Il miglioramento delle prestazioni di archiviazione dei dati per un'applicazione web basata sui contenuti è un processo iterativo. È importante considerare la velocità effettiva e il volume di dati potenziali che l'applicazione deve supportare, insieme alla struttura del database e alle tecnologie di archiviazione dei dati. Queste sono considerazioni importanti che dovrebbero essere fatte anche durante la fase iniziale di progettazione.
Tecniche come la scalabilità multidimensionale e la memorizzazione nella cache possono aiutare la tua applicazione a crescere ulteriormente per supportare più utenti e dati.
Velocità effettiva di elaborazione dei dati
Per velocità effettiva di elaborazione dei dati si intende la frequenza di elaborazione dei dati tra dispositivi, sistemi o componenti all'interno di un ambiente di computing. Misura la capacità di un sistema di elaborare i dati in un periodo specifico. La velocità effettiva è espressa in unità di dati per unità di tempo, ad esempio byte al secondo (B/s), megabit al secondo (Mbps) o transazioni al secondo (TPS).
La velocità effettiva di elaborazione dei dati si riferisce ai dati che il database può elaborare in un determinato tempo. Ciò è importante per le applicazioni web basate sui contenuti, poiché spesso devono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale.
I fattori che possono influire sulla velocità effettiva di elaborazione dei dati includono:
- Il tipo di database. Alcuni database sono più efficienti nell'elaborazione dei dati di altri.
- La configurazione hardware. Il server di database deve avere CPU, memoria e spazio di archiviazione sufficienti per gestire il carico.
- La complessità della query. L'elaborazione delle query complesse può richiedere più tempo rispetto alle query di base.
In relazione alla scalabilità, la velocità effettiva è una metrica fondamentale che misura la capacità e l'efficienza della tua applicazione web basata sui contenuti per gestire le richieste ed elaborare i dati. Una velocità effettiva elevata è fondamentale per gestire l'aumento del traffico e il mantenimento di prestazioni reattive.
Le considerazioni relative alla velocità effettiva quando si scala un'applicazione web includono:
| considerazioni | |
|---|---|
| Bilanciamento del carico | Un bilanciatore del carico distribuisce in modo uniforme il traffico tra le istanze server della tua applicazione. In questo modo, nessun server singolo diventa un collo di bottiglia e puoi sfruttare la potenza di elaborazione combinata di più server. |
| Scalabilità orizzontale | La scalabilità orizzontale può essere utilizzata per aumentare la velocità effettiva. Ciò comporta l'aggiunta di altre istanze server all'infrastruttura dell'applicazione. La scalabilità orizzontale consente all'applicazione di distribuire le richieste su più server, aumentando la velocità effettiva. |
| Scalabilità dei database | Se applicabile, valuta le tecniche di scalabilità del database per gestire un maggior numero di operazioni di lettura e scrittura. Queste tecniche possono includere l'utilizzo di un database distribuito o l'ottimizzazione delle query e dell'indicizzazione del database. |
| Scalabilità automatica del database | I meccanismi di scalabilità automatica possono aggiungere o rimuovere istanze del server in base a pattern di traffico in tempo reale. Le piattaforme cloud spesso forniscono funzionalità di scalabilità automatica per regolare le risorse in base alla domanda. Valuta quali funzionalità di scalabilità sono disponibili per il tuo database e la tua piattaforma, ad esempio un servizio come Autoscaler per Spanner. |
| Ottimizzazione di codice/algoritmo | Rivedi e ottimizza coerentemente il codice e gli algoritmi della tua applicazione per migliorarne l'efficienza. Ridurre al minimo il consumo di risorse del server può portare a una velocità effettiva superiore. |
| A livello di regione/globale | L'archiviazione dei dati a livello di regione e globale si riferisce ai diversi modi in cui i dati vengono archiviati e gestiti in diverse località geografiche. L'archiviazione dei dati a livello di regione prevede l'archiviazione locale dei dati in una regione o una località specifica, mentre l'archiviazione globale dei dati prevede l'archiviazione dei dati su server situati in diverse parti del mondo. La scelta tra l'archiviazione dei dati a livello regionale o globale dipende da fattori quali le dimensioni dei dati, il livello di sicurezza richiesto e l'accessibilità dei dati a diversi utenti o applicazioni. |
| Distribuzione | La distribuzione dell'archiviazione dati prevede la distribuzione dei dati tra più posizioni fisiche o virtuali per garantire disponibilità, prestazioni e sicurezza. I metodi includono sistemi di archiviazione distribuiti e soluzioni cloud, scelte in base a fattori come dimensione e complessità dei dati, esigenze dell'organizzazione e tecnologia disponibile. Una strategia ben pianificata può fornire ridondanza, scalabilità e altri vantaggi. |
Ottenere una velocità effettiva elevata implica l'ottimizzazione di una gamma di aspetti di un sistema, dall'hardware e dal software all'infrastruttura di rete e agli algoritmi di elaborazione dei dati. Le tecniche e le ottimizzazioni specifiche necessarie per la tua applicazione web basata sui contenuti dipendono dalle tue esigenze individuali relative alle attività di elaborazione dei dati e ai potenziali vincoli del sistema.
