مقیاس پذیری داده ها یکی از مؤلفه های اصلی هر مشاغل است. این به شرکت ها کمک می کند تا رشد کنند و همچنین به آنها اجازه می دهد تا از بازار در حال تغییر استفاده کنند.

با این حال ، مقیاس داده های شما بدون تأثیرگذاری بر عملکرد می تواند چالش برانگیز باشد. برای دستیابی به مقیاس پذیری داده ها ، باید اطمینان حاصل کنید که استفاده از مقادیر در حال رشد داده ها برای کاربرد شما آسان است و هنوز هم سرعت ، کارایی و قابلیت استفاده آن را حفظ می کند.

چالش های زیر به شما کمک می کند تا درک کنید که چه عواملی باعث ایجاد این مشکلات در برنامه های شما می شود:

چالش شماره 1. پیچیدگی با داده ها

اولین مورد از هفت چالش برای مقیاس پذیری داده ها ، پیچیدگی است. دلیل این مسئله بزرگ این است که داده ها را می توان در چندین مکان و در قالب های مختلف ذخیره کرد و دسترسی به شرکت ها از طریق یک پلت فرم را برای شرکت ها دشوار می کند.

چالش شماره 2. توزیع نادرست ترافیک

روش های مختلفی وجود دارد که می توان به طور نادرست به توزیع ترافیک رسیدگی کرد:

• ترافیک به طور مساوی در سرورها توزیع نمی شود. این بدان معناست که برخی از سرورها نسبت به سایرین کم و بیش ترافیک می کنند ، که می تواند باعث بروز بیش از حد و کند شدن آنها شود یا حتی شکست بخورد.
• ترافیک به طور مساوی در مراکز داده توزیع نمی شود. یک مرکز داده به یک مکان فیزیکی اشاره دارد که در آن سرورها و سایر اجزای IT ذخیره و نگهداری می شوند ، مانند ساخت کابل تایم وارنر شهر نیویورک یا امکانات خدمات وب آمازون (AWS) در دره سیلیکون. اگر مشتریان شما در یک بخش از کشور متمرکز تر از دیگری هستند ، ممکن است بخواهید به جای آن سرورهای خود را در آنجا قرار دهید. در غیر این صورت ممکن است به دلیل کندتر اتصال بین شبکه های خانگی و مال شما ، از زمان پاسخ ضعیف رنج ببرند!
• ترافیک به طور مساوی در مناطق توزیع نمی شود. اصطلاح "منطقه" در درجه اول اما نه منحصراً در AWS به عنوان یک مرز اداری که یک مجموعه از خدمات را از دیگری جدا می کند (E G ، استاندارد در مقابل F1). مناطقی باید به گونه ای طراحی شوند که اگر کسی شکست بخورد ، دیگری با حداقل تأثیر بر کاربران-به عنوان مثال از طریق تکثیر منطقه متقابل-به عهده می گیرد.

چالش شماره 3. مشکلات عملکرد با نمایش داده شد

اگر پایگاه داده شما به درستی بهینه نشده باشد و شما با مجموعه داده های بزرگ کار می کنید ، در نهایت شروع به کند شدن خواهد کرد. این امر به این دلیل است که پایگاه داده برای پردازش پرس و جو به زمان بیشتری نیاز دارد. هرچه پرس و جو پیچیده تر باشد ، پردازش آن برای پایگاه داده سخت تر است و نتایج را به اندازه کافی سریع بازگرداند که فوراً در صفحه شما ظاهر شود.

علاوه بر این ، اگر تعداد زیادی از کاربران دارید که به طور همزمان محتوا را بارگیری می کنند (که هرگز نباید انجام شود) ، این می تواند باعث افت عملکرد ناگهانی در کل وب سایت یا سرور برنامه شما شود زیرا پرس و جو هر کاربر باید توسط همه سرورها به صورت جداگانه پردازش شود. برای دیدن بار محتوای آنها فوراً در زمان واقعی و همچنین اطمینان حاصل کنید که وقتی روی صفحه نمایش داده می شود همه چیز خوب به نظر می رسد.

