نکات کلیدی
1. در دسترس بودن، سنگ بنای برنامه‌های مقیاس‌پذیر است
هیچ‌کس اهمیتی نمی‌دهد که سیستم شما ویژگی‌های عالی دارد اگر نتوانند از آن استفاده کنند.
در دسترس بودن در مقابل قابلیت اطمینان. در دسترس بودن به توانایی یک سیستم برای عملیاتی بودن در زمان نیاز اشاره دارد، در حالی که قابلیت اطمینان به انجام عملیات مورد نظر بدون اشتباه مربوط می‌شود. در دسترس بودن بالا برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر حیاتی است، زیرا به‌طور مستقیم بر رضایت مشتری و موفقیت کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد.
اندازه‌گیری و بهبود در دسترس بودن. از فرمول: (زمان کل - زمان خرابی) / زمان کل برای محاسبه درصد در دسترس بودن استفاده کنید. بر اساس نیازهای کسب‌وکار خود به دنبال "نُه‌ها" (99.9٪، 99.99٪ و غیره) باشید. برای بهبود در دسترس بودن:
- با در نظر گرفتن احتمال خرابی بسازید
- همیشه به مقیاس‌پذیری فکر کنید
- ریسک‌ها را کاهش دهید
- در دسترس بودن را نظارت کنید
- به مسائل به‌طور پیش‌بینی‌شده پاسخ دهید
نظارت و بهبود مستمر. به‌طور منظم معیارهای در دسترس بودن، ماتریس‌های ریسک و برنامه‌های بازیابی خود را مرور و به‌روزرسانی کنید. فرآیندهای خودکار برای استقرار، مدیریت پیکربندی و آزمایش پیاده‌سازی کنید تا خطای انسانی را کاهش داده و قابلیت اطمینان سیستم را بهبود بخشید.
2. مدیریت ریسک برای حفظ در دسترس بودن بالا ضروری است
همه چیز همیشه خراب می‌شود.
شناسایی و اولویت‌بندی ریسک‌ها. یک ماتریس ریسک ایجاد کنید تا تمام ریسک‌های شناخته‌شده، احتمال و شدت آن‌ها را فهرست کنید. به‌طور منظم این ماتریس را مرور و به‌روزرسانی کنید تا به‌روز و مرتبط باقی بماند.
کاهش مؤثر ریسک‌ها. بر روی:
- حذف بدترین متخلفان
- پیاده‌سازی استراتژی‌های کاهش ریسک
- ایجاد برنامه‌های بازیابی
- برگزاری "روزهای بازی" برای آزمایش رویه‌های بازیابی تمرکز کنید
تعادل بین ریسک و هزینه. همه ریسک‌ها نیاز به حذف ندارند. هزینه حذف یک ریسک را در برابر تأثیر بالقوه آن در صورت وقوع ارزیابی کنید. از سطوح خدمات برای اولویت‌بندی اجزای حیاتی و تخصیص منابع به‌طور مناسب استفاده کنید.
3. معماری میکروسرویس‌ها مقیاس‌پذیری و نگهداری را بهبود می‌بخشد
یک سرویس یک سیستم مجزا و محصور است که عملکردهای تجاری را برای ساخت یک یا چند محصول بزرگ‌تر ارائه می‌دهد.
مزایای میکروسرویس‌ها:
- تصمیم‌گیری‌های مقیاس‌پذیر بهبود یافته
- تمرکز و مالکیت بهتر تیم
- کاهش پیچیدگی در سطح محلی
- قابلیت‌های بهبود یافته در آزمایش و استقرار
طراحی میکروسرویس‌ها. هنگام تعریف مرزهای سرویس به موارد زیر توجه کنید:
- الزامات خاص تجاری
- مالکیت تیم مجزا
- داده‌های قابل تفکیک به‌طور طبیعی
- قابلیت‌ها یا داده‌های مشترک
تعادل در جزئیات. از ایجاد تعداد زیادی سرویس کوچک خودداری کنید، زیرا این می‌تواند پیچیدگی کلی سیستم را افزایش دهد. به دنبال تعادل بین سادگی سرویس و قابلیت مدیریت برنامه باشید.
4. مالکیت سرویس و مرزهای واضح قابلیت اطمینان سیستم را بهبود می‌بخشد
یک سرویس باید توسط یک تیم واحد که معمولاً بزرگ‌تر از سه تا هشت توسعه‌دهنده نیست، مالکیت و اداره شود.
معماری سرویس‌های مالکیت تیم واحد (STOSA). STOSA را پیاده‌سازی کنید تا مالکیت و مسئولیت واضحی برای هر سرویس تضمین شود. این رویکرد به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بر روی حوزه‌های تخصصی خود تمرکز کنند و وابستگی‌های بین تیمی را کاهش دهند.
