Nhu cầu tăng dần về các hệ thống ADI có thể xử lý dữ liệu kỹ thuật

Hệ thống quản lý dữ liệu kỹ thuật xử lý các bộ dữ liệu có thể phát triển từ hàm Gkabytes một đêm. khi các tổ chức thêm các cảm biến, mô phỏng chạy, và các tập tin thiết kế hợp tác, các hệ thống quản lý dữ liệu phục vụ dữ liệu này phải tăng lên mà không cần giới thiệu tính năng hay giảm thời gian. không có lựa chọn kiến trúc chủ ý, thậm chí một hệ thống ADI được thiết kế tốt sẽ sụp đổ dưới tải, gây ra sự chậm trễ và người dùng thất vọng.

Bài này cung cấp một bản thiết kế chi tiết cho việc xây dựng hệ thống APIs vẫn nhanh, đáng tin cậy và bảo trì như là số lượng dữ liệu kỹ thuật và tỷ lệ yêu cầu tăng.

Hiểu được khả năng khắc phục trong bối cảnh dữ liệu kỹ thuật

Khả năng cấu hình không chỉ để xử lý nhiều người dùng hơn. Trong hệ thống dữ liệu kỹ thuật, nó có nghĩa hỗ trợ việc tải lên tập tin lớn hơn, hay thư mục lưu tạm thời, kết quả là thu hồi, và tích hợp với công cụ bên ngoài. Một hệ thống Aval phải thích hợp với cả sự tăng trưởng theo chiều dọc (máy chủ mạnh hơn) và tăng trưởng ngang (việc phân tích vật liệu bằng không gian hay thời gian). Những trình này có giới hạn khó khăn, còn những giao diện sau có các hoạt động chống đám mây.

Dữ liệu kỹ thuật thường bao gồm tập tin nhị phân (các mô hình hệ thống, mây điểm), cấu trúc siêu dữ liệu (BOM, chỉnh sửa lịch sử) và định dạng thời gian thực. Mỗi loại áp dụng các yêu cầu hiệu suất khác nhau. Một tài khoản thiết kế kiểu ABI có thể mở rộng cho các biến thể này thông qua thiết kế điểm kết thúc đặc trưng và các chiến lược lưu trữ tài nguyên.

Các nguyên tắc thiết kế lõi cho các hệ điều hành có thể cấu hình được

Sự kỳ dị và dịch vụ vi mô

Thay vì một hệ thống ATI khối, chức năng phân hủy thành dịch vụ nhỏ, độc lập được triển khai. Ví dụ, các dịch vụ riêng biệt cho kho tập tin, bản sao siêu dữ liệu, xác thực người dùng và dàn âm nhạc công việc. Tính năng này cho phép mỗi đội ngũ có khả năng tăng cường chỉ dịch vụ khi gặp cổ chai. Dùng dàn nhạc công cụ như Kubernetes để quản lý việc tăng cường cho mỗi dịch vụ.

Tính đa hợp cũng đơn giản hoá phiên bản: bạn có thể cập nhật một dịch vụ mà không cần phải làm lại toàn bộ hệ thống ADI. Tuy nhiên, tránh dịch vụ vi mô có độ phân giải quá tốt mà tăng mạng trên đầu. Mục đích để cấu hình sự kết hợp giữa miền kỹ thuật (v. d., dịch vụ tài liệu, mô phỏng).

Trạng thái không thể đứng vững cho việc leo thẳng đứng

Để thêm máy phục vụ ADI sau bộ cân bằng tải, mỗi yêu cầu phải tự giữ lại. Tránh trữ tình trạng phiên chạy trên máy phục vụ. Thay vào đó, hãy dùng xác thực dựa trên dấu hiệu (JWT) mà chứa tất cả các ngữ cảnh người dùng cần thiết. Tình trạng bất lực cho phép bạn quay lên các trường hợp mới trong khi tải và đóng lại khi tải dữ liệu kỹ thuật giảm. Đối với dữ liệu kỹ thuật, tính không có tính trạng trạng trạng trạng trạng trạng cũng mô phỏng sự hỗ trợ vì máy phục vụ không phân biệt giữa người dùng với tài nguyên đó.

Tay cầm dữ liệu có tác dụng: Pha lê, lọc và cạo lông

Bộ dữ liệu kỹ thuật có thể rất lớn. Luôn luôn chạy lại các điểm cuối danh sách, dùng khả năng mở phụ thuộc vào con trỏ để kết quả ổn định khi thay đổi dữ liệu. Áp dụng bộ lọc bên máy phục vụ để tránh chuyển hàng không thích hợp. Lấy thí dụ, các tham số hỗ trợ như [FLT: 0].

