Mythen rund um MongoDB widerlegen: Sicherheit, Skalierbarkeit und Leistung

MongoDB hat seit seiner Gründung im Jahr 2007 einen langen Weg zurückgelegt. Viele Menschen sind in den Anfangsjahren zum ersten Mal mit MongoDB in Berührung gekommen. Sie haben sich ihre Meinung über die Datenbank auf der Grundlage ihrer Eindrücke aus den Jahren 2012 bis 2014 gebildet. Seitdem hat sich jedoch vieles verändert.

In den vergangenen elf Jahren hat MongoDB erhebliche Fortschritte gemacht. An erster Stelle steht dabei die Einführung von MongoDB Atlas im Jahr 2016. Dabei wurde ein besonderer Schwerpunkt auf die Verbesserung der vier entscheidenden Bereiche gelegt, die für Unternehmen und Entwickler gleichermaßen von größter Bedeutung sind: Sicherheit, Beständigkeit, Verfügbarkeit und Leistung.

• Sicherheit: Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

• Beständigkeit: Gewährleistung, dass Daten auch bei Systemausfällen oder unerwarteten Störungen intakt und zuverlässig bleiben.

• Verfügbarkeit: Minimierung von Ausfallzeiten und Aufrechterhaltung des Systembetriebs, egal was passiert.

• Leistung: Schnelle, konsistente Reaktionszeiten der Anwendungen und effiziente Skalierung, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Diese Fortschritte haben das Vertrauen einiger der weltweit größten Unternehmen gewonnen, darunter Toyota, Cisco, Wells Fargo, Bosch und Verizon.

Doch trotz dieser Fortschritte halten sich veraltete Mythen über MongoDB hartnäckig – insbesondere in diesen vier grundlegenden Bereichen. In diesem Blogbeitrag wollen wir diese Missverständnisse direkt angehen und die Fakten zu Sicherheit, Beständigkeit, Verfügbarkeit und Leistung von MongoDB klarstellen. Lassen Sie uns gleich einsteigen.

Mythos 1: „MongoDB ist nicht so sicher wie eine relationale Datenbank“

Einer der hartnäckigsten Mythen über MongoDB ist, dass es nicht sicher sei – jedenfalls nicht so sicher wie herkömmliche relationale Datenbanken. Dieses Missverständnis geht wahrscheinlich auf eine Reihe von Ransomware-Angriffen Mitte der 2010er Jahre zurück. Hacker nutzten ungesicherte Datenbanken aus, denen eine ordnungsgemäße Authentifizierung fehlte und die über Standard-TCP-Ports offen zugänglich waren. Diese Vorfälle haben zwar mangelhafte Konfigurationspraktiken aufgezeigt, werfen jedoch zu Unrecht einen Schatten auf die heutigen Sicherheitsfunktionen von MongoDB.

MongoDB bietet robuste, intelligente Sicherheitsfunktionen, die darauf ausgelegt sind, sensible Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus zu schützen. MongoDB verschlüsselt Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand, genau wie andere führende NoSQL- und relationale Datenbanken. Was MongoDB jedoch auszeichnet, ist die Fähigkeit, Daten auch während der Verwendung verschlüsselt zu halten. Mit Queryable Encryption, einer branchenweit einzigartigen Innovation von MongoDB, können sensible Daten selbst während der Abfrage verschlüsselt bleiben. Dies macht eine Entschlüsselung der Daten überflüssig und verringert die Anfälligkeit für Bedrohungen.

MongoDB unterstützt zudem eine flexible Authentifizierung und Autorisierung, die sich nahtlos in viele Identitätsmanagementsysteme integrieren lässt. Funktionen wie die rollenbasierte Zugriffskontrolle und fein abgestimmte Berechtigungen stellen sicher, dass Benutzer nur auf das zugreifen können, wofür sie autorisiert sind. Gleichzeitig macht eine intuitive Konfiguration diese Kontrollen einfach umsetzbar.

Über Verschlüsselung und Zugriffskontrolle hinaus bietet MongoDB leistungsstarke Audit-Tools zur Überwachung der Datenbankaktivitäten sowie erweiterte Netzwerksicherheitsfunktionen wie IP-Whitelisting und private Netzwerke. Zusammen bieten diese Funktionen umfassenden Schutz vor unbefugtem Zugriff und helfen Unternehmen dabei, strenge Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Das Beste daran: Diese ausgefeilten Sicherheitsfunktionen sind sowohl in MongoDB Atlas als auch in MongoDB Enterprise Advanced standardmäßig und ohne zusätzliche Kosten enthalten. Der Ansatz von MongoDB vereinfacht die Verwaltung der Sicherheitsfunktionen und minimiert gleichzeitig den Aufwand. Dies ermöglicht es Teams, sich auf die Entwicklung von Anwendungen zu konzentrieren, im Vertrauen darauf, dass ihre Daten geschützt sind.

