Масштабирование программного обеспечения: методы и практики в ИТ

Масштабируемость - это проблема, с которой сталкиваются многие разработчики и команды. Внезапный рост числа пользователей может привести к перегрузке систем, что в результате приведет к проблемам с производительностью и недовольству клиентов. Однако при правильном подходе к масштабируемости компании могут не только удовлетворить эти требования, но и обеспечить себе долгосрочный рост.

В этой статье мы рассмотрим ключевые методы достижения масштабируемости в ИТ и дадим практические советы разработчикам о том, как создавать системы, способные справиться с будущими вызовами.

Что такое масштабируемость в ИТ-индустрии

Масштабируемость в информационных технологиях — это способность системы, приложения или сети эффективно справляться с увеличением нагрузки, обеспечивая при этом высокую производительность и минимальные ресурсные затраты. Это особенно важно для организаций, которые должны уметь быстро реагировать на изменения в спросе пользователей или объеме данных. По-настоящему масштабируемая система может совершенствоваться по мере увеличения числа пользователей, данных или операций.

Существует два основных типа масштабируемости: вертикальная и горизонтальная. Вертикальная масштабируемость (или scaling up) направлена на улучшение текущих возможностей аппаратного или программного обеспечения, например, увеличение вычислительной мощности сервера.

Горизонтальная масштабируемость программного обеспечения (или scaling out) заключается в добавлении большего количества машин или узлов для выполнения нагрузки более распределенных систем, что позволяет ее сбалансировать. Оба метода помогают организациям справляться с растущим спросом, не перегружая ресурсы.

Масштабируемость программного обеспечения заключается не только в добавлении ресурсов, но и в продуманном планировании и дизайне. Ключевыми элементами, влияющими на масштабируемость, являются:

• Вместимость. Система должна быть способна поддерживать множество одновременных пользователей без сложностей с производительностью.
• Управление данными. Масштабируемые системы должны эффективно обрабатывать растущие объемы данных, чтобы обеспечить стабильность производительности по мере увеличения объема данных.
• Логика кода. Код должен допускать модификацию и расширение таким образом, чтобы новые функции или улучшения не обязательно требовали переработки всего кода.

Любая компания, которая намерена продолжать свой устойчивый рост, должна заранее подумать о том, как реагировать на необходимость масштабирования. Это даст вам адаптивность и позволит оставаться конкурентоспособными без затрат на полную перестройку вашей ИТ-структуры.

Планирование масштабирования программного обеспечения

Один из вопросов, который возникает на этапе разработки программного обеспечения, заключается в том, как сделать его масштабируемым. Это предполагает учет масштабируемости в архитектуре программного обеспечения, чтобы система могла адаптироваться к будущим требованиям.

Для составления корректного плана по масштабированию сначала мы оценим текущую систему, а затем спланируем архитектуру системы.

Первичная оценка

Чтобы иметь возможность повысить масштабируемость программного обеспечения, рассмотрите существующую систему. Это поможет выявить ограничения и спрогнозировать рост. Рассмотрим четыре категории оценки:

• Текущая ситуация. Оцените, как система выглядит сейчас. Проанализируйте время отклика, пропускную способность и пиковые нагрузки системы. Это позволит выявить возможные недостатки в случае увеличения трафика пользователей.
• Прогноз роста числа пользователей. Определите, сколько пользователей планируется в будущем с учетом тенденций рынка и бизнес-целей. Это также поможет принимать решения о масштабировании.
• Использование ресурсов. Проанализируйте, как используются аппаратные и программные ресурсы системы, такие как серверы и базы данных. Определите, какие компоненты используются недостаточно или перегружены.
• Технические проблемы. Рассмотрите любые устаревшие технологии или код, которые могут замедлить масштабируемость программного обеспечения.

Такого рода оценка - отличное начало для масштабирования системы и понимания ее структуры.

Проектирование архитектуры

После оценки следующим шагом является разработка масштабируемой архитектуры. Основные принципы, которым необходимо следовать, включают в себя:

• Модульность. Создайте систему из нескольких модулей таким образом, чтобы каждый из них можно было создавать, проверять и расширять независимо. Это упрощает внесение изменений и исправления ошибок, а также существенно снижает вероятность общесистемных сбоев.
• Микросервисы. С помощью микросервисов система может быть разделена на небольшие независимые службы. Каждая из независимых служб самостоятельно реагирует на спрос, что повышает гибкость и устойчивость всей системы.
• Stateless-архитектура (без сохранения состояния). В этом случае каждый запрос содержит всю необходимую информацию, то есть каждый запрос актуален и может быть обработан на многих серверах.
• Балансировка нагрузки. Балансировка нагрузки распределяет входящий трафик, предотвращая перегрузку серверов. В этом случае снижается вероятность обнаружения “бутылочного горлышка” и повышается общая производительность системы.
• Облачные вычисления. Наличие облачной инфраструктуры позволяет распределять ресурсы по требованию, и компаниям не нужно заранее приобретать оборудование. Развертывать дополнительные ресурсы можно только в том случае, если они действительно необходимы.

