По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений.
Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования.
Практический пример
Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов.
Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут.
Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту.
В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему?
Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений
Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.).
Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень.
Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД.
Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением.
Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация.
Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро.
Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх
Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины.
Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования?
Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней.
Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее.
Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать?
Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS):
Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи.
Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично.
Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные.
Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас?
Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками
Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики?
В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id.
Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии.
И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать?
Шаблон №5 – декомпозиция
Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д.
Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary?
Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода.
Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить?
Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование
Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных.
Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД.
Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг.
Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать?
Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных
Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности.
Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов.
Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот.
Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы.
Заключение
В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.
В статье пойдет речь о массовом экспорте или импорте экстеншенов (Extension), DIDов, пользователей и прочих параметров. Каждая из этих сущностей может быть экспортирована в CSV файл. Кроме того, эта функция позволяет добавлять большое количество, к примеру, экстеншенов разом (представьте себе сколько времени ушло бы на добавление 100 номеров по одному. Модуль Bulk Handler предоставляет необходимыерекомендуемые заголовки для ваших CSV файлов.
Настройка модуля
Для того, чтобы попасть в данный модуль необходимо:
Зайти в веб-интерфейс вашей АТС
В заглавном меню найти вкладку Admin
В выпадающем меню выбрать Bulk Handler
Секция Export
Секция Export позволяет экспортировать в CSV-файл экстеншены, контакты, пользователей и многие другие настройки.
После экспорта в файле можно делать любые изменения с данными -добавлять, удалять с целью последующего импорта. Важнейшая особенность экспорта - это возможность создания шаблона с корректными заголовками для последующего импортирования.
Примечание: файл так же можно создать в ручную, модуль импорта обозначит необходимые хедеры (заголовки)
Итак, порядок таков:
Нажмите кнопку Export
Выберите вкладку с типом данных для экспорта (в примере выберем экстеншены)
Нажмите кнопку Export рядом с надписью CSV File.
После этого вы получите CSV файл с вашими данными.
Секция Import
Немного отредактируем файл и произведем импорт:
Выбираем кнопку Import
Выбираем вкладку Extensions (по аналогии с теми данными, которые были экспортированы)
Нажимаем на кнопку Browse и выбираем файл на жестком диске
Кликаем на кнопку Submit
Примечание: файл так же можно создать вручную, модуль импорта обозначит необходимые хедеры (заголовки). Так же модуль импорта показывает требуемые заголовки для CSV файла:
Вверху страницы есть кнопка Yes/No - заменять или нет имеющиеся данные после импорта
Появится информация из файла, но только основные заголовки будут выведены на экран
Важно: на этом шаге можно отредактировать файл путём нажатия на кнопку редактирования.
Подождите пока импорт не завершится. Наверху страницы появится статус-бар, который демонстрирует прогресс загрузки. Как только импорт завершится, все столбы таблицы станут зелеными.
Нажмите на кнопку Finished
Примените изменения нажатием на Apply Changes.
Подобным образом остальные типы данных так же могут импортированы - главное выбрать необходимую вкладку на шаге номер 2.
В данной статье мы расскажем вам как заблокировать к определенным вебсайтам (к их доменам) с самым обычным межсетевым экраном Cisco ASA. Данный метод работает как на старых 5500 моделях, так и на новых 5500-X. Единственное требование – наличие версии ПО старше 8.4(2) Кроме того, вам не требуется никаких фич, присущих МСЭ следующего поколения или дополнительных подписок.
Важный момент – даже если данное решение по блокировке вебсайтов выглядит довольно простым, оно не является заменой полноценному веб-прокси серверу. В случае Cisco, таким решением является Cisco WSA – Web Security Appliance, или же данный функционал можно активировать с помощью покупки подписки на URL фильтрацию для вашего МСЭ следующего поколения.
Используемые методы
Всего существует несколько способов блокировки страниц в интернете:
Регулярные выражения с MPF (Modular Policy Framework);
Блокировка по сетевому адресу с помощью листов контроля доступа (ACL);
Используя FQDN (Fully Qualified Domain Name) в листе контроля доступа (ACL);
Первый метод работает довольно хорошо с HTTP сайтами, но он не будет работать от слова совсем с HTTPS сайтами. Второй метод будет работать только для простых сайтов, у которых статический IP – адрес, то есть будет очень трудоемко настроить его для работы с такими сайтами как Facebook, VK, Twitter и т.д. Поэтому, в данной статье мы опишем третий метод.
Описание настройки
При использовании версии ПО выше или равной 8.4(2), появилась возможность добавлять в ACL такие объекты как FQDN (полные доменные имена). Таким образом, вы можете разрешить или запретить доступ к хостам используя их доменные имена вместо IP – адресов. То есть можно будет запретить доступ к Фейсбуку просто запретив доступ к FQDN объекту «www.facebook.com» внутри ACL.
Важное преимущество данного метода состоит в том, что это не скажется на производительности вашего МСЭ – т.к DNS лукап будет совершен до этого и все ассоциированные с этим FQDN будут храниться в памяти устройства. В зависимости от TTL на DNS лукапе, МСЭ может продолжать совершать DNS запросы для определенного доменного имени (каждые несколько часов, к примеру) и обновлять IP – адреса в памяти.
На примере сети ниже, мы хотим заблокировать доступ к www.website.com, который имеет IP-адрес 3.3.3.3. Наша ASA будет использовать внутренний DNS - сервер (или любой другой DNS – сервер) для получения адреса и запрета доступа к нему во входящем ACL на внутреннем интерфейсе.
Команды
Теперь настало время написать сам конфиг (точнее только его часть, которая касается блокировки страниц). Он указан ниже, с комментариями:
domain-name merionet.ru
interface GigabitEthernet0
nameif outside
security-level 0
ip address 1.2.3.0 255.255.255.0
interface GigabitEthernet1
nameif inside
security-level 100
ip address 192.168.1.1
!другие команды настройки интерфейса скрыты
!Указываем, какой DNS сервер использовать для определения IP – адресов
dns domain-lookup inside
dns server-group DefaultDNS
name-server 192.168.1.2
domain-name mycompany.com
!Создаем FQDN объекты для тех сайтов, которые хотим заблокировать. Указываем как с www так и без
object network obj-www.website.com
fqdn www.website.com
object network obj-website.com
fqdn website.com
!Добавляем FQDN объекты во входящий ACL на внутреннем интерфейсе
access-list INSIDE-IN extended deny ip any object obj-www.website.com
access-list INSIDE-IN extended deny ip any object obj-website.com
access-list INSIDE-IN extended permit ip any any
!Применяем ACL выше для внутреннего интерфейса
access-group INSIDE-IN in interface inside