MongoDB के साथ बड़े पैमाने पर स्केलिंग का परिचय

मूल रूप से 4 जून 2018 को ObjectRocket.com/blog पर प्रकाशित

हम स्केलिंग . को परिभाषित कर सकते हैं मछली से तराजू को हटाने के रूप में। हालांकि, डेटाबेस के साथ, स्केलिंग भंडारण, डिस्क, रैम, सीपीयू, गणना चक्र, नेटवर्किंग, या अन्य संसाधनों के आसपास अतिरिक्त जरूरतों को पूरा करने के लिए विस्तार करने की क्षमता को संदर्भित करता है।

आप कैसे जानते हैं कि यह कब स्केल करने का समय है?

आज, डेटा का तेजी से विकास और अनुप्रयोगों के लिए तेजी से गोद लेने की दर देखना आम बात है, जैसे कि जब ऐप्स का वायरल होना शुरू हो जाता है और उपयोग बंद हो जाता है। जब ऐसा होता है, तो आप अपने प्रारंभिक वातावरण को तेजी से बढ़ाएंगे। यह वृद्धि भौतिक डेटा भंडारण आवश्यकताओं, प्रदर्शन हिट और गिरावट के कारण हो सकती है जिसके लिए अधिक संसाधनों की आवश्यकता होगी। सीपीयू, रैम, नेटवर्किंग, या उन सभी क्षेत्रों के संयोजन के बारे में सोचें। आप या तो सक्रिय रूप से विकास की योजना बना सकते हैं, या जब आप छोटे प्रदर्शन हिट देखना शुरू करते हैं तो आप स्केल करना चुन सकते हैं।

सक्रिय रूप से स्केलिंग

जब आप सक्रिय रूप से स्केल करने की योजना बनाते हैं तो कम से कम दो सामान्य पैटर्न हो सकते हैं:

• आपके पास एक बड़ा मार्केटिंग पुश आने वाला है, और आप ग्राहकों की संख्या या डेटा की मात्रा में उल्लेखनीय रूप से वृद्धि करेंगे।
• आपका एप्लिकेशन या व्यवसाय चक्रीय होता है (जैसे क्रिसमस की खरीदारी, नए साल के संकल्प, और इसी तरह), और आप देखते हैं कि गतिविधि में वृद्धि होती है जिससे डेटा की उच्च मात्रा को कैप्चर और रखने में मदद मिलती है।

हमारी पोस्ट पढ़ें:कैसे निर्धारित करें कि आपके MongoDB उदाहरणों को मापने का सही समय कब है।

प्रतिक्रियाशील रूप से स्केलिंग

यदि आप बाधाओं का सामना करते हैं और आप आगे बढ़ने की उम्मीद करते हैं, तो आपको स्केलिंग के बारे में सोचने की जरूरत है।

परेशानी के संकेतों में निम्नलिखित चिंताओं जैसी चीजें शामिल हैं:

• अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए क्वेरी समय में वृद्धि
• प्रवेश समय में वृद्धि
• अनुरोध और सर्वर फ्रीज हो रहे हैं
• डेवलपर्स से डेटाबेस शिकायतें
• धीमा सर्वर प्रतिक्रिया समय
• होस्ट पर बढ़ा हुआ भार
• स्मृति से बाहर त्रुटियां
• अनपेक्षित चुनाव
• लॉग में त्रुटियां

जब आप इन संकेतों को देखना शुरू करते हैं, तो मांग को पूरा करने के लिए स्केलिंग शुरू करने का समय आ गया है और सुनिश्चित करें कि आप ग्राहकों को नहीं खो रहे हैं।

आप लंबवत स्केल कर सकते हैं (ऊपर) या क्षैतिज रूप से (बाहर)

लंबवत स्केलिंग

यह कहावत है बिग आयरन विधि:बहुत सारे संसाधनों वाली एक बड़ी मशीन (सीपीयू कोर, उच्च सीपीयू गति, बहुत सारी रैम, भंडारण)। लंबवत स्केलिंग के मुख्य लाभों में कम वास्तुशिल्प जटिलता और बनाए रखने के लिए कम मेजबान शामिल हैं। यदि आपके पास रखरखाव के लिए कोई नहीं है तो यह मददगार है।

लंबवत स्केल करने के कई तरीके आज उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ विकल्पों में बेहतर कमोडिटी हार्डवेयर, सस्ता डिस्क और स्टोरेज, बेहतर स्टोरेज विकल्प, सस्ती मेमोरी, बेहतर सॉफ्टवेयर और नेटवर्किंग शामिल हैं ताकि आप विफलताओं और रुकावटों को और अधिक सुंदर ढंग से संभाल सकें।

