Data science

การแคชข้อมูลแบบกระจายโดยใช้บิ๊กดาต้า

การถือกำเนิดของภาคส่วนที่เกิดขึ้นใหม่ของ Big Data ได้นำมาซึ่งคำมั่นสัญญาของฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้สูงเพื่อจัดการข้อมูลเทราไบต์ในแต่ละครั้ง การจัดการกับชุดข้อมูลขนาดมหึมาจะเป็นเครื่องพิสูจน์ว่ามีปัญหาในการจัดการ จัดเก็บ และดึงข้อมูลในปริมาณมากเพื่อพิจารณาว่าแคชจำเป็นหรือไม่ ในปีที่ผ่านมา ฐานข้อมูล RDBMS ดั้งเดิมและฐานข้อมูล NewSQL/NoSQL ได้เชี่ยวชาญการแคชในหน่วยความจำเพื่อให้แคชและความสามารถทั่วไปในหน่วยความจำ ตัวอย่างเช่น MongoDB และ CouchDB สามารถกำหนดค่าให้ทำงานในหน่วยความจำได้ แต่เมื่อ Oracle และ SAP HANA อยู่บนโต๊ะ เราก็รู้แล้วว่านี่เป็นกระแสหลัก หากเราต้องการนำเสนอโซลูชั่นในยุคดิจิทัล เราจำเป็นต้องสำรวจแนวทางใหม่ๆ ที่จะก้าวข้ามข้อจำกัดที่มีอยู่ของเทคโนโลยีฐานข้อมูลในปัจจุบันที่เกิดขึ้นทั้งในระดับเครือข่ายและฮาร์ดแวร์ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการจัดการและการจัดการขนาดใหญ่ ชุดข้อมูล Cache สำหรับแอปพลิเคชัน Big Data คืออะไร? ความสำคัญที่ชัดเจนของแคชคือช่วยลดความเครียดในฐานข้อมูลโดยการตั้งค่าตัวเองเป็นเลเยอร์ตัวกลางระหว่างฐานข้อมูลและผู้ใช้ปลายทาง อนุญาตให้ถ่ายโอนข้อมูลจากตำแหน่งที่มีประสิทธิภาพต่ำโดยพิจารณาถึงความแตกต่างในการเข้าถึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในดิสก์ เมื่อเราส่งคำขอ ข้อมูลที่ส่งคืนจะถูกเก็บไว้ในแคชในลักษณะที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายในอนาคต การสืบค้นข้อมูลใดๆ ในอนาคตจะลองใช้แคชในขั้นต้น แต่ถ้าพลาด การค้นหานั้นจะหายไปในฐานข้อมูล แอปพลิเคชันจะนำข้อมูลเดิมซ้ำแล้วซ้ำอีกสำหรับข้อมูลเกมหรือข้อความ การแสดงซอฟต์แวร์ หรือการสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ ตัวอย่างเช่น – พิจารณาแอปพลิเคชันสามระดับซึ่งประกอบด้วยชั้นการนำเสนอเป็นส่วนติดต่อผู้ใช้ ชั้นสำหรับจัดการตรรกะ และชั้นข้อมูลสำหรับแบ็กเอนด์ เลเยอร์เหล่านี้สามารถแยกออกจากกันได้ แต่ถึงกระนั้น เวลาแฝงอาจเป็นปัจจัยจำกัด สมมติว่าผู้ใช้แอปแต่ละคนมีชุดข้อมูลแบบคงที่ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการส่งต่อไปยังพวกเขาทุกครั้งที่นำทางไปยังหน้าใหม่ โดยเริ่มต้นที่ชั้นข้อมูลและสิ้นสุดที่ชั้นการนำเสนอ ตอนนี้ หากชั้นข้อมูลถูกสอบถามอย่างต่อเนื่อง ก็จะนำไปสู่ความเครียดสูงและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดีโดยมีเวลาแฝง ในการแก้ไขปัญหานี้ ข้อมูลจะถูกเข้าถึงบ่อยครั้งซึ่งสามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำชั่วคราวเพื่อให้สามารถรวบรวมได้อย่างรวดเร็วไปยังเลเยอร์การนำเสนอ เนื่องจากเราคำนึงถึงต้นทุนและความเร็ว แคชจึงค่อนข้างจำกัดขนาดที่สามารถขยายได้ จำเป็นต้องเพิ่มบริการฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพอยู่เสมอ กำลังดำเนินการไปยัง Distributed Caching เราทราบดีถึงจำนวนแอปพลิเคชันที่ใช้แคชในเครื่องบนอินสแตนซ์เดียวที่ทำงานควบคู่ไปกับแอปพลิเคชัน อาจมีข้อเสียหลายประการสำหรับแนวทางนี้ แต่สิ่งที่น่าสังเกตมากที่สุดก็คือการปรับขนาดได้ดีมากสำหรับการใช้งานที่ใหญ่กว่า ในกรณีของความล้มเหลว ขั้นตอนเช่นนี้มักจะแก้ไขไม่ได้ ในการนี้ การแคชแบบกระจายมีการปรับปรุงบางอย่างตามที่ระบุในชื่อ โดยจะกระจายไปทั่วเครือข่ายของโหนด เพื่อไม่ให้พึ่งพาโหนดเดียวเพื่อรักษาสถานะโดยให้ความซ้ำซ้อนในกรณีที่ฮาร์ดแวร์ขัดข้องหรือไฟฟ้าดับ และหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการทุ่มเทหน่วยความจำในเครื่องเพื่อจัดเก็บข้อมูล แคชอาศัยเครือข่ายของโหนดภายนอกโดยทำให้เกิดต้นทุนทางเทคนิคซึ่งเวลาในการตอบสนองจะปรากฏในรูปภาพ ในแง่ของความสามารถในการปรับขนาด การแคชแบบกระจายนั้นเหนือกว่า เนื่องจากเป็นรูปแบบที่ใช้โดยผลิตภัณฑ์ระดับองค์กร อย่างไรก็ตาม ค่าธรรมเนียมใบอนุญาตและค่าใช้จ่ายอื่นๆ อาจขัดขวางความสามารถในการปรับขนาดได้อย่างแท้จริง บ่อยครั้ง มีข้อแลกเปลี่ยนที่ต้องทำซึ่งยากสำหรับการนำโซลูชันไปใช้ทั้งที่มีคุณสมบัติครบถ้วนและมีประสิทธิภาพสูง การปรับขนาดแนวตั้งหรือการอัพเกรดกำลังการประมวลผลของเครื่องที่มีฐานข้อมูลขนาดใหญ่นั้นด้อยกว่าการปรับขนาดในแนวนอนซึ่งฐานข้อมูลชุดเล็กสามารถแยกออกและรับการกระจายในกรณีของงาน Big Data เช่นการทำให้ขนานกันและการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วตามความต้องการ . ความต้องการผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเอง ลูกค้ากำลังมุ่งสู่การประมวลผลในหน่วยความจำมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากพวกเขาเริ่มมีความคาดหวังที่มากกว่าการเข้าถึงคีย์แบบธรรมดาหรือการประมวลผลแบบสแกนแบบเต็ม พวกเขาดูแลการจัดกลุ่มขั้นสูง ธุรกรรม ACID แบบกระจาย การเพิ่มประสิทธิภาพ SQL ที่เข้มงวด รูปแบบต่างๆ ของ MapReduce พร้อมกับ SLA ย่อยในวินาทีเชิงลึก เนื่องจากรูปแบบ MPP ของการประมวลผลชุดข้อมูลในหน่วยความจำถือเป็นบรรทัดฐานใหม่ การแคชแบบกระจายเป็นเหมือนเรื่องราวใหม่ในการเข้าถึงการประมวลผลข้อมูลระดับองค์กรที่สำคัญโดยไม่ต้องมีการจำลองศูนย์ข้อมูลธุรกรรม โหลดข้อมูลการคำนวณและความสมดุลที่ครอบคลุม และรองรับ SQL หรือดัชนีรองที่ซับซ้อนสำหรับการประมวลผล MPP การเปลี่ยนไปใช้การประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน ลูกค้าได้เปลี่ยนไปใช้การประมวลผลในหน่วยความจำมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ความซับซ้อนในการคำนวณก็จะเพิ่มมากขึ้นเช่นกัน อันที่จริง เพียงแค่จัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำไม่ได้สร้างมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้ เนื่องจากเป็นการประมวลผลข้อมูลที่คำนวณจากข้อมูลที่เก็บไว้เพื่อส่งมอบมูลค่าทางธุรกิจใหม่ และขึ้นอยู่กับการสนทนาประจำวันของเรากับผู้มีแนวโน้มจะเป็นบริษัททั่ว โลกจะมีความซับซ้อนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ การผนวกรวมอย่างแน่นหนาระหว่างการคำนวณและข้อมูลเป็นจริงโดยการย้ายการคำนวณไปยังกระบวนทัศน์ข้อมูล และสิ่งนี้ไม่สามารถยึดติดกับแคชแบบกระจายหรือตารางข้อมูลที่มีอยู่ได้ สรุป ดูเหมือนว่าตรรกะในยุคดิจิทัลที่แคชแบบกระจายจะเหมาะสมกว่าเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคที่กำลังมองหาทั้งความปลอดภัยและความซ้ำซ้อน ในปัจจุบัน เวลาแฝงเป็นปัญหา แต่โปรโตคอล เช่น การแบ่งกลุ่มย่อยและการรวมกลุ่ม สามารถลดเวลาแฝงได้มากสำหรับโหนดที่เชื่อมต่ออย่างดี เรายังจำเป็นต้องนำเสนอโซลูชันมิดเดิลแวร์ที่ยืดหยุ่น ซึ่งอนุญาตให้หน่วยงานเชิงพาณิชย์เชื่อมต่อฐานข้อมูลของตนกับเครือข่ายโหนดออนไลน์ตลอดเวลา โดยแบ่งเบาภาระที่วางไว้บนแบ็กเอนด์เพื่อให้ให้บริการข้อมูลแก่ผู้ใช้ปลายทางได้ดียิ่งขึ้น การพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการสร้างแอปพลิเคชัน Big Data คือความสามารถในการปรับขนาดได้ และถึงเวลาที่จะเริ่มให้บริการโซลูชันที่มีประสิทธิภาพซึ่งรับประกันได้ตั้งแต่เริ่มต้น เรียนรู้ต่อไป!

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button