Volume di dati
La scalabilità di un'applicazione web in termini di quantità di dati archiviati comporta la gestione e l'espansione della capacità di archiviazione dei dati per soddisfare volumi di dati crescenti. Durante la scalabilità, devi pianificare un'infrastruttura di archiviazione in grado di gestire qualsiasi sfida di crescita dei dati.
Alcune considerazioni relative all'archiviazione dei dati quando si scala un'applicazione web includono:
| considerazioni | |
|---|---|
| Tipi di dati archiviati | Alcuni tipi di dati, come immagini, video o dati binari, possono essere più difficili da archiviare o occupare più spazio rispetto ad altri tipi di dati. Strutture o tipi di dati complessi possono anche complicare il modo in cui un sistema può scalare. Considera il tipo di dati archiviati dalla tua applicazione e se è la scelta ottimale. In alternativa, puoi valutare sistemi di archiviazione creati appositamente per il tuo caso d'uso o i tuoi dati, ad esempio archiviazione dei blob, sistemi di archiviazione multimediali o database delle serie temporali. |
| Numero di utenti | Valuta la crescita futura della tua applicazione. Man mano che aggiungi più utenti, i dati devono essere archiviati, consultati ed elaborati nel tuo sistema. La scalabilità di letture e scritture in base al profilo delle prestazioni dell'applicazione può aiutarti a ottimizzare ulteriormente l'applicazione con l'aumento della domanda. |
| Scelta della tecnologia di archiviazione dei dati | Valuta le tue esigenze realistiche di archiviazione dei dati e scegli la tecnologia di archiviazione dati più appropriata, come NoSQL e SQL. Quando fai la tua scelta, prendi in considerazione la struttura dei dati, i pattern di accesso e i requisiti di scalabilità. |
| Partizionamento dei dati | L'implementazione di strategie di partizionamento o partizionamento dei dati per distribuire i dati tra più nodi di archiviazione può consentirti di distribuire il carico dei dati e, di conseguenza, scalare in modo più efficace. Puoi eseguire il partizionamento in base all'utente, alla posizione geografica o seguire altri criteri in base ai pattern di accesso ai dati dell'applicazione. |
| Memorizzazione nella cache e compressione dei dati | Utilizzo di strategie di memorizzazione nella cache per archiviare in memoria i dati a cui si accede di frequente e per ridurre il carico sui sistemi di archiviazione. Le tecniche di compressione dei dati possono anche ridurre al minimo i requisiti di archiviazione e migliorare l'efficienza del trasferimento dei dati. |
| Gestione del ciclo di vita dei dati | Implementa criteri del ciclo di vita dei dati per gestire la conservazione, l'archiviazione e l'eliminazione dei dati. |
| Indicizzazione dei database | Se applicabile, ottimizza l'indicizzazione del database, le prestazioni delle query e la progettazione dello schema del database per gestire in modo efficiente set di dati in crescita. |
L'archiviazione dei dati durante la scalabilità dell'applicazione web è un processo continuo e deve essere in linea con le esigenze della tua applicazione web. Assicurati di valutare regolarmente i requisiti di archiviazione, monitorare le prestazioni e modificare l'infrastruttura di archiviazione e le strategie secondo necessità per garantire che sia in grado di gestire l'aumento delle quantità di dati in modo efficace ed efficiente.
Memorizza nella cache i dati a cui si accede di frequente
La memorizzazione nella cache dei dati è un componente fondamentale della strategia di scalabilità; consente di migliorare i tempi di risposta, ridurre il carico sui sistemi di backend e migliorare l'esperienza utente complessiva. Per memorizzazione nella cache si intende l'archiviazione dei dati a cui si accede di frequente in un livello di archiviazione temporaneo, in modo da recuperarli rapidamente senza generare ripetutamente i dati dall'origine.
Considera il tipo di dati a cui l'applicazione accede di frequente, il pattern e la frequenza con cui vengono recuperati i dati e le relative dimensioni.
