확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우면 경력을 바꿀 수 있습니다

인터넷과 웹은 우리가 알고 있는 것처럼 완전히 바뀌었습니다. 새로운 작업이 수행되고 있고, 새로운 전문가가 새로운 항해를 시작하고, 이에 따라 이미 뻗어 있는 지평을 가장 먼 곳까지 확장하고 있기 때문입니다. 이 보편적인 접근 방식은 기술에 대한 전반적인 부하가 무슨 일이 있어도 증가할 것이며 B2C 및 B2B와 같은 회사는 엔진을 계속 작동시키기 위해 피난처와 전용 리소스를 찾기 위해 새로운 벤처를 찾아야 한다는 것을 알려줍니다. 실제로 게임의 선두에 있고 확장 가능한 애플리케이션을 개발하는 방법을 알고 있는 개발자는 제한되어 있습니다.

이러한 개발자 중 한 명이라면 디지털 시장 내에서 귀하의 가치가 2주 이내에 4배가 될 것이며 많은 회사와 회사가 귀하와 연락하여 앱과 소프트웨어 시스템을 개발할 것이라는 사실을 알고 있습니다. Azure 앱 서비스는 Microsoft에서 제공하는 온라인 디지털 클라우드 플랫폼인 Azure에서 제공되는 독립적인 통합입니다. 이 접근 방식을 사용하면 확장성이 뛰어난 응용 프로그램을 개발하는 데 필요한 모든 리소스를 얻을 수 있습니다.

초기 준비

확장 가능한 시스템이란 무엇입니까? 전문가의 상류층에 따르면 이 시스템은 안정적이고 종종 효율적인 방식으로 계속 수행할 수 있으며 높은 스트레스 및 하중 지지 조건에서도 작동하는 데 필요한 기술 리소스를 보유하고 있습니다. 시스템이 확장성 상태에 들어갔을 때 몇 가지 문제만 있지만 발생하는 모든 문제에는 다른 변수가 있고 종종 하나 이상의 변수가 있습니다. 이 문제에 대한 해결책으로 적용할 수 있는 2차원적 사고는 부하 메트릭과 기간을 포함합니다.

프로필 로드

서버 또는 시스템을 아웃소싱한 다른 클라우드 기반 통합 내에서 둘 이상의 시스템을 실행하고 있을 가능성이 있습니다. 우선 각 시스템에 대한 부하의 의미가 무엇인지 알고 싶습니다. 부하의 정의는 우리가 말하는 웹사이트인 경우 시스템에 따라 다릅니다. 부하의 정의는 매초 또는 분당 페이지에 방문하는 방문자의 수입니다. 그러나 데이터베이스의 경우 로드의 정의는 서로 다른 시간에 서로 다른 사용자가 액세스하는 데이터의 양일 수 있습니다.

비즈니스의 경우와 조직의 아키텍처는 다른 조직에 대한 부하의 정의를 나타냅니다.

확장성 회의 일관성

확장 가능한 데이터베이스 시스템을 고려하면 일종의 다중 노드 복제에서 확실히 작동합니다. 또한 제품 설명, 가격 및 수많은 읽기 요청을 처리하는 데 도움이 될 수 있는 복제된 접근 방식으로 이를 명령할 수 있습니다. 서버 시스템이 사용자로부터 1000개의 요청을 내보내야 하고 조직이 10000개 요청 내에 등록하려는 경우 동일한 양의 데이터가 모두에서 복제되어야 한다고 가정합니다. 이 클러스터 중 하나의 서버는 업데이트를 수신하고 컨트롤러가 요청을 삭제할 수 있도록 돕는 주 서버 역할을 합니다. 데이터 포인트가 효율적으로 수정되면 주 서버는 다른 서버 시스템에 해당 업데이트를 따르도록 통지하고 이 시스템으로 이동합니다.

이 접근 방식은 마스터 슬레이브 시스템으로 알려져 있으며 데이터베이스 관련 설정 및 IT 세계의 다른 정의 내에서 매우 일반적입니다. 개발자는 문제 없이 효율적으로 업데이트할 수 있는 응용 프로그램 및 소프트웨어 시스템과 같은 시스템을 확장하거나 개발할 때 많은 요소를 고려해야 합니다. 이러한 많은 요소에는 개발 중인 애플리케이션이 어깨에 짊어진 엄청난 부하를 처리할 수 있는지 확인하고 증가하는 사용자 수에 의해 계속 증가하는 데이터 사용에 어떻게 대응할 수 있는지 확인하는 것이 포함될 수 있습니다.

더 나은 로드 처리

서버 시스템의 로드 밸런싱 적성과 관련된 다양한 문제를 찾기 위해 더 매력적인 접근 방식을 사용할수록 발생할 수 있는 임박한 미래 결과에 더 잘 대비할 수 있습니다.

여기에서 고려해야 할 사항에는 부하 프로필 및 메트릭, 부하가 변할 수 있는 양과 속도, 지속되지만 이러한 상황에 더 잘 대처하기 위해 필요한 리소스 또는 준비의 종류가 포함될 수 있습니다. 이 모든 것이 그다지 문제가 되지는 않지만 실제로 가능한 한 이러한 시스템의 성능이나 안정성을 손상시키지 않으면서 이러한 고려 사항을 처리하는 것입니다.

리소스에 대해 생각해야 함

리소스에는 두 가지 다른 유형이 있습니다. 처음에는 위쪽으로 확장할 수 있는 리소스와 수평 위치에서 확장할 수 있는 리소스가 있습니다. 일반적인 아키텍처가 수행하는 작업은 하이브리드 접근 방식을 사용하는 것처럼 단일 아키텍처만 사용하고 나머지 하나는 그대로 두지 않도록 하는 것입니다. 특히 매우 가변적인 로드에 대해 고도로 최적화된 서버 시스템을 사용하는 것보다 작은 서버를 사용하는 것이 더 나은 경우가 많습니다.

그것은 모두 부하에 달려 있습니다. 부하가 이동할 때마다 또는 전력 소비를 증가시키는 대형 기계 또는 대담한 기계를 종료하는 데 걸리는 시간은 성가신 일이 될 것입니다. 처음부터 고성능의 복잡한 서버 시스템으로 시작하는 것보다 소규모 서버를 제거하는 것이 훨씬 간단하고 비용 효율적이기 때문입니다. 이것이 확장성 시스템을 학습할 때 필요한 모든 것입니다. AWS 전문가용 Microsoft Azure는 이 접근 방식의 이점을 얻을 수 있습니다.