स्केलिंग अप कई अनुप्रयोगों और जरूरतों के लिए आदर्श है, और हम प्रतिकृति सेट . की अनुशंसा करते हैं हम निम्नलिखित खंड में चर्चा करते हैं। जब आप बड़े प्रतिकृति सेटों का उपयोग करते हैं तो ध्यान रखने वाली एक बात यह है कि लंबवत स्केलिंग के लिए छिपी हुई लागतें हो सकती हैं। यदि आपका वातावरण तेजी से विकसित होता रहता है, तो आपको लगातार बड़ी मशीनों की ओर रुख करना पड़ सकता है या अतिरिक्त संसाधन होने चाहिए जब तक कि आप उस बिंदु तक नहीं पहुंच जाते जहां अब कोई विकल्प नहीं है। आपको यह भी विचार करना चाहिए कि अपग्रेड चक्र एकल बड़े होस्ट बनाम क्षैतिज रूप से स्केल किए गए वातावरण पर कम कुशल हैं। निरंतर वृद्धि के साथ, आपको यह तय करना होगा कि क्या आपको आगे बढ़ना जारी रखना चाहिए या यदि आपको क्षैतिज रूप से स्केलिंग से लाभ हो सकता है।

क्षैतिज रूप से स्केलिंग

साझाकरण क्षैतिज स्केलिंग है। शेयरिंग डेटा को कई नोड्स में संग्रहीत करता है, लोड और प्रक्रियाओं को मेजबानों में वितरित करता है। आवश्यकतानुसार अतिरिक्त नोड्स जोड़ने की क्षमता के साथ प्राथमिक-प्रतिकृति मॉडल का उपयोग करके प्रतिकृति को नियंत्रित किया जाता है।

लोड बैलेंसर नोड्स पर डिस्क में डेटा का हिस्सा बांटता है।

यह लिखने या पढ़ने वाली मशीन को हथौड़े से चलाने के बजाय, मशीनों के एक समूह में पढ़ने और लिखने के संचालन को वितरित करके पढ़ने और लिखने की क्षमता को बढ़ाता है। सौभाग्य से, पिछली कुछ रिलीज़ में बैलेंसर फ़ंक्शन में बहुत सुधार हुआ है। क्षैतिज रूप से स्केलिंग MongoDB® की अंतर्निहित शार्डिंग क्षमता और सस्ते कमोडिटी हार्डवेयर का उपयोग करने से लाभ उठाती है।

जब आप क्षैतिज रूप से स्केल करते हैं, तो आप भौतिक या वर्चुअल होस्ट के साथ संसाधन जोड़ते हैं।

• भौतिक - बहुत कम लागत वाले कमोडिटी हार्डवेयर
• वर्चुअल - VMs या क्लाउड का उपयोग करके अतिरिक्त CPU कोर या नोड्स जोड़ें
• नेटवर्किंग - लोड बैलेंसर्स, अतिरिक्त mongoS® प्रक्रियाएं, और इसी तरह जोड़ें

लोड बैलेंसर्स का उपयोग करके ट्रैफ़िक को उस स्थान तक पहुँचाने के लिए बेहतर लोड बैलेंसिंग तकनीकों (हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर) का उपयोग करना जहाँ उसे जाने की आवश्यकता है।

आप MongoDB में रेप्लिका सेट के साथ स्केलिंग कैसे लागू करते हैं?

MongoDB एक प्राथमिक . के साथ एकल बड़े प्रतिकृति सेट का उपयोग करके क्षैतिज रूप से स्केल आउट कर सकता है और दो सेकेंडरी ऊपर या नीचे राज्य के लिए दिल की धड़कन संचार है। परिचालन रसद के माध्यम से सेकेंडरी पर प्रतिकृति होती है।

क्षैतिज स्केलिंग:रेप्लिका सेट या शार्डिंग?

शार्डिंग के साथ व्यापार बंद समग्र जटिलता में वृद्धि हुई है। लेकिन रखरखाव को सरल बनाकर शेरिंग भी लाभ प्रदान करता है। यह रोलिंग अपग्रेड की अनुमति देता है और आपको कुछ ऑपरेशन करने देता है जैसे इंडेक्स आपके शार्ड और नोड्स में समानांतर में बनाता है। निम्नलिखित बड़े प्रतिकृति सेट बनाम शार्ड क्लस्टर के बीच कुछ तुलनाएं हैं:

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हमारा लक्ष्य ऐसे क्लाउड समाधान प्रदान करना है जो पूरी तरह से मजबूत सेटअप प्रदान करते हैं और आपकी सेकेंडरी . का प्रावधान नहीं करते हैं आभासी संस्करणों पर। इस प्रकार हम प्रदर्शन के मुद्दों से बचते हैं जो चुनाव होने पर उत्पन्न हो सकते हैं और आपकी प्राथमिक कम मजबूत मेजबानों पर समाप्त होता है जो केवल माध्यमिक के लिए प्रावधान किया जाता है। स्केलिंग के लिए यही है। अपने MongoDB इंस्टेंस को कब मापना है, इसके बारे में अधिक जानना न भूलें, शार्डिंग टिप्स, सर्वश्रेष्ठ शार्ड कुंजियों का चयन, और बहुत कुछ।

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