कॉन्टेंट पर आधारित वेब ऐप्लिकेशन के लिए, डेटा स्टोरेज की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना, बार-बार की जाने वाली एक प्रोसेस है. ऐप्लिकेशन की डेटा बेस संरचना और डेटा स्टोरेज टेक्नोलॉजी के साथ-साथ, इस बात पर भी ध्यान देना ज़रूरी है कि ऐप्लिकेशन की क्षमता और डेटा की कितनी मात्रा का इस्तेमाल किया जा सकता है. ये कुछ ज़रूरी बातें हैं, जिन्हें डिज़ाइन के शुरुआती चरण में भी बनाया जाना चाहिए.
बहु-आयामी स्केलिंग और कैशिंग जैसी तकनीकों से आपके ऐप्लिकेशन को और ज़्यादा उपयोगकर्ताओं और डेटा का समर्थन करने के लिए विकसित करने में सहायता मिल सकती है.
डेटा प्रोसेस करने की क्षमता
डेटा प्रोसेस करने की क्षमता का मतलब उस दर से है जिस पर कंप्यूटिंग एनवायरमेंट में डिवाइस, सिस्टम या कॉम्पोनेंट के बीच डेटा प्रोसेस होता है. यह किसी खास अवधि में डेटा को प्रोसेस करने के लिए, सिस्टम की क्षमता को मापता है. थ्रूपुट को प्रति इकाई समय डेटा की इकाइयों में दिखाया जाता है, जैसे कि बाइट प्रति सेकंड (B/s), मेगाबिट प्रति सेकंड (एमबीपीएस) या ट्रांज़ैक्शन प्रति सेकंड (TPS).
प्रोसेसिंग डेटा की प्रवाह क्षमता का मतलब वह डेटा है जिसे डेटाबेस किसी दिए गए समय में प्रोसेस कर सकता है. यह कॉन्टेंट पर आधारित वेब ऐप्लिकेशन के लिए अहम है, क्योंकि उन्हें अक्सर रीयल-टाइम में बहुत सारा डेटा प्रोसेस करने की ज़रूरत पड़ती है.
डेटा प्रोसेसिंग की क्षमता पर असर डालने वाली वजहों में ये शामिल हैं:
- डेटाबेस का टाइप. कुछ डेटाबेस, दूसरे डेटाबेस की तुलना में डेटा प्रोसेस करने में ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करते हैं.
- हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन. डेटाबेस सर्वर में लोड मैनेज करने के लिए पर्याप्त सीपीयू, मेमोरी, और स्टोरेज होना चाहिए.
- क्वेरी की जटिलता. बुनियादी क्वेरी के मुकाबले, कॉम्प्लेक्स क्वेरी को प्रोसेस होने में ज़्यादा समय लग सकता है.
स्केलिंग की वजह से, थ्रूपुट एक अहम मेट्रिक है. इससे अनुरोधों को हैंडल करने और डेटा प्रोसेस करने के लिए, कॉन्टेंट पर आधारित वेब ऐप्लिकेशन की क्षमता और क्षमता का आकलन किया जाता है. बढ़े हुए ट्रैफ़िक को मैनेज करने और रिस्पॉन्सिव परफ़ॉर्मेंस को बनाए रखने के लिए, डेटा का ज़्यादा इस्तेमाल होना ज़रूरी है.
