Los 10 temores sobre el futuro del campo de DBMS de acuerdo al Dr. Michael Stonebraker

Nota del editor: Este artículo fue publicado originalmente en inglés. Con la aprobación del autor, el equipo de IDUG ha creado la traducción que a continuación se presenta.

 

Introducción

El desempeño de Db2 depende de muchas cosas. Se extiende desde la aplicación y el SQL hacia el Db2 mismo, hasta la configuración del sistema. Podemos expandirlo un poco más, es decir, en una manera más profunda hasta los fundamentos mismos. Todo comenzó con la investigación base de sistemas de bases de datos (DBMS), y esta investigación todavía está en la capa más profunda de todo, lo cual define las tendencias del futuro y la dirección. ¿Qué tal si miramos un poco hacia la investigación de bases de datos en cuanto a desempeño?

De vez en cuando intento seguir las noticias de desarrollo sobre el campo de investigación de bases de datos (DBMS). Esto es parcialmente debido a que tengo tendencias y fundamentos académicos, aunque no en todas las bases de datos, de manera que tengo más familiaridad hacia el trabajo de investigación, pero también se debe a que muestra las tendencias actuales en bases de datos, lo cual se traduce posiblemente en novedad e innovación. Db2 ha sido parte de este campo desde el comienzo y fue en Db2 donde las primeras ideas fueron implementadas y definidas, lo cual generó las tendencias originales del concepto de DBMS. Muchos de ustedes recordarán el Sistema R (System R) que siguió de la investigación del Dr Ted Codd, lo cual creó los cimientos de lo que ahora conocemos como sistemas de gestión de bases de datos relacionales, DBMS. Por lo tanto, creo que la comunidad de Db2 como el IDUG debe estar al tanto de las tendencias actuales en los campos de investigación, aunque la industria es un poco diferente y tiene sus propias características específicas.

 

Recientemente, un amigo me envió una liga hacia una presentación por el Dr. Michael Stonebraker sobre sus temores acerca del futuro del campo de DBMS. Para aquellos que no han escuchado sobre Michael Stonebraker, él es un científico del campo de ciencias computacionales y se especializa en los sistemas de bases de datos, y él formó las bases de algunos sistemas conocidos como Ingres y Postgres, lo cual influenció otros sistemas a su vez. Recientemente le fue otorgado el premio Turing.

 

En la siguiente liga encontrarán el discurso sobre el cual voy a referirme. Les recomiendo que lo escuchen aún cuando el tema se centra más en la academia que en el negocio. (Video en Inglés).

https://www.youtube.com/watch?v=DJFKl_5JTnA&feature=youtu.be

 

Los 10 temores

¿Cuáles son los temores del Dr. Stonebraker? De manera abreviada, mencionó los siguientes puntos:

        1. El punto medio vacío.

La investigación base ya no está tan activa como fue en la década de los 70s y posterior. Ahora la tendencia se dirige hacia las aplicaciones, lo cual crea una bifurcación múltiple.

         2. Hemos sido abandonados por el cliente.

Parece que muchos de los principales problemas que fueron atacados por los sistemas de bases de datos ya fueron resueltos. ¿Pero es esto cierto? No. Sin embargo, algunas veces existe una desconexión entre la realidad y la investigación teórica. En algunas áreas, la industria ya no participa en las conferencias de investigación porque ya no es relevante a sus necesidades.

        3. Una diarrea de publicaciones.

Básicamente, existe un gran número de publicaciones y muy frecuente sobre tópicos sencillos. Los estudiantes y los investigadores tienen la presión de publicar más y más artículos, lo que genera tópicos más superficiales.

         4. Las revisiones se ha convertido en algo arbitrario.

No es sorprendente que el punto anterior ha causado que las revisiones de las publicaciones sean más arbitrarias en lugar de ser profundas y exhaustivas.

          5. El gusto por la investigación ha desaparecido.

Los tópicos de investigación siguen las áreas de investigación de solamente unas pocas empresas y la comunidad no es atraída a estos temas, aún si estan reinventando la rueda.

          6. Estamos puliendo una esfera.

Mejorar un algoritmo tan solo un poco podría parecer como una buena idea, pero en el mundo real la implementación y otros factores pueden reducir pequeñas mejoras y también sus beneficios. Entonces, en lugar de pulir una esfera para hacerla más brillante, deberíamos enfocarnos a temas que realmente importan.

          7. La teoría irrelevante está predominando.

Detallaré este punto más adelante, pero esto está relacionado con la diarrea de publicaciones. En otras palabras, esto significa el enfoque sobre temas irrelevantes (y tal vez más sencillos), en lugar de investigación sobre temas más complejos y representativos.

          8. Estamos ignorando los problemas más importantes.

Es un tema derivado del punto anterior. Si estamos enfocando la investigación en temas irrelevantes, estaremos por lo tanto ignorando los problemas más importantes, que por naturaleza son los más complejos.

