuidadoso del cumplimiento del GDPR, la anonimización de datos y aplicaciones con estado. Además, ocurren demasiado tarde en el flujo de desarrollo. Cuando las pruebas de carga descubren problemas, los cambios ya están implementados, revisados y fusionados, obligándonos a volver a la mesa de dibujo y potencialmente empezar de nuevo. Finalmente, las pruebas de carga consumen mucho tiempo, a menudo requieren horas para llenar cachés y validar la fiabilidad de la aplicación, lo que las hace menos prácticas para detectar problemas temprano.

Las migraciones de esquema a menudo quedan fuera del alcance de nuestras pruebas. Típicamente, solo ejecutamos suites de pruebas después de que se completan las migraciones, lo que significa que no evaluamos cuánto tiempo tomaron, si provocaron reescrituras de tablas o si causaron cuellos de botella en el rendimiento. Estos problemas a menudo pasan desapercibidos durante las pruebas y solo se hacen evidentes cuando se implementan en producción.

Otro desafío es que probamos con bases de datos que son demasiado pequeñas para descubrir problemas de rendimiento a tiempo. Esta dependencia de pruebas inadecuadas puede llevar a perder tiempo en pruebas de carga y deja aspectos críticos, como las migraciones de esquema, completamente sin probar. Esta falta de cobertura reduce nuestra velocidad de desarrollo, introduce problemas que pueden romper la aplicación y obstaculiza la agilidad.

La solución a estos desafíos radica en implementar barandillas para bases de datos. Las barandillas para bases de datos evalúan consultas, migraciones de esquema, configuraciones y diseños de bases de datos mientras escribimos código. En lugar de depender de ejecuciones de canalizaciones o pruebas de carga prolongadas, estas verificaciones se pueden realizar directamente en el IDE o entorno de desarrollo. Al aprovechar la observabilidad y proyecciones de la base de datos de producción, las barandillas evalúan planes de ejecución, estadísticas y configuraciones, asegurando que todo funcione sin problemas después del despliegue.

Construir Observabilidad Alrededor de las Bases de Datos

Cuando desplegamos en producción, la dinámica del sistema puede cambiar con el tiempo. La carga de la CPU puede aumentar, el uso de memoria podría crecer, los volúmenes de datos podrían expandirse y los patrones de distribución de datos pueden cambiar. Identificar estos problemas rápidamente es esencial, pero no es suficiente. Las herramientas de monitoreo actuales nos abrumen con señales en crudo, dejándonos reunir la lógica. Por ejemplo, pueden indicar un aumento en la carga de la CPU, pero no explican por qué ocurrió. La carga de investigar e identificar las causas raíz recae completamente sobre nosotros. Este enfoque está desactualizado e ineficiente.

Para realmente movernos rápido, necesitamos pasar de la monitorización tradicional a una observabilidad completa. En lugar de estar inundados con datos en bruto, necesitamos información procesable que nos ayude a entender la causa raíz de los problemas. Las barandillas de base de datos ofrecen esta transformación. Conectan los puntos, mostrando cómo se interrelacionan varios factores, identificando el problema y sugiriendo soluciones. En lugar de simplemente observar un aumento en el uso de la CPU, las barandillas nos ayudan a entender que un despliegue reciente alteró una consulta, lo que provocó que un índice fuera omitido, lo que llevó al aumento de la carga de la CPU. Con esta claridad, podemos actuar de manera decisiva, corrigiendo la consulta o el índice para resolver el problema. Este cambio de “ver” a “entender” es clave para mantener la velocidad y la fiabilidad.

La próxima evolución en la gestión de bases de datos es la transición de la investigación automática de problemas a la resolución automática. Muchos problemas se pueden solucionar automáticamente con sistemas bien integrados. Las herramientas de observabilidad pueden analizar problemas de rendimiento y fiabilidad y generar el código necesario o cambios en la configuración para resolverlos. Estas correcciones pueden aplicarse automáticamente o requerir aprobación explícita, asegurando que los problemas se aborden de inmediato con un esfuerzo mínimo de tu parte.

Más allá de solucionar problemas rápidamente, el objetivo final es prevenir que los problemas ocurran en primer lugar. Los retrocesos o fallos frecuentes obstaculizan el progreso y la agilidad. La verdadera agilidad se logra no resolviendo problemas rápidamente, sino diseñando sistemas donde los problemas rara vez surgen. Si bien esta visión puede requerir pasos incrementales para alcanzarla, representa la dirección última para la innovación.

Metis te capacita para superar estos desafíos. Evalúa tus cambios antes de que se comprometan al repositorio, analizando consultas, migraciones de esquema, planes de ejecución, rendimiento y corrección a lo largo de tus pipelines. Metis se integra sin problemas con los flujos de trabajo de CI/CD, evitando que cambios defectuosos lleguen a producción. Pero va más allá: ofrece una profunda observabilidad de tu base de datos de producción al analizar métricas y rastrear implementaciones, extensiones y configuraciones. Automáticamente corrige problemas cuando es posible y te alerta cuando se requiere intervención manual. Con Metis, puedes moverte más rápido y automatizar cada aspecto de tu pipeline de CI/CD, asegurando una gestión de base de datos más fluida y confiable.

Todos Necesitan Participar

La observabilidad de bases de datos se trata de prevenir proactivamente problemas, avanzar hacia la comprensión y resolución automatizadas, e incorporar verificaciones específicas de bases de datos a lo largo del proceso de desarrollo. Confiar en herramientas y flujos de trabajo obsoletos ya no es suficiente; necesitamos soluciones modernas que se adapten a las complejidades de hoy. Las barandas de base de datos proporcionan este apoyo. Ayudan a los desarrolladores a evitar crear código ineficiente, analizar esquemas y configuraciones, y validar cada paso del ciclo de vida del desarrollo de software dentro de nuestros pipelines.

Las barandillas también transforman los datos de monitoreo en bruto en información procesable, explicando no solo qué salió mal, sino cómo solucionarlo. Esta capacidad es esencial en todas las industrias, ya que la complejidad de los sistemas solo seguirá creciendo. Para mantenernos a la vanguardia, debemos adoptar herramientas y procesos innovadores que nos permitan actuar más rápido y de manera más eficiente.