किसी वेब ऐप्लिकेशन को स्केल करते समय, डेटा थ्रेशोल्ड से जुड़ी इन बातों पर ध्यान दें:
| इन बातों पर ध्यान दें | |
|---|---|
| लोड बैलेंसिंग | लोड बैलेंसर, आपके ऐप्लिकेशन के सर्वर इंस्टेंस के बीच ट्रैफ़िक को बराबर बांटता है. इससे, यह पक्का होता है कि कोई भी एक सर्वर मुश्किल नहीं बनता. साथ ही, कई सर्वर की प्रोसेस करने की मिली-जुली क्षमता का फ़ायदा लिया जा सकता है. |
| हॉरिज़ॉन्टल स्केलिंग | हॉरिज़ॉन्टल स्केलिंग का इस्तेमाल, प्रवाह क्षमता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है. इसमें आपके ऐप्लिकेशन के इंफ़्रास्ट्रक्चर में ज़्यादा सर्वर इंस्टेंस जोड़ना शामिल है. हॉरिज़ॉन्टल स्केलिंग की मदद से, आपका ऐप्लिकेशन कई सर्वर पर अनुरोधों को डिस्ट्रिब्यूट कर सकता है. इससे, अनुरोधों की संख्या बढ़ती है. |
| डेटाबेस स्केलिंग | अगर लागू हो, तो पढ़ने और लिखने की बढ़ी हुई कार्रवाइयों को मैनेज करने के लिए, डेटाबेस स्केलिंग तकनीक का इस्तेमाल करें. इन तकनीकों में, डिस्ट्रिब्यूट किए गए डेटाबेस का इस्तेमाल करना या डेटाबेस क्वेरी को ऑप्टिमाइज़ करना और इंडेक्स करना शामिल हो सकता है. |
| डेटाबेस ऑटोस्केलिंग | ऑटो स्केलिंग सिस्टम, रीयल-टाइम ट्रैफ़िक पैटर्न के आधार पर सर्वर इंस्टेंस जोड़ या हटा सकते हैं. क्लाउड प्लैटफ़ॉर्म, अक्सर मांग के हिसाब से संसाधनों को अडजस्ट करने के लिए, ऑटो स्केलिंग की सुविधाएं उपलब्ध कराते हैं. देखें कि आपके डेटाबेस और प्लैटफ़ॉर्म के लिए, स्केलिंग की कौनसी सुविधाएं उपलब्ध हैं. उदाहरण के लिए, Spanner के लिए ऑटोस्केलर जैसी कोई सेवा. |
| कोड/एल्गोरिदम का ऑप्टिमाइज़ेशन | दक्षता के लिए अपने ऐप्लिकेशन के कोड और एल्गोरिदम की लगातार समीक्षा करें और उन्हें ऑप्टिमाइज़ करें. सर्वर के रिसॉर्स का इस्तेमाल कम करने से डेटा बढ़ने की क्षमता बढ़ सकती है. |
| रीजनल/ग्लोबल | रीजनल और ग्लोबल डेटा स्टोरेज का मतलब अलग-अलग भौगोलिक जगहों पर डेटा को सेव और मैनेज करने के अलग-अलग तरीकों से है. रीजनल डेटा स्टोरेज में, किसी खास इलाके या जगह पर डेटा को सेव किया जाता है. वहीं, ग्लोबल डेटा स्टोरेज में, दुनिया के अलग-अलग हिस्सों में मौजूद सर्वर पर डेटा सेव किया जाता है. स्थानीय और ग्लोबल डेटा स्टोरेज में से किसी एक को चुनने का विकल्प कई बातों पर निर्भर करता है. जैसे, डेटा का साइज़, सुरक्षा का लेवल, और अलग-अलग उपयोगकर्ताओं या ऐप्लिकेशन के लिए डेटा कितनी आसानी से उपलब्ध कराया जा सकता है. |
| कॉन्टेंट डिस्ट्रिब्यूट करने का अधिकार | डेटा स्टोरेज डिस्ट्रिब्यूशन में, डेटा को कई फ़िज़िकल या वर्चुअल जगहों पर डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है. इससे, डेटा की उपलब्धता, परफ़ॉर्मेंस, और सुरक्षा को पक्का किया जाता है. इन तरीकों में, डिस्ट्रिब्यूट किए गए स्टोरेज सिस्टम और क्लाउड सलूशन शामिल हैं. इन्हें डेटा का साइज़ और जटिलता, संगठन की ज़रूरतों, और उपलब्ध टेक्नोलॉजी जैसे फ़ैक्टर के आधार पर चुना जाता है. सोच-समझकर बनाई गई रणनीति से, ग़ैर-ज़रूरी चीज़ें इस्तेमाल करने का तरीका, बढ़ाए जा सकने की योग्यता, और अन्य फ़ायदे मिल सकते हैं. |
हाई थ्रूपुट हासिल करने के लिए, सिस्टम के अलग-अलग पहलुओं को ऑप्टिमाइज़ करना शामिल होता है. इनमें हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर से लेकर नेटवर्क इन्फ़्रास्ट्रक्चर और डेटा प्रोसेसिंग एल्गोरिदम शामिल हैं. आपके कॉन्टेंट पर आधारित वेब ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी खास तकनीकें और ऑप्टिमाइज़ेशन, डेटा प्रोसेसिंग के टास्क और सिस्टम की संभावित परेशानियों से जुड़ी आपकी ज़रूरतों पर निर्भर करते हैं.
