ສະຖາປັດຕະຍະກໍາແລະຄວາມສາມາດຂອງ Tarantool Data Grid

ໃນປີ 2017, ພວກເຮົາໄດ້ຊະນະການແຂ່ງຂັນເພື່ອພັດທະນາຫຼັກທຸລະກໍາຂອງທຸລະກິດການລົງທຶນຂອງ Alfa-Bank ແລະເລີ່ມເຮັດວຽກ (ຢູ່ທີ່ HighLoad++ 2018 ດ້ວຍບົດລາຍງານກ່ຽວກັບຫຼັກຂອງທຸລະກິດການລົງທຶນ. ປະຕິບັດ Vladimir Drynkin, ຫົວຫນ້າການເຮັດທຸລະກໍາຫຼັກຂອງທຸລະກິດການລົງທຶນຂອງທະນາຄານ Alfa). ລະບົບນີ້ຄວນຈະລວບລວມຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆໃນຮູບແບບຕ່າງໆ, ເອົາຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນແບບຟອມລວມ, ເກັບຮັກສາມັນແລະສະຫນອງການເຂົ້າເຖິງມັນ.

ໃນລະຫວ່າງຂະບວນການພັດທະນາ, ລະບົບໄດ້ພັດທະນາແລະໄດ້ຮັບຫນ້າທີ່ເຮັດວຽກ, ແລະໃນບາງຈຸດພວກເຮົາຮູ້ວ່າພວກເຮົາກໍາລັງຄິດເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ຊອບແວຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອແກ້ໄຂວຽກງານທີ່ກໍານົດໄວ້ຢ່າງເຂັ້ມງວດ: ພວກເຮົາປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ລະບົບສໍາລັບການກໍ່ສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແຈກຢາຍທີ່ມີການເກັບຮັກສາຄົງທີ່. ປະສົບການທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຮັບໄດ້ສ້າງພື້ນຖານຂອງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ - ຕາຂ່າຍຂໍ້ມູນ Tarantool (TDG).

ຂ້າພະເຈົ້າຢາກເວົ້າກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາ TDG ແລະວິທີແກ້ໄຂທີ່ພວກເຮົາໄດ້ມາໃນລະຫວ່າງຂະບວນການພັດທະນາ, ແນະນໍາທ່ານກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາສາມາດກາຍເປັນພື້ນຖານໃນການສ້າງວິທີແກ້ໄຂທີ່ສົມບູນ.

ໃນທາງຖາປັດຕະຍະ, ພວກເຮົາໄດ້ແບ່ງລະບົບອອກເປັນແຍກຕ່າງຫາກ ພາລະບົດບາດ, ແຕ່ລະຄົນມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການແກ້ໄຂບັນຫາສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ຕົວຢ່າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເຮັດວຽກດຽວປະຕິບັດຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍປະເພດບົດບາດ. ສາມາດມີຫຼາຍບົດບາດຂອງປະເພດດຽວກັນຢູ່ໃນກຸ່ມ:

