কখন MongoDB দৃষ্টান্ত স্কেল করতে হবে

পূর্ববর্তী একটি ব্লগ পোস্টে, আমরা MongoDB এর সাথে ব্যাপক স্কেলিং এর একটি ভূমিকা প্রদান করেছি। স্কেলিং প্রকৃতিতে প্রতিক্রিয়াশীল হতে থাকে যার ফলে অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা অবনমিত বা আরও খারাপ, মোট অ্যাপ্লিকেশন ডাউনটাইমের মতো সমস্যা দেখা দেয়। এই সমস্যাগুলি শেষ পর্যন্ত একটি নেতিবাচক গ্রাহকের অভিজ্ঞতার দিকে নিয়ে যায় যা আপনার ব্যবসাকে প্রভাবিত করে। তাহলে আপনি কীভাবে বুঝবেন যে কখন আপনার মঙ্গো ডাটাবেস স্কেল করার সঠিক সময় হয়েছে যাতে আপনি আপনার নীচের লাইনকে প্রভাবিত করতে না পারেন?

আপনার অ্যাপের জন্য সঠিক থ্রেশহোল্ড খুঁজুন

আপনার অ্যাপ্লিকেশানটি অ্যাপ্লিকেশান ব্যবহারের বৃদ্ধির ঝড় এবং ট্র্যাফিকের বৃদ্ধি নিশ্চিত করতে, লোড পরীক্ষা করা অপরিহার্য আপনার প্রোডাকশন সিস্টেমে স্কেলিংয়ের মতো পরিবর্তনগুলি প্রয়োগ করার আগে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি যে থ্রেশহোল্ডটি পরিচালনা করতে পারে তা নির্ধারণ করার জন্য একটি সিস্টেম। প্রায়শই তা নয়, এই প্রক্রিয়াটিকে উপেক্ষা করা হয় এবং যখন আপনি ট্রাফিক বৃদ্ধির সাথে সমস্যার সম্মুখীন হন তখন ফায়ার ড্রিল হয়।

একটি সফল MongoDB লোড পরীক্ষার রাস্তাতে নিম্নলিখিত বিবেচনাগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত:

কোন মেট্রিকগুলি নিরীক্ষণ করা দরকার যাতে আপনি বাধাগুলি খুঁজে পেতে পারেন?
কখন স্কেল করতে হবে তার ক্ষেত্রে কোন থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করা উচিত?
মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করতে কোন টুল ব্যবহার করা উচিত?
আপনার কোথায় লোড পরীক্ষা চালানো উচিত?

কোন পরিমাপের প্রতিবন্ধকতা খুঁজে পেতে আমার পর্যবেক্ষণ করা উচিত?

প্রথমত, আপনার নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনে সীমাবদ্ধ কারণগুলি খুঁজে পেতে কোন মানদণ্ড ব্যবহার করতে হবে তা নির্ধারণ করতে হবে। প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন ভিন্ন। এই প্রয়োজনীয়তাগুলি জানার ফলে আপনি ডাটাবেসের দিক থেকে নিরীক্ষণের জন্য উপযুক্ত মেট্রিক্স নির্ধারণ করতে পারবেন৷

এখানে কিছু উদাহরণ আছে:

ট্রাফিক বাড়লে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রতি সেকেন্ডে X সংখ্যক সন্নিবেশ প্রয়োজন।
100 মিলিসেকেন্ডেরও কম সময়ে ডেটা ব্যবহারকারীর কাছে ফিরে আসতে হবে।
একসাথে সংযোগের সংখ্যার একটি সীমা আছে।
সার্ভার সংস্থানগুলির একটি সীমা রয়েছে, যেমন উচ্চ CPU বা লোড গড়৷

একবার আপনি অ্যাপ্লিকেশন-সাইড মেট্রিক্স নির্ধারণ করতে সক্ষম হলে, আপনি ডাটাবেসের দিকে কী নিরীক্ষণ করবেন তা নির্ধারণ করতে পারেন৷

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক সন্নিবেশের অনুরোধ থাকে তবে মেট্রিক্স লিখতে ফোকাস করুন যেমন:

সার্ভার I/O
ডাটাবেস লকিং
অপকাউন্টার , সক্রিয় লেখার পরিপ্রেক্ষিতে
উপলভ্য টিকিট লিখুন, যদি আপনি WiredTiger আপনার স্টোরেজ ইঞ্জিন হিসাবে চালান

মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত টুলস

একবার আপনি কোন মেট্রিক্স নিরীক্ষণ করবেন তা নির্ধারণ করলে, আপনাকে ডাটাবেসের দিক থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে হবে। এখানে কিছু ইউটিলিটি রয়েছে যা আপনি লোড ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করতে পারেন:

mongostat ইউটিলিটি লক করা, পড়া এবং লেখার সারিগুলিতে রিয়েলটাইম ডাটাবেস মেট্রিক্স দেখায়৷
db.currentOp() ইউটিলিটি বর্তমান সক্রিয় ক্রিয়াকলাপ নির্ধারণ করে।
mongotop আপনাকে শীর্ষ সক্রিয় সংগ্রহগুলি দেখতে দেয়।
সার্ভার ইউটিলিটি যেমন টপ , সার , iostat মেট্রিক্স দেখান যেমন CPU ব্যবহার বা ডিস্ক থ্রুপুট।

রিয়েল টাইম অ্যানালাইসিস ছাড়াও, আপনি ডাটাবেস অ্যাক্টিভিটি এবং সেইসাথে যেকোন ত্রুটির অবস্থার জন্য অতিরিক্ত বিবরণের জন্য MongoDB লগগুলিও খনন করতে পারেন। ডিফল্টরূপে, MongoDB ক্যোয়ারীগুলি লগ করে যেগুলি চালানোর জন্য 100ms এর বেশি সময় লাগে তাই এটি খারাপ পারফর্মিং কোয়েরি সনাক্ত করার জন্য একটি ভাল টুল৷

লোড পরীক্ষা কোথায় চালাতে হবে তা নির্ধারণ করুন

একবার আপনি ডেটা সংগ্রহ করতে কী ব্যবহার করবেন তা নির্ধারণ করলে, আপনি পরীক্ষা লোড করতে প্রস্তুত। সাধারণ জ্ঞান নির্দেশ করে যে উত্পাদন পরিবেশে আপনার কখনই পরীক্ষা লোড করা উচিত নয়। কখনও কখনও এটি একটি শো স্টপার হয়ে যায় কারণ এটি যথেষ্ট দ্রুত পরিবেশ ঘোরানো কঠিন হতে পারে। আপনি যদি ইতিমধ্যে অবজেক্ট রকেট প্ল্যাটফর্মে না থাকেন তবে আপনি খুব দ্রুত একটি মঙ্গোডিবি পরীক্ষা ক্লাস্টার স্পিন করতে পারেন।

কিছু সাহায্য প্রয়োজন?

আপনার MongoDB পরিবেশ কখন স্কেল করবেন তা জানা জটিল হতে পারে। অবজেক্ট রকেট গ্রাহকরা সেরা স্কেলিং এবং শার্ডিং সমর্থন হ্যান্ড-ডাউন উপভোগ করেন। আমাদের ডিবিএগুলি আপনার ক্লাস্টারগুলিকে স্কেল করার প্রতিটি ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে এবং আমাদের সাহায্য সর্বদা অন্তর্ভুক্ত থাকে। শুরু করতে আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন৷