AWS ਆਪਣੀਆਂ ਲਚਕੀਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਕਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਕੇਲਿੰਗ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ

ਬੱਦਲ ਇੱਕ ਜਾਦੂ ਦੇ ਡੱਬੇ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕਿਤੇ ਵੀ ਬਾਹਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਨੈਟਵਰਕ - ਇਹ ਸਭ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਹੈ. ਹੋਰ ਕਲਾਉਡ ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕਲੇ ਸ਼ਾਸਕ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਜਾਦੂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਰਾਏਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ?

AWS ਕਲਾਉਡ ਇੱਕ ਮੈਗਾ-ਸੁਪਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ 2006 ਤੋਂ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੋਇਆ ਵੈਸੀਲੀ ਪੈਂਟਯੁਖਿਨ - ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਟ। ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ, ਸਗੋਂ AWS ਦੁਆਰਾ ਪਾਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਵੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਝਲਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਝ ਹੋਵੇਗੀ, ਓਨਾ ਹੀ ਵੱਡਾ ਭਰੋਸਾ। ਇਸ ਲਈ, ਵਸੀਲੀ AWS ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਭੇਦ ਸਾਂਝੇ ਕਰੇਗੀ. ਹੇਠਾਂ ਭੌਤਿਕ AWS ਸਰਵਰਾਂ, ਲਚਕੀਲੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਤੁਹਾਨੂੰ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਪੀਕਰ ਬਾਰੇ: ਵਸੀਲੀ ਪੈਂਟਯੁਖਿਨ (ਮੱਖਣ) ਨੇ .ru ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਕਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ, 6 ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਸਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਿਸਟਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ 11 ਸਾਲਾਂ ਲਈ EMC ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਸੈਂਟ੍ਰਿਕ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਬੱਦਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ 2017 ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ। ਹੁਣ ਉਹ AWS ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬੇਦਾਅਵਾ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵੈਸੀਲੀ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਰਾਏ ਹੈ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਲੇਖ ਜਿਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਉਹ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਡੇ ਯੂਟਿਊਬ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਮੈਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਡਿਵਾਈਸ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ?

ਮੇਰੀ ਪਹਿਲੀ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਕੰਟਰੋਲ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪਸੰਦ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਸ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਸੀ। ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਬਕਸੇ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਮੁੱਢਲੇ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ - ਸਾਈਕਲ 'ਤੇ ਗਿਅਰਬਾਕਸ ਵਰਗਾ ਕੁਝ।

ਸਭ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ - ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਜਾਮ ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ. ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੈਠੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਗੇਅਰਸ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਲਚ, ਗੈਸ, ਬ੍ਰੇਕ ਨੂੰ ਦਬਾ ਰਹੇ ਹੋ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਥੱਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਾਰ ਮਿਲਣ 'ਤੇ ਟਰੈਫਿਕ ਜਾਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ। ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡੀਓਬੁੱਕ ਸੁਣਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਸੀ।

ਮੇਰੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿਚ ਇਕ ਹੋਰ ਰਹੱਸ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਇਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਮੇਰੀ ਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਪਕਰਣ ਹੈ. ਕਾਰ ਦਰਜਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਗੈਸ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ, ਬ੍ਰੇਕ, ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸ਼ੈਲੀ, ਸੜਕ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀ ਕਿ ਇਹ ਹੁਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਵੀ ਇੱਕ ਰਹੱਸ ਸੀ। ਕੇਵਲ ਇਹ ਰਹੱਸ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਰਾਈਵਰ ਹੈ, ਅਤੇ AWS ਵਿੱਚ ਉਹ ਲੱਖਾਂ ਹਨ। ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਟੀਅਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗੈਸ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚਮਤਕਾਰ ਹੈ! ਸਿਸਟਮ ਹਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਲੱਗੇ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਹੈ।

ਜਾਦੂ ਥੋੜਾ ਬੰਦ ਹੋ ਗਿਆ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਆਇਆ। ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਧਦੀ ਸਮਝ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ AWS ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਕੀ ਹੈ ਦੀ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ.

ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ

ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਪਹੁੰਚ ਚੁਣੀ - ਮੈਂ 4 ਦਿਲਚਸਪ ਸੇਵਾਵਾਂ ਚੁਣੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।

ਸਰਵਰ ਅਨੁਕੂਲਨ. ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਰੂਪ ਦੇ ਨਾਲ ਅਲੌਕਿਕ ਬੱਦਲ: ਭੌਤਿਕ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲਾਈਟਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਜਦੇ ਹਨ, ਗਰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਝਪਕਦੇ ਹਨ।

ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਲਾਂਬਡਾ) ਸ਼ਾਇਦ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸੇਵਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਕੇਲਿੰਗ. ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਕੇਲਿੰਗ. ਆਖਰੀ ਭਾਗ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਸਾਡੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਾਂਗਾ. ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗੱਲ ਹੈ - ਹਰ ਕਲਾਉਡ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਰਾਏਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ.

ਨੋਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਲੇਖ ਸਰਵਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੇਗਾ. ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਿੱਥੇ ਹਨ? ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ "ਛੋਟਾ, ਪਰ ਸਮਾਰਟ। ਅਨਬਾਕਸਿੰਗ ਫਾਇਰਕ੍ਰੈਕਰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਵਰਚੁਅਲ" ਇਹ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਕੇਲਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਾਇਰਕ੍ਰੈਕਰ ਹੱਲ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੁਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ।

ਸਰਵਰ

ਬੱਦਲ ਅਲੌਕਿਕ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਅਲੌਕਿਕਤਾ ਦਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਰੂਪ ਹੈ - ਸਰਵਰ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੀ। ਸਟੈਂਡਰਡ x86 ਚਿੱਪਸੈੱਟ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਰਡ, ਲੀਨਕਸ, Xen ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਜਿਸ 'ਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ।

2012 ਵਿੱਚ, ਇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ। Xen ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਮੀ ਹੈ। ਉਹ ਕਾਫੀ ਹੈ ਡਿਵਾਈਸ ਇਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਉੱਚ ਓਵਰਹੈੱਡ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵੇਂ, ਤੇਜ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਰਡ ਜਾਂ SSD ਡਰਾਈਵਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਓਵਰਹੈੱਡ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਮੋਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ - ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ. ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਗੰਭੀਰ ਹੈ.

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। "ਚੰਗਾ" ਕੀ ਸੀ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੀ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ - ਅਸੀਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।

ਅਸੀਂ ਹਰ ਰੇਕ 'ਤੇ ਕਦਮ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਭਾਗ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਲਈ, ਛੋਟੇ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੂਰੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ।

ਪਰਿਵਰਤਨ 2013 ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ - ਨੈਟਵਰਕ. IN ਸੈਕਿੰਡ XX ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਕਾਰਡ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਪੈਨਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਲੂਪਬੈਕ ਕੇਬਲ ਨਾਲ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇਹ ਸੁੰਦਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਝਿੱਲੀ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ.

ਅੱਗੇ ਅਸੀਂ ਬਲਾਕ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ EBS - ਲਚਕੀਲੇ ਬਲਾਕ ਸਟੋਰੇਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ। ਮੁਸ਼ਕਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਕਾਰਡ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਨ, ਤਾਂ ਸਟੋਰੇਜ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਕੋਈ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵੱਲ ਮੁੜੇ ਅੰਨਪੂਰਨਾ ਲੈਬਜ਼, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ASIC ਚਿਪਸ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਰਿਮੋਟ EBS ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ NVMe ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਜੋਂ ਮਾਊਂਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ।

ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ C4 ਅਸੀਂ ਦੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ। ਪਹਿਲਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੋਨਹਾਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਨਵੀਂ, NVMe ਤਕਨਾਲੋਜੀ. ਦੂਜਾ, ਅਸੀਂ EBS ਨੂੰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਕਲਿਆ, ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਅੰਨਪੂਰਨਾ ਲੈਬਜ਼ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਨਵੰਬਰ 2017 ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਸੀ।

ਨਵਾਂ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਸੋਧੇ ਹੋਏ KVM ਕਰਨਲ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਇਸ ਨੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ASICs ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸੈਕਿੰਡ XX ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਵਾਲੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਨਾਈਟਰੋ.

ਟਾਈਮਲਾਈਨ 'ਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ।

ਨਵੰਬਰ 2017 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਬੇਅਰ ਮੈਟਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਈਟਰੋ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਾਈਟਰੋ ਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਾਈਟ੍ਰੋ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਜਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ: A1, C5, M5, T3 ਅਤੇ ਹੋਰ।

ਉਦਾਹਰਣ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ।

ਆਧੁਨਿਕ ਨਾਈਟਰੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ

ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ: ਨਾਈਟਰੋ ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ (ਉੱਪਰ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ), ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੱਪ ਅਤੇ ਨਾਈਟਰੋ ਕਾਰਡ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੱਪ ਮਦਰਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ. ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਸਟ OS ਦੀ ਲੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ।

ਨਾਈਟਰੋ ਕਾਰਡ - ਇਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚਾਰ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ. ਇਹ ਸਾਰੇ ਅੰਨਪੂਰਨਾ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਆਮ ASIC 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਫਰਮਵੇਅਰ ਵੀ ਆਮ ਹਨ।

ਨਾਈਟਰੋ ਕਾਰਡ ਦੀਆਂ ਚਾਰ ਕਿਸਮਾਂ।

ਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਨੈੱਟਵਰਕਵੀਪੀਸੀ. ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਰਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ENA - ਲਚਕੀਲੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਡਾਪਟਰ. ਇਹ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਨੈਟਵਰਕ (ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਲੇਖ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ), ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਫਾਇਰਵਾਲ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨੈਟਵਰਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਚੁਣੋ ਕਾਰਡ ਬਲਾਕ ਸਟੋਰੇਜ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਈ.ਬੀ.ਐੱਸ ਅਤੇ ਡਿਸਕਾਂ ਜੋ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਬਣੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਮਹਿਮਾਨ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ NVMe ਅਡਾਪਟਰ. ਉਹ ਡਾਟਾ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ।

ਨਾਈਟਰੋ ਕਾਰਡਾਂ, ਹਾਈਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੱਪ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਇੱਕ SDN ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨੈੱਟਵਰਕ. ਇਸ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਕੰਟਰੋਲ ਪਲੇਨ) ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕੰਟਰੋਲਰ ਕਾਰਡ.

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਅਸੀਂ ਨਵੇਂ ASICs ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 2018 ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੇ Inferentia ਚਿੱਪ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

Inferentia ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਚਿੱਪ।

ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਾਟਾਬੇਸ

ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਬਣਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

• SQL - ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀ ਭੇਜਣ ਵਾਲੇ ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ - ਇੱਥੇ ਸਭ ਕੁਝ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, ACID ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ।
• ਕੈਸ਼ਿੰਗ, ਜੋ ਕਿ ਬਫਰ ਪੂਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਲਾਗਿੰਗ — ਰੀਡੋ ਲੌਗਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। MySQL ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨ ਲੌਗਸ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, PosgreSQL ਵਿੱਚ - ਅੱਗੇ ਲੌਗਸ (WAL) ਲਿਖੋ।
• ਸਟੋਰੇਜ - ਡਿਸਕ ਤੇ ਸਿੱਧੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ।

ਲੇਅਰਡ ਡਾਟਾਬੇਸ ਬਣਤਰ.

ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ, ਸ਼ੇਅਰਡ ਨਥਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸ਼ੇਅਰਡ ਡਿਸਕਾਂ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਇੱਕੋ ਮੋਨੋਲਿਥਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸ - ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਰੋੜਾ. ਇਹ MySQL ਅਤੇ PostgreSQL ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਰੋੜਾ

ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਵਿਚਾਰ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੈਂ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੈਚਿੰਗ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਤੰਤਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਮੋਨੋਲੀਥ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਾਦੀ ਦੀਆਂ ਵਾਧੂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪੱਧਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ DBMS ਬਲਾਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ. Amazon Aurora ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਸਮਾਰਟ ਸਟੋਰੇਜ ਬਣਾਈ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਮੁੜ-ਲਾਗ. ਅੰਦਰ, ਸਟੋਰੇਜ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬੈਕਅੱਪ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਦਿਲਚਸਪ ਕੁਝ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਕਲੋਨਿੰਗ. ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਸਟੋਰੇਜ਼ ਪਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੰਡਿਆ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਸੰਖਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਰੀਡੋ ਲੌਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਛੇ ਗੰਢ. ਇਹ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਰੀਡ ਸਕੇਲਿੰਗ ਉਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਟੋਰੇਜ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ. ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਡੇਟਾ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਹੈ।