Connector

Connector ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບໂລກພາຍນອກ; ວຽກງານຂອງມັນແມ່ນເພື່ອຍອມຮັບການຮ້ອງຂໍ, parse ມັນ, ແລະຖ້າຫາກວ່ານີ້ສໍາເລັດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນສົ່ງຂໍ້ມູນສໍາລັບການປະມວນຜົນກັບໂຮງງານຜະລິດປ້ອນຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາສະຫນັບສະຫນູນ HTTP, SOAP, Kafka, FIX ຮູບແບບ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານພຽງແຕ່ເພີ່ມການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບຮູບແບບໃຫມ່, ໂດຍມີການສະຫນັບສະຫນູນ IBM MQ ໃນໄວໆນີ້. ຖ້າການແຍກຄໍາຮ້ອງຂໍລົ້ມເຫລວ, ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຈະສົ່ງຄືນຂໍ້ຜິດພາດ; ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ມັນຈະຕອບສະຫນອງວ່າຄໍາຮ້ອງຂໍໄດ້ຖືກດໍາເນີນຢ່າງສໍາເລັດຜົນ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ຜິດພາດເກີດຂື້ນໃນລະຫວ່າງການດໍາເນີນການຕໍ່ໄປ. ນີ້ໄດ້ຖືກເຮັດໂດຍສະເພາະເພື່ອເຮັດວຽກກັບລະບົບທີ່ບໍ່ຮູ້ວິທີການເຮັດຊ້ໍາຄືນການຮ້ອງຂໍ - ຫຼື, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເຮັດມັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເກີນໄປ. ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນສູນເສຍ, ແຖວການສ້ອມແປງຖືກນໍາໃຊ້: ວັດຖຸທໍາອິດເຂົ້າໄປໃນມັນແລະພຽງແຕ່ຫຼັງຈາກການປຸງແຕ່ງສົບຜົນສໍາເລັດໄດ້ຖືກໂຍກຍ້າຍອອກຈາກມັນ. ຜູ້ເບິ່ງແຍງລະບົບສາມາດໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນກ່ຽວກັບວັດຖຸທີ່ຍັງເຫຼືອຢູ່ໃນແຖວການສ້ອມແປງ, ແລະຫຼັງຈາກກໍາຈັດຄວາມຜິດພາດຂອງຊອບແວ ຫຼືຮາດແວລົ້ມເຫຼວ, ລອງອີກຄັ້ງ.

ໂຮງງານຜະລິດປ້ອນຂໍ້ມູນ

ໂປເຊດເຊີ Input ຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຕາມລັກສະນະລັກສະນະແລະໂທຫາໂປເຊດເຊີທີ່ເຫມາະສົມ. Handlers ແມ່ນລະຫັດ Lua ທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ sandbox, ດັ່ງນັ້ນພວກມັນບໍ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການເຮັດວຽກຂອງລະບົບ. ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ຂໍ້ມູນສາມາດຖືກຫຼຸດລົງເປັນຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ, ແລະຖ້າຈໍາເປັນ, ຈໍານວນວຽກງານທີ່ຕົນເອງມັກສາມາດຖືກເປີດຕົວທີ່ສາມາດປະຕິບັດເຫດຜົນທີ່ຈໍາເປັນ. ຕົວຢ່າງ, ໃນ MDM (Master Data Management) ຜະລິດຕະພັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ Tarantool Data Grid, ເມື່ອເພີ່ມຜູ້ໃຊ້ໃຫມ່, ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ການປະມວນຜົນຄໍາຮ້ອງຂໍຊ້າລົງ, ພວກເຮົາເປີດຕົວການສ້າງບັນທຶກທອງເປັນວຽກແຍກຕ່າງຫາກ. sandbox ສະຫນັບສະຫນູນການຮ້ອງຂໍສໍາລັບການອ່ານ, ການປ່ຽນແປງແລະເພີ່ມຂໍ້ມູນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດປະຕິບັດບາງຫນ້າທີ່ໃນທຸກບົດບາດຂອງປະເພດການເກັບຮັກສາແລະການລວບລວມຜົນໄດ້ຮັບ (ແຜນທີ່ / ຫຼຸດຜ່ອນ).

Handlers ສາມາດຖືກອະທິບາຍຢູ່ໃນໄຟລ໌:

sum.lua

local x, y = unpack(...)
return x + y

ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ, ປະກາດໃນການຕັ້ງຄ່າ:

functions:
  sum: { __file: sum.lua }

ເປັນຫຍັງ Lua? Lua ເປັນພາສາທີ່ງ່າຍດາຍຫຼາຍ. ອີງຕາມປະສົບການຂອງພວກເຮົາ, ສອງສາມຊົ່ວໂມງຫຼັງຈາກຮູ້ຈັກມັນ, ປະຊາຊົນເລີ່ມຂຽນລະຫັດທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ແລະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ນັກພັດທະນາມືອາຊີບ, ແຕ່, ຕົວຢ່າງ, ນັກວິເຄາະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍຂອບໃຈກັບ jit compiler, Lua ແລ່ນໄວຫຼາຍ.

