Poprawa wydajności miejsca na dane dla aplikacji internetowej opartej na treści to proces iteracyjny. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę potencjalną przepustowość i ilość danych, które musi obsługiwać aplikacja, w połączeniu ze strukturą bazy danych i technologiami przechowywania danych. To ważne kwestie, które należy wziąć pod uwagę także na początkowym etapie projektowania.
Techniki takie jak wielowymiarowe skalowanie i zapisywanie w pamięci podręcznej mogą pomóc w rozwijaniu aplikacji w celu obsługi większej liczby użytkowników i danych.
Przepustowość przetwarzania danych
Przepustowość przetwarzania danych to szybkość przetwarzania danych między urządzeniami, systemami lub komponentami w środowisku obliczeniowym. Mierzy zdolność systemu do przetwarzania danych w określonym przedziale czasu. Przepustowość jest wyrażona w jednostkach danych na jednostkę czasu, np. bajtów na sekundę (B/s), megabitów na sekundę (Mb/s) lub transakcji na sekundę (TPS).
Przepustowość przetwarzania danych odnosi się do danych, które baza danych może przetworzyć w określonym czasie. Jest to ważne w przypadku aplikacji internetowych opartych na treści, ponieważ często muszą one przetwarzać duże ilości danych w czasie rzeczywistym.
Czynniki, które mogą mieć wpływ na przepustowość przetwarzania danych, to między innymi:
- Typ bazy danych. Niektóre bazy danych przetwarzają dane wydajniej niż inne.
- Konfiguracja sprzętu. Serwer bazy danych powinien mieć wystarczająco dużo procesora, pamięci i miejsca na dane, aby obsłużyć obciążenie.
- złożoność zapytania; Przetwarzanie złożonych zapytań może potrwać dłużej niż w przypadku zapytań podstawowych.
Związek ze skalowaniem przepustowość jest kluczowym wskaźnikiem umożliwiającym pomiar pojemności i wydajności aplikacji internetowej opartej na treściach do obsługi żądań i przetwarzania danych. Wysoka przepustowość jest niezbędna do zarządzania zwiększonym ruchem i utrzymania responsywnej wydajności.
Kwestie związane z przepustowością podczas skalowania aplikacji internetowej obejmują:
| co należy wziąć pod uwagę | |
|---|---|
| Równoważenie obciążenia | System równoważenia obciążenia rozdziela ruch równomiernie między instancje serwera aplikacji. Dzięki temu żaden serwer nie stanie się wąskim gardłem, a Ty będziesz mieć możliwość korzystania z połączonej mocy obliczeniowej wielu serwerów. |
| Skalowanie poziome | Aby zwiększyć przepustowość, można użyć skalowania w poziomie. Wymaga to dodania większej liczby instancji serwera do infrastruktury aplikacji. Skalowanie poziome umożliwia aplikacji rozpowszechnianie żądań na wiele serwerów, co zwiększa przepustowość. |
| Skalowanie bazy danych | W razie potrzeby rozważ zastosowanie technik skalowania bazy danych do obsługi większej liczby operacji odczytu i zapisu. Techniki te mogą obejmować korzystanie z rozproszonej bazy danych lub optymalizację zapytań i indeksowania bazy danych. |
| Autoskalowanie bazy danych | Mechanizmy autoskalowania mogą dodawać i usuwać instancje serwera na podstawie wzorców ruchu w czasie rzeczywistym. Platformy w chmurze często udostępniają funkcje autoskalowania umożliwiające dostosowanie zasobów do zapotrzebowania. Zastanów się, jakie funkcje skalowania są dostępne dla Twojej bazy danych i platformy, na przykład usługa taka jak Autoskalowanie dla Spannera. |
| Optymalizacja kodu/algorytmu | Konsekwentnie sprawdzaj i optymalizuj kod oraz algorytmy aplikacji pod kątem wydajności. Minimalizowanie zużycia zasobów serwera może prowadzić do zwiększenia przepustowości. |
| Regionalny/globalny | Regionalne i globalne przechowywanie danych odnosi się do różnych sposobów przechowywania danych i zarządzania nimi w różnych lokalizacjach geograficznych. Regionalne przechowywanie danych obejmuje przechowywanie danych lokalnie w określonym regionie lub lokalizacji, natomiast przechowywanie danych globalne obejmuje przechowywanie danych na serwerach znajdujących się w różnych częściach świata. Wybór między regionalnym a globalnym magazynem danych zależy od czynników takich jak rozmiar danych, wymagany poziom zabezpieczeń oraz dostępność danych dla różnych użytkowników lub aplikacji. |
| Rozkład | Dystrybucja miejsca na dane obejmuje dystrybucję danych w wielu lokalizacjach fizycznych lub wirtualnych w celu zapewnienia dostępności, wydajności i bezpieczeństwa. Dostępne metody to rozproszone systemy pamięci masowej oraz rozwiązania w chmurze, które są wybierane na podstawie takich czynników jak rozmiar i złożoność danych, potrzeby organizacyjne i dostępna technologia. Dobrze zaplanowana strategia może zapewniać nadmiarowość, skalowalność i inne korzyści. |
Osiągnięcie dużej przepustowości obejmuje optymalizację różnych aspektów systemu, od sprzętu i oprogramowania po infrastrukturę sieciową i algorytmy przetwarzania danych. Konkretne techniki i optymalizacje wymagane w przypadku aplikacji internetowej opartej na treści zależą od indywidualnych potrzeb związanych z zadaniami przetwarzania danych i potencjalnych ograniczeń systemu.
