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डेटा-संचालित अनुप्रयोगों में जटिलता की एक विस्तृत चौड़ाई होती है, सरल माइक्रोसर्विसेज से लेकर महत्वपूर्ण भार के तहत रीयल-टाइम इवेंट-संचालित सिस्टम तक। हालांकि, जैसा कि किसी भी विकास और/या DevOps टीम ने प्रदर्शन में सुधार के साथ काम किया है, यह प्रमाणित करेगा, वैश्विक स्तर पर डेटा-संचालित ऐप्स को तेज़ बनाना "गैर-तुच्छ" है।
JAMstack जैसे आधुनिक एप्लिकेशन आर्किटेक्चर डेटा और दृढ़ता आवश्यकताओं को API में स्थानांतरित करके चिंताओं को अलग करने को लागू करते हैं। स्थिर सामग्री, व्यावसायिक तर्क और डेटा दृढ़ता को स्पष्ट रूप से अलग करने से प्रत्येक को स्वतंत्र रूप से स्केल और प्रबंधित करने की अनुमति मिलती है।
कई उद्यम भी माइक्रोसर्विसेज का उपयोग करने के लिए अपने मोनोलिथिक अनुप्रयोगों को डिकूप करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं और अक्सर सर्वर रहित वातावरण में तैनात कर रहे हैं। बेहतर पर्यावरणीय अलगाव के लिए और अधिक decoupling के लिए यह बदलाव व्यापार तर्क कहां तैनात किया गया है और इसे कैसे बढ़ाया जाता है, इस संबंध में बेहतर क्षेत्रीय चपलता प्रदान कर सकता है। अनुप्रयोगों को अब एकल CI/CD क्रिया में विश्व स्तर पर परिनियोजित किया जा सकता है।
डेटा टियर में हालांकि अधिक जटिलता है। लेन-देन की स्थिरता, उच्च उपलब्धता और लोड के तहत क्वेरी प्रदर्शन जैसी व्यावहारिक चुनौतियाँ हैं। पीआईआई और अनुपालन आवश्यकताओं का पालन करने जैसी बाधाएं हैं। और दुर्गम सीमाएँ हैं जैसे कि भौतिकी के नियम विलंबता पर लागू करते हैं।
एप्लिकेशन कैशिंग
कई विकास दल इन मुद्दों को एप्लिकेशन स्तर पर हल करने के लिए कैशिंग की तलाश करते हैं, जो रेडिस या होमग्रोन सिस्टम जैसी दृढ़ता परतों द्वारा समर्थित है। अवधारणा सरल है:क्लाइंट द्वारा अनुरोधित डेटा को कुछ समय के लिए संग्रहीत करें और यदि हम इसे फिर से देखते हैं, तो हमारे पास मूल डेटाबेस का सहारा लिए बिना अगले अनुरोध को पूरा करने के लिए तैयार है। इंजीनियरिंग एक अच्छी कैशिंग रणनीति चुनौतियों का अपना सेट लाती है:कौन सा डेटा कैश करना है, इसे कैसे कैश करना है, और कब। और शायद इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि कैश से डेटा को क्या, कैसे और कब निकालना है। डेवलपर्स और संभावित विभागीय टीमों में, एप्लिकेशन में जोड़े गए प्रत्येक नए फीचर सेट के लिए कैशिंग रणनीति को अच्छी तरह से परिभाषित, समझा और नियोजित किया जाना चाहिए। विकास का समय और जटिलता लागत है।
डेटाबेस रीड-रेप्लिकास
वैकल्पिक रूप से, कई उद्यम डेटाबेस रीड प्रतिकृतियों के साथ विलंबता और स्केलिंग चुनौतियों का समाधान करते हैं। रीड प्रतिकृतियां प्राथमिक डेटाबेस के केवल-पढ़ने के उदाहरण हैं और स्वचालित रूप से सिंक्रनाइज़ (एसिंक्रोनस रूप से) रखी जाती हैं क्योंकि प्राथमिक में अपडेट किए जाते हैं। एक ठोस रीड-रेप्लिका रणनीति इंजीनियरिंग करना एक कठिन काम है जो अपनी सूक्ष्म और इतनी सूक्ष्म लागतों और जटिलताओं से भरा नहीं है।
उस जटिलता के अधिकांश भाग को स्केलग्रिड के साथ जोड़ा जा सकता है। पूरी तरह से प्रबंधित रीड-रेप्लिकेस को स्केलग्रिड (एचए समर्थन के साथ) से एक बटन के क्लिक पर सभी प्रमुख बादलों और क्षेत्रों में तैनात किया जा सकता है, जिसका मुख्य लाभ यह है कि डेटा को प्राथमिक डेटाबेस के साथ स्वचालित रूप से सिंक में रखा जाता है।
