एक जमाने में मालिकाना डेटाबेस ही स्वीकार्य विकल्प थे।
“Oracle/Microsoft/IBM से खरीदारी करने पर किसी को कभी भी निकाल नहीं दिया गया” कहावत थी।
विशाल, मोनोलिथिक डेटाबेस हर एक उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाते हैं। भुगतान समर्थन - 90 के दशक और 00 के दशक की शुरुआत में डेटाबेस परिदृश्य कैसा दिखता था। निश्चित रूप से, ओपन सोर्स डेटाबेस थे, लेकिन उन्हें एक "टॉय डेटाबेस" की तरह माना जाता था, जो एक छोटी वेबसाइट, एक ब्लॉग या एक बहुत छोटी ई-शॉप के लिए उपयुक्त हो। कोई भी समझदार उनका इस्तेमाल किसी महत्वपूर्ण बात के लिए नहीं करेगा।
समय के साथ चीजें बदल गई हैं और ओपन सोर्स डेटाबेस परिपक्व हो गए हैं। हर साल अधिक से अधिक बनाए जा रहे हैं। अब हम विशेषज्ञता देखते हैं, जिससे उपयोगकर्ता दिए गए कार्यभार के लिए सबसे अच्छा विकल्प चुन सकते हैं - समय श्रृंखला, विश्लेषणात्मक, कॉलमस्टोर, नोएसक्यूएल, रिलेशनल, की-वैल्यू - आप जो भी डेटाबेस चाहते हैं उसे चुन सकते हैं और आमतौर पर, चुनने के लिए कई विकल्प होते हैं। इससे ओपन सोर्स डेटाबेस की दुनिया में अधिक से अधिक लोकप्रिय हो रहा है। कंपनियां अब अपने मालिकाना डेटाबेस विक्रेता से अपने बिल देख रही हैं और सोच रही हैं कि क्या वे मुक्त ओपन सोर्स डेटाबेस को अपनाकर इसे थोड़ा कम कर सकते हैं।
हमेशा की तरह, इसके फायदे और नुकसान हैं। ओपन सोर्स डेटाबेस को लागू करने से पहले आप किन बातों पर विचार करना चाहेंगे? इस ब्लॉग पोस्ट में हम कुछ सुझाव साझा करेंगे जिन्हें आप ओपन सोर्स डेटाबेस में माइग्रेट करने की योजना बनाते समय ध्यान में रखना चाहेंगे।
छोटा प्रारंभ करें और विस्तृत करें
यदि आपका संगठन ओपन सोर्स डेटाबेस का उपयोग नहीं करता है, तो सबसे अधिक संभावना है कि उसके पास उन्हें प्रबंधित करने का अनुभव भी नहीं है। जबकि बाहरी सलाहकारों के माध्यम से संभव है, अपने पूरे वातावरण को ओपन सोर्स डेटाबेस में माइग्रेट करना शायद एक अच्छा विचार नहीं है।
इसके बजाय, बेहतर तरीका यह होगा कि आप छोटी परियोजनाओं से शुरुआत करें। हो सकता है कि आपको किसी प्रकार का आंतरिक उपकरण या वेबसाइट बनाने की आवश्यकता हो, शायद किसी प्रकार का निगरानी उपकरण - यह ओपन सोर्स डेटाबेस का उपयोग करने और वास्तविक दुनिया के वातावरण में इसका उपयोग करने का अनुभव प्राप्त करने का एक शानदार अवसर है। यह आपको डेटाबेस के इन्स और आउट्स को सीखने देगा - इसका निदान कैसे करें, इसके प्रदर्शन को कैसे ट्रैक करें, इसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इसे कैसे ट्यून करें।
इसके शीर्ष पर आप उच्च उपलब्धता विकल्पों और कार्यान्वयन के बारे में अधिक जानेंगे। इसके साथ काम करने से आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मालिकाना डेटाबेस और आपके द्वारा छोटी परियोजनाओं के लिए लागू किए गए ओपन सोर्स डेटाबेस के बीच अंतर को समझने में भी मदद मिलती है। समय के साथ आपको अपनी टीमों के अनुभव के साथ-साथ अपने संगठन में ओपन सोर्स डेटाबेस फ़ुटप्रिंट में उल्लेखनीय वृद्धि देखनी चाहिए।