مسئولیت‌های مالک سرویس:
- طراحی و مدیریت API
- توسعه و آزمایش سرویس
- مدیریت داده
- استقرار و تغییرات تولید
- نظارت و پاسخ به حوادث
- مذاکره و مدیریت SLA
توافق‌نامه‌های سطح سرویس (SLAs). از SLAهای داخلی برای مدیریت انتظارات بین سرویس‌ها و تیم‌ها استفاده کنید. این امر اعتماد را ایجاد کرده و به تشخیص مشکلات در سیستم‌های پیچیده کمک می‌کند.
5. بهبود مستمر برای مقیاس‌پذیری برنامه‌ها حیاتی است
بیشتر برنامه‌های مدرن با رشد در نیازهای ترافیکی، در اندازه و پیچیدگی خود برنامه و در تعداد افرادی که بر روی برنامه کار می‌کنند، مواجه هستند.
بررسی منظم سیستم. به‌طور مداوم معماری، عملکرد و مقیاس‌پذیری برنامه خود را مرور و بهبود دهید. منتظر نمانید تا مشکلات بحرانی شوند قبل از اینکه به آن‌ها رسیدگی کنید.
مناطق کلیدی برای بهبود:
- پیاده‌سازی معماری میکروسرویس‌ها
- پذیرش مدل مالکیت توزیع‌شده
- طراحی سرویس‌های بدون حالت در صورت امکان
- بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و دسترسی به داده
- در نظر گرفتن استراتژی‌های تقسیم داده
تعادل بین بهبودها و رشد. رشد آینده را پیش‌بینی کرده و به‌طور پیشگیرانه بهبودها را پیاده‌سازی کنید. این رویکرد به جلوگیری از مشکلات مقیاس‌پذیری قبل از بحرانی شدن آن‌ها کمک می‌کند.
6. خدمات ابری گزینه‌های زیرساختی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهند
محاسبات ابری نحوه تفکر ما در مورد ساخت و اجرای برنامه‌هایمان را تغییر داده است.
مزایای خدمات ابری:
- تخصیص و مقیاس‌پذیری سریع منابع
- خدمات مدیریت‌شده برای پایگاه‌های داده، کش و بیشتر
- تمرکز بهبود یافته بر توسعه برنامه
- گزینه‌های امنیتی و انطباق بهبود یافته
مدل‌های تخصیص منابع ابری:
- منابع با ظرفیت تخصیص‌یافته (مانند نمونه‌های EC2)
- منابع مبتنی بر استفاده (مانند ذخیره‌سازی S3)
بهینه‌سازی استفاده از ابر. از ویژگی‌های خاص ابری مانند مقیاس‌پذیری خودکار، ظرفیت رزرو شده و خدمات مدیریت‌شده برای تعادل بین هزینه و عملکرد استفاده کنید. برنامه خود را در چندین منطقه و ناحیه در دسترس توزیع کنید تا قابلیت اطمینان و دسترسی جهانی بهبود یابد.
7. مدل‌های محاسبات مقیاس‌پذیر راه‌حل‌های متنوعی برای رشد ارائه می‌دهند
راه‌اندازی، پیکربندی و مدیریت سرورها و استقرار برنامه‌های خود بر روی آن‌ها تنها یکی از راه‌های استقرار برنامه‌های با مقیاس بالا است.
گزینه‌های محاسبات مقیاس‌پذیر:
- سرورهای مبتنی بر ابر (مانند EC2)
- برش‌های محاسباتی (مانند Heroku Dynos)
- کانتینرهای پویا (مانند Docker)
- میکروکامپیوتر (مانند AWS Lambda)
انتخاب مدل مناسب. عواملی مانند:
- معماری و الزامات برنامه
- سطح مطلوب کنترل و مدیریت
- نیازهای مقیاس‌پذیری و الگوهای ترافیک
- ملاحظات هزینه
استفاده از میکروکامپیوتر. فناوری‌هایی مانند AWS Lambda را برای وظایف پردازش مقیاس‌پذیر و مبتنی بر رویداد بررسی کنید. این راه‌حل‌ها مقیاس‌پذیری تقریباً نامحدود با حداقل بار مدیریت ارائه می‌دهند، اما ممکن است در عملکرد و گزینه‌های استقرار محدودیت‌هایی داشته باشند.
آخرین به‌روزرسانی::
نقد و بررسی
کتاب معماری برای مقیاس نقدهای متفاوتی دریافت کرده است و به‌طور میانگین امتیاز 3.55 از 5 را کسب کرده است. خوانندگان از دیدگاه کلی آن در مورد ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، بینش‌های مدیریت ریسک و راهنمایی‌های محاسبات ابری قدردانی می‌کنند. بسیاری آن را برای مبتدیان و مدیران ارزشمند می‌دانند و از سبک نوشتاری مختصر و مثال‌های واقعی آن تمجید می‌کنند. با این حال، برخی از کمبود عمق، تکراری بودن و جزئیات فنی محدود آن انتقاد می‌کنند. این کتاب به‌عنوان نقطه شروع خوبی برای درک معماری برنامه‌های بزرگ‌مقیاس در نظر گرفته می‌شود، اما ممکن است اطلاعات جدیدی برای حرفه‌ای‌های با تجربه ارائه ندهد.
Similar Books
