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Workload

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Workload

El Workload o Carga de trabajo se construye tomando en cuenta los Escenarios, los Expertos y el Sistema Actual y nos permite identificar que cosas tenemos y como se comportan para as铆 empezar a tomar decisiones a nivel de dise帽o en nuestra base de datos.

Para construir el Workload podemos usar un documento (no limitativo) que nos permita empezar a definir el modelado y saber que aspectos debemos tener en cuenta al momento de dise帽ar la base de datos. El documento puede tener las siguientes secciones:

  • Casos de usos: Describimos lo mas importante acerca del caso de negocio que se est茅 manejando.
  • Secci贸n principal: Se resaltan los actores principales.
  • Suposiciones acerca del negocio: Establecemos ciertas declaraciones que pueden ir variando a trav茅s del tiempo.
  • Operaciones: Se detallan mas a fondo los actores que influyen en nuestro negocio y la forma en la que se relacionan con nuestra base de datos resaltando aspectos importantes como: frecuencia, informaci贸n que se env铆a, tipo de operaci贸n, etc.
  • Entidades: Creamos ciertas entidades que existen en nuestro negocio, as铆 como suponer ciertas cosas sobre ellas gracias a la informaci贸n suministrada por los expertos en el area.
  • Observaciones finales: Pueden ser acotaciones generales con respecto a la informaci贸n recolectada.


馃搶 Mongo Atlas posee un sistema de replicaci贸n y cuando escribimos en una base de datos puede existir un delay mientras se replica la informaci贸n en otros nodos.

Interesante que el curso tenga ese enfoque de IoT, le da mas diversidad al uso de bases de datos NoSQL

m = miles, M = millones 馃槂

Que bueno este documento! Tan esencial que es dejar documentados estos procesos de infraestructura

En las assumptions, est谩 presente un caso com煤n de elegir un tradeoff

Aplicar algo positivo pero con sus contrapartes

En este caso, la data para analisis necesita ser acurate, por lo que se necesitar谩 consistencia

En contraparte, la consistencia en este caso, har谩 que los inserts o writes tarden m谩s, pero las lecturas ser谩n consistentes

Un ejemplo de lo contrario es aplicar caching. Cuando usamos redis o algun sistema de caching (para un eccomerce,blogs o etc) es muy com煤n que algunas operaciones, no necesiten tanta consistencia para ciertas lecturas

Aqu铆 es d贸nde nosotros podr铆amos aplicar lo que en la Assumption 2掳 se 鈥渘ecesita鈥 seg煤n los Stakeholders. Y esto casi siempre pasa
Los Clientes pueden decirnos que se necesita y las restricciones para s铆 nosotros como Arquitectos, tomar una desici贸n

Son cien millones de sensores, 驴no?