किसी बिंदु पर, ओपन सोर्स डेटाबेस चलाने के लिए पर्याप्त अनुभव एकत्र करने के बाद, आप लीवर को खींचने और माइग्रेशन प्रोजेक्ट शुरू करने का निर्णय ले सकते हैं। एक और, काफी संभावित विकल्प यह भी है कि आप प्रोजेक्ट-दर-प्रोजेक्ट आधार पर अपने कार्यों को धीरे-धीरे ओपन सोर्स डेटाबेस में ले जा रहे हैं। अंततः आपके मौजूदा एप्लिकेशन जो मालिकाना RDBMS का उपयोग करते हैं, पदावनत हो जाएंगे और अंततः, सॉफ़्टवेयर के नए पुनरावृत्ति द्वारा प्रतिस्थापित किए जाएंगे, जो ओपन सोर्स डेटाबेस पर निर्भर करते हैं।
नौकरी के लिए सही डेटाबेस चुनें
हमने पहले ही उल्लेख किया है कि ओपन सोर्स डेटाबेस आमतौर पर काफी विशिष्ट होते हैं। आप विभिन्न उपयोगों के लिए उपयुक्त डेटास्टोर चुन सकते हैं - टाइम सीरीज़, डॉक्यूमेंट स्टोर, की-वैल्यू स्टोर, कॉलमर स्टोर, टेक्स्ट सर्च। यह, पिछले टिप के साथ, आपको ठीक उसी प्रकार का डेटाबेस चुनने देता है जिसकी आपके छोटे प्रोजेक्ट को आवश्यकता होती है। मान लें कि आप अपने परिवेश के लिए एक मॉनिटरिंग स्टैक बनाना चाहते हैं।
आप अपने मॉनिटरिंग एप्लिकेशन को पावर देने के लिए Prometheus या TimeScaleDB जैसे टाइम सीरीज़ डेटाबेस को देखना चाह सकते हैं। हो सकता है कि आप किसी प्रकार के विश्लेषणात्मक/बड़े डेटा समाधान लागू करना चाहते हों। आपको अपने मुख्य आरडीबीएमएस से डेटा निकालने और इसे ओपन सोर्स समाधान में लोड करने के लिए किसी प्रकार की ईटीएल प्रक्रिया तैयार करनी होगी। डेटास्टोर के रूप में उपयोग करने के लिए कई विकल्प हैं। आवश्यकताओं और डेटा के आधार पर आप विभिन्न प्रकार के डेटाबेस से चुन सकते हैं, उदाहरण के लिए क्लिकहाउस, कैसेंड्रा, हाइव और कई अन्य।
एप्लिकेशन के कुछ हिस्सों को मालिकाना RDBMS से एक ओपन सोर्स सॉल्यूशन में ले जाने के बारे में क्या?
उसके लिए भी विकल्प हैं। PostgreSQL या MariaDB जैसे डेटास्टोर्स में Oracle जैसे डेटास्टोर्स से आसान माइग्रेशन से संबंधित बहुत सारी सुविधाएँ हैं। वे, उदाहरण के लिए, PL/SQL के लिए समर्थन और Oracle के लिए उपलब्ध अन्य SQL सुविधाओं के साथ आते हैं। यह एक बड़ी मदद है - ओरेकल से अन्य डेटाबेस में माइग्रेशन के साथ-साथ कम कोड को परिवर्तित करना पड़ता है, यह अधिक संभावना है कि आपकी संग्रहीत प्रक्रियाएं और कार्य भी बॉक्स से बाहर काम करेंगे और आपको एक महत्वपूर्ण खर्च नहीं करना पड़ेगा कोड को फिर से लिखने, परीक्षण करने और डीबग करने में लगने वाला समय जो आपके आवेदन के मूल तर्क का प्रतिनिधित्व करता है।
आपको अपनी टीम में पहले से मौजूद संसाधनों के बारे में भी नहीं भूलना चाहिए। हो सकता है कि किसी को अधिक लोकप्रिय ओपन सोर्स डेटास्टोर में कुछ अनुभव हो? यदि वे आपकी आवश्यकताओं से मेल खाते हैं और आपके वातावरण में फिट होते हैं, तो आप अपनी टीम में मौजूदा ज्ञान का उपयोग करने और ओपन सोर्स वर्ल्ड में आसान संक्रमण करने में सक्षम हो सकते हैं।