Используя эти принципы на стадии проектирования, организации могут создавать системы, которые легко расширяются и справляются с переменами.

Стратегии масштабирования

Если система создается с учетом будущего расширения, необходимо уметь применять методы, позволяющие расширять системы без ущерба для их производительности. Сейчас расскажем об этом подробнее.

Управление базой данных

Правильное управление базами данных важно, поскольку оно может стать источником проблем с масштабируемостью, когда приходится одновременно обрабатывать большие объемы данных или большой поток пользователей. Ниже приведены некоторые меры по повышению производительности, которые можно использовать в базах данных:

• Горизонтальное масштабирование. Вместо того, чтобы полагаться на один сервер или экземпляр, загрузка базы данных может распределяться между многими серверами. Такой подход часто необходим для масштабируемого программного обеспечения, поскольку он позволяет использовать такие методы, как сегментирование, которое разбивает большие данные на более мелкие части и размещает их в разных местах.
• Копирование. Создайте несколько копий вашей базы данных с помощью репликации, чтобы обеспечить высокую доступность. В зависимости от ваших потребностей, это может выполняться синхронно или асинхронно, чтобы сбалансировать согласованность данных и отказоустойчивость, что жизненно важно для поддержки масштабируемого программного обеспечения.
• Кэширование. Реализуйте кэширование для хранения часто используемых данных в памяти, чтобы уменьшить необходимость в повторных обращениях к базе данных и ускорить время поиска.
• Регулярный мониторинг. Вам следует обратить внимание на производительность вашей базы данных с точки зрения таких показателей, как время ответа на запрос и использование ресурсов. Поскольку на этом этапе можно выявить множество проблем, лучше заранее скорректировать настройки, чтобы избежать сложностей в будущем или локализовать их до того, как они выйдут из-под контроля.

Балансировка нагрузки

Балансировка нагрузки распределяет входящий сетевой трафик между несколькими серверами, чтобы предотвратить перегрузку какого-либо одного сервера. Это повышает производительность и надежность системы, особенно в периоды пиковой нагрузки. Вот некоторые важные элементы этой стратегии:

• Динамическая балансировка нагрузки. Динамическая балансировка нагрузки использует такие алгоритмы, как взвешенный циклический анализ или кратчайшее время отклика, для балансировки трафика в зависимости от нагрузки. Это позволяет убедиться, что запросы не будут перегружены на одном сервере и в целом оптимизировать ресурсы.
• Сохранение сеанса. В таких приложениях, как интернет-магазины, где пользователям нужен непрерывный сеанс, его сохранение гарантирует, что все пользовательские запросы направляются на один и тот же сервер.
• Проверка работоспособности. Такие проверки работоспособности направлены на то, чтобы отслеживать снижение производительности серверов и, следовательно, выявлять все возможные сбои. Например, когда сервер не работает или испытывает перегрузку, трафик поглощается балансировщиком нагрузки и перенаправляется.
• Масштабируемые балансировщики нагрузки. Облачные или программные балансировщики нагрузки упрощают масштабирование по мере увеличения спроса. Многие из этих инструментов имеют функцию оптимизации автоматического масштабирования, которая изменяет распределение ресурсов в зависимости от объема трафика.

Если с этим все понятно, то давайте перейдем к облачным решениям для масштабируемости ПО.

Облачные решения

С появлением облачных вычислений масштабируемость бизнеса изменилась, поскольку она может предложить очень гибкое использование ресурсов. Вот некоторые из функций, которыми обладают облачные решения:

• Гибкая масштабируемость программного обеспечения. Используя облачные сервисы, клиенты могут быстро увеличивать или уменьшать рабочие нагрузки. Такой подход идеально подходит для масштабируемого программного обеспечения, так как позволяет клиентам платить только за то, что они используют, сохраняя при этом высокую производительность.
• Глобальный охват. Центры обработки данных расположены в нескольких регионах, что позволяет распространять приложения среди пользователей, сокращая время загрузки.
• Управляемые услуги. Это модель, при которой компания передает управление и поддержку своей облачной (и не только) инфраструктуры стороннему провайдеру. Это решение сокращает нагрузку на команды разработчиков.
• Экономическая эффективность. Использование облачных технологий сокращает затраты на такие вещи, как оборудование и его обслуживание. Несмотря на то, что технологии постоянно меняются, облачные сервисы помогают снизить затраты, поскольку вы платите только за то, что используете.

