Comparando a Alocação de Recursos para Membros de Conjuntos de Réplicas vs. Nós de Sharding

O MongoDB oferece soluções robustas para persistência de dados, alta disponibilidade e escalabilidade. Duas arquiteturas primárias facilitam esses objetivos: Conjuntos de Réplicas e Clusters Fragmentados (Sharded Clusters). Embora ambos sejam fundamentais para implantações de MongoDB de nível de produção, suas estratégias subjacentes de alocação de recursos diferem significativamente, impactando diretamente o design da infraestrutura e o custo.

Este artigo aprofunda-se em uma comparação detalhada dos requisitos de hardware — especificamente CPU, RAM e armazenamento — para vários componentes do MongoDB. Examinaremos as necessidades dos nós primário, secundário e árbitro dentro de um conjunto de réplicas, contrastadas com as demandas distintas dos roteadores de consulta mongos, dos servidores de configuração e dos membros de shard individuais em um cluster fragmentado. Compreender essas diferenças é crucial para tomar decisões informadas de configuração de infraestrutura, garantindo desempenho ideal, escalabilidade e eficiência de custo para sua implantação do MongoDB.

Compreendendo as Estratégias de Implantação do MongoDB

Antes de mergulhar na alocação de recursos, vamos recapitular brevemente os papéis de cada componente em um Conjunto de Réplicas e em um Cluster Fragmentado.

Conjuntos de Réplicas: Alta Disponibilidade e Redundância de Dados

Um conjunto de réplicas do MongoDB é um grupo de instâncias mongod que mantêm o mesmo conjunto de dados. Isso oferece alta disponibilidade e redundância de dados. Um conjunto de réplicas geralmente consiste em:

• Nó Primário: O único nó que recebe todas as operações de escrita. Ele registra todas as mudanças em seu log de operações (oplog). Pode haver apenas um primário em um conjunto de réplicas a qualquer momento.
• Nós Secundários: Replicam o oplog do primário e aplicam essas mudanças em seus próprios conjuntos de dados, garantindo a consistência dos dados. Os nós secundários podem servir operações de leitura, dependendo das configurações de preferência de leitura, e podem ser eleitos como primários se o primário atual ficar indisponível.
• Nó Árbitro: Participa de eleições para determinar o primário, mas não armazena dados. Os árbitros consomem recursos mínimos e são usados para fornecer um número ímpar de membros votantes em um conjunto de réplicas para prevenir cenários de desempate durante as eleições.

Clusters Fragmentados: Escalabilidade Horizontal

Sharding é o método do MongoDB para distribuir dados entre várias máquinas. Isso permite o escalonamento horizontal para lidar com grandes conjuntos de dados e operações de alta taxa de transferência que um único conjunto de réplicas não consegue gerenciar. Um cluster fragmentado compreende vários componentes-chave:

• Mongos (Roteadores de Consulta): Atuam como uma interface entre as aplicações clientes e o cluster fragmentado. Eles direcionam as consultas para os shards apropriados, agregam resultados e gerenciam conexões.
• Servidores de Configuração (CSRS): Armazenam os metadados do cluster, incluindo quais intervalos de dados residem em quais shards (o 'mapa de shards'). Os servidores de configuração são implantados como um conjunto de réplicas (Conjunto de Réplicas de Servidores de Configuração - CSRS) para alta disponibilidade.
• Shards: Cada shard é, em si, um conjunto de réplicas que mantém um subconjunto dos dados do cluster. Os dados são distribuídos entre esses shards com base em uma chave de shard.

Alocação de Recursos para Membros de Conjuntos de Réplicas

Os requisitos de recursos para os membros do conjunto de réplicas variam significativamente com base em seu papel e na carga de trabalho geral.

Nó Primário

O nó primário é o membro mais crítico e intensivo em recursos de um conjunto de réplicas, pois lida com todas as operações de escrita e, tipicamente, com a maioria das operações de leitura.

• CPU: Alta. Cargas de trabalho com muitas escritas, pipelines de agregação complexos, operações de indexação e o gerenciamento de muitas conexões concorrentes demandam poder de CPU significativo. Se sua aplicação atualiza documentos frequentemente ou realiza consultas intensivas, a CPU do primário pode rapidamente se tornar um gargalo.
• RAM: Crítico. O motor de armazenamento WiredTiger do MongoDB depende fortemente da RAM para seu cache. O primário precisa de RAM suficiente para manter dados e índices frequentemente acessados em memória para minimizar as operações de I/O de disco. Uma recomendação comum é alocar RAM suficiente para conter seu conjunto de trabalho (os dados e índices ativamente usados por suas aplicações) mais algum buffer.
• Armazenamento: Alto IOPS e taxa de transferência. Todas as operações de escrita atingem o disco do primário, incluindo o journaling. Armazenamento rápido (SSDs/NVMe) com alto IOPS (Operações de Entrada/Saída por Segundo) é essencial para evitar que a latência de escrita se torne um gargalo. A capacidade deve ser suficiente para o conjunto de dados completo e seu crescimento, mais o espaço do oplog.