सहायता प्राप्त करने पर विचार करें
ऐसे डेटा स्टोर में माइग्रेट करना जिसका आपको बहुत अधिक अनुभव नहीं है, हमेशा मुश्किल होता है। यहां तक कि अगर आप छोटे कदमों के साथ आगे बढ़ते हैं, तब भी आप आश्चर्यजनक व्यवहार, अप्रत्याशित स्थिति, बग या यहां तक कि केवल परिचालन स्थितियों से परिचित नहीं हो सकते हैं।
ओपन सोर्स डेटाबेस में आम तौर पर एक महान समुदाय समर्थन होता है - ईमेल सूचियां, फ़ोरम, स्लैक चैनल। आमतौर पर, जब आप पूछते हैं, तो कोई आपकी मदद करने का प्रयास करेगा। कुछ मामलों में यह पर्याप्त नहीं हो सकता है। यदि ऐसा है, तो आपको सशुल्क सहायता की तलाश करनी चाहिए। इसे कैसे हासिल किया जा सकता है, इसके कई तरीके हैं।
सबसे पहले, सभी ओपन सोर्स प्रोजेक्ट समान नहीं बनाए जाते हैं। पोस्टग्रेएसक्यूएल या माईएसक्यूएल जैसी बड़ी परियोजनाओं ने परामर्श कंपनियों का एक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित किया हो सकता है जो विशेषज्ञों को नियुक्त करता है जो आपके लिए परामर्श कर सकते हैं। यदि ऐसा विकल्प, किसी भी कारण से, उपलब्ध नहीं है या व्यवहार्य नहीं है, तो आप हमेशा परियोजना अनुरक्षकों तक पहुंच सकते हैं।
यह बहुत आम बात है कि डेटास्टोर विकसित करने वाली कंपनी कीमत के लिए मदद करने में प्रसन्न होगी।
स्वतंत्र परामर्श कंपनियों के पास एक महत्वपूर्ण लाभ है - वे स्वतंत्र हैं और वे अपने अनुभव के आधार पर समाधान का प्रस्ताव देंगे, न कि डेटास्टोर और उनके द्वारा विकसित उपकरणों के आधार पर। विक्रेता, ठीक है, वे आमतौर पर अपने स्वयं के समाधान और पर्यावरण को आगे बढ़ाएंगे। दूसरी ओर, विक्रेता अपने डेटास्टोर को अपनाने में काफी रुचि रखते हैं। यदि आप एक मालिकाना डेटास्टोर से माइग्रेट कर रहे हैं, तो हो सकता है कि वे उस स्थिति में पहले भी कई बार रहे हों, इस प्रकार वे आपको अच्छे अभ्यास प्रदान करने में सक्षम हों, माइग्रेशन प्रक्रिया को डिज़ाइन करने में आपकी सहायता करें आदि। एक अनुभवहीन कंपनी के लिए प्रवास के क्षेत्र में विशेषज्ञों तक पहुंच एक बड़ी संपत्ति हो सकती है।
आप बाहरी समर्थन तक पहुंच को न केवल माइग्रेशन चरण में उपयोगी पा सकते हैं। नए डेटास्टोर से निपटना हमेशा मुश्किल होता है और संचालन के सभी पहलुओं को सीखने में समय लगता है। प्रवास के बाद भी आपको किसी ऐसे व्यक्ति से लाभ हो सकता है जिसे आप कॉल कर सकते हैं, पूछ सकते हैं और, जो सबसे महत्वपूर्ण है, उससे सीख सकते हैं। प्रशिक्षण, दूरस्थ डीबीए, ये सभी ओपन सोर्स डेटाबेस की दुनिया में आम विकल्प हैं, खासकर उन बड़े, अधिक स्थापित परियोजनाओं के लिए।
सहायता के लिए कोई सिस्टम या टूल ढूंढें
ओपन सोर्स डेटाबेस विभिन्न प्रकार के टूल के साथ आते हैं, कुछ अधिक या कम जटिल। कुछ कार्यक्षमता जोड़ते हैं (उच्च उपलब्धता, बैकअप, निगरानी), कुछ को डेटाबेस प्रबंधन को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
