ਡੇਟਾ ਡਿਕੋਟੋਮੀ: ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ

ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਤਿ ਸ਼੍ਰੀ ਅਕਾਲ! ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਹੈ, OTUS ਜੂਨ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਰਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ "ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਟ", ਜਿਸ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਇਸ ਸਾਰੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਅਜੀਬ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਤੰਤਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਉਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਤਕਨੀਕੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ, ਟੀਮਾਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀਆਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੰਡੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹਨ ਜੋ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਟੀਚੇ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, FTPing ਫਾਈਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਕੀਕਰਣ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਏਕੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਪਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ, ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਗਿਆ. ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਦੂਰੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸੰਸਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਕਈ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਨਿੱਜੀ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਸਾਰ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਰਾਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇਹ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਸੰਸਾਰ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਹੋਏ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਦੀ ਹਾਂ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮੋਨੋਲੀਥਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਆਲੋਚਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਸ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਠੰਡਾ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਇੱਕ ਠੰਡਾ ਸਬੂਤ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਵੱਖਰੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। SOA ਪਾਠ ਅਜੇ ਵੀ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡੌਕਰ, ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਅਤੇ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਗੰਧਲੀ ਹਿਪਸਟਰ ਦਾੜ੍ਹੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਨਿਯਮ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਪਵੇਗੀ।

Encapsulation ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ

ਮਾਈਕ੍ਰੋ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇਹ ਜਾਇਦਾਦ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਇਹੀ ਜਾਇਦਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਵਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਡ੍ਰਿਲੀਅਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੈਟਾਬਾਈਟਸ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਉੱਥੇ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਤੱਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿੱਚ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਜ਼ਾਦੀ ਇੱਕ ਦੋਧਾਰੀ ਤਲਵਾਰ ਹੈ। ਭਾਵ, ਸੇਵਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋਵਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮੋਨੋਲਿਥ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਸੁਤੰਤਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਕਾਲੀ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਰੀਲੀਜ਼ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਚੁਸਤੀ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਿਆਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਦੇ ਹੋਏ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ ਸਾਈਨ-ਆਨ ਸੇਵਾ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਛੋੜੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਗਲ ਸਾਈਨ-ਆਨ ਸੇਵਾ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਵਪਾਰਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਰ ਸਮੇਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸ਼ੁੱਧ ਵਿਭਾਜਨ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਔਨਲਾਈਨ ਰਿਟੇਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਆਰਡਰ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਉਤਪਾਦ ਕੈਟਾਲਾਗ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਲੋੜ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਨੁਕਤੇ 'ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡੈਟਾ ਡਿਕੋਟੋਮੀ

ਸੇਵਾ-ਮੁਖੀ ਪਹੁੰਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਟੁੱਟ ਹਨ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਇਨਕੈਪਸੂਲੇਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ, ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਜਿੱਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਐਨਕੈਪਸੂਲੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਹੈ. ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਧ ਰਹੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਦੁਬਿਧਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ. ਦੁਵਿਧਾ. ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲੁਕਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹਨ.

ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ। ਉਹ ਸਾਡੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮਤਾ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਲੜਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਡਿਕੋਟੋਮੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਜਾਂ ਤਾਂ ਸੇਵਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਧੇਗਾ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੀ ਸੀਮਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਘਰੇਲੂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਅਸੀਂ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੋ ਜਾਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਸੇਵਾ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੂਹ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਭੇਜਣ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਲਾਗੂ ਕਰਾਂਗੇ।

ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਘਰੇਲੂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ. ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਖਤਰਨਾਕ ਕਿਉਂ ਹੈ ਸਾਂਝਾ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਆਓ ਇਹ ਕਹਿ ਦੇਈਏ ਕਿ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹਿੰਗੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਸੇਵਾ ਸੀਮਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੇਵਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਾਂਝਾ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਓਨਾ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਓਨਾ ਹੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ।

ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੂਵ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਵਾਲ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਹਰੇਕ ਖਪਤਕਾਰ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ।

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਧਿਆ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਉਹ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.

