İçerik odaklı bir web uygulaması için veri depolama performansını iyileştirmek, tekrara dayanan bir süreçtir. Uygulamanın veritabanı yapısı ve veri depolama teknolojileriyle birlikte desteklemesi gereken potansiyel işleme hızını ve veri hacmini göz önünde bulundurmak önemlidir. Bunlar ilk tasarım aşamasında da dikkate alınması gereken önemli noktalardır.
Çok boyutlu ölçeklendirme ve önbelleğe alma gibi teknikler, uygulamanızın daha fazla kullanıcı ve veri destekleyecek şekilde büyümesine yardımcı olabilir.
Veri işleme hızı
Veri işleme hızı; verilerin, bilgi işlem ortamındaki cihazlar, sistemler veya bileşenler arasındaki işlenme hızını ifade eder. Bir sistemin, belirli bir dönem içindeki verileri işleme kapasitesini ölçer. İşleme hızı, bayt/saniye (B/sn), saniyedeki megabit sayısı (Mb/sn) veya saniye başına işlem sayısı (TPS) gibi zaman birimi başına veri birimleri olarak ifade edilir.
Veri işleme hızı, veritabanının belirli bir süre içinde işleyebildiği verileri ifade eder. Bu durum, içerik odaklı web uygulamalarının genellikle gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veri işlemesi gerektiğinden önemlidir.
Verilerin işlenmesinin hızını etkileyebilecek faktörler arasında şunlar yer alır:
- Veritabanının türü. Bazı veritabanları, veri işleme konusunda diğerlerine kıyasla daha verimlidir.
- Donanım yapılandırması. Veritabanı sunucusu yükü kaldıracak kadar CPU, bellek ve depolama alanına sahip olmalıdır.
- Sorgunun karmaşıklığı. Karmaşık sorguların işlenmesi, temel sorgulara göre daha uzun sürebilir.
Ölçeklendirmeyle ilgili olarak işleme hızı, içerik odaklı web uygulamanızın istekleri ele alma ve verileri işleme kapasitesini ve verimliliğini ölçen kritik bir metriktir. Yüksek işleme hızı, artan trafiği yönetmek ve duyarlı performansı korumak için çok önemlidir.
Web uygulamasını ölçeklendirirken işleme hızıyla ilgili dikkat edilmesi gereken noktalar şunlardır:
| Dikkat edilmesi gereken noktalar | |
|---|---|
| Yük Dengeleme | Yük dengeleyici, trafiği uygulamanızın sunucu örnekleri arasında eşit şekilde dağıtır. Bu, tek bir sunucunun performans sorununa dönüşmemesini sağlar ve birden fazla sunucunun birleşik işlem gücünden yararlanmanızı sağlar. |
| Yatay Ölçeklendirme | İşleme hızını artırmak için yatay ölçeklendirme kullanılabilir. Bu işlem, uygulamanızın altyapısına daha fazla sunucu örneği eklemeyi gerektirir. Yatay ölçeklendirme, uygulamanızın istekleri birden çok sunucuya dağıtmasına olanak tanıyarak işleme hızını artırır. |
| Veritabanı Ölçeklendirme | Varsa artan okuma ve yazma işlemlerini yönetmek için veritabanı ölçeklendirme tekniklerini kullanabilirsiniz. Bu teknikler arasında dağıtılmış bir veritabanı kullanmak ya da veritabanı sorgularını optimize etmek ve dizine eklemek yer alabilir. |
| Veritabanı Otomatik Ölçeklendirmesi | Otomatik ölçeklendirme mekanizmaları, gerçek zamanlı trafik kalıplarına göre sunucu örnekleri ekleyebilir veya kaldırabilir. Bulut platformları genellikle kaynakları talebe uygun şekilde ayarlamak için otomatik ölçeklendirme özellikleri sağlar. Veritabanınız ve platformunuz için hangi ölçeklendirme özelliklerinin kullanılabildiğini (örneğin, Spanner için Autoscaler gibi bir hizmet) düşünün. |
| Kod/Algoritma Optimizasyonu | Verimlilik için uygulamanızın kodunu ve algoritmalarını tutarlı bir şekilde inceleyin ve optimize edin. Sunucu kaynağı tüketiminin en aza indirilmesi işleme hızını artırabilir. |
