7 cách phân loại dữ liệu phân tán

Cùng tưởng tượng bạn đứng trước một thư viện khổng lồ, nơi hàng triệu cuốn sách không nằm trên kệ mà phân tán khắp thế giới, được lưu trữ trên các máy chủ ở Thung lũng Silicon, các trung tâm dữ liệu ở Singapore, hay thậm chí trong những nút ẩn danh của mạng blockchain.

Những cuốn sách này – hay dữ liệu – không chỉ tồn tại mà còn sống động, di chuyển, sao chép, và đồng bộ hóa theo những cách mà chỉ vài thập kỷ trước chúng ta khó có thể hình dung. Đây chính là thế giới của cơ sở dữ liệu phân tán, nơi dữ liệu không còn bị giam cầm trong một máy chủ duy nhất mà được giải phóng, phân bố khắp không gian và thời gian.

Nhưng làm thế nào để chúng ta hiểu và phân loại những hệ thống phức tạp này? Cơ sở dữ liệu phân tán không phải là một khái niệm đơn lẻ; chúng giống như một vũ trụ với nhiều chiều không gian, mỗi chiều mang một đặc trưng riêng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá bảy cách phân loại phổ biến nhất của cơ sở dữ liệu phân tán, từ cách dữ liệu được tổ chức đến cách chúng phục vụ mục đích của con người. Hãy chuẩn bị cho một hành trình triết lý khoa học, nơi công nghệ gặp gỡ câu hỏi muôn thuở: Làm sao để chúng ta quản lý sự hỗn loạn của thông tin trong một thế giới kết nối?

Cách 1 - Tổ chức dữ liệu: Chia để quản trị hay sao chép để sống sót được ưu tiên?

Câu hỏi đầu tiên khi thiết kế một cơ sở dữ liệu phân tán là: Dữ liệu sẽ được sắp xếp như thế nào? Có ba cách tiếp cận chính:

🔹Sao chép (Replication): Dữ liệu được nhân bản trên nhiều nút, như cách một cuốn sách được in nhiều bản và đặt ở các thư viện khác nhau. Điều này tăng tính sẵn sàng – nếu một nút sụp đổ, dữ liệu vẫn tồn tại ở nơi khác – nhưng đồng bộ hóa các bản sao là một thử thách lớn.

🔹Phân vùng (Partitioning): Dữ liệu được chia thành các mảnh, mỗi mảnh nằm trên một nút riêng, giống như chia một cuốn sách thành các chương và lưu trữ ở các địa điểm khác nhau. Cách này tối ưu hóa hiệu suất nhưng phức tạp khi cần truy vấn toàn bộ dữ liệu.

🔹Kết hợp (Hybrid): Kết hợp cả sao chép và phân vùng để đạt được sự cân bằng. Đây là lựa chọn của các gã khổng lồ như Google hay Amazon, nơi hiệu suất và độ tin cậy đều quan trọng.

Triết lý khoa học: Cách tổ chức dữ liệu phản ánh một nguyên lý cơ bản của tự nhiên – sự đánh đổi giữa hiệu quả và dư thừa. Trong sinh học, các loài sống sót nhờ sao chép DNA hoặc phân chia chức năng giữa các cơ quan. Cơ sở dữ liệu phân tán cũng vậy, phải cân bằng giữa tốc độ và sự sống còn.

Cách 2 - Quản lý: Ai là người cầm trịch cao nhất?

Hệ thống phân tán có thể được quản lý theo ba mô hình:

🔹Tập trung (Centrally Managed): Một bộ điều phối trung tâm, như bộ cân bằng tải, phân phối yêu cầu đến các nút. Đây là mô hình của các dịch vụ như Netflix, nơi dữ liệu video được phân tán nhưng vẫn cần một “người chỉ huy” để đảm bảo hiệu suất.

🔹Phi tập trung (Decentralized): Không có trung tâm, các nút tự phối hợp với nhau. Blockchain như Bitcoin là ví dụ tiêu biểu, nơi mỗi nút đều bình đẳng và tự quản lý thông qua cơ chế đồng thuận.

🔹Liên hợp (Federated): Nhiều hệ thống độc lập kết nối để chia sẻ dữ liệu, như X-Road của Estonia, cho phép các cơ quan chính phủ trao đổi thông tin mà không mất quyền kiểm soát.

Triết lý khoa học: Quản lý dữ liệu phản ánh cách con người tổ chức xã hội – từ chế độ tập quyền, dân chủ, đến liên bang. Mỗi mô hình đều có giá trị, nhưng cũng đi kèm với những thách thức về quyền lực và trách nhiệm.

Cách 3 - Tính nhất quán: Sự thật tuyệt đối hay thỏa hiệp tạm thời?

