Microservice वास्तुकला = वितरित कम्प्यूटिंग

हेबर के सभी पाठकों को नमस्कार! मेरा नाम इगोर रयबाकोव है और मैं कजाकिस्तान आईटी कंपनी डीएआर का तकनीकी निदेशक हूं। आज मैं आपके साथ आधुनिक सूचना प्रणालियों में समानांतर कंप्यूटिंग के सिद्धांतों की समझ और उपयोग को साझा करूंगा। इसे और गहराई से समझने के लिए, मैं आधुनिक सूचना प्रणालियों के विकास में समानांतर और वितरित कंप्यूटिंग की अवधारणाओं के अध्ययन और व्यावहारिक अनुप्रयोग के पक्ष में तर्क देना चाहूंगा।

समानांतर कंप्यूटिंग या इंटेल के संस्थापक क्या करते हैं

पहला, थोड़ा इतिहास। 1965 में, इंटेल के संस्थापकों में से एक, गॉर्डन मूर ने एक पैटर्न की खोज की: पूर्ववर्तियों के लगभग एक साल बाद माइक्रोकिरिस्क के नए मॉडलों की उपस्थिति देखी गई, जबकि उनमें ट्रांजिस्टर की संख्या लगभग हर बार दोगुनी हो गई। यह पता चला है कि एकीकृत सर्किट चिप पर रखे गए ट्रांजिस्टर की संख्या हर 24 महीने में दोगुनी हो गई है। इस अवलोकन को मूर का नियम कहा जाता था। इंटेल के संस्थापक ने भविष्यवाणी की कि चिप में तत्वों की संख्या 1965 में 2 ^ 6 (लगभग 60) से बढ़कर 1975 तक 2 ^ 16 (65 हजार) हो जाएगी।

अब, मूर ने भविष्यवाणी की इस अतिरिक्त कंप्यूटिंग शक्ति को व्यवहार में लाने में सक्षम होने के लिए, समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करना आवश्यक हो गया। कई दशकों तक, प्रोसेसर निर्माताओं ने निर्देश स्तर पर लगातार घड़ी की गति और समानता में वृद्धि की है, ताकि नए प्रोसेसर पर पुराने सिंगल-थ्रेडेड एप्लिकेशन प्रोग्राम कोड में किसी भी बदलाव के बिना तेजी से चलते हैं।

2000 के दशक के मध्य से, प्रोसेसर निर्माताओं ने मल्टी-कोर आर्किटेक्चर को पसंद करना शुरू कर दिया, लेकिन केंद्रीय प्रोसेसर के बढ़ते प्रदर्शन का पूरा लाभ पाने के लिए, कार्यक्रमों को एक उपयुक्त तरीके से फिर से लिखा जाना चाहिए। यहां एक समस्या उत्पन्न होती है, क्योंकि अमदहल के नियम के अनुसार , प्रत्येक एल्गोरिदम को समानांतर नहीं किया जा सकता है, इस प्रकार सुपर कंप्यूटर पर एक कम्प्यूटेशनल समस्या को हल करने की दक्षता पर मौलिक सीमा निर्धारित होती है।

इस सीमा को पार करने के लिए, वितरित कंप्यूटिंग दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। यह कई कंप्यूटरों का उपयोग करके श्रम-गहन कंप्यूटिंग समस्याओं को हल करने का एक ऐसा तरीका है, जिसे अक्सर एक समानांतर कंप्यूटिंग सिस्टम में जोड़ा जाता है। वितरित सूचना प्रणालियों में अनुक्रमिक गणना कई कम्प्यूटेशनल समस्याओं के एक साथ समाधान को ध्यान में रखते हुए की जाती है। वितरित मल्टीप्रोसेसर कंप्यूटिंग सिस्टम की एक विशेषता, स्थानीय सुपर कंप्यूटर के विपरीत, स्केलिंग के कारण प्रदर्शन में असीमित वृद्धि की संभावना है।

2005 के मध्य के आसपास, कंप्यूटर बड़े पैमाने पर मल्टी-कोर प्रोसेसर से लैस हैं, जो समानांतर कंप्यूटिंग की अनुमति देता है। और आधुनिक नेटवर्क प्रौद्योगिकियां आपको सैकड़ों और हजारों कंप्यूटरों को संयोजित करने की अनुमति देती हैं। जिसके कारण तथाकथित "क्लाउड कंप्यूटिंग" का उदय हुआ।

समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग

वर्तमान सूचना प्रणाली, जैसे ई-कॉमर्स, को अपने ग्राहकों को गुणवत्तापूर्ण सेवाएं प्रदान करने की सख्त आवश्यकता है। कंपनियां प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, कभी नई सेवाओं और सूचना उत्पादों का आविष्कार कर रही हैं। सेवाओं को उच्च भार और उच्च दोष सहिष्णुता के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, क्योंकि सेवाओं के उपयोगकर्ता, एक कार्यालय नहीं, एक देश नहीं, बल्कि पूरी दुनिया है।

