ביצועים ואופטימיזציה לאחסון מבוסס-תוכן של נתוני אפליקציות אינטרנט

שיפור הביצועים של אחסון נתונים באפליקציית אינטרנט מבוססת-תוכן הוא תהליך מתמשך. חשוב להביא בחשבון את התפוקה ונפח הנתונים הפוטנציאליות שבהן האפליקציה צריכה לתמוך, בשילוב עם מבנה מסד הנתונים וטכנולוגיות אחסון הנתונים. אלו שיקולים חשובים שכדאי להביא בחשבון גם בשלב התכנון הראשוני.

טכניקות כמו התאמה רב-מימדית ושמירה במטמון יכולות לעזור לאפליקציה לצמוח עוד יותר כדי לתמוך ביותר משתמשים ונתונים.

תפוקה של עיבוד נתונים

התפוקה של עיבוד הנתונים מתייחסת לקצב שבו נתונים מעובדים בין מכשירים, מערכות או רכיבים בסביבת מחשוב. המדד הזה מודד את הקיבולת של מערכת לעבד נתונים בתקופה ספציפית. התפוקה מבטאת את התפוקה ביחידות נתונים ליחידת זמן, כגון בייטים לשנייה (B/s), מגה-ביט לשנייה (Mbps) או טרנזקציות לשנייה (TPS).

תפוקת עיבוד הנתונים מתייחסת לנתונים שמסד הנתונים יכול לעבד בזמן נתון. זה חשוב לאפליקציות אינטרנט מבוססות תוכן, כי לרוב הן צריכות לעבד כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת.

גורמים שיכולים להשפיע על תפוקת עיבוד הנתונים כוללים:

• סוג מסד הנתונים. מסדי נתונים מסוימים יעילים יותר בעיבוד נתונים לעומת מסדי נתונים אחרים.
• תצורת החומרה. בשרת מסד הנתונים צריך להיות מספיק מעבד (CPU), זיכרון ואחסון כדי לטפל בעומס.
• המורכבות של השאילתה. העיבוד של שאילתות מורכבות עשוי להימשך זמן רב יותר מאשר שאילתות בסיסיות.

מבחינת התאמה לעומס (scaling), התפוקה היא מדד קריטי שמודד את הקיבולת והיעילות של אפליקציית האינטרנט מבוססת-התוכן שלכם לטיפול בבקשות ולעיבוד נתונים. כדי לנהל את תעבורת הנתונים המוגברת ולשמור על ביצועים רספונסיביים, יש צורך בתפוקה גבוהה.

השיקולים בנוגע לתפוקה בעת התאמת אפליקציית אינטרנט כוללים:

שיקולים
איזון עומסים	מאזן עומסים מחלק את תעבורת הנתונים באופן שווה בין מופעי שרת האפליקציה שלך. כך אפשר להבטיח שאף שרת אחד לא יהפוך לצוואר בקבוק, ושאפשר להשתמש בכוח העיבוד המשולב של כמה שרתים.
שינוי קנה מידה אופקי	ניתן להשתמש בקנה מידה אופקי כדי להגדיל את התפוקה. הפעולה הזו כרוכה בהוספת מופעים נוספים של שרת לתשתית של האפליקציה. התאמה לעומס (scaling) מאפשרת לאפליקציה להפיץ בקשות בין כמה שרתים וכך להגדיל את התפוקה.
התאמת מסדי נתונים	אם זה רלוונטי, כדאי להשתמש בשיטות להגדלת מסד נתונים כדי לטפל בפעולות קריאה וכתיבה מוגברות. השיטות האלה יכולות לכלול שימוש במסד נתונים מבוזר או אופטימיזציה של שאילתות במסד הנתונים ושל ההוספה לאינדקס.
התאמה לעומס (scaling) של מסד נתונים	מנגנונים של התאמה לעומס (autoscaling) יכולים להוסיף או להסיר מכונות שרת על סמך דפוסי תנועה בזמן אמת. לעיתים קרובות פלטפורמות ענן מספקות תכונות של התאמה לעומס (autoscaling) כדי להתאים את המשאבים לביקוש. כדאי להביא בחשבון את התכונות הזמינות להתאמה לעומס (scaling) במסד הנתונים ובפלטפורמה, לדוגמה, שירות כמו Autoscaler ל-Spanner.
אופטימיזציה של קוד/אלגוריתם	חשוב לבדוק באופן קבוע את הקוד והאלגוריתמים של האפליקציה ולבצע אופטימיזציה שלהם כדי לשפר את היעילות. צמצום למינימום של צריכת משאבי השרת עשוי להוביל לתפוקה גבוהה יותר.
אזורי/גלובלי	המונח 'אחסון נתונים אזורי וגלובלי' מתייחס לדרכים השונות שבהן מאוחסנים ומנוהלים הנתונים במיקומים גיאוגרפיים שונים. אחסון נתונים אזורי כרוך באחסון נתונים באופן מקומי באזור או במיקום מסוים, ואילו באחסון נתונים גלובלי מתבצע אחסון של נתונים בשרתים שנמצאים בחלקים שונים בעולם. הבחירה אם לאחסן נתונים אזוריים וגלובליים תלויה בגורמים כמו גודל הנתונים, רמת האבטחה הנדרשת והנגישות של הנתונים למשתמשים שונים או לאפליקציות שונות.
הפצה	הפצה של אחסון הנתונים כרוכה בהפצה של נתונים בין מיקומים פיזיים או וירטואליים שונים כדי להבטיח זמינות, ביצועים ואבטחה. השיטות כוללות מערכות אחסון מבוזרות ופתרונות ענן שנבחרו על סמך גורמים כמו גודל ומורכבות הנתונים, הצרכים הארגוניים והטכנולוגיה הזמינה. אסטרטגיה מתוכננת היטב יכולה לספק יתירות, יכולת התאמה לעומס (scaling) ויתרונות אחרים.

