DATABASES (SQL, NOSQL)
Il problema
Quando il dato cresce più in fretta del modello che lo descrive
Nella maggior parte dei prodotti il modello dati nasce per un primo caso d'uso e non viene più rivisto. Con la crescita di dati e traffico il conto arriva in produzione, e sotto stress cambia natura:
- query che rallentano man mano che il volume di dati e di traffico sale
- uno schema esteso per stratificazioni successive, non progettato per il prodotto di oggi
- funzionalità nuove — ricerca semantica, dati non strutturati, pattern generati dall'AI — forzate sullo schema esistente
- sotto stress, un rischio che passa dalla latenza all'integrità del dato
Cosa facciamo
Interveniamo sul modello dati nel suo complesso
Ottimizzazione e tuning
Indicizzazione mirata, query tuning e revisione dello schema sui pattern di accesso reali
Strategie di persistenza
Scelta del modello (relazionale, documentale, chiave-valore, a grafo) sul caso d'uso
Scalabilità del dato
Sharding, partizionamento e separazione lettura/scrittura per crescere col prodotto
Integrità e migrazioni
Consistenza transazionale e migrazioni di schema versionate, testate e reversibili
Nuovi pattern di persistenza
La strategia adatta accanto a quella esistente, per le esigenze emergenti
→ Big Data / Data Lakehouse
Cosa ottieni
Il risultato, sul dato
Prestazioni che reggono la crescita
Il tempo di risposta resta stabile mentre volume e traffico salgono
Un modello che evolve col prodotto
Lo schema accompagna le nuove funzionalità invece di frenarle
Evoluzione senza rischio per il dato
Migrazioni e scalabilità senza mettere in gioco l'integrità