ਕਾਪੀਆਂ ਜਿੰਨੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲੇਗਾ।

ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਦਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ (ਐਮਡੀਐਮ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ ਲਈ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ). ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਗੁਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪੈਟ ਹੇਲੈਂਡ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਬਾਹਰੀ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਨਕੈਪਸੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਨਾ ਕਰੀਏ, ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਣ।

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਕੋਈ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਢੁਕਵੀਂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਾ ਤਾਂ ਸਰਵਿਸ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਨਾ ਹੀ ਮੈਸੇਜਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਸ਼ੇਅਰਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਰਵਿਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਂਜ ਲਈ ਮਾੜੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੇਅਰਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੋਕਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ:

ਡਾਟਾ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਚੱਕਰ

ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼: ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ

ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ੇਅਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਪਹੁੰਚ ਉਪਰੋਕਤ ਵਿਭਾਜਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਧੂੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਅਲੋਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ 'ਤੇ ਛਿੜਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਸਮਝੌਤੇ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵਿਤਰਿਤ ਲੌਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਂਝੇ ਥ੍ਰੈੱਡਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਗੌਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ, ਪਰ ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਕਾਫਕਾ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਾਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਲੌਗਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਘਟਨਾ-ਚਲਾਏ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ. ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ-ਜਵਾਬ ਵਿਧੀ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭੇਜਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦਲਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਰ ਵੱਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ, ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ (ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਔਸਤ ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੇਸ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ)।

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਬ੍ਰੋਕਰ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਤਰਿਤ ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟਰਾਂਸਪੋਰਟ ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਵੰਡੇ ਗਏ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਸਾਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਵੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਾਂਝੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਡਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਟੋਰੇਜ।

ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਖਪਤਕਾਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਟੂਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝੀਆਂ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਕੱਤਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿੱਜੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅਟੱਲ ਸਟੇਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਡਿਕੋਟੋਮੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਰ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਆਰਡਰਾਂ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਕੈਟਾਲਾਗ, ਇੱਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇਗੀ: ਸਿਰਫ਼ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ. ਇਹ ਹਰੇਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਕੁਝ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਚਲਦਾ ਹੈ।

ਇਸਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ, ਹਰੇਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਜਿਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਲਈ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਵੰਡੇ ਗਏ ਲੌਗਿੰਗ ਵਿਧੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਕੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਾਫਕਾ ਵਿੱਚ ਕਨੈਕਟਰ ਇਸ ਦਾ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ, ਅੱਜ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:

• ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਖਤ ਹੈ, ਜੋ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਦੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਆਮ ਲੌਗ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇੰਨੀ ਗੰਭੀਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵਪਾਰਕ ਸਮਾਗਮਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਬ੍ਰੋਕਰ 'ਤੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ, ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਲਿਖਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜੋੜਨ ਲਈ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਆਰਾਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਜ ਦੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਬੇਨਤੀ-ਜਵਾਬ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਅਤੇ ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਾਂਗੇ। ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੰਨੀ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਤੀਜੇ ਲੇਖ ਵਿਚ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਸਾਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ. ਇਹ ਵਿਤਰਿਤ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਮ ਚੇਂਜਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ XA ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਚੌਥੇ ਲੇਖ ਵਿਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਪਰ ਹੁਣ ਲਈ, ਬਸ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਡੇਟਾ ਡਿਕੋਟੋਮੀ ਇੱਕ ਤਾਕਤ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਵਪਾਰਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਰ 'ਤੇ ਮੋੜਨਾ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਝੌਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ "ਰੱਬ ਦੇ ਹਿੱਸੇ" ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਚੁਸਤੀ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚੇਤਨਾ ਦੀ ਆਮ ਧਾਰਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਸੇਵਾ ਜੁੜ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਾਪਯੋਗ, ਪਰਿਵਰਤਨਯੋਗ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ਅਤੇ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਾਂ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ, ਪਰ ਉਹ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਗੇ।

ਕੋਰਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com