👩🏼‍🤝‍👩🏻 🧖🏿 🤨 Yandex में डेटाबेस को कैसे स्केल करें। डाउनटाइम के बिना क्लाउड। तीन मेजबान उदाहरण 🧤 🧝🏽 🍲

_{^{पोस्ट Yandex.Cloud टीम के सदस्यों द्वारा तैयार किया गया था: इवान वेटकासोव - वास्तुकार, लियोनिद क्लाईव - संपादक}}

हाल ही में, हमने Yandex.Cloud की वास्तुकला के बारे में बात की। अब सिद्धांत से अभ्यास की ओर बढ़ते हैं। स्वचालित DBMS नियंत्रण के लिए क्लाउड में कई सेवाएं हैं: ClickHouse के लिए प्रबंधित सेवा, PostgreSQL के लिए प्रबंधित सेवा और MongoDB के लिए प्रबंधित सेवा। वे सभी प्लेटफ़ॉर्म-आधारित हैं और आपको डेटा संग्रहण के कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं, न कि बुनियादी ढांचे के प्रशासन पर। लेकिन कभी-कभी क्लस्टर वर्चुअल मशीनों को भी नियंत्रित करना महत्वपूर्ण होता है। उदाहरण के लिए, लोड में वृद्धि या कमी के जवाब में एक स्केलिंग कार्य उत्पन्न हो सकता है। आमतौर पर यह परिदृश्य व्यावहारिक दृष्टिकोण से सबसे अधिक समय लेने वाला होता है। आज हम बताएंगे कि कैसे Yandex.Cloud आपको जटिल स्केलिंग कार्यों को स्वचालित करने की अनुमति देता है, और यह सुनिश्चित करता है कि क्लस्टर को आकार देने की प्रक्रिया में डेटाबेस उपलब्ध है।

समस्या का बयान

प्रत्येक सेवा का एक क्लस्टर बनाते समय, उपयोगकर्ता क्लस्टर होस्ट और उपलब्धता क्षेत्र (AZ) की संख्या निर्धारित कर सकता है, जो भौतिक केंद्र केंद्र से मेल खाती है। अब Yandex.Cloud रूस के मध्य क्षेत्र में स्थित तीन Yandex डेटा केंद्रों का उपयोग करता है। इसलिए, अनुशंसित कॉन्फ़िगरेशन तीन होस्ट के साथ DBMS क्लस्टर है - एक असफल-सुरक्षित और आपदा-प्रतिरोधी वास्तुकला के निर्माण के सिद्धांतों के साथ सबसे अधिक सुसंगत।

इसलिए, ऐसी स्थिति की कल्पना करें जब DBMS क्लस्टर पर लोड डेटाबेस की क्षमताओं से अधिक हो गया है और यह कंप्यूटिंग संसाधनों को जोड़ने का समय है। यह क्षैतिज रूप से - क्लस्टर में मेजबानों को जोड़कर, और ऊर्ध्वाधर रूप से - प्रत्येक क्लस्टर मशीन में संसाधनों को जोड़कर किया जा सकता है। दूसरे विकल्प पर विचार करें, सबसे अधिक समय लेने वाली और त्रुटियों के जोखिम के रूप में। यह विकल्प श्रमसाध्य क्यों है? क्योंकि सामान्य मामले में, संसाधनों को जोड़ने की प्रक्रिया कुछ इस तरह दिखाई देगी: मेजबान की भूमिका को स्विच करें; यदि आवश्यक हो, DBMS बंद करो; वर्चुअल मशीन बंद करें; इसका विन्यास बदलें; हम शुरू करते हैं; DBMS पैरामीटर बदलें; हम एक DBMS शुरू करते हैं; हम संचित डेटा परिवर्तनों के सिंक्रनाइज़ेशन की प्रतीक्षा कर रहे हैं। और इसलिए बारी-बारी से सभी तीन मेजबानों के लिए। कई कदम - गलतियों का खतरा अधिक है। आप इस प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं - चयनित स्वचालन समाधान शुरू करने से पहले ही परीक्षण किया जाना चाहिए। आमतौर पर परीक्षण के लिए पर्याप्त समय नहीं होता है, लेकिन Yandex.Cloud में यह आपकी ओर से अनावश्यक क्रियाओं के बिना जल्दी और बिना रुके चलता है। चलिए शुरू करते हैं।