उनका लाभ उठाना महत्वपूर्ण है (परामर्श अनुबंध आपकी पसंद के ओपन सोर्स डेटास्टोर के लिए सबसे महत्वपूर्ण टूलिंग से परिचित कराने के लिए यहां उपयोगी हो सकते हैं) क्योंकि वे आपके परिचालन वेग और प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं और पूरे सेटअप की स्थिरता।
कुछ उपकरण मुफ़्त हैं, कुछ को संचालित करने के लिए लाइसेंस की आवश्यकता होती है, आपको पूल में देखना चाहिए और वह चुनना चाहिए जो आपके लिए सबसे उपयुक्त हो। हम यहां लोड बैलेंसर्स, प्रतिकृति टोपोलॉजी को प्रबंधित करने के लिए उपकरण, वर्चुअल आईपी प्रबंधन उपकरण, क्लस्टरिंग समाधान, अधिक या कम समर्पित निगरानी और अवलोकन प्लेटफॉर्म के बारे में बात कर रहे हैं जो विशिष्ट डेटाबेस प्रदर्शन मेट्रिक्स से शुरू होने वाले किसी भी चीज़ को डेटा के आधार पर विशेष रूप से स्मार्ट पूर्वानुमान देकर ट्रैक कर सकते हैं। क्वेरी प्रदर्शन का विश्लेषण।
ओपन सोर्स वर्ल्ड वह जगह है जहां ऐसे टूल पनपते हैं - इसके फायदे और नुकसान भी हैं। "ए" टूल ढूंढना आसान है, "द" टूल ढूंढना मुश्किल है। आप GitHub पर कई प्रोजेक्ट पा सकते हैं, हर कोई लगभग दूसरों के समान ही कर रहा है। कौन सा चुनना है यह कठिन हिस्सा है। इसलिए, आदर्श रूप से आपको या तो एक समर्थन अनुबंध में मदद मिलेगी या आप प्रबंधन प्लेटफॉर्म पर भी भरोसा कर सकते हैं जो आपको ओपन सोर्स डेटाबेस पर संचालन के कई पहलुओं को प्रबंधित करने में मदद करेगा, जिसमें आपको मानकीकृत करने और सही उपकरण चुनने में मदद करना शामिल है। वह।
क्लस्टरकंट्रोल जैसे प्लेटफॉर्म भी हैं, जिन्हें गैर-अनुभवी लोगों को ओपन सोर्स डेटाबेस की शक्ति को पूरी तरह से समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। ClusterControl कई अलग-अलग प्रकार के ओपन सोर्स डेटास्टोर का समर्थन करता है:MySQL और इसके फ्लेवर, PostgreSQL, TimeScaleDB या MongoDB। यह उन डेटास्टोर्स के प्रबंधन कार्यों तक पहुंचने के लिए एकीकृत यूजर इंटरफेस प्रदान करता है, जिससे उन्हें तैनात करना और प्रबंधित करना आसान हो जाता है। विभिन्न उपकरणों और समाधानों के परीक्षण में समय बिताने के बजाय, क्लस्टरकंट्रोल का उपयोग करके आप आसानी से अत्यधिक उपलब्ध वातावरण को तैनात कर सकते हैं, बैकअप शेड्यूल कर सकते हैं और सिस्टम में मेट्रिक्स का ट्रैक रख सकते हैं।
ClusterControl जैसे उपकरण आपकी टीम पर भार को कम करते हैं, यह समझने की उनकी क्षमता को बढ़ाते हैं कि डेटाबेस में क्या हो रहा है जिससे वे उतने परिचित नहीं हैं जितना वे चाहते थे।
अपना समय लें
ध्यान रखने योग्य बात यह है कि जल्दबाजी करने की कोई आवश्यकता नहीं है। आपके पर्यावरण की स्थिरता और आपके उपयोगकर्ताओं की भलाई सर्वोपरि है। परीक्षण चलाने के लिए अपना समय लें, अपने आवेदन के सभी पहलुओं को सत्यापित करें। सत्यापित करें कि आपके पास उचित उच्च उपलब्धता और आपदा पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाएं हैं।
केवल जब आप 100% सुनिश्चित हों कि आप स्विच करने के लिए अच्छे हैं, तो यह लीवर को खींचने और स्रोत डेटाबेस को खोलने के लिए स्विच करने का समय होगा।