Wolumin danych
Skalowanie aplikacji internetowej pod kątem ilości przechowywanych danych obejmuje zarządzanie miejscem na dane i zwiększanie jego pojemności, aby dostosować je do rosnących ilości danych. Przy skalowaniu musisz zaplanować infrastrukturę pamięci masowej, która poradzi sobie ze wszystkimi wyzwaniami związanymi z wzrostem ilości danych.
Uwagi na temat przechowywania danych podczas skalowania aplikacji internetowej:
| co należy wziąć pod uwagę | |
|---|---|
| Rodzaje przechowywanych danych | Niektóre typy danych, takie jak obrazy, filmy lub dane binarne, mogą być trudniejsze do przechowywania lub zajmować więcej miejsca niż inne rodzaje danych. Złożone typy lub struktury danych też mogą utrudniać skalowanie systemu. Zastanów się, jaki typ danych przechowuje Twoja aplikacja i czy jest to najlepszy wybór. Możesz też rozważyć systemy pamięci masowej utworzone specjalnie do Twoich zastosowań lub danych, takie jak Blob Storage, systemy pamięci masowej multimediów lub bazy danych ciągów czasowych. |
| Liczba użytkowników | Zastanów się nad rozwojem aplikacji w przyszłości. Wraz z wdrażaniem kolejnych użytkowników musisz przechowywać, uzyskiwać dostęp i przetwarzać w swoim systemie coraz więcej danych. Skalowanie odczytów i zapisów na podstawie profilu wydajności aplikacji może pomóc w dalszej optymalizacji aplikacji w miarę wzrostu zapotrzebowania. |
| Wybór technologii przechowywania danych | Oceń realistyczne zapotrzebowanie na miejsce na dane i wybierz najodpowiedniejszą technologię przechowywania danych, taką jak NoSQL lub SQL. Podczas dokonywania wyboru weź pod uwagę strukturę danych, wzorce dostępu i wymagania dotyczące skalowalności. |
| Partycjonowanie danych | Wdrożenie strategii partycjonowania lub fragmentacji w celu rozłożenia danych na wiele węzłów pamięci masowej może umożliwić rozłożenie obciążenia danych, a tym samym efektywniejsze skalowanie. Możesz partycjonować według użytkownika lub lokalizacji geograficznej albo zastosować się do innych kryteriów na podstawie wzorców dostępu aplikacji do danych. |
| Pamięć podręczna i kompresja danych | Stosowanie strategii buforowania w celu przechowywania często używanych danych w pamięci i do zmniejszania obciążenia systemów pamięci masowej. Techniki kompresji danych mogą też zminimalizować wymagania dotyczące miejsca na dane i poprawić wydajność przesyłania danych. |
| Zarządzanie cyklem życia danych | Wdrażanie zasad cyklu życia danych w celu zarządzania przechowywaniem, archiwizowaniem i usuwaniem danych. |
| Indeksowanie bazy danych | W razie potrzeby zoptymalizuj indeksowanie bazy danych, wydajność zapytań i projekt schematu bazy danych, aby wydajnie obsługiwać rosnące zbiory danych. |
Przechowywanie danych podczas skalowania aplikacji internetowej to ciągły proces, który musi być dostosowany do potrzeb Twojej aplikacji internetowej. Regularnie oceniaj wymagania dotyczące miejsca na dane, monitoruj wydajność i w razie potrzeby dostosowuj infrastrukturę oraz strategie przechowywania danych, aby sprawnie i efektywnie obsłużyć rosnące ilości danych.
Buforuj często używane dane
Pamięć podręczna to kluczowy element strategii skalowania; pomaga skrócić czas odpowiedzi, zmniejsza obciążenie systemów backendu i poprawia ogólne wrażenia użytkownika. Pamięć podręczna oznacza przechowywanie często używanych danych w tymczasowej warstwie pamięci masowej, dzięki czemu można je szybko pobierać bez ciągłego generowania danych ze źródła.
Weź pod uwagę typ danych, do których aplikacja często uzyskuje dostęp, wzorzec i częstotliwość pobierania danych, a także ich rozmiar.
