La mejora del rendimiento del almacenamiento de datos de una aplicación web basada en contenido es un proceso iterativo. Es importante tener en cuenta la capacidad de procesamiento y el volumen de datos potenciales que la aplicación necesita admitir, junto con la estructura de la base de datos y las tecnologías de almacenamiento de datos. Estas son consideraciones importantes que también deben realizarse durante la fase inicial de diseño.
Las técnicas como el escalamiento multidimensional y el almacenamiento en caché pueden ayudar a que tu aplicación crezca aún más para admitir más usuarios y datos.
Capacidad de procesamiento de datos
La capacidad de procesamiento del procesamiento de datos se refiere a la velocidad a la que se procesan los datos entre dispositivos, sistemas o componentes dentro de un entorno de computación. Mide la capacidad de un sistema para procesar datos dentro de un período específico. La capacidad de procesamiento se expresa en unidades de datos por unidad de tiempo, como bytes por segundo (B/s), megabits por segundo (Mbps) o transacciones por segundo (TPS).
La capacidad de procesamiento de datos se refiere a los datos que la base de datos puede procesar en un momento determinado. Esto es importante para las aplicaciones web basadas en el contenido, ya que a menudo necesitan procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.
Entre los factores que pueden afectar la capacidad de procesamiento de datos, se incluyen los siguientes:
- Es el tipo de base de datos. Algunas bases de datos son más eficientes que otras para procesar datos.
- Es la configuración del hardware. El servidor de base de datos debe tener suficiente CPU, memoria y almacenamiento para manejar la carga.
- La complejidad de la consulta Las consultas complejas pueden tardar más en procesarse que las consultas básicas.
En relación con el escalamiento, la capacidad de procesamiento es una métrica fundamental que mide la capacidad y la eficiencia de tu aplicación web basada en contenido para controlar solicitudes y procesar datos. La alta capacidad de procesamiento es esencial para administrar el aumento del tráfico y mantener un rendimiento responsivo.
Las consideraciones relacionadas con la capacidad de procesamiento cuando escalas una aplicación web incluyen las siguientes:
| Consideraciones | |
|---|---|
| Balanceo de cargas | Un balanceador de cargas distribuye el tráfico de manera uniforme entre las instancias del servidor de tu aplicación. Esto garantiza que ningún servidor se convierta en un cuello de botella y puedes aprovechar la potencia de procesamiento combinada de varios servidores. |
| Escalamiento horizontal | Se puede usar el escalamiento horizontal para aumentar la capacidad de procesamiento. Esto implica agregar más instancias de servidor a la infraestructura de la aplicación. El escalamiento horizontal permite que tu aplicación distribuya las solicitudes entre varios servidores, lo que aumenta la capacidad de procesamiento. |
| Escalamiento de la base de datos | Si corresponde, considera técnicas de escalamiento de base de datos para manejar el aumento de las operaciones de lectura y escritura. Estas técnicas pueden incluir el uso de una base de datos distribuida o la optimización de las consultas de la base de datos y la indexación. |
| Ajuste de escala automático de la base de datos | Los mecanismos de ajuste de escala automático pueden agregar o quitar instancias de servidor según los patrones de tráfico en tiempo real. Las plataformas de nube a menudo proporcionan funciones de ajuste de escala automático para ajustar los recursos a fin de satisfacer la demanda. Considera qué características de escalamiento están disponibles para tu base de datos y plataforma, por ejemplo, un servicio como el escalador automático para Spanner. |
| Optimización de código o algoritmo | Revisa y optimiza de forma constante el código y los algoritmos de tu aplicación para lograr una mayor eficiencia. Minimizar el consumo de recursos del servidor puede aumentar la capacidad de procesamiento. |
| Regional/Global | El almacenamiento de datos regional y global se refiere a las diferentes formas en las que se almacenan y administran los datos en las diferentes ubicaciones geográficas. El almacenamiento de datos regional implica almacenar datos a nivel local en una región o ubicación específica, mientras que el almacenamiento global implica almacenar datos en servidores ubicados en diferentes partes del mundo. La elección entre el almacenamiento de datos regional y el global depende de factores como el tamaño de los datos, el nivel de seguridad requerido y la accesibilidad de los datos a diferentes usuarios o aplicaciones. |
| Distribución | La distribución del almacenamiento de datos implica distribuir datos entre varias ubicaciones físicas o virtuales para garantizar la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad. Los métodos incluyen sistemas de almacenamiento distribuido y soluciones en la nube que se eligen en función de factores como el tamaño y la complejidad de los datos, las necesidades de la organización y la tecnología disponible. Una estrategia bien planificada puede proporcionar redundancia, escalabilidad y otros beneficios. |
Lograr una alta capacidad de procesamiento implica optimizar una variedad de aspectos de un sistema, desde hardware y software hasta infraestructura de red y algoritmos de procesamiento de datos. Las técnicas y optimizaciones específicas necesarias para tu aplicación web basada en contenido dependen de tus necesidades individuales relacionadas con las tareas de procesamiento de datos y las posibles restricciones del sistema.