כדי להשיג תפוקה גבוהה צריך לבצע אופטימיזציה של היבטים שונים במערכת, מחומרה ותוכנה ועד תשתית רשת ואלגוריתמים של עיבוד נתונים. הטכניקות והאופטימיזציות הספציפיות הנדרשות ליישום האינטרנט מבוסס-התוכן שלכם תלויות בצרכים האישיים שלכם בכל הנוגע למשימות של עיבוד נתונים ולאילוצים פוטנציאליים של המערכת.

נפח הנתונים

הרחבה של אפליקציית אינטרנט מבחינת כמות הנתונים המאוחסנת כרוכה בניהול ובהרחבה של קיבולת אחסון הנתונים כדי לתת מענה לנפחי נתונים הולכים וגדלים. במהלך התאמה לעומס (scaling), צריך לתכנן תשתית אחסון שיכולה להתמודד עם האתגרים של גידול הנתונים.

השיקולים לאחסון נתונים בהתאמה של אפליקציית אינטרנט כוללים:

שיקולים
סוגי הנתונים שמאוחסנים	כשמדובר בנתונים מסוגים מסוימים, כמו תמונות, סרטונים או נתונים בינאריים, יכול להיות שיהיה קשה יותר לאחסן אותם או לתפוס נפח אחסון גדול יותר מאשר סוגי נתונים אחרים. גם מבנים או סוגים מורכבים של נתונים עשויים לסבך את האופן שבו המערכת יכולה להתאים את המערכת. צריך להביא בחשבון את סוג הנתונים שהאפליקציה מאחסנת ולוודא שזו הבחירה האופטימלית. לחלופין, כדאי לשקול מערכות אחסון שמיועדות במיוחד לתרחיש לדוגמה או לנתונים שלכם, כמו אחסון blob, מערכות אחסון מדיה או מסדי נתונים של סדרות זמן.
מספר המשתמשים	להביא בחשבון את הצמיחה העתידית של הבקשה שלכם. ככל שמצרפים יותר משתמשים, כך צריך לאחסן יותר נתונים, לגשת אליהם ולעבד אותם במערכת. התאמה לעומס (scaling) של קריאה וכתיבה על סמך פרופיל הביצועים של האפליקציה יכולה לעזור לכם לבצע אופטימיזציה נוספת לאפליקציה ככל שהביקוש גדל.
בחירת טכנולוגיה של אחסון נתונים	צריך לבחון את הצרכים המציאותיים של אחסון הנתונים ולבחור את הטכנולוגיה המתאימה ביותר לאחסון נתונים, כמו NoSQL ו-SQL. כשבוחרים את האפשרות הזו, צריך להביא בחשבון את מבנה הנתונים, דפוסי הגישה והדרישות להתאמה לעומס.
חלוקה למחיצות נתונים	יישום אסטרטגיות של חלוקה למחיצות או פיצול נתונים כדי להפיץ נתונים בין צומתי אחסון מרובים עשוי לאפשר לך לחלק את עומס הנתונים, וכך להתאים את הנתונים באופן יעיל יותר. אפשר ליצור חלוקה למחיצות לפי משתמש או מיקום גיאוגרפי, או לעמוד בקריטריונים אחרים על סמך דפוסי הגישה לנתונים של האפליקציה שלך.
שמירה במטמון ודחיסת נתונים	שימוש באסטרטגיות שמירה במטמון כדי לאחסן בזיכרון נתונים שניגשים אליהם לעיתים קרובות וכדי להפחית את העומס על מערכות האחסון. שיטות לדחיסת נתונים יכולות גם לצמצם את דרישות האחסון ולשפר את היעילות של העברת הנתונים.
ניהול מחזור החיים של נתונים	מטמיעים מדיניות בנושא מחזור החיים של נתונים כדי לנהל את השמירה, ההעברה לארכיון והמחיקה של נתונים.
יצירת אינדקס של מסדי נתונים	אם הדבר רלוונטי, כדאי לבצע אופטימיזציה של יצירת האינדקס של מסדי הנתונים, ביצועי השאילתות ותכנון הסכימה של מסדי הנתונים כדי לטפל ביעילות במערכי נתונים שגדלים.