डेटा वॉल्यूम
किसी वेब ऐप्लिकेशन में सेव किए गए डेटा की संख्या बढ़ाने के लिए, डेटा स्टोरेज की क्षमता को मैनेज और बड़ा करना होता है. इससे, डेटा की बढ़ती संख्या को मैनेज किया जा सकता है. स्केलिंग के समय आपको स्टोरेज इन्फ़्रास्ट्रक्चर की योजना बनानी होगी, जो डेटा बढ़ाने से जुड़ी किसी भी चुनौती से निपटने में मदद कर सके.
वेब ऐप्लिकेशन को स्केल करते समय, डेटा सेव करने से जुड़ी इन बातों का ध्यान रखें:
| इन बातों पर ध्यान दें | |
|---|---|
| सेव किए गए डेटा के टाइप | इमेज, वीडियो या बाइनरी डेटा जैसे कुछ डेटा टाइप को सेव करना या दूसरे डेटा टाइप के मुकाबले ज़्यादा जगह लेना ज़्यादा मुश्किल हो सकता है. जटिल डेटा टाइप या स्ट्रक्चर भी, सिस्टम को स्केल करने के तरीके को मुश्किल बना सकते हैं. इस बात पर ध्यान दें कि आपका ऐप्लिकेशन किस तरह का डेटा सेव करता है. साथ ही, इस बात पर भी ध्यान दें कि क्या यह सबसे बेहतर विकल्प है. इसके अलावा, खास तौर पर आपके इस्तेमाल के उदाहरण या डेटा के लिए बनाए गए स्टोरेज सिस्टम का इस्तेमाल करें. जैसे, ब्लॉब स्टोरेज, मीडिया स्टोरेज सिस्टम या टाइम सीरीज़ डेटाबेस. |
| उपयोगकर्ताओं की संख्या | आने वाले समय में अपने ऐप्लिकेशन की तरक्की के बारे में सोचें. जैसे-जैसे ज़्यादा उपयोगकर्ताओं को शामिल किया जाता है, वैसे-वैसे आपके सिस्टम में ज़्यादा डेटा सेव, ऐक्सेस, और प्रोसेस किया जाता है. आपके ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस प्रोफ़ाइल के आधार पर, रीड और राइट को स्केल करने से, मांग बढ़ने पर आपके ऐप्लिकेशन को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद मिल सकती है. |
| डेटा स्टोरेज टेक्नोलॉजी विकल्प | डेटा को स्टोर करने से जुड़ी अपनी असल ज़रूरतों का आकलन करें और डेटा स्टोर करने के लिए सबसे सही टेक्नोलॉजी चुनें. जैसे, NoSQL और SQL. चुनते समय, डेटा स्ट्रक्चर, ऐक्सेस पैटर्न, और बढ़ाए जा सकने की ज़रूरी शर्तों को ध्यान में रखें. |
| डेटा पार्टीशन | एक से ज़्यादा स्टोरेज नोड में डेटा डिस्ट्रिब्यूट करने के लिए, डेटा पार्टिशनिंग या शार्डिंग की रणनीति लागू करके, डेटा लोड किया जा सकता है. इस वजह से, डेटा को ज़्यादा असरदार तरीके से स्केल किया जा सकता है. ऐप्लिकेशन के डेटा को ऐक्सेस करने के पैटर्न के हिसाब से, उसे उपयोगकर्ता या भौगोलिक जगह के हिसाब से बांटा जा सकता है. इसके अलावा, ऐप्लिकेशन के लिए तय की गई अन्य शर्तों को भी पूरा किया जा सकता है. |