Przykładowe strategie buforowania podczas skalowania aplikacji internetowej:
| Strategie | |
|---|---|
| Buforowanie obiektów | Buforowanie obiektów odnosi się do buforowania poszczególnych obiektów, takich jak wyniki zapytań bazy danych, odpowiedzi interfejsu API czy fragmenty HTML. Popularne opcje to Redis, Memcached i Varnish. |
| Buforowanie strony | Buforowanie stron obejmuje buforowanie całych stron internetowych. Ta opcja jest odpowiednia w przypadku treści statycznych i można ją wdrożyć za pomocą odwrotnych serwerów proxy, statycznych generatorów witryn lub sieci CDN. |
| Baza danych i buforowanie zapytań | Buforowanie bazy danych i zapytań odnosi się do buforowania wyników często wykonywanych zapytań do bazy danych w celu zmniejszenia obciążenia serwera bazy danych. |
| Buforowanie całej strony | W przypadku zawartości dynamicznej można użyć pamięci podręcznej całej strony. Oznacza buforowanie całych wyrenderowanych stron HTML w celu zminimalizowania obciążenia serwera i bazy danych. |
| Buforowanie po stronie klienta | Pamięć podręczna po stronie klienta odnosi się do mechanizmów takich jak buforowanie przeglądarki w celu przechowywania zasobów lokalnie na urządzeniach użytkowników. Możesz określić nagłówki kontroli pamięci podręcznej, aby kontrolować czas przechowywania zasobów w przeglądarkach. |
Pamięć podręczna jest ważnym elementem szerszej strategii optymalizacji wydajności, dzięki czemu aplikacja może efektywnie i skutecznie obsłużyć zwiększony ruch użytkowników oraz zapotrzebowanie na dane.
Skalowanie odczytów i zapisów
Przeanalizuj wymagania dotyczące przepustowości i ilości danych oraz potencjalne sposoby optymalizacji pamięci podręcznej, aby określić, w jaki sposób możesz skalować miejsce na dane w aplikacji. Wybierając system przechowywania danych, należy wziąć pod uwagę wpływ odczytów i zapisów. Możesz to rozważyć, biorąc pod uwagę typ operacji obsługiwanych przez Twoją aplikację i optymalizując przechowywanie danych pod kątem tych przypadków użycia i wzorców użytkowania. Na przykład niektóre operacje mogą korzystać ze skalowania asymetrycznego lub symetrycznego.
Skalowanie asymetryczne
W niektórych przypadkach w aplikacjach internetowych opartych na treści może występować asymetria odczytu i zapisu. Oznacza to, że może występować znacznie więcej odczytów lub zapisów niż w przypadku innego typu operacji. W takich przypadkach ważne jest odpowiednie skalowanie bazy danych. Zastanów się nad swoją aplikacją i sposobem uzyskiwania dostępu do danych oraz ich zapisywania.
Czynniki, które mogą wpływać na asymetrię odczytu lub zapisu, obejmują:
- Typ aplikacji. Niektóre aplikacje wymagają więcej odczytu niż inne.
- Zachowanie użytkownika. Sposób, w jaki użytkownicy korzystają z aplikacji, może też wpływać na asymetrię odczytu i zapisu.
Skalowanie symetryczne
Skalowanie symetryczne oznacza, że operacje odczytu i zapisu mogą być skalowane liniowo bez wąskiego gardła w miarę rozwoju aplikacji. Skalowanie symetryczne operacji odczytu i zapisu w aplikacji internetowej opartej na treści może być trudne, zwłaszcza w przypadku zarządzania dużymi ilościami danych i dużym ruchem użytkowników.
Oto strategie osiągnięcia skalowania symetrycznego:
| Strategie | |
|---|---|
| Rozproszone bazy danych | Bazy danych takie jak Google Cloud Bigtable zostały opracowane w taki sposób, aby rozprowadzać dane między wieloma węzłami i zapewniać skalowalność operacji odczytu i zapisu. |
| Partycjonowanie danych | Partycjonowanie danych zapewnia równomierny rozkład danych, a każda partycja lub fragment może niezależnie obsługiwać operacje odczytu i zapisu. |
| Buforowanie warstw | Wdróż warstwy buforowania w przypadku gotowych zadań. Buforuj często używane dane, aby zmniejszyć obciążenie bazy danych operacji odczytu. |
| Przetwarzanie asynchroniczne | Możesz przenieść czasochłonne lub niepilne operacje zapisu do procesów lub kolejek w tle, korzystając z przetwarzania asynchronicznego. Aplikacja nadal przetwarza odczyty bez oczekiwania na zakończenie zapisu. |
Skalowanie symetryczne wymaga kompleksowego podejścia do całego stosu aplikacji – od frontendu przez backend, od bazy danych po warstwy pamięci podręcznej. Skalowanie symetryczne sprzyja spójności wydajności, zrównoważonemu wykorzystaniu zasobów, wysokiej dostępności i skalowalności w różnych wymiarach. Pamiętaj, aby odpowiednio dostosowywać strategię skalowania i przygotowywać się na pojawianie się wąskich gardła.