ການເກັບຮັກສາ

ການເກັບຮັກສາເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຄົງທີ່. ກ່ອນທີ່ຈະບັນທຶກ, ຂໍ້ມູນຖືກກວດສອບກັບລະບົບຂໍ້ມູນ. ເພື່ອອະທິບາຍວົງຈອນພວກເຮົາໃຊ້ຮູບແບບຂະຫຍາຍ Apache Avro. ຕົວຢ່າງ:

{
    "name": "User",
    "type": "record",
    "logicalType": "Aggregate",
    "fields": [ 
        { "name": "id", "type": "string"}, 
        {"name": "first_name", "type": "string"}, 
        {"name": "last_name", "type": "string"} 
    ], 
    "indexes": ["id"] 
}

ອີງຕາມຄໍາອະທິບາຍນີ້, DDL (Data Definition Language) ຈະຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບ Tarantula DBMS ແລະ ກຣາຟQL schema ສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ.

ການ​ຈໍາ​ລອງ​ຂໍ້​ມູນ Asynchronous ແມ່ນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ (ມີ​ແຜນ​ທີ່​ຈະ​ເພີ່ມ synchronous ຫນຶ່ງ​)​.

ໂຮງງານຜະລິດຜົນຜະລິດ

ບາງຄັ້ງມັນຈໍາເປັນຕ້ອງແຈ້ງຜູ້ບໍລິໂພກພາຍນອກກ່ຽວກັບການມາຮອດຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່; ສໍາລັບຈຸດປະສົງນີ້, ມີບົດບາດຂອງໂປເຊດເຊີ Output. ຫຼັງຈາກບັນທຶກຂໍ້ມູນ, ມັນສາມາດຖືກສົ່ງໄປຫາຕົວຈັດການທີ່ສອດຄ້ອງກັນ (ຕົວຢ່າງ, ເພື່ອນໍາມັນໄປຫາແບບຟອມທີ່ຕ້ອງການໂດຍຜູ້ບໍລິໂພກ) - ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກສົ່ງໄປຫາຕົວເຊື່ອມຕໍ່ສໍາລັບການສົ່ງ. ແຖວການສ້ອມແປງຍັງຖືກນໍາໃຊ້ຢູ່ທີ່ນີ້: ຖ້າບໍ່ມີໃຜຍອມຮັບວັດຖຸ, ຜູ້ບໍລິຫານສາມາດລອງອີກຄັ້ງໃນພາຍຫຼັງ.

ການປັບຂະໜາດ

ບົດບາດຂອງຕົວເຊື່ອມຕໍ່, ໂປເຊດເຊີປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແລະໂຮງງານຜະລິດຜົນຜະລິດແມ່ນບໍ່ມີລັດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາຂະຫຍາຍລະບົບຕາມລວງນອນໂດຍການເພີ່ມຕົວຢ່າງແອັບພລິເຄຊັນໃຫມ່ທີ່ມີປະເພດບົດບາດທີ່ຕ້ອງການ. ການເກັບຮັກສາແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການປັບຂະຫນາດຕາມແນວນອນ ວິທີການ ການຈັດກຸ່ມໂດຍໃຊ້ buckets virtual. ຫຼັງຈາກເພີ່ມເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍໃຫມ່, ບາງຖັງຈາກເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເກົ່າຖືກຍ້າຍໄປເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍໃຫມ່ໃນພື້ນຫລັງ; ອັນນີ້ເກີດຂຶ້ນຢ່າງໂປ່ງໃສຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ ແລະບໍ່ມີຜົນຕໍ່ການເຮັດວຽກຂອງລະບົບທັງໝົດ.