| कैश मेमोरी में सेव करना और डेटा कंप्रेस करना | बार-बार ऐक्सेस किए जाने वाले डेटा को मेमोरी में सेव करने और स्टोरेज सिस्टम पर लोड कम करने के लिए, कैश मेमोरी में सेव करने की रणनीतियों का इस्तेमाल करना. डेटा कंप्रेशन की तकनीक भी स्टोरेज की ज़रूरतों को कम कर सकती है और डेटा ट्रांसफ़र की क्षमता को बेहतर बना सकती है. |
| डेटा लाइफ़साइकल मैनेजमेंट | डेटा के रखरखाव, संग्रह, और मिटाने को मैनेज करने के लिए, डेटा लाइफ़साइकल की नीतियां लागू करें. |
| डेटाबेस को इंडेक्स करना | अगर लागू हो, तो डेटाबेस इंडेक्स करने की प्रोसेस, क्वेरी की परफ़ॉर्मेंस, और डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइन को ऑप्टिमाइज़ करें. इससे, बढ़ते हुए डेटासेट को बेहतर तरीके से मैनेज किया जा सकेगा. |
अपने वेब ऐप्लिकेशन को स्केल करते समय डेटा सेव करने की प्रक्रिया लगातार चलती रहती है और यह आपके वेब ऐप्लिकेशन की ज़रूरतों के मुताबिक होना चाहिए. स्टोरेज से जुड़ी ज़रूरी शर्तों का नियमित रूप से आकलन करना, परफ़ॉर्मेंस की निगरानी करना, और ज़रूरत के हिसाब से स्टोरेज के इन्फ़्रास्ट्रक्चर और रणनीतियों में बदलाव करना न भूलें. इससे, यह पक्का किया जा सकेगा कि डेटा की बढ़ती संख्या को सही और असरदार तरीके से मैनेज किया जा सके.
कैश मेमोरी में अक्सर ऐक्सेस किया गया डेटा
डेटा को कैश मेमोरी में सेव करना, स्केलिंग रणनीति का एक अहम हिस्सा है. इससे रिस्पॉन्स मिलने के समय को बेहतर बनाने में मदद मिलती है, बैकएंड सिस्टम पर लोड कम होता है, और उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है. कैश मेमोरी में सेव किए जाने का मतलब है, बार-बार ऐक्सेस किए गए डेटा को किसी अस्थायी स्टोरेज लेयर में स्टोर करना. इससे, सोर्स से बार-बार डेटा जनरेट किए बिना, उसे तेज़ी से वापस पाया जा सकता है.
इस बात पर ध्यान दें कि आपका ऐप्लिकेशन किस तरह का डेटा बार-बार ऐक्सेस करता है. साथ ही, उस डेटा को पाने का पैटर्न और फ़्रीक्वेंसी और उसका साइज़ भी ध्यान में रखें.