Cần thiết để lưu tạm cục bộ thông tin về tổ chức HTTP (), ) và tùy chọn một ủy nhiệm ngược như Redis hoặc Varn để truy cập dữ liệu siêu dữ liệu thường xuyên. Để có nội dung tập tin, hãy dùng CDN. Tuy nhiên, dữ liệu kỹ thuật thường có nhu cầu nhất quán (v. d., bản sửa đổi); hãy sử dụng chiến lược bộ nhớ tạm không hợp lệ như dấu định cho việc truy cập ống dẫn giao dịch.

Tải những dây cân bằng

Phân phối yêu cầu qua nhiều ví dụ hệ thống API. Dùng bộ cân bằng tải nặng lớp 7 (v. d., NGINX, AWS ALB) có thể đọc thông báo và đường dẫn HTTP dựa trên đường dẫn hay trình khách. Đối với kết nối WebSopet cần thiết cho dữ liệu mô phỏng sống, bảo đảm bộ cân bằng tải hỗ trợ các phiên chạy dính hoặc sử dụng mô hình môi trường thông điệp.

Cũng hãy cân bằng tải toàn cầu với thất bại của DNS để phục vụ các đội kỹ thuật ở các vùng khác nhau mà không cần vượt đại dương để có thể đi qua các yêu cầu.

Các tiến trình xử lý và thông điệp trên các bảng điều khiển bất thường

Thao tác chạy dài như nhập tập tin kiểu CND lớn hoặc chạy một kiểm tra tuân thủ nên không ngăn chặn phản ứng ADI. Bỏ tải các tác vụ này đến hàng đợi thông điệp (RabitMQ, Amazon SQS, hoặc Kafka). Trình phục hồi một với một mã số công việc, và khách có thể thăm dò một dấu chấm chấm chấm chấm hay nhận một nút cắm mạng khi xử lý xong.

Mô hình này giữ câu trả lời cho ADI và cho bạn có khả năng tự cân nhắc. Đối với dữ liệu kỹ thuật, một hàng đợi đáng tin cậy với giao hàng ở mức tối thiểu là quan trọng để tránh mất kết quả mô phỏng. Hãy dùng phím vô hạn để xử lý các sự kiện lặp lại một cách an toàn.

Chọn giao thức kênh ARI bên phải: RST vs. GrQL

Các hệ thống ATI đáng kinh ngạc vẫn còn một sự lựa chọn vững chắc cho các thao tác CRID trên các nguồn tài nguyên kỹ thuật vì các mẫu URL có thể đoán trước và các khe cắm HTTP mạnh. Hãy dùng các mã trạng thái chuẩn và tránh làm tổ trên hai hoặc ba cấp để ngăn chặn các vấn đề hiệu suất. [FLT: 0] TIẾNG TIẾNG SẼ đặc biệt tốt cho tập tin tải lên/ xuống vì nó có thể gây ra các cuộc đàm phán nội dung HTTP.

BAR NNL cung cấp khả năng linh hoạt cho các đồ thị phức tạp, được lồng vào nhau chẳng hạn, lấy một dự án với tất cả tài liệu, thành viên nhóm, và sửa đổi mới nhất trong một yêu cầu. Đối với hệ thống kỹ thuật với nhiều thực thể liên quan nhau, iBL có thể giảm các phần bổ sung và phần bổ sung. Tuy nhiên, việc kẹp là phức tạp hơn, và bạn cần phải bảo vệ chống lại các yêu cầu thiết bị thiết bị thiết bị đắt tiền (t phân tích, hạn chế sâu). Hãy xem iDL để truy vấn dữ liệu cho truy vấn ATI và quản lý tập tin về siêu dữ liệu cơ sở dữ liệu kiểu ATI và quản lý tập tin.

Đọc nhiều hơn về các nguyên tắc thiết kế hệ thống máy tính và ) các thực hành tốt nhất .

Khả năng cấu hình cơ sở dữ liệu kỹ thuật

Đọc sách Replicas và Sharding

Cơ sở dữ liệu thường là cổ chai. Dùng bản sao để đọc các bản sao phân tích đầy đủ từ cơ sở dữ liệu chính. Đối với dữ liệu có hàng tỷ tài liệu đọc cảm biến, cân nhắc cơ sở dữ liệu thời gian (IfuxDB, Time sizeDB) mà phân vùng theo thời gian tự động. Đối với siêu dữ liệu với các mối quan hệ phức tạp, cơ sở dữ liệu có cấu phân mảnh ngang có thể tăng tỷ lệ, nhưng việc phân vùng lại tăng độ phức tạp theo chiều dọc và thêm bản sao trước khi phân hủy.

Name

Tập tin kỹ thuật là lớn; cất giữ chúng trong kho đồ vật (Amazon S3, Azure Blob) và chỉ giữ siêu dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Dùng nội dung lưu trữ để xóa các tập tin đã có: mỗi tập tin có một hash và được lưu lại một lần ngay cả khi được tham chiếu bởi nhiều dự án khác nhau. Việc này giảm chi phí lưu trữ và tăng tốc độ. Sau đó, hệ thống này có thể gửi trả lại URL có sẵn để tải về, nâng cấp không cần gõ vào máy chủ.