प्रारंभिक चरण और परीक्षण प्रक्रिया

तैयारी के लिए हमें आवश्यकता होगी:

मंच तक पहुंच। अब कोई भी वेबसाइट Yandex.Cloud वेबसाइट पर परीक्षण अवधि निर्धारित कर सकता है।
एक क्लाउड नेटवर्क (मैं अपने उदाहरण में इसे testvpc कहूंगा) और विभिन्न AZs में स्थित तीन सबनेट। इस मामले में सबनेट पते की श्रेणियाँ महत्वपूर्ण नहीं हैं।
बैशन होस्ट। इस तथ्य के बावजूद कि Yandex.Cloud में आप सार्वजनिक आईपी के माध्यम से DBMS तक बाहरी पहुंच खोल सकते हैं, सार्वजनिक डोमेन में DBMS प्रकाशित करना सही निर्णय नहीं है। इसलिए, हम इस योजना में एक गढ़ होस्ट जोड़ते हैं, जहां से हम मेजबानों के लिए कनेक्शन खोलेंगे। इस तरह के एक मेजबान के रूप में, आप कर्नेल के आंशिक (5 प्रतिशत) उपयोग के साथ एक मशीन का उपयोग कर सकते हैं। वर्चुअल मशीन पर Clickhouse-client स्थापित होना चाहिए। इसके अलावा, सेवा से जुड़ने के निर्देशों के अनुसार, आपको एक एसएसएल प्रमाणपत्र डाउनलोड करना होगा।
CLI। हम यांडेक्स के साथ काम करेंगे। कंसोल के माध्यम से नहीं, बल्कि कमांड लाइन उपयोगिता के माध्यम से, जिसे दस्तावेज़ीकरण के अनुसार भी स्थापित और आरंभ करने की आवश्यकता है ।

परीक्षण परिदृश्य सरल होगा: डेटाबेस क्लस्टर के प्रत्येक मेजबान के लिए गढ़ होस्ट को जोड़ने वाले तीन सत्र खोलें, एक चक्र की अवधि में SQL क्वेरी चलाएँ, कहते हैं, 1 सेकंड, जिसके बाद हम क्लस्टर को स्केल करने के लिए एक कमांड भेजते हैं और सिस्टम के व्यवहार को देखते हैं।

सत्य का क्षण

स्केलिंग प्रदर्शित करने के लिए DBMS चुनें। PostgreSQL में, होस्ट को भूमिकाएँ सौंपी जाती हैं, लेकिन स्केलिंग करते समय सेवा में अभी तक उनका पारदर्शी स्विचिंग नहीं है - यह कार्यक्षमता हमारी योजनाओं में है। चूँकि क्लस्टर के बढ़ने और घटने के बाकी मैकेनिक्स तीनों DBMS में लगभग समान हैं, उदाहरण के लिए, ClickHouse को लें।

आइए एक प्रयोग ऑब्जेक्ट बनाएं - एक क्लस्टर जिसमें विभिन्न वर्चुअल सबनेट पर स्थित तीन होस्ट शामिल हैं। ऐसा करने के लिए, कमांड दर्ज करें
yc managed-clickhouse cluster create आवश्यक तर्कों के साथ yc managed-clickhouse cluster create । तर्कों का क्रम "yc --help" के आउटपुट में उनकी सूची से मेल खाता है। कमांड का सार सरल है: हम वर्चुअल नेटवर्क पर स्थित testvpc के साथ एक उत्पादन वातावरण में एक ch-to-resize क्लस्टर बनाते हैं, एक नाम और पासवर्ड सेट करते हैं, 10 गीगाबाइट डिस्क स्थान और न्यूनतम वर्ग s1.nano। निम्नलिखित विशेषताएं इस वर्ग के अनुरूप हैं: 1 सीपीयू, 4 जीबी रैम। भविष्य में, स्केलिंग के लिए, हम s1.micro वर्ग पर आगे बढ़ेंगे, ताकि सीपीयू और रैम की संख्या दोगुनी हो जाए। यह पता लगाने के लिए कि आप कौन से अन्य होस्ट वर्ग असाइन कर सकते हैं, बस कमांड दर्ज करें
yc managed-clickhouse resource-preset list ।