Mythos 2: „Die Multi-Cloud-Funktionen von MongoDB heben es nicht von anderen Datenbanken ab“

Auf den ersten Blick mag die Behauptung, dass MongoDB Multi-Cloud-fähig ist, nicht besonders beeindruckend klingen. Schließlich sind viele Datenbanken über mehr als einen Cloud-Anbieter verfügbar – dies sollte jedoch nicht damit verwechselt werden, dass sie alle Multi-Cloud-fähig sind. Echte Multi-Cloud-Fähigkeit unterstützt „Cloud-übergreifende“ Bereitstellungen, d. h. die Möglichkeit, einzelne Knoten eines Clusters über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen. Diese Unterscheidung wird oft von Anbietern verschleiert, die nicht in der Lage sind, ihre Cluster in einer solchen Konfiguration zu betreiben. Die Unterstützung für Multi-Cloud-Cluster in Atlas ist seit Oktober 2020 allgemein verfügbar.

MongoDB Atlas ermöglicht die Bereitstellung nicht nur auf Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud, sondern auch gleichzeitig über alle drei Clouds hinweg mit einem einzigen Cluster. Es ist möglich, cloudübergreifende Bereitstellungen ausschließlich über die Atlas-Verwaltungskonsole festzulegen und zu konfigurieren. Über die einzelnen Cloud-Anbieter ist keine weitere Konfiguration erforderlich. Das ist mehr als nur eine Annehmlichkeit; es ist eine bahnbrechende Funktion, die die Grenzen zwischen den Cloud-Anbietern aufhebt. Mit MongoDB Atlas ist es so, als würden AWS, Azure und Google Cloud als eine einheitliche Cloud-Umgebung fungieren.

Warum ist das wichtig?

Zunächst einmal entfällt durch die Bereitstellung eines einzigen Datenbankclusters über mehrere Clouds hinweg die betriebliche Komplexität, die mit der Verwaltung der Datenreplikation und -migration zwischen den Anbietern verbunden ist. So lässt sich eine nahtlose Datenmobilität erreichen. Der schwierigste Teil bei der Migration einer Anwendung – die Daten – wird nun zum einfachsten.

Multicloud ermöglicht zudem die Erstellung von Anwendungsarchitekturen, die die besten Dienste mehrerer Cloud-Anbieter gleichzeitig nutzen. Darüber hinaus bieten cloudübergreifende Bereitstellungen eine unübertroffene Ausfallsicherheit. Dank des cloudübergreifenden Failovers können Daten im Falle eines Ausfalls automatisch auf einen anderen Cloud-Anbieter in derselben geografischen Region umgeleitet werden. So wird ein unterbrechungsfreier Betrieb gewährleistet.

Schließlich bietet MongoDB Atlas die Flexibilität, regionale Anforderungen und die Präferenzen der Cloud-Anbieter mühelos zu erfüllen. Atlas deckt über 115 unterstützte Regionen bei allen drei großen Cloud-Anbietern ab. Dadurch lassen sich Kundenanforderungen oder lokale Vorschriften ganz einfach mit einer einzigen Datenbank erfüllen.

Mythos 3: „Ich verstehe zwar, dass MongoDB auf horizontale Skalierung ausgelegt ist, aber die Skalierung ist so mühsam.“

Die horizontale Skalierung, auch als „Scale-out“ bekannt, ist eine der Kernstärken von MongoDB. Sie ermöglicht die Verteilung von Workloads durch Hinzufügen weiterer Knoten, wenn Datenmengen und Anwendungen wachsen. Dennoch hält sich hartnäckig die Vorstellung, dass die Skalierung von MongoDB schwierig und komplex sei. Wie sieht die Realität aus? MongoDB macht die Skalierung nicht nur möglich, sondern auch nahtlos – ganz gleich, ob es sich um eine horizontale (Scale-out) oder vertikale (Scale-up) Skalierung handelt.

Mit MongoDB Atlas ist die vertikale Skalierung – auch „Scale-up“ genannt – ganz einfach. Durch die Aktivierung der automatischen Skalierung passt MongoDB Atlas die Cluster-Ressourcen dynamisch an die Anforderungen der Arbeitslast an. Das Hinzufügen von mehr RAM, CPU-Leistung oder Speicherkapazität kann automatisch und bedarfsgerecht erfolgen. Dies gewährleistet eine optimale Leistung ohne ständige manuelle Eingriffe oder Überwachung.

Wenn Sie über die vertikale Skalierung hinausgehen müssen, bietet MongoDB drei flexible Möglichkeiten zur horizontalen Skalierung:

• Hashed Sharding: Die Daten werden mithilfe eines gehashten Shard-Schlüssels zufällig auf die Knoten verteilt. Dies gewährleistet eine gleichmäßige Verteilung von Daten und Workloads, um Engpässe zu vermeiden.