| Bölgesel/Küresel | Bölgesel ve küresel veri depolama, verilerin farklı coğrafi konumlarda depolanması ve yönetilmesi için kullanılan farklı yöntemleri ifade eder. Bölgesel veri depolama, verilerin belirli bir bölge veya konumda yerel olarak depolanmasını belirtirken global veri depolaması verilerin dünyanın farklı yerlerindeki sunucularda depolanmasını kapsar. Bölgesel ve küresel veri depolama arasındaki seçim; veri boyutu, gerekli güvenlik düzeyi ve verilerin farklı kullanıcılar veya uygulamalar tarafından erişilebilirliği gibi faktörlere bağlıdır. |
| Dağıtım | Veri depolama dağıtımı, kullanılabilirlik, performans ve güvenliği sağlamak için verilerin birden çok fiziksel veya sanal konuma dağıtılmasını içerir. Yöntemler arasında; veri boyutu ve karmaşıklığı, kuruluş ihtiyaçları ve mevcut teknoloji gibi faktörlere göre seçilen dağıtılmış depolama sistemleri ve bulut çözümleri yer alır. İyi planlanmış bir strateji; yedeklilik, ölçeklenebilirlik ve başka avantajlar sağlayabilir. |
Yüksek işleme hızına ulaşmak için donanım ve yazılımdan ağ altyapısına ve veri işleme algoritmalarına kadar bir sistemin çeşitli unsurlarının optimize edilmesi gerekir. İçerik odaklı web uygulamanız için gereken belirli teknikler ve optimizasyonlar, veri işleme görevlerine ve sistemin potansiyel kısıtlamalarına ilişkin bireysel ihtiyaçlarınıza bağlıdır.
Veri hacmi
Bir web uygulamasını depolanan veri miktarına göre ölçeklendirmek, artan veri hacimlerine uyum sağlayacak şekilde veri depolama kapasitenizi yönetmeyi ve genişletmeyi kapsar. Ölçeklendirme yaparken veri artışıyla ilgili tüm zorlukların üstesinden gelebilecek bir depolama altyapısı planlamanız gerekir.
Web uygulamasını ölçeklendirirken veri depolamayla ilgili dikkat edilmesi gereken noktalar şunlardır:
| Dikkat edilmesi gereken noktalar | |
|---|---|
| Depolanan veri türleri | Resim, video veya ikili veri gibi bazı veri türlerinin depolanması veya daha fazla yer kaplaması diğer veri türlerine kıyasla daha zor olabilir. Karmaşık veri türleri veya yapıları da bir sistemin ölçeklendirme işlemini karmaşık hale getirebilir. Uygulamanızın depoladığı veri türünü ve bunun optimum seçim olup olmadığını göz önünde bulundurun. Alternatif olarak, kullanım alanınız veya verileriniz için özel olarak oluşturulmuş depolama sistemlerini (ör. blob depolama, medya depolama sistemleri veya zaman serisi veritabanları) kullanmayı düşünebilirsiniz. |
| Kullanıcı sayısı | Uygulamanızın gelecekteki büyümesini göz önünde bulundurun. Daha fazla kullanıcının katılımıyla sisteminizde daha fazla veri depolanması, erişilmesi ve işlenmesi gerekir. Okuma ve yazma işlemlerini uygulama performans profilinize göre ölçeklendirmek, talepler arttıkça uygulamanızı daha da optimize etmenize yardımcı olabilir. |
| Veri Depolama Teknolojisi Seçimi | Gerçekçi veri depolama ihtiyaçlarınızı değerlendirin ve NoSQL ve SQL gibi en uygun veri depolama teknolojisini seçin. Seçiminizi yaparken veri yapısını, erişim kalıplarını ve ölçeklenebilirlik gereksinimlerini göz önünde bulundurun. |