Name

Với trình cân bằng ARI, bề mặt tấn công cũng vậy. Tốc độ giảm tốc độ trên mỗi thẻ tín hiệu hay IP để ngăn chặn lạm dụng. Dùng phím API hay OAuth 2.0 để xác thực. Để kiểm tra dữ liệu kỹ thuật, xem xét khả năng truy cập dựa trên vai trò (RBAC) áp dụng tại cổng ADI thay vì bên trong mỗi dịch vụ.

Cũng bảo vệ điểm kết thúc phục vụ tập tin nhị phân: xác nhận quyền của người dùng trước khi tạo ra một địa chỉ URL đã ký, và đặt thời gian sử dụng HTTPS ở khắp mọi nơi và áp dụng chức năng truyền tải 1. 2. 2. 2. 1. 2. 2. 2.

Theo dõi, ghi chép và khả năng quan sát

Bạn không thể đo lường điều gì. Thu thập số đo bằng yêu cầu độ trễ, tỷ lệ lỗi và hồ sơ cơ sở dữ liệu. Dùng vết phát hành (mở rộng) để theo yêu cầu trong nhiều dịch vụ. Ghi lưu dữ liệu cấu hình (JSON) để bạn có thể tìm lỗi bởi người dùng, dự án, hay điểm kết thúc.

Thiết lập thông báo cho mức độ vượt trội độ mở rộng độ mở rộng p95. Đối với hệ thống dữ liệu kỹ thuật, cũng theo dõi tỷ lệ chuyển đổi và độ sâu hàng đợi. Hãy dùng bảng điều khiển để hình dung xu hướng. Lấy thí dụ, nếu phiên bản dịch vụ mới gây ra sự mất tích bộ nhớ tạm nhiều hơn, bạn sẽ thấy sự tăng độ trong suốt trước khi người dùng phàn nàn.

Nói nhiều hơn về OpenTelemetry cho overvition .

Một thí dụ thực tiễn: Xem xét một dự án siêu dữ liệu của hệ thống ADI

Hãy tưởng tượng hệ thống kỹ thuật của bạn cần một điểm kết thúc mà trả về siêu dữ liệu của tập tin đã được tạo lại. Thứ nhất, sử dụng khả năng tạo thông tin kiểu thời gian hoặc UUID. Thêm tham số lọc cho kiểu tập tin. Hãy nhớ kết quả đặt với một TTL nếu thay đổi hiếm. Nếu điểm kết thúc được đánh dấu hàng ngàn lần mỗi giây, hãy thêm vào bản sao đọc và phục vụ dữ liệu bị lỗi trong khi đồng bộ nhớ tạm.

Để tạo một tài liệu, hãy dùng một mẫu asynching: chấp nhận tập tin, cất giữ nó trong kho đối tượng, sắp xếp một tác vụ nền để lấy siêu dữ liệu (seize, checksum, thu nhỏ) rồi trả lại ID công việc. Ứng dụng khách có thể thăm dò một điểm kết thúc trạng thái đã đóng. Việc này giữ cho việc tạo trình nền chạy nhanh giao diện API, và cho phép bạn phân loại công nhân.

Cuối cùng, đảm bảo điểm kết thúc với phạm vi OAuth 2.0: chỉ thành viên dự án có thể liệt kê hoặc tạo tài liệu. Tốc độ giới hạn 100 yêu cầu cho mỗi giây, và đăng nhập mọi truy cập cho mục đích kiểm tra.

Kết luận

Xây dựng một hệ thống ADI có thể tăng tốc cho việc quản lý dữ liệu cần xem xét cẩn thận mô hình kiến trúc, giao thức, thiết kế cơ sở dữ liệu và thực hiện hoạt động. Bằng cách áp dụng tính đa chiều, tính không kiên định, quản lý dữ liệu hiệu quả, tải cân bằng, và xử lý arynronous, bạn có thể tạo ra các hệ thống xử lý sự tăng trưởng một cách duyên dáng.

ưu tiên lưu trữ và tăng cường cơ sở dữ liệu sớm, vì chúng là những nút cổ chai thông thường. Chọn đúng giao thức cho mỗi trường hợp sử dụng- yêu cầu tập tin, graphQL cho các bản thảo. và đầu tư vào giám sát và bảo mật từ đầu. với những nguyên tắc này, nhóm kỹ thuật của bạn sẽ phục vụ các đội kỹ thuật như là tăng số lượng dữ liệu và kỳ vọng người dùng tăng lên.

AWS Well-Architcate – cột số ) và Mô hình thiết kế đám mây cung cấp thêm hướng dẫn.