مقیاس‌پذیری چیست؟ بررسی نقش آن در مدیریت دیتابیس

منظور از Scalability یا مقیاس‌پذیری چیست؟ در دنیای دیجیتال امروز، مقدار داده‌ای که تولید و جمع‌آوری می‌شود به‌طور تصاعدی در حال افزایش است. درنتیجه سازمان­ها و کسب‌و‌کارها با سؤالات سختی در مورد نحوه‌ی مدیریت کارآمد این رشد مواجه هستند. عدم موفقیت در مدیریت این رشد می‌تواند منجر شود به مشکلات در عملکرد، عدم دسترس‌پذیری سیستم‌ها و کاهش درآمد. این امر ما را می‌رساند به یکی از حیاتی‌ترین عوامل در مدیریت دیتابیس: مقیاس‌پذیری یا Scalability می­باشد

منظور از مقیاس‌پذیری چیست؟ بررسی و توضیح آن در دیتابیس‌ها

مقیاس‌‌پذیری توانایی یک سیستم، فرایند یا شبکه برای رسیدگی به مقدار رو به رشدی از کار یا پتانسیل آن برای توسعه جهت تطبیق با آن رشد است. اما این امر در مورد دیتابیس‌ها به چه معنا است؟

درک مقیاس‌‌پذیری دیتابیس

مقیاس‌‌پذیری در دیتابیس‌ها یعنی توانایی یک سیستم دیتابیس برای مدیریت افزایش بار به‌طور کارآمد، درحالی‌که سایز دیتابیس رشد می‌کند. یک سیستم دیتابیس مقیاس‌پذیر ایده‌آل نه‌تنها باید بتواند داده‌های بیشتری را مدیریت کند، بلکه همچنین باید اطمینان حاصل کند که فارغ از حجم داده‌های اضافه شده، بازیابی داده‌ها و سرعت تراکنش باثبات بماند.

اهمیت دیتابیس مقیاس‌پذیر

در دوره‌ای که داده روی تصمیمات تأثیر دارد، داشتن دیتابیسی که بتواند به‌طور پویا همراه با رشد داده توسعه یابد بسیار مهم است. این امر از عملکرد بهینه و بازیابی سریع‌تر داده اطمینان حاصل می‌کند که این‌ها مواردی بسیار حیاتی هستند، مخصوصاً در صنایعی مثل بخش مالی، تجارت الکترونیک، سلامت و IT که در آن‌ها انتظار می‌رود، پردازش Real-Time داده انجام گردد.

چالشی که خیلی از سازمان­ها درگیر با مقیاس‌‌پذیری، با آن مواجه هستند این است که دیتابیسی که کار را با آن شروع کرده‌اند نمی‌تواند با رشد آن‌ها همراه شود. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که رشد کسب‌و‌کارها بیشتر از پیکربندی دیتابیس ابتدایی‌شان است. مثلاً اینکه یک شرکت مدیریت دیتابیس واحد، دیتابیس را مدیریت کند ممکن است در ابتدا کافی باشد، اما وقتی شرکت بزرگ‌تر شد و بار کاری دیتابیس آن رشد کرد، به منابع بیشتر یا رویکردی متفاوت نیاز خواهد داشت.

بیشتر بخوانید: 4 روش اصلی استفاده و نحوه تنظیم Storage Spaces در ویندوز

رویکردها به دستیابی مقیاس‌‌پذیری دیتابیس

در مورد دیتابیس‌ها به‌طورکلی دو نوع مقیاس‌‌پذیری وجود دارد عمودی Scaling Up  و افقی Scaling Out.

مقیاس‌‌پذیری عمودی

مقیاس‌پذیری عمودی شامل اضافه کردن منابع بیشتر مثل CPU، پاک RAM یا Storage به ماشین‌های موجود است. این روش ظرفیت یک سرور واحد را بهبود می‌بخشد اما ممکن است پرهزینه باشد و محدودیت‌های فیزیکی دارد که رشد را محدود می‌کند.

بیشتر بخوانید: نقص امنیتی در CPU‌های شرکت Intel

مقیاس‌‌پذیری افقی

از طرف دیگر مقیاس‌پذیری افقی شامل اضافه کردن ماشین‌های بیشتر به مجموعه منابع موجود است که به سیستم دیتابیس اجازه می‌دهد بار را روی چندین سرور توزیع کند و عملکرد را بهبود می‌بخشد. بااینکه این روش به دلیل مقرون‌به‌صرفه بودن و محدودیت‌های کمتر ترجیح داده می‌شود، معمولاً نیازمند مدیریت دیتابیس پیچیده‌تری است.

رویکردی ترکیبی که مقیاس‌‌پذیری افقی و عمودی را با هم ترکیب می‌کند، شاید بهترین استراتژی برای بسیاری از سازمان‌ها باشد. پیاده‌سازی چنین استراتژی‌هایی با کمک ابزار و راهکارهای مدیریت دیتابیس مدرن می‌توانند کمک کنند که فرایند روان‌تر انجام گردد.

منظور از جلو رفتن با مقیاس‌پذیری چیست؟

درحالی‌که رشد داده افزایش پیدا می‌کند، کسب‌و‌کارها باید طرز تفکر خود را نسبت به استراتژی‌های مقیاس‌‌پذیری دیتابیس تغییر دهند تا چابک و رقابتی بمانند. با پیشرفت‌هایی که در تکنولوژی‌های مدیریت دیتابیس وجود دارد، دستیابی به مقیاس‌‌پذیری دیتابیس روزبه‌روز امکان‌پذیرتر می‌شود.

انتخاب استراتژی مناسب الزام می‌کند که بار کاری دیتابیس خود را درک کنیم و نیازهای آینده خود را پیش‌بینی کنیم. اگر بارهای کاری به‌درستی استفاده شوند، به‌جای اینکه مقیاس‌‌پذیری دیتابیس مانعی بر سر راه باشد تبدیل به سکوی پرشی می‌شود که رشد شرکت را تسهیل می‌نماید.

به‌علاوه، سازمان­ها با سازمان­های که خدمات مدیریت سرویس را ارائه می‌دهند، می‌تواند به مدیریت کارآمد بارهای کاری دیتابیس کمک کند و بدین ترتیب مقیاس‌‌پذیری دیتابیس را بهبود بخشد. این خدمات فراتر از مدیریت ساده‌ی دیتابیس هستند و می‌توانند اطمینان حاصل کنند که سرورها و دیتابیس‌های شما به‌طور بهینه‌ای اجرا شده و بدین ترتیب امکان مقیاس‌‌پذیری کارآمد دیتابیس فراهم می‌گردد.

مقیاس‌پذیری چیست؟ درنهایت، مقیاس‌‌پذیری نقشی اساسی را در مدیریت دیتابیس فراهم می‌کند و به کسب‌و‌کارها این امکان را می‌دهد که به‌طور کارآمدی به رشد داده رسیده کرده و اطمینان حاصل کنند که فارغ از سایز دیتابیس عملکرد باثباتی وجود داشته باشد. تشخیص استراتژی مناسب عمودی، افقی یا ترکیبی از هر دو مورد و تکمیل آن با ابزار و خدمات مناسب برای به دست آوردن مقیاس‌‌پذیری دیتابیس کلیدی هستند. باید به یاد داشت که مقیاس‌‌پذیری مسئله‌ای جانبی نیست؛ بلکه باید بخشی از فرایند طراحی دیتابیس باشد.