| Veri Bölümlendirme | Verileri birden fazla depolama düğümüne dağıtmak için veri bölümlendirme veya parçalama stratejileri uygulamak, veri yükünü dağıtmanıza ve dolayısıyla daha etkili ölçeklendirme yapmanıza olanak tanır. Kullanıcıya, coğrafi konuma göre bölümlendirme yapabilir veya uygulamanızın veri erişimi kalıplarına bağlı olarak diğer ölçütleri uygulayabilirsiniz. |
| Önbelleğe Alma ve Veri Sıkıştırma | Sık erişilen verileri bellekte depolamak ve depolama sistemlerinizdeki yükü azaltmak için önbelleğe alma stratejilerini kullanma. Veri sıkıştırma teknikleri de depolama gereksinimlerini en aza indirebilir ve veri aktarımı verimliliğini artırabilir. |
| Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi | Veri saklama, arşivleme ve silme işlemlerini yönetmek için veri yaşam döngüsü politikalarını uygulayın. |
| Veritabanı Dizine Ekleme | Büyüyen veri kümelerini verimli bir şekilde yönetmek için geçerliyse veritabanı dizine ekleme işlevini, sorgu performansını ve veritabanı şeması tasarımını optimize edin. |
Web uygulamanızı ölçeklendirirken veri depolama devam eden bir süreçtir ve web uygulamanızın ihtiyaçlarına uygun olmalıdır. Depolama alanı gereksinimlerini düzenli olarak değerlendirin, performansı izleyin ve artan veri miktarlarını etkili ve verimli bir şekilde işleyebilmesi için depolama altyapınız ile stratejilerinizi gerektiği şekilde düzenleyin.
Sık erişilen verileri önbelleğe al
Verileri önbelleğe almak, ölçeklendirme stratejinizin kritik bir bileşenidir. Yanıt sürelerini iyileştirmeye yardımcı olur, arka uç sistemleri üzerindeki yükü azaltır ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirir. Önbelleğe alma, sık erişilen verilerin kaynaktan tekrar tekrar oluşturulmadan hızlı bir şekilde alınabilmesi için geçici bir depolama katmanında depolanmasını ifade eder.
Uygulamanızın sık eriştiği veri türünü, verilerin alınma kalıbını, sıklığını ve boyutunu göz önünde bulundurun.
Web uygulamasını ölçeklendirirken önbelleğe alma stratejilerine örnek olarak şunlar verilebilir:
| Stratejiler | |
|---|---|
| Nesne Önbelleğe Alma | Nesne önbelleğe alma; veritabanı sorgu sonuçları, API yanıtları veya HTML parçaları gibi nesnelerin ayrı ayrı önbelleğe alınmasını ifade eder. Popüler seçenekler arasında Redis, Memcached ve Varnish bulunur. |
| Sayfaları Önbelleğe Alma | Sayfa önbelleğe alma, web sayfalarının tamamının önbelleğe alınmasını içerir. Bu seçenek statik içerik için uygundur ve ters proxy'ler, statik site oluşturucular veya CDN'ler kullanılarak uygulanabilir. |
| Veritabanı ve Sorgu Önbelleğe Alma | Veritabanı ve sorgu önbelleğe alma, veritabanı sunucunuzdaki yükü azaltmak için sık yürütülen veritabanı sorgularının sonuçlarının önbelleğe alınmasını ifade eder. |
| Tam Sayfa Önbelleğe Alma | Tam sayfa önbelleğe alma, dinamik içerik için kullanılabilir. Sunucu ve veritabanı üzerindeki yükü en aza indirmek için oluşturulan HTML sayfalarının tamamının önbelleğe alınmasını ifade eder. |
| İstemci Taraflı Önbelleğe Alma | İstemci tarafı önbelleğe alma, öğeleri kullanıcıların cihazlarında yerel olarak depolamak için tarayıcı önbelleğine alma gibi mekanizmaları ifade eder. Öğelerin tarayıcılarda önbelleğe alınma süresini kontrol etmek için önbellek kontrolü üst bilgileri belirtebilirsiniz. |
Önbelleğe alma, uygulamanızın artan kullanıcı trafiğini ve veri taleplerini etkili ve verimli bir şekilde yönetebilmesini sağlamak için daha geniş bir performans optimizasyonu stratejisinin önemli bir bileşenidir.