• Bereichsbasiertes Sharding: Die Daten werden anhand von Bereichen eines bestimmten Feldes verteilt. Dies ermöglicht eine fein abgestimmte Steuerung der Datenaufteilung. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um Hotspots in Workloads zu vermeiden.

• Zonen-Sharding: Die Daten werden geografisch verteilt. Dies ermöglicht die Einhaltung von Anforderungen an den Datenaufbewahrungsort und reduziert die Latenz, da die Daten näher bei den Nutzern gespeichert werden.

Was passiert, wenn die ursprüngliche Sharding-Strategie nicht wie geplant funktioniert? MongoDB begegnet dieser Herausforderung mit der Möglichkeit, Shard-Schlüssel zu verfeinern und eine Sammlung neu zu sharden – und das ohne Ausfallzeiten. So wird sichergestellt, dass sich die Datenverteilungsstrategien an veränderte Anforderungen anpassen lassen, ohne dass Anwendungen oder Benutzer beeinträchtigt werden.

Mythos 4: „Da MongoDB auf Flexibilität ausgelegt ist, kann es nicht sehr leistungsfähig sein“

Ein weit verbreitetes Missverständnis bezüglich MongoDB ist, dass seine Flexibilität und Vielseitigkeit zwangsläufig auf Kosten der Leistung gehen müssen. Kann eine so agile Datenbank – die dafür konzipiert ist, dass Entwickler Daten ganz nach ihren Vorstellungen modellieren können – wirklich die Geschwindigkeit und Effizienz einer leistungsorientierten Lösung bieten? MongoDB wurde entwickelt, um beides zu bieten: unübertroffene Flexibilität und außergewöhnliche Leistung–und das bei gleichzeitig niedrigen Kosten.

Die Leistung von MongoDB beruht auf seiner intelligenten Architektur und seinen leistungsstarken Funktionen. Ad-hoc-Abfragen, Indizierung sowie Echtzeit-Aggregationen ermöglichen einen schnellen Zugriff auf und eine schnelle Analyse von Daten. Wie schnell werden Abfragen ausgeführt? Abfragen nach Primärschlüsseln oder über Indizes werden in der Regel innerhalb von Millisekunden ausgeführt. Selbst komplexe Abfragen, die nicht indiziert sind, bleiben effizient. Die Leistung hängt in der Regel von Faktoren wie der Größe der Sammlung und den Systemspezifikationen ab.

Wie sieht es mit Workloads wie Suche und Analytik aus? Manche Entwickler gehen möglicherweise davon aus, dass diese um Ressourcen konkurrieren und die Leistung bei operativen Aufgaben beeinträchtigen würden. MongoDB löst dieses Problem jedoch durch Workload-Isolation. Diese Funktion stellt sicher, dass operative und nicht-operative Workloads voneinander getrennt werden. Dadurch können beide mit maximaler Leistung ausgeführt werden, ohne dass kostspielige und zeitaufwändige ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) erforderlich sind.

Netzwerklatenz? Bei global verteilten Anwendungen ermöglichen die Hedged Reads von MongoDB, dass Daten von den nächstgelegenen Replik-Knoten gelesen werden, anstatt auf eine Antwort von weit entfernten Knoten zu warten. Dies verringert die Latenz und stellt sicher, dass Anwendungen weiterhin eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit aufweisen.

Die Leistung von MongoDB in der Praxis wird durch beeindruckende Anwendungsbeispiele untermauert:

• Amadeus verarbeitet 630 Millionen Buchungen pro Jahr.

• Idealo unterstützt 200.000 Abfragen und 60.000 Aktualisierungen pro Sekunde.

• Temenos erreicht 150.080 Transaktionen pro Sekunde.

Dies war vor der Veröffentlichung von MongoDB 8.0, der bisher leistungsfähigsten Version der Datenbank. MongoDB 8.0 bietet:

• 36 % schnellere Lesevorgänge

• 32 % schnellere Lesevorgänge und Aktualisierungen

• 56 % schnellere Masseneinfüge-Operationen

• Eine beeindruckende Leistungssteigerung von 200 % bei Zeitreihenabfragen

MongoDB heute

MongoDB hat sich weit über die Mythen hinaus entwickelt, die in den Anfangsjahren kursierten. MongoDB 8.0 bietet zuverlässige Funktionen in den Bereichen Sicherheit, Beständigkeit, Verfügbarkeit und Leistung. Es verschlüsselt sensible Daten während ihres gesamten Lebenszyklus und ermöglicht nahtlose cloudübergreifende Bereitstellungen. Es vereinfacht die horizontale und vertikale Skalierung und bildet die Grundlage für einige der anspruchsvollsten Anwendungen weltweit. Diese Funktionen festigen die Position von MongoDB als Datenbank der Wahl für moderne Anwendungen.