किसी वेब ऐप्लिकेशन को स्केल करते समय कैश मेमोरी में सेव करने की रणनीतियों में ये शामिल हैं:
| रणनीतियां | |
|---|---|
| ऑब्जेक्ट कैश मेमोरी में सेव करना | ऑब्जेक्ट कैश मेमोरी का मतलब है, अलग-अलग ऑब्जेक्ट को कैश मेमोरी में सेव करना. जैसे, डेटाबेस क्वेरी के नतीजे, एपीआई के रिस्पॉन्स या एचटीएमएल फ़्रैगमेंट. लोकप्रिय विकल्पों में Redis, Memcached, और वार्निश शामिल हैं. |
| पेज कैशिंग | पेज कैशिंग में पूरे वेब पेज को कैश मेमोरी में सेव करना शामिल होता है. यह विकल्प स्टैटिक कॉन्टेंट के लिए सही है और इसे रिवर्स प्रॉक्सी, स्टैटिक साइट जनरेटर या सीडीएन का इस्तेमाल करके लागू किया जा सकता है. |
| डेटाबेस और क्वेरी कैशिंग | डेटाबेस और क्वेरी कैश मेमोरी का मतलब है, बार-बार लागू की जाने वाली डेटाबेस क्वेरी के नतीजों को कैश मेमोरी में सेव करना. इससे आपके डेटाबेस के सर्वर पर लोड कम हो जाता है. |
| पूरे पेज को कैश मेमोरी में सेव करना | डाइनैमिक कॉन्टेंट के लिए, फ़ुल-पेज कैश मेमोरी का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल, रेंडर किए गए पूरे एचटीएमएल पेजों को कैश मेमोरी में सेव करने के लिए किया जाता है, ताकि सर्वर और डेटाबेस पर कम से कम लोड हो. |
| क्लाइंट-साइड कैश मेमोरी | क्लाइंट-साइड कैश मेमोरी का मतलब, ब्राउज़र को कैश मेमोरी में सेव करने जैसे तरीकों से है, ताकि एसेट को उपयोगकर्ताओं के डिवाइसों पर स्थानीय तौर पर सेव किया जा सके. कैश कंट्रोल हेडर तय करके, यह तय किया जा सकता है कि ब्राउज़र में एसेट को किस समय कैश मेमोरी में सेव किया जाए. |
कैश मेमोरी में सेव करना, बेहतर परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करने की रणनीति का एक अहम हिस्सा है. इससे यह पक्का होता है कि आपका ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के बढ़े हुए ट्रैफ़िक और डेटा की मांग को असरदार और बेहतर तरीके से मैनेज कर सके.
रीड और राइट स्केल
संभावित कैशिंग ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ-साथ, थ्रूपुट और डेटा वॉल्यूम की शर्तों पर विचार करें, ताकि यह पता लगाया जा सके कि आपके ऐप्लिकेशन का डेटा स्टोरेज कैसे बढ़ाया जा सकता है. डेटा स्टोरेज सिस्टम चुनते समय, इसे पढ़ने और लिखने के असर पर ध्यान देना ज़रूरी है. इसके बारे में सोचने का एक तरीका यह है कि आपके ऐप्लिकेशन में किस तरह की कार्रवाइयां की जाती हैं - और इस्तेमाल के इन उदाहरणों और इस्तेमाल के पैटर्न के लिए, अपने डेटा स्टोरेज को ऑप्टिमाइज़ करना. उदाहरण के लिए, कुछ कार्रवाइयां ऐसिमेट्रिक या सिमेट्रिक स्केलिंग से फ़ायदा हो सकती हैं.
एसिमेट्रिक स्केलिंग
कुछ मामलों में, कॉन्टेंट पर चलने वाले वेब ऐप्लिकेशन में, पढ़ने या लिखने में असमानता हो सकती है. इसका मतलब है कि दूसरी तरह की कार्रवाइयों की तुलना में, कॉन्टेंट को पढ़ने या लिखने वाले लोगों की संख्या काफ़ी ज़्यादा हो सकती है. ऐसे मामलों में, डेटाबेस को उसके हिसाब से स्केल करना ज़रूरी होता है. अपने ऐप्लिकेशन के बारे में सोचें. साथ ही, यह भी देखें कि डेटा को कैसे ऐक्सेस किया जाता है और उसे कैसे लिखा जाता है.
