బ్యాక్-ఎండ్ Scaling: వ్యూహాలు, సవాళ్లు & ఉత్తమ పద్ధతులు

Scaling back-end ఆధునిక వెబ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించేటప్పుడు డెవలపర్లు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు ఎదుర్కొనే అతిపెద్ద సవాళ్లలో సిస్టమ్ ఒకటి. వినియోగదారులు మరియు డేటా సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, పనితీరు, విశ్వసనీయత మరియు లోడ్ సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి సిస్టమ్‌ను స్కేల్ చేయాలి. ఈ వ్యాసం మీరు సాధారణ వ్యూహాలను మరియు సంబంధిత సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించాలో back-end బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. back-end scaling

1. బ్యాక్-ఎండ్ అంటే ఏమిటి Scaling ?

బ్యాక్-ఎండ్ అనేది వనరుల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్లను తీర్చడానికి వ్యవస్థ scaling యొక్క ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాన్ని విస్తరించే ప్రక్రియ, వీటిలో: back-end

• మరిన్ని వినియోగదారు అభ్యర్థనలను నిర్వహించడం.

• పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిల్వ చేయడం మరియు తిరిగి పొందడం.

• అధిక పీడనం కింద వ్యవస్థ స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం.

బ్యాక్-ఎండ్ scaling సాధారణంగా రెండు ప్రధాన రకాలుగా విభజించబడింది:  vertical scaling  మరియు  horizontal scaling.

2. బ్యాక్-ఎండ్ Scaling వ్యూహాలు

ఒక. Vertical Scaling

వర్టికల్ scaling అంటే CPU, RAM లేదా స్టోరేజ్ వంటి హార్డ్‌వేర్‌ను అప్‌గ్రేడ్ చేయడం ద్వారా ఒకే సర్వర్ యొక్క శక్తిని పెంచడం.

• ప్రయోజనాలు:

  • ఒకే సర్వర్‌ను కలిగి ఉంటుంది కాబట్టి అమలు చేయడం మరియు నిర్వహించడం సులభం.

  • సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను మార్చాల్సిన అవసరం లేదు.

• ప్రతికూలతలు:

  • హార్డ్‌వేర్ ఆధారపడటం వల్ల పరిమిత స్కేలబిలిటీ.

  • హార్డ్‌వేర్ అప్‌గ్రేడ్‌లకు అధిక ఖర్చులు.

  • ఒకే ఒక్క వైఫల్యం.

బి. Horizontal Scaling

క్షితిజ సమాంతరంగా scaling వ్యవస్థకు మరిన్ని సర్వర్లను జోడించడం మరియు వాటి మధ్య లోడ్‌ను పంపిణీ చేయడం జరుగుతుంది. ఈ సర్వర్లు అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి సమాంతరంగా పనిచేయగలవు.

• ప్రయోజనాలు:

  • దాదాపు అపరిమిత స్కేలబిలిటీ.

  • పెరిగిన విశ్వసనీయత మరియు తప్పు సహనం.

  • తో పోలిస్తే ఎక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నది vertical scaling.

• ప్రతికూలతలు:

  • అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మరింత క్లిష్టంగా ఉంటుంది.

  • తగిన సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ అవసరం(ఉదా., a ని ఉపయోగించడం load balancer).

3. బ్యాక్-ఎండ్‌లో సాధారణ సమస్యలు Scaling

ఎ. డేటాబేస్ వనరుల నిర్వహణ

సిస్టమ్ స్కేల్ అయ్యే కొద్దీ, డేటాబేస్ తరచుగా ఒక అడ్డంకిగా మారుతుంది. సాధారణ సమస్యలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• పెరిగిన ప్రశ్న సమయం:  ఎక్కువ సంఖ్యలో అభ్యర్థనలు డేటాబేస్ ప్రతిస్పందన సమయాన్ని నెమ్మదిస్తాయి.

• డేటా సింక్రొనైజేషన్ సవాళ్లు:  బహుళ సర్వర్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు బహుళ నోడ్‌ల మధ్య డేటాను సింక్రొనైజేషన్ చేయడం సంక్లిష్టంగా మారుతుంది.

పరిష్కారాలు:

• database sharding  డేటాను చిన్న భాగాలుగా విభజించడానికి ఉపయోగించండి  .