ຄຸນສົມບັດຂໍ້ມູນ

ວັດຖຸສາມາດມີຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼາຍແລະມີວັດຖຸອື່ນໆ. ພວກ​ເຮົາ​ຮັບ​ປະ​ກັນ​ປະ​ລໍາ​ມະ​ນູ​ຂອງ​ການ​ເພີ່ມ​ແລະ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຂໍ້​ມູນ​ໂດຍ​ການ​ເກັບ​ຮັກ​ສາ​ວັດ​ຖຸ​ທີ່​ມີ​ທັງ​ຫມົດ​ທີ່​ເພິ່ງ​ພາ​ອາ​ໄສ​ຢູ່​ໃນ​ຖັງ virtual​. ນີ້ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ວັດຖຸຖືກ "ແຜ່ຂະຫຍາຍ" ໃນທົ່ວເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທາງດ້ານຮ່າງກາຍຫຼາຍ.

ຮຸ່ນໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ: ແຕ່ລະການປັບປຸງຂອງວັດຖຸຈະສ້າງເວີຊັນໃຫມ່, ແລະພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ເວລາບາງໆແລະເບິ່ງວ່າໂລກເບິ່ງຄືແນວໃດ. ສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີປະຫວັດຍາວ, ພວກເຮົາສາມາດຈໍາກັດຈໍານວນສະບັບຫຼືແມ້ກະທັ້ງເກັບຮັກສາພຽງແຕ່ຫນຶ່ງ - ຫລ້າສຸດ - ນັ້ນແມ່ນ, ທີ່ສໍາຄັນປິດການໃຊ້ງານສະບັບສໍາລັບບາງປະເພດ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດຈໍາກັດປະຫວັດສາດໂດຍເວລາ: ຕົວຢ່າງ, ລຶບວັດຖຸທັງຫມົດຂອງບາງປະເພດທີ່ເກົ່າກວ່າ 1 ປີ. ການຈັດເກັບຍັງຖືກຮອງຮັບ: ພວກເຮົາສາມາດຍົກເລີກການໂຫຼດວັດຖຸເກົ່າກວ່າເວລາທີ່ກໍານົດໄວ້, ເຮັດໃຫ້ພື້ນທີ່ຫວ່າງຢູ່ໃນກຸ່ມ.

ວຽກງານ

ໃນບັນດາລັກສະນະທີ່ຫນ້າສົນໃຈ, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າຄວາມສາມາດໃນການເປີດຕົວວຽກງານຕາມຕາຕະລາງ, ຕາມຄໍາຮ້ອງຂໍຂອງຜູ້ໃຊ້, ຫຼືການຂຽນໂປຼແກຼມຈາກ sandbox:

ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາເຫັນບົດບາດອື່ນ - runner. ບົດບາດນີ້ແມ່ນບໍ່ມີລັດ, ແລະແອັບພລິເຄຊັນເພີ່ມເຕີມທີ່ມີບົດບາດນີ້ສາມາດຖືກເພີ່ມໃສ່ກຸ່ມໄດ້ຕາມຄວາມຕ້ອງການ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຜູ້ແລ່ນແມ່ນເພື່ອເຮັດສໍາເລັດວຽກງານ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງວຽກງານໃຫມ່ຈາກ sandbox; ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນຄິວກ່ຽວກັບການເກັບຮັກສາແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປະຕິບັດໃນ runner ໄດ້. ປະເພດນີ້ເອີ້ນວ່າວຽກ. ພວກເຮົາຍັງມີປະເພດວຽກທີ່ເອີ້ນວ່າ Task - ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນວຽກງານທີ່ຜູ້ໃຊ້ກໍານົດເອງທີ່ດໍາເນີນການຕາມຕາຕະລາງ (ໃຊ້ cron syntax) ຫຼືຕາມຄວາມຕ້ອງການ. ເພື່ອເປີດຕົວແລະຕິດຕາມວຽກງານດັ່ງກ່າວ, ພວກເຮົາມີຜູ້ຈັດການວຽກງານທີ່ສະດວກ. ເພື່ອໃຫ້ຫນ້າທີ່ນີ້ສາມາດໃຊ້ໄດ້, ທ່ານຕ້ອງເປີດໃຊ້ຫນ້າທີ່ກໍານົດເວລາ; ພາລະບົດບາດນີ້ມີລັດ, ສະນັ້ນມັນບໍ່ຂະຫນາດ, ເຊິ່ງ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ; ໃນເວລາດຽວກັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບພາລະບົດບາດອື່ນໆທັງຫມົດ, ມັນສາມາດມີ replica ທີ່ເລີ່ມຕົ້ນເຮັດວຽກຖ້າຫາກວ່າແມ່ບົດທັນທີທັນໃດປະຕິເສດ.