Ecco alcuni esempi di strategie di memorizzazione nella cache per la scalabilità di un'applicazione web:
| Strategie | |
|---|---|
| Memorizzazione nella cache degli oggetti | La memorizzazione nella cache degli oggetti si riferisce alla memorizzazione nella cache di singoli oggetti, ad esempio risultati di query di database, risposte API o frammenti HTML. Le opzioni più comuni sono Redis, Memcached e Varnish. |
| Memorizzazione nella cache delle pagine | La memorizzazione nella cache comporta la memorizzazione di intere pagine web. Questa opzione è adatta per i contenuti statici e può essere implementata utilizzando proxy inversi, generatori di siti statici o CDN. |
| Memorizzazione nella cache di database e query | La memorizzazione nella cache di database e query si riferisce alla memorizzazione nella cache dei risultati delle query di database eseguite di frequente per ridurre il carico sul server del database. |
| Memorizzazione nella cache a pagina intera | La memorizzazione nella cache a pagina intera può essere utilizzata per i contenuti dinamici. Si riferisce alla memorizzazione nella cache di intere pagine HTML sottoposte a rendering per ridurre al minimo il carico sul server e sul database. |
| Memorizzazione nella cache lato client | La memorizzazione nella cache lato client si riferisce a meccanismi come la memorizzazione nella cache del browser per archiviare gli asset localmente sui dispositivi degli utenti. Puoi specificare le intestazioni cache-control per controllare il tempo per cui gli asset vengono memorizzati nella cache nei browser. |
La memorizzazione nella cache è una componente importante di una strategia di ottimizzazione delle prestazioni più ampia per garantire che l'applicazione sia in grado di gestire l'aumento del traffico degli utenti e delle richieste di dati in modo efficace ed efficiente.
Scalabilità di letture e scritture
Considera i requisiti di velocità effettiva e volume di dati insieme a potenziali ottimizzazioni della memorizzazione nella cache per identificare in che modo l'archiviazione dei dati della tua applicazione può scalare ulteriormente. Quando si sceglie un sistema di archiviazione dati, è importante considerare l'impatto delle letture e delle scritture. Ad esempio, potresti considerare il tipo di operazioni supportate dall'applicazione e ottimizzare l'archiviazione dei dati per questi casi d'uso e modelli di utilizzo. Ad esempio, alcune operazioni potrebbero trarre vantaggio dalla scalabilità asimmetrica o simmetrica.
Scalabilità asimmetrica
In alcuni casi, le applicazioni web basate sui contenuti potrebbero presentare asimmetrie di lettura o scrittura. Ciò significa che potrebbe esserci un volume significativamente più elevato di letture o scritture rispetto all'altro tipo di operazione. In questi casi, è importante scalare il database di conseguenza. Prendi in esame la tua applicazione e il modo in cui i dati vengono scritti.
I fattori che possono influenzare l'asimmetria di lettura o scrittura includono:
- Il tipo di applicazione. Alcune applicazioni richiedono più tempo di lettura di altre.
- Il comportamento dell'utente. Anche il modo in cui gli utenti interagiscono con l'applicazione può influire sull'asimmetria di lettura o scrittura.
Scalabilità simmetrica
La scalabilità simmetrica consente di scalare le operazioni di lettura e scrittura in modo lineare senza colli di bottiglia man mano che l'applicazione cresce. La scalabilità simmetrica per le operazioni di lettura e scrittura in un'applicazione web basata sui contenuti può essere difficile da ottenere, soprattutto quando si gestiscono grandi volumi di dati e un traffico elevato di utenti.
Le strategie per ottenere una scalabilità simmetrica includono:
| Strategie | |
|---|---|
| Database distribuiti | I database come Google Cloud Bigtable sono creati per distribuire i dati su più nodi e fornire scalabilità per le operazioni di lettura e scrittura. |
| Partizionamento dei dati | Il partizionamento dei dati assicura che i dati siano distribuiti uniformemente e che ogni partizione o shard possa gestire le operazioni di lettura e scrittura in modo indipendente. |
| Livelli di memorizzazione nella cache | Implementa livelli di memorizzazione nella cache per carichi di lavoro pronti all'uso. Memorizza nella cache i dati a cui si accede di frequente per ridurre il carico sul database per le operazioni di lettura. |
| Elaborazione asincrona | Puoi trasferire le operazioni di scrittura dispendiose in termini di tempo o non urgenti a processi in background o code utilizzando l'elaborazione asincrona. L'applicazione continua a elaborare le letture senza attendere il completamento delle scritture. |
La scalabilità simmetrica richiede un approccio completo all'intero stack di applicazioni, dal frontend al backend e dal database ai livelli di memorizzazione nella cache. La scalabilità simmetrica contribuisce alla coerenza delle prestazioni, all'utilizzo bilanciato delle risorse, all'alta disponibilità e alla scalabilità tra le dimensioni. Assicurati di modificare la strategia di scalabilità in base alle esigenze e preparati ad affrontare i colli di bottiglia non appena si presentano.