אחסון נתונים בהתאמה לעומס (scaling) של אפליקציית האינטרנט הוא תהליך מתמשך שחייב להתאים לצרכים של אפליקציית האינטרנט שלכם. חשוב לבצע הערכה של דרישות האחסון באופן קבוע, לעקוב אחרי הביצועים ולשנות את התשתית והאסטרטגיות של האחסון לפי הצורך, כדי שאפשר יהיה לטפל בהגדלה כמויות של נתונים בצורה יעילה ואפקטיבית.

שמירה במטמון של נתונים שמתבצעת בהם גישה לעיתים קרובות

שמירת נתונים במטמון היא רכיב קריטי באסטרטגיית ההרחבה. היא עוזרת לקצר את זמני התגובה, מפחיתה את העומס במערכות הקצה העורפי ומשפרת את חוויית המשתמש הכוללת. שמירה במטמון מתייחסת לנתונים שמתבצעת אליהם גישה לעיתים קרובות בשכבת אחסון זמנית, כדי שאפשר יהיה לאחזר אותם במהירות בלי ליצור את הנתונים שוב ושוב מהמקור.

כדאי להביא בחשבון את סוג הנתונים שהאפליקציה ניגשת אליהם לעיתים קרובות, את הדפוס ואת התדירות שבהם הנתונים מאוחזרים, ואת הגודל שלהם.

דוגמאות לאסטרטגיות שמירה במטמון במהלך התאמה של אפליקציית אינטרנט:

אסטרטגיות
שמירת אובייקט במטמון	שמירה במטמון של אובייקטים היא שמירה של אובייקטים בודדים כמו תוצאות של שאילתות במסד הנתונים, תגובות API או קטעי HTML. האפשרויות הפופולריות כוללות את Redis , Memcached ו-Varnish.
שמירת הדף במטמון	כדי לשמור במטמון דפי אינטרנט שלמים. האפשרות הזו מתאימה לתוכן סטטי וניתן להטמיע אותה באמצעות שרתי proxy הפוכים, מחוללי אתרים סטטיים או CDN.
שמירה במטמון של מסד נתונים ושאילתות	שמירה של מסדי נתונים ושאילתות במטמון מתייחסת לשמירת התוצאות של שאילתות של מסדי נתונים שמופעלות לעיתים קרובות, כדי להפחית את העומס על שרת מסד הנתונים.
שמירה במטמון של דף מלא	כשמדובר בתוכן דינמי, אפשר להשתמש בשמירה של דף מלא במטמון. המונח מתייחס לשמירה במטמון של כל דפי ה-HTML שעברו עיבוד, כדי לצמצם את העומס על השרת ומסד הנתונים.
שמירה במטמון בצד הלקוח	שמירה במטמון בצד הלקוח מתייחסת למנגנונים כמו שמירה במטמון בדפדפן, שמטרתה לאחסן נכסים באופן מקומי במכשירים של המשתמשים. אפשר לציין כותרות לבקרת מטמון כדי לקבוע את משך הזמן שבו הנכסים נשמרים במטמון בדפדפנים.