•  బహుళ డేటాబేస్‌లలో డేటాను కాపీ చేయడానికి ప్రతిరూపణను వర్తింపజేయండి  .

• caching  డేటాబేస్ లోడ్ తగ్గించడానికి(ఉదా. Redis, Memcached) ఉపయోగించండి  .

బి. లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్

అభ్యర్థనల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, సర్వర్ల మధ్య లోడ్‌ను సమానంగా పంపిణీ చేయడం చాలా కీలకం అవుతుంది.

పరిష్కారాలు:

• load balancer  సర్వర్లకు అభ్యర్థనలను పంపిణీ చేయడానికి(ఉదా., Nginx, HAProxy) ఉపయోగించండి  back-end.

•  ప్రస్తుత లోడ్ ఆధారంగా సర్వర్‌లను స్వయంచాలకంగా జోడించడానికి లేదా తీసివేయడానికి ఆటో-స్కేలింగ్‌ను అమలు చేయండి  .

సి. సెషన్ నిర్వహణ

బహుళ సర్వర్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, వినియోగదారు సెషన్‌లను నిర్వహించడం సంక్లిష్టంగా మారుతుంది ఎందుకంటే ఒక సర్వర్‌లో సెషన్ సృష్టించబడవచ్చు కానీ తదుపరి అభ్యర్థన మరొక సర్వర్‌కు మళ్ళించబడవచ్చు.

పరిష్కారాలు:

•  వినియోగదారు అభ్యర్థనలు ఎల్లప్పుడూ ఒకే సర్వర్‌కు మళ్ళించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి స్టిక్కీ సెషన్‌లను ఉపయోగించండి  .

• సెషన్‌లను  కేంద్రీకృత కాష్‌లో నిల్వ చేయండి  (ఉదా. Redis) తద్వారా అన్ని సర్వర్‌లు వాటిని యాక్సెస్ చేయగలవు.

డి. స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం

సిస్టమ్ స్కేల్ అవుతున్న కొద్దీ, సర్వర్లలో డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం ఒక ముఖ్యమైన సవాలుగా మారుతుంది.

పరిష్కారాలు:

• పంపిణీ చేయబడిన లావాదేవీలు  లేదా  చివరికి స్థిరత్వం వంటి విధానాలను ఉపయోగించండి  .

•  స్థిరత్వం, లభ్యత మరియు విభజన సహనాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి CAP సిద్ధాంతం వంటి నమూనాలను వర్తింపజేయండి  .

4. బ్యాక్-ఎండ్ కోసం సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలు Scaling

• Load Balancer:  Nginx, HAProxy, AWS ఎలాస్టిక్ Load Balancer.

• Caching:  రెడిస్, మెమ్‌కాచెడ్.

• Database Sharding:  మొంగోడిబి, కాసాండ్రా.

• కంటైనరైజేషన్ & ఆర్కెస్ట్రేషన్:  డాకర్, Kubernetes.

• Cloud Services:  AWS, Google Cloud, Azure(ఆటో-స్కేలింగ్ మరియు నిర్వహించబడే డేటాబేస్ సేవలను అందించడం).

5. మీరు మీ బ్యాక్-ఎండ్‌ను ఎప్పుడు స్కేల్ చేయాలి?

• అధిక లోడ్ కారణంగా సిస్టమ్ వేగాన్ని తగ్గించడం లేదా విఫలం కావడం ప్రారంభించినప్పుడు.

• వినియోగదారులు లేదా డేటాలో అకస్మాత్తుగా పెరుగుదల ఉన్నప్పుడు.

• మీరు సిస్టమ్ లోపాలను తట్టుకునేలా మరియు స్థిరంగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవాలనుకున్నప్పుడు.

ముగింపు

బ్యాక్-ఎండ్ scaling అనేది ఒక సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ, కానీ వ్యవస్థ పెరుగుతున్న డిమాండ్లను తీర్చగలదని నిర్ధారించుకోవడానికి అవసరమైన ప్రక్రియ. scaling వ్యూహాలు, సాధారణ సమస్యలు మరియు సహాయక సాధనాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు బలమైన, సౌకర్యవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ వ్యవస్థను నిర్మించవచ్చు back-end. సవాళ్లను నిర్వహించడానికి scaling మరియు మీ వ్యవస్థను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఎల్లప్పుడూ సిద్ధంగా ఉండండి!