इस प्रकार, क्लस्टर बनाने की कमान इस प्रकार होनी चाहिए:

 yc managed-clickhouse cluster create --name ch-to-resize --environment production --network-name testvpc --host zone-id=ru-central1-a,subnet-id=e9bfnjacigdo9p6j7j2s,assign-public-ip=false,type=clickhouse --host zone-id=ru-central1-b,subnet-id=e2l8iamol3b9mrtskb8q,assign-public-ip=false,type=clickhouse --host zone-id=ru-central1-c,subnet-id=b0c6qit7u9e8r0egedvj,assign-public-ip=false,type=clickhouse --user name=test,password=test123123 --database name=testdb --clickhouse-disk-size 10 --clickhouse-resource-preset s1.nano --clickhouse-disk-type network-nvme –async

जवाब में, हमें क्लस्टर आईडी और इसके मेजबानों के होस्टनामों की एक सूची मिलती है:

 yc managed-clickhouse cluster list +----------------------+--------------+-----------------------------+--------+---------+ | ID | NAME | CREATED AT | HEALTH | STATUS | +----------------------+--------------+-----------------------------+--------+---------+ | c9q7cr4ji2fe462qej8p | ch-to-resize | 2018-12-10T08:59:09.100272Z | ALIVE | RUNNING | +----------------------+--------------+-----------------------------+--------+---------+ yc managed-clickhouse host list --cluster-id c9q7cr4ji2fe462qej8p +-------------------------------------------+----------------------+---------+---------------+ | NAME | CLUSTER ID | HEALTH | ZONE ID | +-------------------------------------------+----------------------+---------+---------------+ | rc1a-qysm9t78x5ybdb78.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | ALIVE | ru-central1-a | | rc1a-sgxazra54xv6lhni.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | UNKNOWN | ru-central1-a | | rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | ALIVE | ru-central1-b | | rc1b-j1rtvsuz6t8x6ev2.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | UNKNOWN | ru-central1-b | | rc1c-emo0f2990povj7ie.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | UNKNOWN | ru-central1-c | | rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net | c9q7cr4ji2fe462qej8p | ALIVE | ru-central1-c | +-------------------------------------------+----------------------+---------+---------------+

आइए प्रत्येक मेजबान के लिए एक कनेक्शन खोलें और डेटाबेस में एक क्वेरी चलाएँ:

 clickhouse-client --host rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net --secure --user test --password test123123 --database testdb --port 9440 -q "select concat(host_name, ' is alive\!') from system.clusters where replica_num = 1" clickhouse-client --host rc1a-qysm9t78x5ybdb78.mdb.yandexcloud.net --secure --user test --password test123123 --database testdb --port 9440 -q "select concat(host_name, ' is alive!') from system.clusters where replica_num = 2" clickhouse-client --host rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net --secure --user test --password test123123 --database testdb --port 9440 -q "select concat(host_name, ' is alive\!') from system.clusters where replica_num = 3"

अंत में, क्लस्टर बढ़ाने के लिए एक अनुरोध भेजें:

 yc managed-clickhouse cluster update --id c9q7cr4ji2fe462qej8p --clickhouse-resource-preset s1.micro -–async

क्लस्टर रिडक्शन स्पष्टीकरण

यदि हम संसाधनों की मात्रा को बढ़ाने के बजाय कम करना चाहते हैं, तो हमें आउटपुट का जिक्र करते हुए एक छोटे वर्ग को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है
yc managed-clickhouse resource-preset list - उदाहरण के लिए, s1.nano। साथ ही, टीम की संरचना भी वही रहती है।

मैंने क्वेरी आउटपुट को किसी फ़ाइल में रीडायरेक्ट किया है। यहाँ एक संक्षिप्त सूची है:

