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.
Где и зачем?
На сегодняшний день логирование информации в процессе разработки имеет огромное значение. Сохранение информации в лог-файлы это первоочередная задача для выявления неполадок и слабых мест в работе приложения. Однако, если приложение работает на основе многих сложных процессов здесь не обойтись без эффективного инструмента навигации и анализа по логам. В одной из предыдущих статей мы разбирали такое решение, как ELK Elasticsearch, Logstash, Kibana. В таком сочетании эти программы способны оперативно решать задачи по сбору, хранению, выборке и анализу информации даже в крупных проектах. Это и является их основным назначением. Однако, эти программы также можно использовать по отдельности, поскольку они являются самостоятельными программными продуктами. Как же можно использовать эти приложения в разных сочетаниях, и для чего это нужно? Приступим к разбору.
Самым востребованным инструментом из этой тройки является Elasticsearch. Оно и понятно поисковая система, действующая на основе горизонтального масштабирования (то есть, с возможностью искать данные по запросу пользователя параллельно на множестве серверов) стала очень популярным решением для осуществления поиска не только в логах, но и во множестве данных. При этом данные не обязательно могут быть структурированы, и пользователь с высокой вероятностью получит четкие результаты по запрашиваемому фрагменту текста. При этом широкую популярность данному приложению обеспечивают также широкие возможности по интегрированию с другими программами, множество вариантов конфигурирования, а также подключаемые плагины, работа над которыми ведется как специалистами компании Elastic, так и "народными умельцами"
Альтернативным вариантом использования Elasticsearch является вариант с созданием на основе этого приложения централизованных хранилищ данных, содержащих логи использования с разных устройств. Конечно, в этом случае потребуется визуализация, поэтому наилучшее взаимодействие с Elasticsearch обеспечивает Kibana. Данная связка является наиболее популярной и эффективной, поскольку обе программы разрабатывались специально с прицелом на взаимодействие.
Несомненным плюсом ELK является модульная архитектура. Комбинируя различные модули, можно сконфигурировать систему для выполнения разнородных задач. Так, например, модуль Metricbeat, включенный в систему позволяет оптимально сконфигурировать систему для мониторинга инфраструктуры,решение Heartbeat позволяет осуществлять uptime-мониторинг. Направления Elastic SIEM и Elastic API также существенно расширяют функциональность ELK
Помимо непосредственно разработчиков, комплекс ELK Stack также могут использовать и тестировщики. Конечно, если приложение занимает небольшой объем, то установка ELK вряд ли будет рациональным решением, но, если это будет серьезная объемная программа, тогда тестер сможет быстро выявить проблему и не тратить время разработчика на поиск и анализ. Такая схема работы достаточно популярна и эффективна в некоторых компаниях, разрабатывающих программное обеспечение.
Также доступ к логам программы могут затребовать управленцы - менеджер, курирующий проект, или же представители заказчика. В данном случае анализ логов позволяет выявить, эффективно ли ведется работа над исправлением выявленных ранее неисправностей, и не появилось ли новых багов в процессе исправления старых.
В последнее время развивается использование комплекса ELK в бизнес-процессах для обеспечения эффективного сбора информации, оперативного анализа и принятия решений. Как пример, можно привести огромный супермаркет со множеством касс. Как правило, для наличного расчета на начало рабочего дня в кассе должна быть определенная сумма наличных для выдачи сдачи. Так вот, комплекс ELK применяется для сбора данных о проведенных по кассе операциях, выборки из собранных данных информации об остатках наличных в разных кассах, и анализа информации, после которого специалист, работающий с программой, может принять решение, какая сумма наличных нужна для обеспечения нужд кассиров по выдаче сдачи.
Непрерывный сбор и анализ информации позволяет оценить пики и спады, сравнить информацию с аналогичными показателями за вчерашний день, прошедшие неделю или месяц. По этой причине решение ELK приобретает все большую популярность как инструмент биржевой аналитики. Хотя на текущий момент есть инструменты и получше, однако динамика развития данного решения позволяет думать, что оно вряд ли перестанет быть актуальным и для подобных задач.
В статье будет рассмотрена пошаговая настройка факса для FreePBX 13-й версии + Asterisk 13 версии.
В веб-интерфейсе произошло много изменений, однако, это так же коснулось и алгоритмов настройки. Пункт в настройках остался на том же месте – Settings → Fax Configuration
По какой-то неведомой причине при попадании в это меню, он уже называется «Fax Options»
Пройдемся по пунктам меню:
Default Fax header – идентификатор, который будет указан на каждом листе отправленного факса, к примеру ФИО сотрудника, отправившего факс. :
Default Local Station Identifier – как правило, номер факса:
Outgoing Email address – адрес, который будет в поле «От» :
Email address – почтовый адрес, на который приходит факт если использовать фича-код «Набрать Системный Факс», или если не указан никакой другой адрес. :
Error Correction Mode – Режим исправления ошибок (ecm) :
MaximumMinimum transfer rate – соответственно скорость передачи (дефолтное значение - 14400) :
Default Paper Size – размер документа, который будет использоваться, если документ не попадает ни под какой стандарт
Следующим шагом будет создание экстеншена (Applications → Extensions → Quick Create Extension):
В поле «Type» можно выбрать значение как «Virtual», так и любой другой – большого значения это не имеет.
Примечание: Во втором шаге быстрого создания экстеншена можно сразу указать e-mail адрес, на который будут приходить факсы.
Далее необходимо открыть панель управления пользователями: Admin → User Management и нажать на иконку «Открыть» (первая с левого края).
Далее необходимо проверить указан ли e-mail адрес у данного пользователя, и, если да – нужно перейти в поле «Fax», и в поле «Enabled» указать «Yes», так же, как и в поле «Store Locally».
В общем и целом, на этом настройка факса для приёма завешена. Теперь можно отправить любой вызов на факс, т.к в “Inbound Routes” появилась опция «Fax Recipient»
Ниже приведу приведу скриншот из меню настройки IVR (Applications → IVR → Add New).
Необходимо выбрать в поле Destination – Fax Recipient – test (1000) . Это именно тот пользователь, что был нами создан.
Теперь, при наборе номера и нажатии «9» в голосовом меню вы услышите столь знакомый тоновый сигнал факса.