Volumen de los datos
Escalar una aplicación web en términos de la cantidad de datos almacenados implica administrar y expandir la capacidad de almacenamiento de datos para adaptarse a los volúmenes de datos crecientes. Cuando escalas, debes planificar una infraestructura de almacenamiento que pueda manejar cualquier desafío de crecimiento de datos.
Las consideraciones para el almacenamiento de datos cuando escala una aplicación web incluyen las siguientes:
| Consideraciones | |
|---|---|
| Tipos de datos almacenados | Algunos tipos de datos, como imágenes, videos o datos binarios, pueden ser más difíciles de almacenar o ocupar más espacio que otros. Las estructuras o los tipos de datos complejos también pueden complicar la forma en que un sistema puede escalar. Considera el tipo de datos que almacena tu aplicación y si es la opción óptima. Como alternativa, considera sistemas de almacenamiento compilados específicamente para tu caso práctico o datos, como almacenamiento de BLOB, sistemas de almacenamiento de contenido multimedia o bases de datos de series temporales. |
| Cantidad de usuarios | Considera el crecimiento futuro de tu aplicación. A medida que incorpores más usuarios, se deberá almacenar, acceder y procesar más datos en tu sistema. Escalar las lecturas y escrituras según el perfil de rendimiento de tu aplicación puede ayudar a optimizarla aún más a medida que aumentan las demandas. |
| Elección de tecnología de almacenamiento de datos | Evalúa tus necesidades realistas de almacenamiento de datos y elige la tecnología de almacenamiento de datos más adecuada, como NoSQL y SQL. Cuando hagas tu elección, ten en cuenta la estructura de datos, los patrones de acceso y los requisitos de escalabilidad. |
| Partición de datos | Si implementas estrategias de partición o fragmentación de datos para distribuir datos en varios nodos de almacenamiento, es posible que puedas distribuir la carga de datos y, por lo tanto, escalar de manera más eficaz. Puedes particionar por usuario, ubicación geográfica o seguir otros criterios según los patrones de acceso a los datos de tu aplicación. |
| Almacenamiento en caché y compresión de datos | Usar estrategias de almacenamiento en caché para almacenar los datos a los que se accede con frecuencia en la memoria y reducir la carga en tus sistemas de almacenamiento. Las técnicas de compresión de datos también pueden minimizar los requisitos de almacenamiento y mejorar la eficiencia de la transferencia de datos. |
| Administración del ciclo de vida de los datos | Implementa políticas del ciclo de vida de los datos para administrar la retención, el archivado y la eliminación de datos. |
| Indexación de bases de datos | Si corresponde, optimiza la indexación de la base de datos, el rendimiento de las consultas y el diseño del esquema de la base de datos para administrar de manera eficiente los conjuntos de datos en crecimiento. |
El almacenamiento de datos cuando escalas tu aplicación web es un proceso continuo y debe alinearse con las necesidades de tu aplicación web. Asegúrate de evaluar con regularidad los requisitos de almacenamiento, supervisar el rendimiento y ajustar la infraestructura y las estrategias de almacenamiento según sea necesario para garantizar que pueda manejar las cantidades de datos crecientes de manera eficaz y eficiente.
Almacena en caché los datos a los que se accede con frecuencia
El almacenamiento en caché de los datos es un componente fundamental de tu estrategia de escalamiento; ayuda a mejorar los tiempos de respuesta, reduce la carga en los sistemas de backend y mejora la experiencia general del usuario. El almacenamiento en caché se refiere al almacenamiento de datos a los que se accede con frecuencia en una capa de almacenamiento temporal para que se pueda recuperar rápidamente sin generar repetidamente los datos desde la fuente.
Considera el tipo de datos a los que tu aplicación accede con frecuencia, el patrón y la frecuencia con los que se recuperan los datos, y su tamaño.