Nós Secundários

Os nós secundários replicam dados do primário e podem servir requisições de leitura, descarregando o primário. Suas necessidades de recursos são frequentemente semelhantes às do primário, especialmente se eles lidam com leituras.

• CPU: Moderada a Alta. O uso da CPU depende da taxa de replicação e da carga de trabalho de leitura. Se os secundários lidam com uma porção significativa das leituras, seus requisitos de CPU podem se aproximar dos do primário. Se for principalmente para replicação e failover, o uso da CPU será menor, mas ainda importante para aplicar as entradas do oplog de forma eficiente.
• RAM: Crítico. Assim como o primário, os secundários mantêm um cache WiredTiger e precisam de RAM suficiente para manter o conjunto de trabalho para aplicar eficientemente as entradas do oplog e servir leituras sem I/O de disco excessivo. O cache de um secundário deve idealmente espelhar o do primário para um desempenho consistente durante o failover.
• Armazenamento: Alto IOPS e taxa de transferência. Os secundários devem acompanhar as escritas do primário aplicando entradas do oplog. Isso também demanda alto desempenho de I/O. A capacidade precisa ser idêntica à do primário, pois eles armazenam uma cópia completa dos dados.

Dica: Garanta que os nós secundários sejam provisionados de forma semelhante ao primário. Isso garante um failover suave e desempenho consistente quando um secundário se torna primário.

Nó Árbitro

Os árbitros são nós leves exclusivamente para participar de eleições. Eles não armazenam dados nem servem operações de leitura/escrita.

• CPU: Muito Baixa. Os árbitros realizam computações mínimas relacionadas a protocolos de eleição.
• RAM: Muito Baixa. Requer apenas memória suficiente para a sobrecarga básica do processo mongod e o estado de eleição.
• Armazenamento: Muito Baixo. Armazena apenas arquivos mínimos de configuração e log, sem arquivos de dados.

Aviso: Nunca execute uma aplicação ou outros processos de banco de dados em um nó árbitro. Ele deve ser uma instância dedicada e mínima para garantir sua disponibilidade para eleições e prevenir contenção de recursos.

Alocação de Recursos para Componentes de Sharding

Clusters fragmentados introduzem componentes adicionais, cada um com perfis de recursos únicos, levando a uma estratégia de alocação de recursos mais distribuída e complexa.

Mongos (Roteadores de Consulta)

As instâncias mongos são processos de roteamento sem estado. Elas não armazenam dados, mas coordenam operações entre shards.

• CPU: Moderada a Alta. O uso da CPU escala com o número de conexões de clientes, a complexidade das consultas sendo roteadas (por exemplo, junções, agregações que o mongos precisa combinar) e a taxa de transferência geral das consultas. Mais instâncias mongos podem ser adicionadas para lidar com cargas mais altas.
• RAM: Moderada. Usada principalmente para gerenciamento de conexões, cache de metadados dos servidores de configuração (mapa de shards) e buffers temporários de agregação. Não é tão crítica quanto em nós que armazenam dados, mas RAM suficiente previne o swapping e garante tempos de resposta rápidos.
• Armazenamento: Muito Baixo. Apenas logs são armazenados. SSDs locais são geralmente mais do que suficientes.

Dica: Para um desempenho ideal, implante instâncias mongos próximas aos seus servidores de aplicação para minimizar a latência de rede.

Servidores de Configuração (Conjunto de Réplicas de Servidores de Configuração - CSRS)

Os servidores de configuração são cruciais para a operação do cluster fragmentado, armazenando metadados sobre o estado do cluster. Eles são sempre implantados como um conjunto de réplicas (CSRS).

• CPU: Moderada. O uso da CPU pode ter picos durante migrações de chunks, rebalanceamento de shards ou atualizações frequentes de metadados. Embora não seja tão alta quanto a de um primário que armazena dados, o desempenho consistente é vital.
• RAM: Moderada a Alta. Precisa de RAM suficiente para manter os metadados críticos do cluster em memória. O tamanho dos metadados depende do número de shards, chunks e bancos de dados. RAM insuficiente pode degradar severamente o desempenho e a estabilidade do cluster.
• Armazenamento: IOPS e Capacidade Moderados. Embora o tamanho dos metadados seja geralmente menor do que os dados do usuário, as atualizações no mapa de shards e outras informações de estado do cluster podem ser frequentes, exigindo um desempenho de I/O decente. A capacidade precisa acomodar os metadados e o oplog em crescimento.

