Der Blick auf die Datenanalyse sollte heute für fast jeden in seiner beruflichen Tätigkeit ein natürlicher Schritt sein. Denn wer wünscht sich nicht mehr Entscheidungsinformationen, um seine Meinungen, Erfahrungen und Gedanken zur Verbesserung der Ergebnisse zu untermauern? Die Daten sollen bei der Entscheidungsfindung helfen und Aufschluss darüber geben, ob diese Entscheidungen richtig sind. Zumindest ist das das Ziel. Stattdessen werden wir mit so vielen Daten bombardiert, dass es schwierig sein kann, die richtigen Daten zu finden, wenn wir sie brauchen. Laut einer Studie von NewVantagePartners ist der Anteil der Unternehmen, die angeben, dass die Einführung von Big Data eine Herausforderung darstellt, in den letzten zwei Jahren von rund 65 % im Jahr 2018 auf heute über 73 % gestiegen.
Über den Autor Matt Yonkovit, Director of Experience, Percona. Außerdem müssen wir darüber nachdenken, wie wir schneller auf diese Daten zugreifen können. Bei den größten Unternehmen der Welt verlangsamt sich der Datendurchsatz, was zu geringeren Umsätzen pro Millisekunde führt. Im Jahr 2006 schätzte Amazon, dass alle weiteren 1 Millisekunden, die zum Laden von Seiten benötigt werden, ein Umsatzrückgang von 100 % eintreten würde. Etwas mehr als ein Jahrzehnt später ergab eine Studie von Akamai aus dem Jahr 2017, dass dieselbe Verzögerung zu einem Rückgang der Conversions auf E-Commerce-Plattformen um 7 % führen würde. Das Bedürfnis nach Geschwindigkeit ist nicht verschwunden; Tatsächlich betrifft es mehr Unternehmen als je zuvor.
Bauen in Echtzeit: Was ist zu beachten?
Um die richtigen Daten schnell zu finden, müssen wir Dienste entwickeln, die in Echtzeit funktionieren. Wir müssen über die Erwartungen der Kunden nachdenken und darüber, wie wir ihnen gerecht werden können. Und wir müssen unsere Budgets für die IT-Infrastruktur, die diese Dienste unterstützt, einhalten. Es ist einfacher, alle drei dieser Anforderungen zu erfüllen, wenn Sie ein großes Unternehmen mit erweiterten Teams sind. Dies ist jedoch in der Regel nicht der Fall, wenn Sie ein kleines Unternehmen sind oder nur über begrenzte Ressourcen verfügen. Hier ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie Open Source helfen kann. Für Unternehmen mit begrenztem Budget kann Open Source eine gute Option sein. Betriebssysteme, Datenbanksoftware, Anwendungen und andere Stack-Komponenten sind abhängig von der Verfügbarkeit des Quellcodes zugänglich und werden verwendet. Vollversionen stehen oft ohne Kostenfolgen für die kommerzielle Nutzung zur Verfügung und können Ihnen bei der Skalierung helfen, um viele Ihrer technischen Herausforderungen zu meistern. Open Source kann Unternehmen jeder Größe dabei helfen, große Datenmengen zu verwalten. Allerdings reicht die Umstellung auf Open Source allein nicht aus, um die Anforderungen an die Echtzeitleistung zu erfüllen. Stattdessen müssen Sie überlegen, wie Sie die beste Leistung aus allen Elementen Ihrer Infrastruktur herausholen können. Im Mittelpunkt stehen dabei Ihre Daten, genauer gesagt Ihre Datenbank.
Die Bedeutung von Datenbanken.