Okuma ve yazma işlemlerini ölçeklendir
Uygulamanızın veri depolama alanının nasıl daha da ölçeklendirilebileceğini belirlemek için işleme hızı ve veri hacmi gereksinimlerini olası önbelleğe alma optimizasyonlarıyla birlikte göz önünde bulundurun. Veri depolama sistemi seçerken okuma ve yazma işlemlerinin etkisini göz önünde bulundurmak önemlidir. Bunun bir yolu, uygulamanızın desteklediği işlem türünü göz önünde bulundurarak veri depolama alanınızı bu kullanım alanları ve kullanım kalıpları için optimize etmektir. Örneğin, bazı işlemler asimetrik veya simetrik ölçeklendirmeden yararlanabilir.
Asimetrik Ölçeklendirme
Bazı durumlarda, içeriğe dayalı web uygulamalarında okuma veya yazma asimetrisi görülebilir. Bu da diğer işlem türüne göre önemli ölçüde daha yüksek okuma veya yazma hacmi olabileceği anlamına gelir. Bu durumlarda veritabanını uygun şekilde ölçeklendirmek önemlidir. Uygulamanızı ve verilere nasıl erişildiğini ve verilerin nasıl yazıldığını düşünün.
Okuma veya yazma asimetrisini etkileyebilecek faktörler arasında şunlar yer alır:
- Uygulamanın türü. Bazı uygulamalar diğerlerine göre daha fazla okuma yoğunluğuna sahiptir.
- Kullanıcı davranışı. Kullanıcıların uygulamayla etkileşimde bulunma şekli de okuma veya yazma asimetrisini etkileyebilir.
Simetrik Ölçeklendirme
Simetrik ölçeklendirme, hem okuma hem de yazma işlemlerinin uygulama büyüdükçe performans sorunları olmadan doğrusal olarak ölçeklendirilebileceği anlamına gelir. İçerik odaklı bir web uygulamasında okuma ve yazma işlemleri için simetrik ölçeklendirmeyi gerçekleştirmek, özellikle büyük hacimli verileri ve yüksek kullanıcı trafiğini yönetirken zorlayıcı olabilir.
Simetrik ölçeklendirme gerçekleştirme stratejileri arasında şunlar yer alır:
| Stratejiler | |
|---|---|
| Dağıtılan Veritabanları | Google Cloud Bigtable gibi veritabanları, verileri birden fazla düğüme dağıtmak ve okuma ile yazma işlemleri için ölçeklenebilirlik sağlamak üzere geliştirilmiştir. |
| Veri Bölümlendirme | Veri bölümlendirme, verilerin eşit olarak dağıtılmasını ve her bölüm veya parçanın hem okuma hem de yazma işlemlerini bağımsız olarak işleyebilmesini sağlar. |
| Katmanları Önbelleğe Alma | Hazır odaklı iş yükleri için önbelleğe alma katmanları uygulayın. Okuma işlemleri için veritabanındaki yükü azaltmak amacıyla sıklıkla erişilen verileri önbelleğe alın. |
| Eşzamansız İşleme | Zaman alan ya da acil olmayan yazma işlemlerini, eşzamansız işleme kullanarak arka plan işlemlerine veya sıralara aktarabilirsiniz. Uygulamanız, yazma işlemlerinin tamamlanmasını beklemeden okumaları işlemeye devam eder. |
Simetrik ölçeklendirme, ön uçtan arka uca, veritabanından önbelleğe alma katmanlarına kadar tüm uygulama yığınına kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Simetrik ölçeklendirme; performans tutarlılığına, dengeli kaynak kullanımına, yüksek kullanılabilirliğe ve boyutlar genelinde ölçeklenebilirliğe katkıda bulunur. Ölçeklendirme stratejinizi gerektiği gibi ayarladığınızdan emin olun ve ortaya çıkan performans sorunlarını ele almaya hazır olun.