По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
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.
img
Друг, в статье быстро покажем, как заставить звонить IP – телефон Grandstream GXP1610 в связке с IP – АТС Asterisk. Настройки выполним с помощью графической оболочки FreePBX 14. Let's get it started! $dbName_ecom = "to-www_ecom"; $GoodID = "2524508967"; mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение "); mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error()); $query_ecom = "SELECT `model`, `itemimage1`, `price`, `discount`, `url`, `preview115`, `vendor`, `vendorCode` FROM `items` WHERE itemid = '$GoodID';"; $res_ecom=mysql_query($query_ecom) or die(mysql_error()); $row_ecom = mysql_fetch_array($res_ecom); echo 'Кстати, купить '.$row_ecom['vendor'].' '.$row_ecom['vendorCode'].' можно в нашем магазине Merion Shop по ссылке ниже. С настройкой поможем 🔧 Купить '.$row_ecom['model'].''.number_format(intval($row_ecom['price']) * (1 - (intval($row_ecom['discount'])) / 100), 0, ',', ' ').' ₽'; $dbName_ecom = "to-www_02"; $GoodID = "2524508967"; mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение "); mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error()); Пошаговое видео Настройка FreePBX Открыв FreePBX переходим в меню Applications → Extensions, нажимаем + Add Extension и создаем сущность вида Chan_Sip. Внутри страницы настройки: User Extension - желаемый номер для аппарата; Display Name - имя, которое увидим на дисплее телефонного аппарата; Обратите внимание, по умолчанию, chan_sip слушает пор 5160! Из поля Secret скопируйте пароль, который FreePBX сгенерировал для нового номера. Сохраняем настройки. Настройка GXP1610 Следующее, что нам предстоит сделать – выяснить IP – адрес (если он получил его по протоколу DHCP), который наш подключенный в сеть GXP1610 получил. Все очень просто – на дисплее телефона нажмите на кнопку NextScr - вот и наш IP – адрес. Открываем новую вкладку в браузере и попадаем на страницу графической оболочки (web gui) нашего Grandstream GXP1610. Вводим логин и пароль. По умолчанию, логин для входа - admin, пароль такой же - admin SIP – регистрации на телефоне нет – исправляем. Открываем Accounts → General Settings и начинаем заполнять поля: Account Name - имя учетной записи. Например, Мерион Нетворкс; SIP Server - IP – адрес сервера Asterisk и через двоеточие порт, на котором слушает chan_sip. Например, 192.168.2.19:5160; Outbound Proxy - аналогично сип – серверу, IP – адрес сервера Asterisk и через двоеточие порт; SIP User ID - номер телефона, который создали на FreePBX. Например, 155; Authenticate ID - аналогично как выше, внутренний номер. Например, 155; Authenticate Password - пароль, который вы скопировали из поля Secret на этапе настройки FreePBX; Name - указываем тоже самое, что и в поле Account Name; Account Display - рекомендуем выбрать User ID, чтобы на дисплее телефона отображался номер, а не имя. Все-таки, дисплей не очень большой :); Нажимаем Save and Apply Проверка В меню навигации в WEB – интерфейсе управления телефоном нажмите на Status. Если в опции SIP registration на зеленом фоне указано Yes, то телефон успешно зарегистрирован. Не получилось? Напиши свой вопрос в комментариях – поможем :)
img
Многим организациям необходимо предоставлять и поддерживать большое количество удаленных офисов. Например: Розничные сети могут иметь сотни или даже тысячи магазинов по всему миру. Региональный банк может иметь сотни отделений и тысячи банкоматов. Когда поставщики услуг фиксированной частной телефонной связи предлагали свои услуги в любом масштабе, такого рода проблемы решались с помощью large-scale и hub-and-spoke сетей. На рисунке показана hub-and-spoke сеть. Сеть, показанная на рисунке выше, на самом деле довольно мала: три узла в центре удаленных сайтов могут представлять сотни или тысячи дополнительных узлов. Во многих реализациях (особенно старых) каналы связи между двумя маршрутизаторами-концентраторами, A и B, и удаленными устройствами, такими как C и N, являются двухточечными. Это означает, что на концентраторе-маршрутизаторе должен быть настроен интерфейс для каждого удаленного маршрутизатора, фильтры маршрутизации, фильтры пакетов