A continuación, se presentan ejemplos de estrategias de almacenamiento en caché cuando escalas una aplicación web:
| Estrategias | |
|---|---|
| Almacenamiento en caché de objetos | El almacenamiento en caché de objetos se refiere al almacenamiento en caché de objetos individuales, como resultados de consultas de bases de datos, respuestas de API o fragmentos HTML. Las opciones populares incluyen Redis, Memcached y Varnish. |
| Almacenamiento en caché de la página | El almacenamiento en caché de páginas implica almacenar páginas web completas en caché. Esta opción es adecuada para el contenido estático y se puede implementar con proxies inversos, generadores de sitios estáticos o CDN. |
| Almacenamiento en caché de bases de datos y consultas | El almacenamiento en caché de la base de datos y las consultas hace referencia al almacenamiento en caché de los resultados de las consultas de base de datos que se ejecutan con frecuencia para reducir la carga en el servidor de la base de datos. |
| Almacenamiento en caché de página completa | Se puede usar el almacenamiento en caché de página completa para el contenido dinámico. Se refiere al almacenamiento en caché de páginas HTML procesadas completas para minimizar la carga en el servidor y la base de datos. |
| Almacenamiento en caché del cliente | El almacenamiento en caché del cliente se refiere a mecanismos como el almacenamiento en caché del navegador para almacenar recursos de manera local en los dispositivos de los usuarios. Puedes especificar encabezados de control de caché para controlar el tiempo durante el cual los elementos se almacenan en caché en los navegadores. |
El almacenamiento en caché es un componente importante de una estrategia de optimización del rendimiento más amplia para garantizar que tu aplicación pueda manejar el aumento del tráfico de usuarios y las demandas de datos de manera eficaz y eficiente.
Escala las lecturas y escrituras
Considera los requisitos de capacidad de procesamiento y volumen de datos junto con posibles optimizaciones de almacenamiento en caché para identificar cómo el almacenamiento de datos de tu aplicación puede escalar aún más. Cuando selecciones un sistema de almacenamiento de datos, es importante considerar el impacto de las operaciones de lectura y escritura. Una forma de entender esto es considerar el tipo de operaciones que admite tu aplicación y optimizar el almacenamiento de datos para estos casos de uso y patrones de uso. Por ejemplo, algunas operaciones pueden beneficiarse del escalamiento asimétrico o simétrico.
Ajuste asimétrico
En algunos casos, las aplicaciones web basadas en el contenido pueden experimentar la asimetría de lectura o escritura. Esto significa que puede haber un volumen de lecturas o escrituras significativamente mayor que el otro tipo de operación. En estos casos, es importante escalar la base de datos según corresponda. Piensa en tu aplicación y en cómo se accede a los datos y cómo se escriben.
Entre los factores que pueden afectar la asimetría de lectura o escritura, se incluyen los siguientes:
- Es el tipo de aplicación. Algunas aplicaciones requieren más lectura que otras.
- Es el comportamiento del usuario. La forma en que los usuarios interactúan con la aplicación también puede afectar la asimetría de lectura o escritura.
Ajuste simétrico
El escalamiento simétrico significa que las operaciones de lectura y escritura se pueden escalar de forma lineal sin cuellos de botella a medida que crece la aplicación. Puede ser difícil lograr el escalamiento simétrico para operaciones de lectura y escritura en una aplicación web basada en contenido, en especial cuando se administran grandes volúmenes de datos y tráfico de usuarios alto.
Las estrategias para lograr un escalamiento simétrico incluyen las siguientes:
| Estrategias | |
|---|---|
| Bases de datos distribuidas | Las bases de datos como Google Cloud Bigtable se crean para distribuir datos en varios nodos y proporcionar escalabilidad para operaciones de lectura y escritura. |
| Partición de datos | La partición de datos garantiza que los datos estén distribuidos de manera uniforme y que cada partición o fragmento pueda manejar las operaciones de lectura y escritura de forma independiente. |
| Capas de almacenamiento en caché | Implementa capas de almacenamiento en caché para cargas de trabajo listas. Almacena en caché los datos a los que se accede con frecuencia para reducir la carga en la base de datos para las operaciones de lectura. |
| Procesamiento asíncrono | Con el procesamiento asíncrono, puedes transferir operaciones de escritura que requieran mucho tiempo o que no sean urgentes a colas o procesos en segundo plano. Tu aplicación continúa procesando lecturas sin esperar a que se completen las operaciones de escritura. |
El escalamiento simétrico requiere un enfoque integral para toda la pila de aplicaciones, desde el frontend hasta el backend y de la base de datos a las capas de almacenamiento en caché. El escalamiento simétrico contribuye a la coherencia del rendimiento, el uso equilibrado de recursos, la alta disponibilidad y la escalabilidad entre las dimensiones. Asegúrate de ajustar tu estrategia de escalamiento según sea necesario y estar preparado para abordar los cuellos de botella a medida que surjan.