हालांकि, रीड रेप्लिकाएं मल्टीपल, शायद कई मल्टीपल, डेटाबेस सर्वर और उनकी संबद्ध लागत को चलाने की आवश्यकता से बच नहीं सकती हैं।
एक अलग तरीका:PolyScale.ai Edge Cache
PolyScale एक डेटाबेस एज कैश है जो एक अलग दृष्टिकोण लेता है। PolyScale का कैश दो प्राथमिक लाभ प्रदान करता है:बेहतर क्वेरी विलंबता और कम डेटाबेस कार्यभार। आइए इसे थोड़ा सा तोड़ें:
क्षेत्रीय विलंबता बहुत हद तक एक सीडीएन की तरह हल किया जाता है; PolyScale पॉइंट्स ऑफ़ प्रेज़ेंस (PoP) का एक वैश्विक बढ़त नेटवर्क प्रदान करता है और डेटाबेस क्वेरी प्रतिक्रियाओं को मूल क्लाइंट के करीब संग्रहीत करता है, प्रतिक्रियाओं को काफी तेज करता है।
क्वेरी परफॉर्मेंस पढ़ें में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है क्योंकि PolyScale किसी भी कैश्ड डेटाबेस अनुरोध को <10ms में पूरा करेगा, चाहे क्वेरी की जटिलता कोई भी हो। इसके अतिरिक्त, यह देखते हुए कि PolyScale से पठन अनुरोध प्रस्तुत किए जाते हैं, यह लोड मूल डेटाबेस को कभी भी प्रभावित नहीं करता है।
कार्यान्वयन
PolyScale को कुछ ही मिनटों में कोड लिखे बिना या सर्वर को तैनात किए बिना लागू किया जा सकता है। PolyScale होस्टनाम के साथ बस डेटाबेस क्लाइंट (यह एक वेब एप्लिकेशन, माइक्रोसर्विस या बीआई टूल जैसे झांकी) कनेक्शन स्ट्रिंग को अपडेट करें। डेटाबेस ट्रैफ़िक तब एज नेटवर्क से होकर गुजरेगा और कैशिंग के लिए तैयार है।
MySQL और Postgres के साथ तार संगत होने के कारण, PolyScale डेटाबेस क्लाइंट के लिए पूरी तरह से पारदर्शी है, इसलिए आपके वर्तमान आर्किटेक्चर के साथ कुछ भी नहीं बदलता है। कोई माइग्रेशन नहीं, लेन-देन में कोई बदलाव नहीं और आपकी वर्तमान क्वेरी भाषा में कोई बदलाव नहीं। सही मायने में प्लग एंड प्ले।
यह कैसे काम करता है?
PolyScale का वैश्विक नेटवर्क प्रॉक्सी और नेटिव डेटाबेस वायर प्रोटोकॉल को कैश करता है ताकि यह किसी भी डेटाबेस क्लाइंट के लिए पारदर्शी हो। प्रश्नों का निरीक्षण किया जाता है और पढ़ा जाता है (SQL SELECT ) त्वरित प्रदर्शन के लिए अनुरोध करने वाले मूल के करीब भौगोलिक रूप से कैश किया जा सकता है। अन्य सभी ट्रैफ़िक (INSERT , UPDATE और DELETE ) मूल रूप से स्रोत डेटाबेस से होकर गुजरता है।
PolyScale का AI पूर्ण स्वचालन के मार्ग पर है। आवश्यकतानुसार कैश को कॉन्फ़िगर करने के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म ट्रैफ़िक के प्रवाह को मापेगा और इष्टतम प्रदर्शन प्रदान करने के लिए कैशिंग गुणों को लगातार समायोजित करेगा। आप यहां PolyScale AI कैशिंग मॉडल के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं।
निष्कर्ष
PolyScale.ai डेटा स्तर पर प्रदर्शन और स्केलिंग के लिए एक आधुनिक, प्लग एंड प्ले दृष्टिकोण प्रदान करता है। PolyScale प्लेटफॉर्म पूर्ण स्वचालन के पथ पर है जहां एक बार कनेक्ट होने के बाद, इष्टतम प्रदर्शन के लिए डेटा के कैशिंग को समझदारी से प्रबंधित करेगा।
यह देखते हुए कि PolyScale आपके वर्तमान डेटाबेस के साथ तार संगत है, मिनटों में वैश्विक स्तर पर पढ़ने के लिए कोई परिवर्तन आवश्यक नहीं है। इसे आज़माएं!
