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六條以正確方式快速擴(kuò)展應(yīng)用程序的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)

如意 ? 來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net ? 作者:Nikita Ivanov ? 2020-09-05 09:44 ? 次閱讀
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雖然新冠肺炎大流行仍在對(duì)社區(qū)生活和經(jīng)濟(jì)造成不利影響,但是在另一方面,在電子商務(wù)、物流、在線學(xué)習(xí)、送餐、在線商業(yè)協(xié)作等領(lǐng)域,用戶對(duì)許多公司的產(chǎn)品和服務(wù)的需求都出現(xiàn)了大幅飆升。對(duì)于這些公司中的許多公司來說,就地避難所和禁閉令造成了用戶需求、以及交易和支付方式的改變,從而使一些公司的業(yè)務(wù)激增。這些激增使應(yīng)用程序的使用量迅速飆升,從而可能會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)延遲和中斷,這會(huì)讓用戶感到沮喪。

如果你所在的企業(yè)的業(yè)務(wù)和應(yīng)用程序負(fù)載急劇增加,你會(huì)做些什么?你如何才能快速提高應(yīng)用程序的性能和可擴(kuò)展性,以確保良好的客戶體驗(yàn)?zāi)??以下是以正確方式快速擴(kuò)展應(yīng)用程序的6條經(jīng)驗(yàn)。

了解全部挑戰(zhàn)

只解決部分問題可能達(dá)不到預(yù)期的效果,一定要考慮以下所有的因素。

技術(shù)問題:負(fù)載下的應(yīng)用程序性能(以及最終的用戶體驗(yàn))由延遲和并發(fā)之間的相互作用決定。延遲是特定操作所需的時(shí)間,例如網(wǎng)站響應(yīng)用戶請(qǐng)求所需的時(shí)間。并發(fā)性是指系統(tǒng)可以同時(shí)處理的請(qǐng)求數(shù)。當(dāng)并發(fā)性不可伸縮時(shí),需求的顯著增加可能會(huì)導(dǎo)致延遲的增加,因?yàn)橄到y(tǒng)不能在接收到所有請(qǐng)求時(shí)立即響應(yīng)它們。這可能會(huì)導(dǎo)致糟糕的客戶體驗(yàn),因?yàn)轫憫?yīng)時(shí)間從幾分之一秒增加到幾秒,甚至更長(zhǎng),以至于可能導(dǎo)致無法響應(yīng)所有請(qǐng)求。因此,雖然確保單個(gè)請(qǐng)求的低延遲可能很重要,但它本身可能無法解決并發(fā)激增帶來的挑戰(zhàn)。因此,必須找到一種方法來擴(kuò)展并發(fā)用戶數(shù),同時(shí)保持所需的響應(yīng)時(shí)間。此外,應(yīng)用程序必須能夠在多個(gè)云提供商和內(nèi)部部署服務(wù)器的混合環(huán)境中無縫擴(kuò)展。

計(jì)時(shí):一個(gè)需要數(shù)年時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)的策略,比如從頭開始重新設(shè)計(jì)應(yīng)用程序,對(duì)于解決眼前的需求沒有什么幫助。采用的解決方案應(yīng)該能夠在幾周或幾個(gè)月內(nèi)開始擴(kuò)展。

成本:很少有公司在沒有預(yù)算限制的情況下應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),因此將前期投資降至最低并將增加的運(yùn)營(yíng)成本降至最低的戰(zhàn)略至關(guān)重要。

做好短期和長(zhǎng)期計(jì)劃

即使解決了在降低延遲的同時(shí)增加并發(fā)性的挑戰(zhàn),也不要倉(cāng)促進(jìn)行可能付出高昂代價(jià)的短期修復(fù)。如果應(yīng)用程序的完全重新設(shè)計(jì)不是有計(jì)劃的,那么可以采用一種策略,使現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施能夠根據(jù)需求進(jìn)行大規(guī)模擴(kuò)展。

選擇正確的技術(shù)

事實(shí)證明,開源內(nèi)存計(jì)算解決方案是在保持或降低延遲的同時(shí)快速擴(kuò)展系統(tǒng)并發(fā)性的最具成本效益的方法。例如,Apache Ignite是部署在商用服務(wù)器集群上的分布式內(nèi)存計(jì)算解決方案。它將集群的可用CPURAM池化,并將數(shù)據(jù)和計(jì)算分發(fā)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)。Ignite部署在本地、公共云、私有云或混合環(huán)境中,可以將其插入現(xiàn)有應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)層之間的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格,而無需對(duì)其中任何一個(gè)進(jìn)行重大修改。IGNITE還支持ANSI-99 SQL和ACID事務(wù)。