ຊ່າງຕັດໄມ້

ພາລະບົດບາດອີກອັນຫນຶ່ງເອີ້ນວ່າ logger. ມັນລວບລວມບັນທຶກຈາກສະມາຊິກທັງຫມົດຂອງກຸ່ມແລະສະຫນອງການໂຕ້ຕອບສໍາລັບການອັບໂຫລດແລະເບິ່ງພວກມັນຜ່ານການໂຕ້ຕອບຂອງເວັບ.

ບໍລິການ

ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ກ່າວເຖິງວ່າລະບົບເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການສ້າງການບໍລິການ. ໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ, ທ່ານສາມາດກໍານົດຄໍາຮ້ອງຂໍໃດຖືກສົ່ງໄປຫາຕົວຈັດການທີ່ຂຽນໂດຍຜູ້ໃຊ້ທີ່ດໍາເນີນການໃນ sandbox. ໃນຕົວຈັດການນີ້, ທ່ານສາມາດ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ດໍາເນີນການບາງປະເພດຂອງການສອບຖາມການວິເຄາະແລະສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ.

ການບໍລິການໄດ້ຖືກອະທິບາຍໄວ້ໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ:

services:
   sum:
      doc: "adds two numbers"
      function: sum
      return_type: int
      args:
         x: int
         y: int

GraphQL API ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະການບໍລິການຈະສາມາດໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບການໂທຫາ:

query {
   sum(x: 1, y: 2) 
}

ນີ້ຈະໂທຫາ handler sumເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ:

3

Query Profiling ແລະ Metrics

ເພື່ອເຂົ້າໃຈການດໍາເນີນການຂອງລະບົບແລະການຮ້ອງຂໍ profileing, ພວກເຮົາໄດ້ປະຕິບັດການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບ OpenTracing protocol. ລະບົບສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນຄວາມຕ້ອງການໄປຫາເຄື່ອງມືທີ່ສະຫນັບສະຫນູນໂປໂຕຄອນນີ້, ເຊັ່ນ Zipkin, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວິທີການປະຕິບັດການຮ້ອງຂໍ:

ຕາມທໍາມະຊາດ, ລະບົບສະຫນອງການວັດແທກພາຍໃນທີ່ສາມາດເກັບກໍາໄດ້ໂດຍໃຊ້ Prometheus ແລະສະແດງພາບໂດຍໃຊ້ Grafana.

ນຳໃຊ້

Tarantool Data Grid ສາມາດຖືກນຳໃຊ້ຈາກແພັກເກດ RPM ຫຼືບ່ອນເກັບມ້ຽນ, ໂດຍໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການແຈກຢາຍ ຫຼື Ansible, ນອກນັ້ນຍັງມີການຮອງຮັບ Kubernetes (ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ Tarantool Kubernetes).

ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ປະຕິບັດເຫດຜົນທາງທຸລະກິດ (ການຕັ້ງຄ່າ, ຕົວຈັດການ) ແມ່ນຖືກໂຫລດເຂົ້າໄປໃນກຸ່ມ Tarantool Data Grid ທີ່ໃຊ້ໃນຮູບແບບການເກັບຂໍ້ມູນຜ່ານ UI ຫຼືໃຊ້ສະຄິບຜ່ານ API ທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍພວກເຮົາ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວຢ່າງ

ແອັບພລິເຄຊັນໃດທີ່ສາມາດສ້າງໄດ້ໂດຍໃຊ້ Tarantool Data Grid? ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ວຽກງານທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງ, ການເກັບຮັກສາແລະການເຂົ້າເຖິງການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຖ້າທ່ານມີຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຕ້ອງການເກັບຮັກສາແລະເຂົ້າເຖິງຢ່າງປອດໄພ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາສາມາດປະຫຍັດເວລາໃນການພັດທະນາຫຼາຍແລະເນັ້ນໃສ່ເຫດຜົນທາງທຸລະກິດຂອງທ່ານ.

ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາຕ້ອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຕະຫຼາດອະສັງຫາລິມະສັບ, ດັ່ງນັ້ນໃນອະນາຄົດ, ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາຈະມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການສະເຫນີທີ່ດີທີ່ສຸດ. ໃນກໍລະນີນີ້, ພວກເຮົາຈະເນັ້ນໃສ່ວຽກງານດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

1. ຫຸ່ນຍົນທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງເປີດຈະເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາ. ທ່ານສາມາດແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໄດ້ໂດຍໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂທີ່ກຽມພ້ອມຫຼືການຂຽນລະຫັດໃນພາສາໃດກໍ່ຕາມ.
2. ຕໍ່ໄປ, Tarantool Data Grid ຈະຍອມຮັບແລະບັນທຶກຂໍ້ມູນ. ຖ້າຮູບແບບຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດຂຽນລະຫັດໃນ Lua ທີ່ຈະປະຕິບັດການປ່ຽນເປັນຮູບແບບດຽວ. ໃນຂັ້ນຕອນການປຸງແຕ່ງກ່ອນ, ທ່ານຍັງສາມາດ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ການກັ່ນຕອງຂໍ້ສະເຫນີທີ່ຊ້ໍາກັນຫຼືຍັງປັບປຸງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຕົວແທນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຕະຫຼາດໃນຖານຂໍ້ມູນ.
3. ໃນປັດຈຸບັນທ່ານມີການແກ້ໄຂທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຢູ່ໃນກຸ່ມທີ່ສາມາດຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ແລະເຮັດການຄັດເລືອກຂໍ້ມູນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດປະຕິບັດຫນ້າທີ່ໃຫມ່, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຂຽນການບໍລິການທີ່ຈະເຮັດການຮ້ອງຂໍຂໍ້ມູນແລະໃຫ້ຂໍ້ສະເຫນີທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດຕໍ່ມື້ - ນີ້ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີສອງສາມເສັ້ນໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າແລະລະຫັດ Lua ເລັກນ້ອຍ.

ຈະເປັນແນວໃດຕໍ່ໄປ?

ບູລິມະສິດຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອປັບປຸງຄວາມສະດວກໃນການພັດທະນາການນໍາໃຊ້ ຕາຂ່າຍຂໍ້ມູນ Tarantool. ຕົວຢ່າງ, ນີ້ແມ່ນ IDE ທີ່ມີການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບ profileing ແລະ debugging handlers ແລ່ນຢູ່ໃນ sandbox.

ພວກເຮົາຍັງເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ບັນຫາຄວາມປອດໄພ. ໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາກໍາລັງໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນໂດຍ FSTEC ຂອງລັດເຊຍເພື່ອຢືນຢັນລະດັບຄວາມປອດໄພສູງແລະຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຢັ້ງຢືນຜະລິດຕະພັນຊອບແວທີ່ໃຊ້ໃນລະບົບຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນແລະລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານຂອງລັດຖະບານ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com