שמירה במטמון היא רכיב חשוב באסטרטגיה רחבה יותר לאופטימיזציה של ביצועים, כדי להבטיח שהאפליקציה תוכל לטפל ביעילות ובצורה יעילה יותר בתנועת המשתמשים ובנתונים.

קריאה וכתיבה בקנה מידה גדול

כדאי להביא בחשבון את הדרישות לתפוקה ולנפח הנתונים יחד עם אופטימיזציות פוטנציאליות לשמירה במטמון, כדי להבין איך ניתן להרחיב עוד יותר את אחסון הנתונים באפליקציה. כשבוחרים מערכת לאחסון נתונים, חשוב להביא בחשבון את ההשפעה של פעולות הקריאה והכתיבה. אחת הדרכים לענות על השאלות היא לחשוב על סוגי הפעולות שהאפליקציה שלכם תומכת בהן ולבצע אופטימיזציה של אחסון הנתונים בהתאם לתרחישים לדוגמה ולדפוסי השימוש. לדוגמה, פעולות מסוימות עשויות להועיל עקב קנה מידה אסימטרי או סימטרי.

כוונון אסימטרי

בחלק מהמקרים, באפליקציות אינטרנט מבוססות-תוכן עשויות להופיע סימטריה של קריאה או כתיבה. פירוש הדבר הוא שנפח הקריאה או הכתיבה עשוי להיות גבוה באופן משמעותי מאשר סוג הפעולה האחר. במקרים כאלה, חשוב להתאים את מסד הנתונים בהתאם. כדאי להביא בחשבון את האפליקציה שלכם ואת אופן הגישה והכתיבה לנתונים.

גורמים שיכולים להשפיע על הא-סימטריה בקריאה או בכתיבה כוללים:

• סוג היישום. אפליקציות מסוימות אינטנסיביות יותר לקריאה מאחרות.
• התנהגות המשתמש. גם האינטראקציה של המשתמשים עם האפליקציה יכולה להשפיע על הא-סימטריה של הקריאה או הכתיבה.

קנה מידה סימטרי

בזכות קנה מידה סימטרי אפשר להתאים את פעולות הקריאה והכתיבה באופן לינארי ללא צוואר בקבוק, ככל שהאפליקציה גדלה. התאמה סימטרית לפעולות קריאה וכתיבה באפליקציית אינטרנט מבוססת-תוכן יכולה להיות מאתגרת, במיוחד בניהול כמויות גדולות של נתונים ותנועה רבה של משתמשים.

אסטרטגיות להשגת קנה מידה סימטרי כוללות:

אסטרטגיות
מסדי נתונים מבוזרים	מסדי נתונים כמו Google Cloud Bigtable נועדו להפיץ נתונים בין צמתים מרובים, ומאפשרים יכולת התאמה לפעולות של קריאה וכתיבה.
חלוקה למחיצות נתונים	חלוקה למחיצות נתונים מבטיחה שהנתונים יופצו באופן שווה ושכל מחיצה או פיצול יוכלו לטפל בפעולות קריאה וכתיבה בנפרד.
שכבות שמירה במטמון	הטמעת שכבות לשמירה במטמון לעומסי עבודה מוכנים מראש. שמירה של נתונים שמתבצעת אליהם גישה תכופה למטמון כדי להפחית את העומס על מסד הנתונים לפעולות קריאה.
עיבוד אסינכרוני	באמצעות עיבוד אסינכרוני, אתם יכולים להפחית את העומס על תהליכי כתיבה שצורכות זמן או לא דחופות לתהליכי רקע או לתורים. הבקשה שלך ממשיכה לעבד קריאות מבלי להמתין לסיום הכתיבה.

לצורך התאמה סימטרית נדרשת גישה מקיפה לכל מקבץ האפליקציות, מחזית לקצה העורפי, ממסד הנתונים ועד לשכבות השמירה במטמון. התאמה לעומס (scaling) סימטרית תורמת לעקביות בביצועים, לניצול מאוזן של המשאבים, לזמינות גבוהה וליכולת התאמה בכל המאפיינים. חשוב להתאים את אסטרטגיית ההרחבה לפי הצורך ולהיות מוכנים לטפל בצווארי בקבוק ברגע שהם מתעוררים.