Die frühzeitige Auswahl des richtigen Datenbankdesigns kann einen großen Unterschied für den Erfolg Ihres Betriebs machen. Die Bewertung sollte eine Vielzahl von Anforderungen abdecken. Beispielsweise könnte eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB eine schnelle Skalierung und Bereitstellung unterstützen, da sie schnell wachsen kann und sehr einfach bereitzustellen ist. Allerdings ist MongoDB als verwalteter Dienst nicht allgemein verfügbar: Sie kaufen MongoDB oder betreiben Ihre eigene Instanz. Sie können auch eine relationale Datenbank finden, die besser zu Ihrem Unternehmen und Ihrer Dienstleistung passt. Die SQL-Abfragesprache ist weit verbreitet, sodass es leicht ist, Personen zu finden, die diese Daten verwenden können. Datenbanken wie MySQL sind einfach auszuführen und großartig, wenn das Schema bereits definiert ist. Ebenso ist PostgreSQL eine ausgezeichnete Wahl für Dienste, bei denen Datentypen wie Zeitreihen oder Echtzeit-Geolokalisierung benötigt werden. PostgreSQL unterstützt SQL, was die Handhabung und Verwaltung von Daten erleichtert, aber auch diese Datenanwendungsfälle problemlos bewältigt. Jede dieser Open-Source-Datenbanken kann Hunderttausende gleichzeitiger Benutzeranfragen unterstützen; Der Wechsel zu Hunderttausenden oder sogar Millionen gleichzeitigen Benutzern kann jedoch großen Druck auf diese Instanz ausüben. Datenbank Es ist wichtig zu untersuchen, wie Sie die Leistung verbessern und Ihre Datenbank optimieren können.
Daten im Kontext
Die Datenbankkonfiguration ist ein Bereich, der echte Erfahrung erfordert. In den meisten Unternehmen ist es nicht Sache der Mitarbeiter, zu verstehen, wie Datenbanken tatsächlich funktionieren und wie man sie ändern kann. Daher kann eine gute Beratung von entscheidender Bedeutung sein, um Ihre Serviceziele in Echtzeit zu erreichen. Dies hilft Ihnen, häufige Fallstricke zu vermeiden, zu lernen, wie man mithilfe von Clustering oder anderen Skalierungstechniken baut, und gibt Ihnen die Unterstützung, die Sie benötigen, um eine fundierte Entscheidung über den richtigen Ansatz für die Zukunft zu treffen. Auch der Rest der App ist einen Blick wert. Obwohl Ihre Datenbank möglicherweise ordnungsgemäß funktioniert, scheint es sich um einen Anforderungsengpass zu handeln. Wenn es nicht gut in andere Anwendungskomponenten wie Nachrichtenwarteschlangen oder Analysetools integriert ist, kann sich ein Leistungsabfall in diesen Bereichen auf die Geschwindigkeit der Verarbeitung von Serviceanfragen auswirken. Es lohnt sich, diese anderen App-Elemente im Kontext zu betrachten, um zu sehen, wie Open-Source-Angebote helfen können. Beispielsweise kann sich Ihr Speichersystem auf dessen Leistung auswirken: Jede Datei, einschließlich Ihrer Datenbank, muss im Laufe der Zeit auf irgendeine Form von Speicher angewiesen sein. Da immer mehr Daten eingehen, ist es sinnvoll, durch Komprimierung den von Ihren Daten belegten Speicherplatz zu reduzieren. Dies kann jedoch zu Leistungseinbußen führen, wenn Sie diese Daten lesen oder schreiben müssen.
Speicherung und Komprimierung
Der falsche Speicher- und Komprimierungsansatz kann die Leistung verlangsamen und Kunden teuer zu stehen kommen, da Sie versuchen, den Overhead zu verwalten. Die Verwendung des Open-Source-Dateisystems ZFS kann dieses Problem lösen, indem es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten zu komprimieren und Speicherkosten zu sparen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Ebenso kann die Art und Weise, wie Sie die Warteschlange für Nachrichten verwalten, die ein System durchlaufen, die Gesamtergebnisse verbessern. Angebote wie RabbitMQ können den Nachrichtenfluss in Ihrer Anwendung im Laufe der Zeit verwalten und Ihnen dabei helfen, das Gesamtvolumen der Anfragen zu erhöhen, die Ihre Anwendung für die gleiche Menge an Material verarbeiten kann. Durch die Realisierung solcher Effizienzsteigerungen kann Ihre App bei gleichem Aufwand mehr gleichzeitige Benutzer in Echtzeit verarbeiten. Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens benötigen Sie schnellen Zugriff auf die richtigen Daten und die Fähigkeit, die wachsenden Bedürfnisse Ihrer Kunden in Echtzeit zu erfüllen, ist von entscheidender Bedeutung. Diese Anfrage beschäftigte bisher nur Unternehmen wie Google und Amazon. Jetzt muss jedes Unternehmen in Echtzeit denken. Open-Source-Technologien können Ihrem Unternehmen dabei helfen, diesen Bedarf zu decken.