ਸਿਰਫ ਸਮੱਸਿਆ ਰੀਡ ਰਿਪਲੀਕਾਜ਼ 'ਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਚ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਪਰ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਸਾਰੇ ਰੀਡੋ ਲੌਗਾਂ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਲਈ। ਜੇਕਰ ਲੌਗ ਕੈਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਗਲਤ ਅਤੇ ਓਵਰਰਾਈਟ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਕੈਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ.

DBMS ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਇੱਥੇ, ਹਰੀਜੱਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਕੁੱਟੇ ਹੋਏ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਚੱਲੀਏ ਕਲਾਸਿਕ ਵਰਟੀਕਲ ਸਕੇਲਿੰਗ.

ਚਲੋ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਦੁਆਰਾ DBMS ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਲੰਬਕਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨੋਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
• ਨਵੇਂ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਕੋਲ ਕੋਲਡ ਕੈਸ਼ ਹੋਵੇਗਾ। ਕੈਸ਼ ਦੇ ਗਰਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਵੇ? ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ।

ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਦੇਵੇਗਾ? ਹੁਣ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਨੋਡ 'ਤੇ ਦਸਤੀ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ. ਪਰ ਨਹੀਂ, ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਕੈਸ਼ ਨੂੰ ਗਰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਾਂ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ - ਹੁਣ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ.

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਔਰੋਰਾ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਹੱਲ

ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ?

ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ. ਇਹ ਕੋਈ ਵੱਖਰੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰੌਕਸੀਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਵੰਡਿਆ ਫਲੀਟ ਹੈ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੋਡ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਗਰਮ ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ. ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਵੱਡੇ ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਨਵਾਂ ਨੋਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਪੂਰੀ ਸਕੇਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਗਾਤਾਰ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਲੋਡ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਨੋਡ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਬਾਰੇ ਨਿੱਘੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵੰਡੀਆਂ ਪ੍ਰੌਕਸੀਜ਼, ਨਿੱਘੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ.

ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨੋਡ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਬਫਰ ਪੂਲ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਲ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਣ ਦਾ ਪਲ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਸਟਰ ਨੋਡ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਮੁਅੱਤਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਨੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਡਾਟਾਬੇਸ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ.

ਗ੍ਰਾਫ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਅੱਤਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਨੀਲਾ ਗ੍ਰਾਫ ਲੋਡ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਾਲ ਸਟੈਪ ਸਕੇਲਿੰਗ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨੀਲੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਛੋਟੀ ਦੇਰੀ ਹੈ।

ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, Amazon Aurora ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਬਚਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੀਕੈਂਡ 'ਤੇ। ਲੋਡ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, DB ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲੋਡ ਵਾਪਸ ਆਵੇਗਾ, ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧੇਗਾ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਡਿਵਾਈਸ ਬਾਰੇ ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨੈਟਵਰਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ. ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰੋ ਡਾਕ ਅਤੇ ਜੁੜੇ ਰਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੇਖ ਨੂੰ ਯਾਦ ਨਾ ਕਰੋ।

'ਤੇ ਹਾਈਲੋਡ++ ਵੈਸੀਲੀ ਪੈਂਟਯੁਖਿਨ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇਵੇਗੀ "ਹਿਊਸਟਨ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਅਸਫਲਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਵਿਕਾਸ ਪੈਟਰਨ" ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੇਵਾ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹਨ, ਸੈੱਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕੀ ਹੈ, ਨਿਰੰਤਰ ਕੰਮ, ਸ਼ਫਲ ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ - ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ. ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਾਂ - ਆਪਣੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰੋ. ਅਕਤੂਬਰ 24 ਅੰਤਿਮ ਕੀਮਤ ਵਾਧਾ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com