Aviso: O desempenho e a disponibilidade dos seus servidores de configuração são de suma importância. Qualquer degradação pode paralisar todo o seu cluster fragmentado. Provisione-os com uma infraestrutura altamente confiável e de alto desempenho.

Membros de Shard (Conjuntos de Réplicas que Armazenam Dados)

Cada shard é um conjunto de réplicas autocontido, armazenando um subconjunto dos dados totais do cluster. Portanto, os requisitos de recursos para os nós primário, secundário e árbitro dentro de cada shard são semelhantes em natureza aos de um conjunto de réplicas autônomo, mas escalonados para a porção de dados que eles mantêm.

• CPU: Alta para primário, Moderada a Alta para secundários. O primário de cada shard lida com todas as escritas e, potencialmente, leituras para seu subconjunto de dados. As demandas são proporcionais à carga de trabalho direcionada a esse shard específico.
• RAM: Crítico para primário e secundários. O mongod de cada shard precisa de RAM suficiente para seu cache WiredTiger, proporcional ao conjunto de trabalho dos dados que armazena. Isso é crucial para o desempenho dentro de seu segmento de dados.
• Armazenamento: Alto IOPS e taxa de transferência para primário e secundários. Semelhante a um conjunto de réplicas autônomo, armazenamento rápido é necessário para lidar com escritas, leituras e replicação para o subconjunto de dados do shard. A capacidade deve ser suficiente para a porção de dados do shard e seu crescimento.

Diferença Chave: Embora um conjunto de réplicas de shard individual tenha requisitos semelhantes a um conjunto de réplicas autônomo, o cluster fragmentado geral distribui os dados e a carga de trabalho totais entre múltiplos desses conjuntos de réplicas. Isso significa que a soma dos recursos em todos os shards será significativamente maior do que a de um único conjunto de réplicas escalonado verticalmente.

Comparando a Alocação de Recursos: Conjunto de Réplicas vs. Cluster Fragmentado

Considerações Práticas e Melhores Práticas

• Análise da Carga de Trabalho: Compreenda completamente os padrões de leitura/escrita de sua aplicação, as projeções de crescimento de dados e a complexidade das consultas. Este é o fator mais importante no planejamento de recursos.
• Monitoramento é Fundamental: Implemente um monitoramento abrangente para todos os componentes do MongoDB (CPU, RAM, I/O de disco, rede, métricas de banco de dados como uso do cache WiredTiger, atraso do oplog, tempos de consulta). Isso ajuda a identificar gargalos e permite um escalonamento proativo.
• Desempenho da Rede: Para clusters fragmentados, a latência da rede e a largura de banda entre mongos, servidores de configuração e shards são críticas. A comunicação inter-shard e as operações de balanceamento de dados podem ser fortemente impactadas por um desempenho de rede deficiente.
• Recursos Dedicados: Cada processo mongod, seja primário, secundário ou membro de shard, deve ser executado em hardware dedicado ou em uma máquina virtual dedicada. Evite co-localizar com servidores de aplicação ou outras instâncias de banco de dados para evitar contenção de recursos.
• Nuvem vs. Local: Provedores de nuvem oferecem flexibilidade para escalar recursos facilmente. No entanto, garanta que os tipos de instância escolhidos atendam aos requisitos de IOPS e taxa de transferência, especialmente para operações intensivas em armazenamento.
• Teste e Benchmarking: Sempre teste sua infraestrutura planejada com cargas de trabalho realistas antes de ir para produção. Isso ajuda a validar suas suposições de alocação de recursos.

Conclusão

Escolher entre um conjunto de réplicas e um cluster fragmentado, e subsequentemente alocar recursos, depende inteiramente da escala da sua aplicação, requisitos de desempenho e orçamento. Conjuntos de réplicas fornecem alta disponibilidade e redundância de dados, adequados para muitas aplicações, com alocação de recursos focada em garantir que o primário e os secundários possam lidar com a carga de trabalho de todo o conjunto de dados.

Sharding, embora introduza uma complexidade operacional significativa e custos de infraestrutura mais altos, oferece escalabilidade horizontal incomparável para conjuntos de dados massivos e taxa de transferência extrema. Exige uma abordagem mais matizada para a alocação de recursos, compreendendo que cada componente (mongos, servidores de configuração e conjuntos de réplicas de shard individuais) desempenha um papel distinto com demandas de hardware únicas. Planejamento cuidadoso, monitoramento contínuo e testes completos são indispensáveis para ambas as estratégias de implantação para garantir um ambiente MongoDB robusto e de alto desempenho.