उसी समय, परियोजनाओं की आर्थिक व्यवहार्यता को संरक्षित करना महत्वपूर्ण है और महंगे सर्वर उपकरणों पर अनावश्यक धन खर्च नहीं करना है यदि पुराने सॉफ़्टवेयर जो कंप्यूटिंग शक्ति के केवल भाग का उपयोग करता है, उस पर काम करेगा।

एप्लिकेशन सिस्टम के डेवलपर्स को एक नई समस्या का सामना करना पड़ा - आधुनिक व्यवसाय की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सूचना प्रणालियों को फिर से लिखना और स्वामित्व की कुल लागत को कम करने के लिए सर्वर संसाधनों का बेहतर उपयोग करने की आवश्यकता। आधुनिक सूचना प्रणाली द्वारा जिन कार्यों को संबोधित करने की आवश्यकता है वे विविध हैं।

पीक अवधियों के दौरान मौजूदा बुनियादी सिस्टम कार्यक्षमता के स्थिर संचालन को सुनिश्चित करने के लिए मशीन लर्निंग और बड़े डेटा एनालिटिक्स से शुरू। उदाहरण के लिए, यहां आप ऑनलाइन स्टोर में बड़े पैमाने पर बिक्री का हवाला दे सकते हैं। इन सभी कार्यों को समानांतर और वितरित कंप्यूटिंग के संयोजन का उपयोग करके हल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एक माइक्रो-सेवा वास्तुकला को लागू करना।

सेवा गुणवत्ता नियंत्रण

एक ग्राहक के लिए सेवाओं की वास्तविक गुणवत्ता को मापने के लिए, सेवा-स्तर समझौते (SLA) की अवधारणा का उपयोग किया जाता है, अर्थात, सिस्टम प्रदर्शन के कुछ सांख्यिकीय मैट्रिक्स।

उदाहरण के लिए, डेवलपर्स खुद को यह कार्य निर्धारित कर सकते हैं कि सभी उपयोगकर्ता अनुरोधों का 95% 200 एमएस से अधिक नहीं प्रतिक्रिया समय के साथ दिया जाता है। वैसे, यह वास्तविक गैर-कार्यात्मक आवश्यकताएं हैं, क्योंकि उपयोगकर्ता इंतजार करना पसंद नहीं करते हैं।

सेवा के साथ उपयोगकर्ता की संतुष्टि का आकलन करने के लिए, आप Apdex संकेतक का उपयोग कर सकते हैं, जो असंतोषजनक (असंतोषजनक) सफल (संतुष्ट) प्रतिक्रियाओं के अनुपात को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, हमारी सीमा मूल्य SLA = 1.2 सेकंड है, तो अनुरोधों के प्रतिक्रिया समय के 95% के साथ <= 1.2 सेकंड, परिणाम सफल होगा। 1.2 सेकंड से अधिक की बड़ी संख्या के अनुरोधों के मामले में, लेकिन 4T (4.8 सेकंड) से कम होने पर, परिणाम संतोषजनक माना जाता है, और जब बड़ी संख्या में अनुरोध 4T से अधिक होते हैं, तो> 4.8 सेकंड, परिणाम को विफलता माना जाता है।

निष्कर्ष

नतीजतन, मैं यह कहना चाहूंगा कि वास्तव में माइक्रोसर्विसेज के विकास में डिस्ट्रीब्यूटेड और पैरेलल कंप्यूटिंग के समझ और व्यावहारिक अनुप्रयोग शामिल हैं।

बेशक, आपको कुछ चीजों का त्याग करना होगा:

• विकास और रखरखाव की सादगी - वितरित मॉड्यूल को लागू करने के लिए डेवलपर्स के प्रयास;
• डेटाबेस के साथ काम करते समय, सख्त स्थिरता (एसीआईडी) दूर हो सकती है और अन्य तरीकों की आवश्यकता होती है;
• कम्प्यूटिंग पावर नेटवर्क संचार और क्रमांकन पर खर्च किया जा रहा है;
• हम अधिक जटिल निगरानी और तैनाती के लिए DevOps प्रथाओं को लागू करने में समय बिताते हैं।

बदले में, हमें मिलता है, मेरी राय में, बहुत अधिक:

• पूरे मॉड्यूल का पुन: उपयोग करने की क्षमता जो उपयोग के लिए तैयार है, और, परिणामस्वरूप, बाजार पर उत्पादों का त्वरित लॉन्च;
• सिस्टम की उच्च मापनीयता, जिसका अर्थ है कि SLA को खोए बिना अधिक ग्राहक;
• सीएपी प्रमेय के आधार पर, अंतिम स्थिरता का उपयोग करके, हमें एसएलए को खोए बिना, फिर से भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने की क्षमता मिलती है;
• आगे के विश्लेषण और मशीन सीखने के लिए सिस्टम की स्थिति में किसी भी परिवर्तन को रिकॉर्ड करने की क्षमता।