Преимущество этого метода заключается в оптимизации производительности, стабильности и доступности приложений, что будет очень важно при внезапном повышении требований.

Agile-фреймворки для масштабирования

Применение Agile-фреймворков, таких как Scrum, Kanban и Extreme programming (XP), значительно повышает способность команды к масштабированию. Вот несколько их преимуществ:

• Межфункциональные команды. Гибкие фреймворки способствуют формированию многопрофильных команд, способных работать сообща над решением проблем масштабируемости программного обеспечения с разных точек зрения.
• Итеративная разработка. Подход Agile используется на каждом этапе процесса разработки. Это достигается с помощью специальной методологии, которая фокусируется на коротких спринтах.
• Непрерывная интеграция и развертывание ПО (CI/CD). С помощью CI/CD команды могут автоматизировать тестирование и развертывание, ускоряя выпуск новых функций, и уделять особое внимание масштабируемости при каждом обновлении.

Например, Scaled Agile Framework (SAFe) используется для объединения различных команд в крупных организациях для достижения общих целей. Large Scale Scrum (LeSS) - это платформа для применения принципов Scrum в более крупных проектах, в то время как Disciplined Agile Delivery (DAD) имеет свой собственный набор кастомных процедур для решения трудностей.

Тестирование ПО на масштабирование

В любом жизненном цикле разработки программного обеспечения тестирование на масштабируемость станет одним из неотъемлемых этапов, поскольку оно даст возможность убедиться, что приложения смогут выдерживать повышенную нагрузку без ухудшения работы систем. Этот этап включает в себя тестирование системы в различных ситуациях, чтобы определить ее эффективность.

Общая цель тестирования масштабируемости программного обеспечения заключается в изучении определенных функций системы в условиях повышенной нагрузки, поиске “бутылочных горлышек” и оценке уровня нагрузки. Тестирование определяет максимальную нагрузку на приложение, создает условия, при которых пользователи не испытывают последствий пиковой нагрузки, и помогает экономно управлять ресурсами.

Ключевые метрики для тестирования масштабируемости

Ключевые показатели для тестирования масштабируемости программного обеспечения направлены на то, чтобы выяснить, насколько хорошо система справляется с растущими нагрузками. К таким показателям относятся:

• Время отклика. Время, затрачиваемое на то, чтобы запрос был выполнен.
• Пропускная способность. Определяет эффективность системы, оценивая общее количество запросов или транзакций, выполненных за определенный промежуток времени.
• Использование ресурсов. Включает тестирование работы центрального процессора, памяти, диска и сети, а также то, как эти элементы используются, когда система находится под давлением.
• Частота ошибок. Процент запросов, завершившихся неудачей, называется частотой ошибок. Транзакции, которые не сработали, являются наиболее критичными проблемами, которые необходимо устранить до запуска системы в эксплуатацию.

Способы тестирования масштабируемости ПО

Чтобы правильно проводить тестирование на масштабируемость, у вас должен быть готов подробный план. Вот несколько идей, которые помогут его составить:

• Определите четкие цели. Определите назначение каждой задачи, чтобы заложить основу для тестирования. Например, выяснить максимальное количество одновременных пользователей для повышения производительности сайта.
• Моделируйте реалистичные нагрузки. Это означает создание различных сценариев с разными типами пользователей, их географического расположения, устройств и даже сетевых условий.
• Используйте автоматизированные средства тестирования. Используйте такие инструменты, как Apache JMeter или LoadRunner, для создания необходимой нагрузки и эффективного измерения показателей производительности. Такие инструменты могут создать тысячи виртуальных пользователей, которые будут использовать приложение одновременно с тысячами реальных пользователей.
• Мониторинг показателей производительности. Правильное отслеживание производительности важно для тестировании масштабируемости программного обеспечения, поскольку оно помогает выявить слабые и сильные стороны системы. Для этого шага мы можем порекомендовать специальные инструменты управления производительностью приложений.
• Тщательно проанализируйте результаты. После любого тестирования нужно уметь проанализировать данные, чтобы выявить проблемы с производительностью и ресурсами. Убедитесь, что вы тщательно изучили результаты тестирования и сделали верные выводы.