Dữ liệu phân tán phải đối mặt với câu hỏi: Làm thế nào để đảm bảo tất cả các nút có cùng “sự thật”? Có ba cấp độ nhất quán:

🔹Nhất quán mạnh (Strong Consistency): Mọi nút luôn có cùng phiên bản dữ liệu, như trong các hệ thống ngân hàng nơi mỗi giao dịch phải được xác nhận tức thời. Nhưng điều này làm chậm hệ thống.

🔹Nhất quán cuối cùng (Eventual Consistency): Các nút có thể tạm thời khác nhau nhưng cuối cùng sẽ đồng bộ, như trong DNS hoặc Amazon DynamoDB. Đây là lựa chọn cho các ứng dụng ưu tiên tốc độ.

🔹Nhất quán yếu (Weak Consistency): Không đảm bảo đồng bộ ngay, phù hợp với các hệ thống ít quan trọng như cache.

Triết lý khoa học: Tính nhất quán gợi nhớ đến lý thuyết tương đối của Einstein – không có “thời gian tuyệt đối” trong vũ trụ, và trong dữ liệu phân tán, không có “sự thật tuyệt đối” mà chỉ có những thỏa hiệp về thời gian và không gian.

Cách 4 - Công nghệ: Công cụ nào định hình tương lai?

Cơ sở dữ liệu phân tán được xây dựng trên nhiều nền tảng công nghệ:

🔹Cơ sở dữ liệu quan hệ phân tán: Như Oracle hay PostgreSQL, phù hợp với dữ liệu có cấu trúc.

🔹NoSQL phân tán: Như Cassandra hay MongoDB, lý tưởng cho dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc trong các ứng dụng big data.

🔹Blockchain: Sổ cái phân tán với tính bất biến, được sử dụng trong tiền mã hóa và chuỗi cung ứng.

🔹Hệ thống tệp phân tán: Như Hadoop HDFS hoặc IPFS, tập trung vào lưu trữ và truy xuất tệp lớn.

Triết lý khoa học: Công nghệ giống như các công cụ của nhân loại – từ bánh xe đến máy tính. Mỗi công cụ mở ra một cách mới để tương tác với thế giới, nhưng cũng định hình cách chúng ta tư duy về dữ liệu.

Cách 5 - Mục đích: Dữ liệu được ưu tiên tính năng nào nhất?

Cơ sở dữ liệu phân tán được thiết kế với các mục tiêu khác nhau:

🔹Hiệu suất: Tối ưu hóa tốc độ truy cập, như trong CDN của Cloudflare.

🔹Độ tin cậy: Đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, như Google Spanner.

🔹Bảo mật/minh bạch: Đảm bảo tính bất biến, như blockchain trong chuỗi cung ứng.

🔹Phân tích dữ liệu lớn: Xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, như Hadoop hoặc Spark.

Triết lý khoa học: Mục đích của dữ liệu phản ánh nhu cầu của con người – từ khám phá tri thức, bảo vệ tài sản, đến xây dựng niềm tin. Dữ liệu không chỉ là số liệu; nó là hiện thân của ý định.

Cách 6 - Truy cập: Ai giao tiếp với dữ liệu?

Có ba mô hình truy cập:

🔹Khách-chủ (Client-Server): Người dùng gửi yêu cầu đến máy chủ phân tán, như trong các dịch vụ web.

🔹Ngang hàng (Peer-to-Peer): Mỗi nút vừa là client vừa là server, như BitTorrent hoặc blockchain công khai.

🔹Kết hợp (Hybrid): Pha trộn cả hai, phổ biến trong các hệ thống đám mây hiện đại.

Triết lý khoa học: Mô hình truy cập giống như cách chúng ta giao tiếp trong xã hội. Nó định hình cách dữ liệu chảy qua các hệ thống và con người.

Cách 7 -  Phạm vi địa lý: Dữ liệu đi xa đến đâu?

Dữ liệu phân tán có thể được phân loại theo không gian:

🔹Cục bộ: Dữ liệu phân tán trong một khu vực nhỏ, như trung tâm dữ liệu của một công ty.

🔹Toàn cầu: Dữ liệu trải rộng trên nhiều châu lục, như AWS hoặc Google Cloud.

Triết lý khoa học: Phạm vi địa lý của dữ liệu gợi nhớ đến khái niệm không gian trong triết học – liệu vũ trụ có giới hạn, hay dữ liệu của chúng ta sẽ tiếp tục mở rộng vô tận?

Kết luận

Cơ sở dữ liệu phân tán không chỉ là một khái niệm kỹ thuật; chúng là biểu tượng của cách chúng ta đối mặt với sự phức tạp của thế giới hiện đại. Bảy cách phân loại trên – từ tổ chức, quản lý, đến mục đích – cho thấy dữ liệu không chỉ là con số mà là một hệ sinh thái sống động, phản ánh cả công nghệ lẫn triết lý của thời đại. Và còn rất nhiều cách phân loại dữ liệu tuỳ thuộc vào mục đích phân loại.