 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net Mon Dec 10 12:47:35 UTC 2018 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:47:36 UTC 2018 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:47:37 UTC 2018 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:47:38 UTC 2018 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:47:39 UTC 2018 rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:47:40 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.7:9440: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:47:51 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.7:9440: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:02 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.7:9440: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:11 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:12 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:13 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:14 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:15 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:16 UTC 2018 Code: 210. DB::NetException: Connection refused: (rc1c-wcxq53lq096m0o6h.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.7) Mon Dec 10 12:48:17 UTC 2018 Code: 210. 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Mon Dec 10 12:51:46 UTC 2018 rc1a-qysm9t78x5ybdb78.mdb.yandexcloud.net is alive! rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net: Mon Dec 10 12:49:15 UTC 2018 rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:49:16 UTC 2018 rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:49:17 UTC 2018 rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:49:18 UTC 2018 rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net is alive! Mon Dec 10 12:49:19 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.8:9440: (rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.8) Mon Dec 10 12:49:30 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.8:9440: (rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.8) Mon Dec 10 12:49:41 UTC 2018 Code: 209. DB::NetException: Timeout: connect timed out: 192.168.58.8:9440: (rc1b-2t82xtpscgr4gi6j.mdb.yandexcloud.net:9440, 192.168.58.8) Mon Dec 10 12:49:52 UTC 2018 Code: 209. 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सूची उन क्षणों को दिखाती है जब क्लस्टर के प्रत्येक होस्ट को बंद कर दिया जाता है (जब कनेक्ट समय समाप्त हो जाता है), उन क्षणों को जब होस्ट को चालू किया जाता है और क्लिकहाउस लोड करना शुरू कर देता है (जब कनेक्शन शुरू होने से इनकार कर दिया जाता है), साथ ही उन क्षणों का भी जब संचालन शुरू होता है सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि समय अवधि की जुदाई जब मेजबान अनुपलब्ध थे। स्केलिंग के दौरान, कम से कम दो होस्ट क्वेरी निष्पादन के लिए उपलब्ध थे। इसे ग्राफ में देखा जा सकता है:

निष्कर्ष और सर्वोत्तम अभ्यास

पहली नज़र में, डेटाबेस के साथ परियोजनाओं के विकास में नियमित कार्य की एक बड़ी मात्रा शामिल है। डेटाबेस को बनाए रखने की आवश्यकता है, अर्थात्, बैकअप प्रतियां बनाने के लिए, नियमित डीबीएमएस अपडेट आदि की प्रक्रिया को स्थापित करने के लिए, क्लाउड प्रबंधन सेवाएं मुख्य रूप से आपके द्वारा इन समय लेने वाले कार्यों को हटाने के लिए दिखाई दीं। हालांकि, एक वास्तविक उत्पादन वातावरण में, यह उपयोगी है कि सिस्टम न केवल सेवा के संदर्भ में प्रबंधनीय हैं, बल्कि लचीले - बढ़ते और गिरने वाले भार के लिए उत्तरदायी हैं। हमने उपयोगकर्ताओं के लिए परियोजना की कार्य क्षमता को बनाए रखते हुए, Yandex.Cloud में डेटाबेस के प्रदर्शन को बढ़ाने के बारे में बात की। यदि डेटाबेस सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है, तो बढ़ते ट्रैफ़िक के साथ उपलब्ध संसाधनों की मात्रा में वृद्धि होती है, और गिरावट के साथ - एक से अधिक कमी, जो आपकी लागतों को भी कम करती है।

क्लाउड-आधारित दृष्टिकोण, उपकरण, या प्रौद्योगिकियां क्या आप जानना चाहते हैं? निम्नलिखित Yandex.Cloud पोस्ट के लिए टिप्पणियों में विषय सुझाएं।

Yandex में डेटाबेस को कैसे स्केल करें। डाउनटाइम के बिना क्लाउड। तीन मेजबान उदाहरण

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समस्या का बयान

प्रारंभिक चरण और परीक्षण प्रक्रिया

सत्य का क्षण

निष्कर्ष और सर्वोत्तम अभ्यास

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