Итак, теперь понятно, как масштабирование выглядит на словах, но как крупные компании справляются с этой задачей? Давайте выясним!

Примеры масштабирования программного обеспечения

Вот несколько примеров, которые показывают, что работает с точки зрения масштабируемости программного обеспечения, и как важен творческий подход в сочетании с хорошим планированием.

Sysco

Компания Sysco, один из крупнейших дистрибьюторов продуктов питания в США, столкнулась с серьезными трудностями при переводе своего многочисленного персонала в цифровое пространство. Чтобы решить эти проблемы, компания Sysco начала использовать более продвинутые подходы в вопросе масштабируемости баз данных и ИТ-инфраструктуры.

Среди ключевых мер, которые приняла Sysco, были следующие:

• Разделение базы данных на сегменты. Разделение единой базы данных на несколько более мелких и простых в управлении баз данных позволило осуществлять горизонтальное масштабирование. Эта стратегия помогла системе функционально расширить возможности и выдерживать большую нагрузку.
• Стратегии репликации. Благодаря использованию как синхронной, так и асинхронной форм репликации Sysco смогла обеспечить высокую доступность своих систем баз данных. Это было важно для бизнеса, поскольку гарантировало отсутствие простоев даже в периоды пиковой нагрузки.

Эти шаги повысили эффективность работы Sysco Company и хорошо подготовили компанию к будущему росту в условиях жесткой конкуренции.

Facebook

Превращение Facebook в соцсеть №1 в мире является примером эффективности горизонтального масштабирования. С учетом того, что миллиарды пользователей ежедневно взаимодействуют с платформой, Facebook получилось внедрить масштабируемые программные решения и надежную архитектуру, позволяющие распределять рабочие нагрузки между тысячами серверов. Основные стратегии Facebook включали следующее:

• Распределение нагрузки. Используя определенные методы балансировки нагрузки, Facebook смог направлять запросы пользователей на разные серверы. Ни один сервер не подвергался чрезмерной нагрузке.
• Архитектура микросервисов. Переход от единого монолитного приложения к архитектуре микросервисов позволил Facebook разумно масштабировать различные сервисы по необходимости.

В результате такой тактики Facebook удалось сохранить высокую производительность и надежность, несмотря на постоянный рост вовлеченности и количества пользователей.

Google

Подход Google к масштабируемости облачных технологий подчеркивает эффективность современных облачных решений. Продукт Google Cloud был изначально создан гибким и подготовлен к стабильной работе даже при крупных сбоях в работе центров обработки данных. Ключевыми компонентами стратегии Google являются:

• Глобальная инфраструктура. Центры обработки данных Google расположены таким образом, что нагрузка на трафик может распределяться географически. Это также помогает повысить производительность за счет снижения задержек и отсутствия избыточных компонентов в системе.
• Расширенное автоматическое масштабирование. Благодаря внедренным облачным технологиям администраторы Google Cloud могут вручную увеличивать или уменьшать объем ресурсов в зависимости от того, насколько востребованы продукты.
• Легкий доступ к улучшенным инструментам мониторинга. Мониторинг и аналитика осуществляются постоянно, чтобы при необходимости принимались меры по повышению производительности.

Эти методы позволяют Google обрабатывать огромные объемы данных и трафика с поразительной надежностью и эффективностью.

Заключение

Масштабируемость ИТ-продуктов - важный показатель, определяющий, будет ли конкретное программное обеспечение востребовано. В условиях растущих и меняющихся потребностей пользователей способность систем масштабироваться и справляться с более высокой нагрузкой без каких-либо проблем с производительностью становится важнейшим фактором, определяющим их эффективность. Именно поэтому в этой статье мы рассмотрели важные методы, направленные на достижение масштабируемости, включая методы планирования, архитектурного проектирования и тестирования.

Напомним, что успешная масштабируемость программного обеспечения предполагает:

• Управление производительностью. Поддержание необходимого уровня производительности в системах при большом количестве пользователей и обработке значительного объема информации.
• Управление данными. Управление большим объемом информации с минимальным снижением производительности.
• Структура кода. Разработка архитектуры программы таким образом, чтобы она была гибкой и легко менялась.

Планирование масштабируемости программного обеспечения начинается с оценки существующих возможностей, проектирования архитектуры и применения некоторых стратегий, таких как управление базами данных, балансировка нагрузки и применение облачных решений. Если вы используете эти методы в своей работе, то ваши системы будут настроены на долгосрочный рост и успех.