          9. El apoyo hacia la investigación está desapareciendo.

Una situación triste, pero veo esto incluso en mi alma mater. El apoyo a la investigación está desapareciendo y es difícil enfocarse en la investigación base.

         10. Carga estudiantil.

Muchos estudiantes en algunos campos y una falta de estudiantes en otros, lo cual hace la vida académica menos atractiva. Los mejores frecuentemente dejan la academia.

 

No pienso desarrollar todos estos puntos y parafrasear lo mencionado por el Dr. Stonebraker. Voy a agregar mis comentarios y experiencia sobre algunos de los puntos.

Hemos sido abandonados por nuestros clientes

Incluso veo este fenómeno ocurriendo algunas veces en nuestra industria. Muchos clientes han hecho outsourcing de su infraestructura clave para reducir los costos o tratar de ahorrar el dinero reduciendo el personal trabajando en las tecnologías base. De igual manera, muchos problemas ahora son considerados como propietarios y no pueden ser compartidos al público. Puedo entenderlo en algunos casos, pero para otros este punto es incluso desmotivante debido a que muy probablemente otros han lidiado con problemas muy similares.

Esto, traducido a la perspectiva de IDUG (si todavía están con nosotros), por favor compartan su conocimiento, hablen sobre sus problemas que necesitan resolver, y discutan sobre su trabajo. Créanme que nosotros (y por nosotros, me refiero a la comunidad, pero también vendors al igual que IBM), estamos escuchando e intentando ayudar para resolver los problemas reales del día a día. La desconexión sob los usuarios no ayuda a nadie.

 

Teoría irrelevante e ignorar los problemas más importantes

¿Recuerdan la promoción y publicidad sobre Big Data y las tecnologías relacionadas? No quiero generalizar ni tampoco simplificar la situación, pero el punto es que los investigadores sobre temas principales advirtieron hace muchos años que, por ejemplo, tecnologías como Hadoop tienen un alcance limitado y no tendrán una larga vida. Sin embargo, muchas empresas han intentado adoptarlo con un radio de éxito variable, mientras que las tecnologías ya han evolucionado más allá de eso.

Por otro lado, algunas veces todavía ignoramos los problemas y temas clave, como la integración de datos. Muy probablemente porque son demasiado complejos y difíciles de resolver, o en las palabras del Dr. Stonebraker, estamos ignorando los problemas importantes para favorecer aquellos que son fáciles de resolver. Michael Stonebraker enuncia los siguientes ejemplos de problemas ignorados:

Integración de datos.

Diseño y evolución de bases de datos.

La afinación de aplicaciones de DBMS es muy compleja.

El manejador DBMS promedio toma $20M para alcanzar el nivel de producción.

Personalmente creo que estos son los temas con los que ustedes invierten el mayor esfuerzo, especialmente integración de datos y afinación del desempeño de aplicaciones y del sistema ¿O acaso hay alguien que no esté intentando resolver estos problemas?

Existe una cosa más, aprender de la historia. Para seguir actualizados y relevantes, necesitamos entender mejor la historia, y si es posible, no repetir sus errores, pero tomar sus lecciones. Por ejemplo, de una presentación completamente diferente y de otro artículo que podríamos discutir en otro momento, he comprendido que las bases de datos jerárquicas están ganando atractivo. No tengo nada en contra de esto, pero necesitamos entender que esto no es nada nuevo. ¿Recuerdan a IMS? Sí, una gran tecnología, una base de datos jerárquica puede enseñarnos lecciones importantes.


Problemas académicos

Podría resumir muchas de sus ideas en un problema común y general en la academia. Todavía frecuento a mis amigos de la academia y los problemas que he escuchado en esta presentación no aplican solamente a la región de los Estados Unidos. Veo esto como una tendencia general incluso aquí en la República Checa y creo que es algo global, con esperanza de que existan excepciones. La diarrea de publicaciones con contenido no relevante a problemas reales, la falta de publicaciones con enfoque en tecnologías clave, la carga estudiantil y todos estos problemas ya mencionados.

¿Podría acaso la comunidad de IDUG ayudarnos con esto? Esto seguro de que sí puede si nos mantenemos enfocados a hablar de problemas reales utilizando foros públicos para que estos temas sean atractivos de la misma manera que otra palabra resonante en las áreas de tecnología.

 

Conclusión

¿Qué es lo que me puedo llevar del discurso del Dr. Stonebraker? Mantenernos enfocados en la tecnología, tratar de estar conectados, enfocarnos en problemas de la vida real y no seguir las tendencias exageradas. ¿Qué opinan ustedes?

Tal vez este artículo pueda parecer un poco fuera de contexto desde la perspectiva del IDUG, pero, ¿acaso no es que el punto de la infraestructura y del ecosistema el tratarse sobre el desempeño?

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