چالش شماره 4. محتوای بارگیری آهسته

بارگیری محتوا به صورت غیر همزمان و در پس زمینه مهم است ، این همان کاری است که بیشتر وب سایت های اصلی این روزها انجام می دهند. اما این بدان معناست که حتی اگر در یک زمان معین تعداد کمی از کاربران در وب سایت خود داشته باشید ، هنوز درخواست HTTP را برای بارگیری محتوایی که مدت زمان (یا همیشه) توسط کسی دیده نمی شود ، در حال درخواست هستید.

دلیل این امر این است که برنامه شما برای بوت شدن و ارائه صفحه اول خود قبل از اینکه هر کاربر بتواند چیزی غیر از صفحه خالی را ببیند ، زمان لازم است. مرورگر شما به شما اجازه نمی دهد تا وب را مرور کنید تا زمانی که HTML در هارد دیسک رایانه شما موجود باشد ، بنابراین می داند چگونه چیزها را نمایش دهد.

این بسته به سرعت اتصال به اینترنت و مشخصات سخت افزاری مانند فرکانس CPU/سرعت و سرعت/سرعت/سرعت/سرعت و همچنین چقدر بزرگ هر منبع (به عنوان مثال ، اندازه تصویر در مقابل اندازه پرونده CSS) می تواند تا سه ثانیه (یا بیشتر) طول بکشد.

گفته می شود ، اگر ما به نوعی می توانیم آن درخواست های اولیه را که از سرور خود خارج می شود تأخیر کنیم تا اینکه بعد از اینکه وب سایت ما خود را به وجود آورد ، ما خودمان را از هدر رفتن منابع پهنای باند گرانبها در دوره هایی که هنوز هیچ کس هنوز آنها را نمی خواهد نجات خواهیم داد!

چالش شماره 5. خطرات ادغام

ادغام می تواند یک چالش برای هر پروژه مدیریت داده باشد ، اما مقیاس پذیری چالش های ادغام خاص خود را به وجود می آورد. اگر زیرساخت های پایگاه داده موجود خود را گسترش می دهید تا مجموعه داده های جدید را بدون به روزرسانی آن سیستم ها برای رسیدگی به افزایش مقیاس درج کنید ، پس موظف هستید مشکلات ادغام را در جاده قرار دهید. مثلا:

• یکپارچگی داده ها - مجموعه داده های جدید شما ممکن است در برابر موارد موجود مورد بررسی قرار نگرفته باشد و می تواند انواع مختلفی از اطلاعات را شامل شود که با سایر منابع داده مطابقت ندارد. این منجر به نتایج گیج کننده یا حتی خطاها در گزارش می شود (به عنوان مثال ، اگر دو منبع در مورد چه سالی اتفاق بیفتد).
• کیفیت داده - اگر مجموعه داده ها را از منابع مختلف (یا حتی نسخه های قدیمی تر) ادغام می کنید، ممکن است آنها به صورت متفاوت و با اهداف متفاوت جمع آوری شده باشند، بنابراین ممکن است بین نحوه تعریف هر مجموعه داده یا نحوه محاسبه مقادیر ناسازگاری وجود داشته باشد. اگر در نگاه اول شبیه به هم به نظر می رسند! این تناقضات باید قبل از ادغام همه پایگاه های داده با هم در یک سیستم غول پیکر از صفحات گسترده به هم پیوسته حل شوند... مگر اینکه بخواهید نتایج واقعاً عجیب و غریبی را هنگام تلاش برای مقایسه آن ها بعداً در جاده بخواهید!

نتیجه

اینها تنها تعدادی از چالش هایی است که ممکن است در مقیاس پذیری داده ها با آن مواجه شوید. اگر به دنبال راه حلی برای این مشکلات هستید، پس ما یک خبر عالی برای شما داریم! در این مقاله در مورد چگونگی بهینه سازی عملکرد پایگاه داده و خلاص شدن از شر محتوای بارگذاری کند صحبت کردیم. ما همچنین برخی از رایج ترین مسائل را با پرس و جوها پوشش دادیم تا بتوانید در آینده از این سردردها جلوگیری کنید. در نهایت، خطرات یکپارچه سازی و همچنین بهترین شیوه ها برای حل آنها را مورد بحث قرار دادیم تا در مسیر هیچ مشکلی ایجاد نکنند.