İş geliştirme sürecinde, gerekli verilerin ve bunlarla yapılan işlemlerin hacmi artar. Belirli bir noktada, bir sunucu artık yük ile başa çıkamaz ve ardından veritabanı ölçeklendirmesi gerekir. Bu süreç nasıl gerçekleştirilir?
Dikey Ölçekleme
Dikey ölçeklendirme sunucu kapasitesinin artırılmasını içerir. Yöntemin ana avantajı basitliğidir. Kapasite eklerken kodu yeniden yazmaya gerek yoktur ve büyük bir sunucuyu yönetmek tüm sistemi yönetmekten çok daha kolaydır. Bu aynı zamanda ana dezavantajdır – bir sunucunun kaynaklarını ölçeklendirmenin oldukça spesifik donanım sınırlamaları vardır. Böyle bir çözümün maliyetini de göz önünde bulundurmak gerekir: çoğu durumda çok sayıda hesaplama kaynağına sahip bir sunucu, toplamda aynı performansı veren daha az güçlü birkaç sunucudan daha pahalıdır.
Yatay ölçeklendirme
Yatay ölçeklendirme, verileri birden fazla sunucuya bölerek performansı artırmak anlamına gelir. Bu yöntem, hata toleransını azaltmadan performansı artırmayı içerir. Üç ana yatay ölçeklendirme türü vardır.
Çoğaltma
Bu terim, verilerin sunucular arasında kopyalanması anlamına gelir. Bu yöntemi kullanırken iki tür sunucu vardır: master ve slave. Master bilgileri yazmak veya değiştirmek için kullanılır, slave’ler ise master’dan bilgileri kopyalamak ve okumak için kullanılır. Çoğu zaman bir master ve birkaç slave kullanılır, çünkü genellikle okuma istekleri değiştirme isteklerinden daha fazladır. Çoğaltmanın ana avantajı çok sayıda veri kopyasıdır. Dolayısıyla, ana sunucu bile arızalanırsa, başka herhangi bir sunucu onun yerini alabilir. Ancak replikasyon bir ölçeklendirme mekanizması olarak çok uygun değildir. Bunun nedeni sunucular arasında veri aktarımındaki senkronizasyonsuzluk ve gecikmelerdir. Replikasyon çoğunlukla diğer ölçeklendirme yöntemleriyle birlikte hata toleransı sağlama aracı olarak kullanılır.
Bölümleme/Bölümlere Ayırma
Bu ölçeklendirme yöntemi, verilerin bazı özelliklere göre parçalara ayrılmasını içerir. Örneğin, bir tablo pariteye göre ikiye bölünebilir. Bölümleme kullanmanın nedeni performansı artırmaktır. Bunun nedeni, aramanın tüm tablo üzerinde değil, yalnızca bir parçası üzerinde gerçekleştirilmesidir. Bu yöntemin bir diğer avantajı da ilgisiz bir tablo parçasını hızlı bir şekilde silebilmesidir.
Sharding/sharding/segmenting
Parçalama, bir tablonun parçalarının farklı fiziksel sunucularda ayrı ayrı depolandığı bir veritabanı tasarım ilkesidir. Sharding, özellikle replikasyon ile eşleştirildiğinde büyük ölçekli işlemler için en uygun çözümdür. Ancak sunucular arası iletişimin dikkate alınması gerektiğinden organize edilmesinin oldukça zor olduğunu belirtmek gerekir.
Özet
Bilgi ve kullanıcı hacminin her geçen gün arttığı kurumsal yüksek yüklü sistemlerin oluşturulması nedeniyle, sistemi ölçeklendirme yeteneği, seçimindeki temel faktörlerden biridir. Sonuçta, iş geliştirmenin her aşamasına uzun ve karmaşık bir bilgi desteği optimizasyonu süreci eşlik edecekse, bilgi sistemi seçiminin doğruluğu hakkında düşünmeye değer.