и любые конфигурации Quality of Service. Это не только серьезная проблема с точки зрения конфигурации, но также трудно поддерживать тысячи отдельных соседей с точки зрения использования процессора и памяти. Чтобы уменьшить объем вычислительной мощности, необходимой для обслуживания такой сети, протоколы были изменены, чтобы исключить обработку удаленных узлов, как если бы они были частью дерева. Вместо этого, эти модификации позволили рассматривать эти удаленные узлы, как если бы они были выходными или тупиковыми сетями. Еще одним шагом на пути к упрощению создания таких сетей и управления ими было использование интерфейса point-to-multipoint (с соответствующей базовой технологией, такой как Frame Relay) на концентраторах-маршрутизаторах. Когда соединения с удаленными узлами настроены как point-to-multipoint, концентраторы-маршрутизаторы A и B обрабатывают все периферийные устройства так, как если бы они находились в одном сегменте широковещательной передачи (фактически, как сегмент Ethernet). Однако каждый spoke маршрутизатор по-прежнему рассматривает свое соединение с маршрутизаторами-концентраторами как соединение point-to-point. Даже с этими модификациями создание и обслуживание таких больших сетей все еще очень сложно. Необходимо проложить каналы на каждый удаленный узел и управлять ими, необходимо настроить удаленное оборудование и управлять им, необходимо управлять конфигурацией маршрутизаторов-концентраторов и т. д. Программно-определяемые глобальные сети (SD-WAN) изначально были разработаны для решения этой конкретной задачи. Идея DMVPN, зародившаяся в Dynamic Multipoint Virtual Private Network (DMVPN) от Cisco, заключалась в использовании туннелируемой оверлейной сети, работающей поверх общедоступного Интернета. Это позволило удаленным узлам использовать локально доступное подключение к Интернету, а не покупать канал для каждого узла, а также сократить время настройки и обслуживания за счет автоконфигурации и других инструментов. SD-WAN - это еще один шаг вперед в концепции сети over-the-top. Решение SDWAN обычно строится с использованием нескольких компонентов: Специализированное устройство или виртуализированная служба для замены маршрутизаторов, обычно размещаемых в центральных и оконечных точках. Модифицированная версия стандартного протокола маршрутизации для обеспечения доступности (и, возможно, одного из показателей жизнеспособности цепи) и передачи политик по сети. Реализация либо IP-безопасности (IPsec), либо безопасности транспортного уровня (TLS) для обеспечения безопасной туннельной передачи между оконечными устройствами. Контроллер для мониторинга состояния каждого виртуального канала, приложений, использующих канал, и количества полезной пропускной способности по сравнению с объемом трафика, а также для динамической корректировки потока трафика и параметров QoS для оптимизации работы приложений в over-the-top сети виртуальной сети. Есть много разных способов реализации SD-WAN, например: SD-WAN может заменить "последнюю милю". Вместо того чтобы устанавливать схему на каждом удаленном узле, вы можете использовать решения SD-WAN для достижения точки обмена или коллокации, а затем передавать трафик через более традиционную службу через провайдера обратно к маршрутизаторам-концентраторам (это форма backhaul). SD-WAN может заменить весь путь от сети организации до удаленных узлов. SD-WAN можно использовать для привлечения трафика в облачную службу, где может быть выполнена некоторая предварительная обработка или развернуты некоторые приложения, причем только трафик, который должен быть перенесен в сеть организации, переносится остальная часть пути в маршрутизаторы-концентраторы. Существуют компромиссы с SD-WAN и другими передовыми решениями, как и с любой другой сетевой технологией. Например, передача трафика корпоративного удаленного узла через "обычное" публичное интернет-соединение (или пару услуг, или какую-то другую услугу, завершенную Ethernet) может быть "достаточно хорошей" в некоторых ситуациях, но провайдеры, как правило, лучше относятся к трафику в более дорогих услугах (что вполне естественно), особенно при отключениях.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59