Apache Ignite內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格就位后,數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)將“緩存”在計(jì)算集群的RAM中,并且可用于處理,而不會(huì)因正常讀寫基于磁盤的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)而導(dǎo)致延遲。Ignite IMDG使用MapReduce方法,并在集群節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行應(yīng)用程序代碼,以便在整個(gè)集群上執(zhí)行大規(guī)模并行處理,同時(shí)最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)移動(dòng)。這種內(nèi)存中的數(shù)據(jù)緩存、將計(jì)算發(fā)送到集群節(jié)點(diǎn)和MPP的組合顯著提高了并發(fā)性并降低了延遲,與基于磁盤的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的應(yīng)用程序相比,應(yīng)用程序性能提高了1,000倍。

Ignite的分布式體系結(jié)構(gòu)只需添加新節(jié)點(diǎn)就可以增加集群的計(jì)算能力和RAM。IGNITE會(huì)自動(dòng)檢測(cè)額外的節(jié)點(diǎn),并跨集群中的所有節(jié)點(diǎn)重新分配數(shù)據(jù),從而確保CPU和RAM組合的最佳使用。輕松將節(jié)點(diǎn)添加到集群的能力還可實(shí)現(xiàn)巨大的可擴(kuò)展性,以為業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)提供支持。最后,IMDG通過將應(yīng)用層對(duì)IMDG中的數(shù)據(jù)所做的更改寫回源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來確保數(shù)據(jù)一致性。

Apache Ignite還可以通過支持兩個(gè)日益重要的戰(zhàn)略來驗(yàn)證基礎(chǔ)設(shè)施的未來。

數(shù)字集成集線器(DIH):DIH架構(gòu)可以支持需要360度數(shù)據(jù)視圖的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流程。它提供了一個(gè)通用數(shù)據(jù)訪問層,用于聚合和處理來自數(shù)據(jù)流以及內(nèi)部和基于云的源(包括內(nèi)部和云數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和SaaS應(yīng)用)的數(shù)據(jù)。然后,多個(gè)面向客戶的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序可以訪問聚合數(shù)據(jù)并以內(nèi)存中的速度處理數(shù)據(jù),而無需通過網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)數(shù)據(jù)。DIH自動(dòng)將消費(fèi)應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)所做的更改同步到后端數(shù)據(jù)存儲(chǔ),同時(shí)減少或消除對(duì)這些數(shù)據(jù)源的API調(diào)用的需要。

混合事務(wù)/分析處理(HTAP):HTAP是對(duì)事務(wù)和分析的相同內(nèi)存數(shù)據(jù)集的高速處理。這樣就不需要耗時(shí)的提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)過程來定期將數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)系統(tǒng)復(fù)制到單獨(dú)的聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)系統(tǒng)。HTAP由內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)提供支持,可在不影響整體系統(tǒng)性能的情況下對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)運(yùn)行預(yù)定義的分析查詢。

考慮開放源碼堆棧

要繼續(xù)創(chuàng)建經(jīng)濟(jì)高效、可快速擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施,請(qǐng)考慮以下其他經(jīng)過驗(yàn)證的開源解決方案:

Apache Kafka或Apache Flink,用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道,用于將數(shù)據(jù)從股票行情或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等流來源傳送到Apache Ignite內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格。

Kubernetes用于自動(dòng)部署和管理已在Docker或其他容器解決方案中集成的應(yīng)用程序。將應(yīng)用程序放入容器中并使其管理自動(dòng)化,這是在分布式、混合、多云世界中成功構(gòu)建實(shí)時(shí)、端到端業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵。

Apache Spark,用于處理和分析大量分布式數(shù)據(jù)。Spark利用Ignite內(nèi)存計(jì)算平臺(tái),利用通過Kafka或Flink流傳輸管道獲取的海量數(shù)據(jù),更有效地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

正確構(gòu)建、部署和維護(hù)

由于希望在更快的時(shí)間內(nèi)部署這些解決方案,同時(shí)延遲的后果可能非常高,因此必須對(duì)項(xiàng)目可用的內(nèi)部資源進(jìn)行現(xiàn)實(shí)的評(píng)估。如果缺乏專業(yè)知識(shí)或可用性,請(qǐng)毫不猶豫地咨詢第三方專家??梢愿鶕?jù)合同輕松獲得對(duì)所有這些開放源碼解決方案的支持,從而有可能獲得所需的專業(yè)知識(shí),而無需花費(fèi)時(shí)間來擴(kuò)大內(nèi)部團(tuán)隊(duì)。

了解更多信息

許多在線資源可以幫助你快速掌握這些技術(shù),并確定哪些策略可能適合你的組織。

無論你的目標(biāo)是在業(yè)務(wù)活動(dòng)激增的情況下確保最佳的客戶體驗(yàn),還是為大流行后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇做準(zhǔn)備,由內(nèi)存計(jì)算提供支持的開源基礎(chǔ)設(shè)施堆棧都是將前所未有的速度與巨大的可擴(kuò)展性相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流程的經(jīng)濟(jì)高效的途徑。
責(zé)編AJX

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