रीड या राइट एसिमेट्री पर असर डालने वाली वजहों में ये शामिल हैं:
- ऐप्लिकेशन किस तरह का है. कुछ ऐप्लिकेशन अन्य की तुलना में ज़्यादा रीड-इंटेसिव होते हैं.
- उपयोगकर्ता का व्यवहार. उपयोगकर्ताओं के ऐप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके से, पढ़ने या लिखने के विकल्पों पर भी असर पड़ सकता है.
सिमेट्रिक स्केलिंग
सिमेट्रिक स्केलिंग का मतलब है कि जैसे-जैसे ऐप्लिकेशन बढ़ता है, वैसे-वैसे पढ़ने और लिखने की कार्रवाइयों को बिना किसी रुकावट के लीनियर तरीके से स्केल किया जा सकता है. कॉन्टेंट पर चलने वाले वेब ऐप्लिकेशन में पढ़ने और लिखने से जुड़ी ऑपरेशन के लिए सिमेट्रिक स्केलिंग का काम चुनौती भरा हो सकता है. खास तौर पर, जब ज़्यादा डेटा और उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक को मैनेज करना हो.
सिमेट्रिक स्केलिंग की रणनीतियों में ये शामिल हैं:
| रणनीतियां | |
|---|---|
| डिस्ट्रिब्यूट किए गए डेटाबेस | Google Cloud Bigtable जैसे डेटाबेस को इसलिए बनाया गया है, ताकि डेटा को एक से ज़्यादा नोड में बांटा जा सके. साथ ही, डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए, बढ़ाया जा सकने वाला काम किया जा सके. |
| डेटा पार्टीशन | डेटा के पार्टीशन यह पक्का करता है कि डेटा समान रूप से डिस्ट्रिब्यूट किया जाए. साथ ही, यह भी पक्का किया जाता है कि हर पार्टिशन या शार्ड, पढ़ने और लिखने, दोनों की कार्रवाइयों को अलग-अलग मैनेज कर सके. |
| लेयर कैश करना | रेडी-ड्रिवन वर्कलोड के लिए, कैश मेमोरी में सेव करने की लेयर लागू करना. बार-बार ऐक्सेस किए जाने वाले डेटा को कैश मेमोरी में सेव करें. इससे, डेटाबेस पर लोड कम किया जा सकेगा और पढ़ने से जुड़ी कार्रवाइयां की जा सकेंगी. |
| एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग | एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग का इस्तेमाल करके, बैकग्राउंड प्रोसेस या क्यू में लिखने में ज़्यादा समय लेने वाली या ग़ैर-ज़रूरी कार्रवाइयों को ऑफ़लोड किया जा सकता है. आपका ऐप्लिकेशन, दस्तावेज़ों को प्रोसेस करना जारी रखता है. इसके लिए, कुछ लिखने के लिए इंतज़ार नहीं किया जाता. |
सिमेट्रिक स्केलिंग के लिए, पूरे ऐप्लिकेशन स्टैक के लिए एक बेहतर तरीके की ज़रूरत होती है. उदाहरण के लिए, फ़्रंटएंड से लेकर बैकएंड और डेटाबेस से कैशिंग लेयर तक. सिमेट्रिक स्केलिंग से परफ़ॉर्मेंस को एक जैसा बनाने, संसाधनों का संतुलित इस्तेमाल, ज़्यादा उपलब्धता, और सभी डाइमेंशन में बढ़ाए जा सकने की योग्यता पर असर पड़ता है. अपनी स्केलिंग रणनीति में ज़रूरत के मुताबिक बदलाव करना न भूलें. साथ ही, रुकावटों को आने पर उन्हें दूर करने के लिए तैयार रहें.