ذخیرهسازی محلی، دادهها را مستقیماً روی سرورهای برنامه ذخیره میکند تا دسترسی با تأخیر بسیار کم فراهم شود، در حالی که خوشههای ذخیرهسازی متمرکز، زیرساخت اختصاصی و مشترکی را مستقر میکنند که چندین سرویس میتوانند به طور همزمان برای مدیریت وضعیت مداوم به آن دسترسی داشته باشند.
دادهها را در همان دستگاهی که برنامه در آن قرار دارد، ذخیره میکند و سربار شبکه را برای حداکثر سرعت از بین میبرد.
سرورهای ذخیرهسازی اختصاصی که در چندین برنامه به اشتراک گذاشته شدهاند و دسترسی به دادهها را به صورت پایدار و مقیاسپذیر فراهم میکنند.
| ویژگی | ذخیره سازی محلی | خوشههای حافظه پنهان متمرکز |
|---|---|---|
| تأخیر | زیر میلیثانیه (بدون جهش شبکه) | معمولاً 0.5-2 میلیثانیه در هر عملیات |
| ثبات | در نهایت؛ احتمالاً دادههای قدیمی در موارد مختلف وجود دارد | سازگاری قوی با پیکربندی مناسب |
| مقیاسپذیری | محدود به حافظه تک سرور | مقیاسبندی افقی از طریق خوشهبندی |
| پیچیدگی عملیاتی | زیرساختهای پایین؛ حداقلی | بالا؛ نیاز به تخصص ویژه دارد |
| هزینه ضربه به حافظه پنهان | فقط چرخههای پردازنده | سربار CPU + شبکه + سریالسازی |
| تأثیر شکست | از دست دادن حافظه پنهان به دلیل خرابی نمونه برنامه مرتبط است | دامنه شکست مستقل؛ میتواند به طرز دلپذیری تخریب شود |
| پشتیبانی از ساختار داده | کلید-مقدار پایه، محدود به زبان | انواع غنی (Redis: لیستها، مجموعهها، جریانها و غیره) |
| اشتراکگذاری بین سرویسها | غیرممکن؛ دادهها به صورت محلی به دام افتادهاند | بومی؛ طراحی شده برای دسترسی چند مصرفکننده |
وقتی سرعت خام اهمیت دارد، ذخیرهسازی محلی کاملاً غالب است. از آنجایی که همه چیز در حین پردازش اتفاق میافتد، شما به زمانهای دسترسی نانوثانیه تا میکروثانیه نگاه میکنید که هیچ سیستم مبتنی بر شبکهای نمیتواند با آن برابری کند. خوشههای متمرکز برای هر عملیات، مالیات تأخیر اجتنابناپذیری پرداخت میکنند، اگرچه این مالیات اغلب برای بسیاری از بارهای کاری ناچیز است. جالب توجه است که حافظههای پنهان متمرکز گاهی اوقات میتوانند تحت همزمانی بالا، از حافظههای پنهان محلی با پیادهسازی ضعیف بهتر عمل کنند، زیرا آنها قفل کردن و مدیریت حافظه را کارآمدتر از پیادهسازیهای محلی موقت انجام میدهند.
اینجاست که کلاسترهای متمرکز میدرخشند. وقتی کاربر شما پروفایل خود را بهروزرسانی میکند، نامعتبر کردن آن ورودی در Redis بلافاصله به همه مصرفکنندگان منتقل میشود. با حافظههای پنهان محلی، شما یا با پذیرش دادههای قدیمی برای مدت زمان TTL، ساخت سیستمهای نامعتبرسازی پخش پیچیده یا پیادهسازی الگوهای نزدیک به حافظه پنهان که تا حدی هدف را شکست میدهند، گیر میکنید. بسیاری از تیمها این چالش را دست کم میگیرند و در نهایت با اشکالات ظریف و آسیبزننده در تولید مواجه میشوند که در آن سرورهای مختلف نسخههای مختلفی از حقیقت را ارائه میدهند.
ذخیرهسازی محلی تا زمانی که رایگان نباشد، رایگان به نظر میرسد. شما از هزینههای زیرساختی اجتناب میکنید، اما در عوض زمان مهندسی برای مشکلات انسجام حافظه پنهان و حافظه برنامهای که در غیر این صورت میتوانست به درخواستها پاسخ دهد را صرف میکنید. خوشههای متمرکز نیاز به سرمایهگذاری اولیه در نظارت، اتوماسیون failover و برنامهریزی ظرفیت دارند. Redis Cluster یا سرویسهای مدیریتشده مانند AWS ElastiCache مقداری از بار را جابجا میکنند، اما مدلهای قیمتگذاری خود را معرفی میکنند که با توان عملیاتی و استفاده از حافظه مقیاسپذیر هستند.
میکروسرویسها با الزامات سختگیرانه تأخیر در مسیرهای سنگین خواندن، اغلب هر دو رویکرد را لایهبندی میکنند: یک حافظه پنهان محلی کوچک برای داغترین دادهها با TTLهای کوتاه، که توسط یک خوشه متمرکز برای اشتراکگذاری گستردهتر پشتیبانی میشود. حافظه پنهان محلی خالص برای دادههای پیکربندی، قالبهای کامپایلشده یا مجموعهای محاسبهشده که نیازی به سازگاری بین نمونهای ندارند، به زیبایی کار میکند. خوشههای متمرکز برای محدود کردن نرخ، ذخیرهسازیهای جلسه، تابلوهای امتیازات و هر سناریویی که در آن چندین سرویس باید در مورد وضعیت فعلی توافق کنند، ضروری میشوند.
از دست دادن حافظه پنهان محلی به معنای بازسازی یک نمونه برنامه از منبع است، که معمولاً شعاع انفجار قابل مدیریت است. خرابیهای خوشه متمرکز در صورت عدم مدیریت دفاعی، میتوانند چندین سرویس را به طور همزمان فلج کنند. معماریهای هوشمند، قطعکنندههای مدار و بازگشت به پایگاههای داده مبدا را در هنگام مشکل خوشههای حافظه پنهان پیادهسازی میکنند. Redis Sentinel و Redis Cluster امکان failover خودکار را فراهم میکنند، اما سناریوهای split-brain و پنجرههای از دست دادن دادهها در طول ارتقا، همچنان نگرانیهای عملیاتی هستند که حافظههای پنهان محلی به سادگی با آنها مواجه نمیشوند.
حافظههای پنهان متمرکز همیشه کندتر هستند و باید برای برنامههای کاربردی با عملکرد حیاتی از آنها اجتناب شود.
در حالی که حافظه پنهان محلی در تأخیر خام برنده است، حافظههای پنهان متمرکز بهینه شده اغلب میلیونها عملیات در ثانیه را با تأثیر ناچیزی مدیریت میکنند. سربار شبکه اغلب توسط پردازش سطح برنامه کم میشود و مزایای سازگاری اغلب از هزینههای تأخیر حاشیهای بیشتر است.
ذخیرهسازی محلی سادهتر است زیرا نیازی به اجرای زیرساخت جداگانه ندارید.
ممکن است زیرساخت در ابتدا سادهتر باشد، اما نامعتبرسازی حافظه پنهان در حافظههای پنهان محلی توزیعشده، پیچیدگی قابلتوجهی را ایجاد میکند. بسیاری از تیمها در نهایت سیستمهای توزیعشدهی موقت (ad-hoc) را برای همگامسازی حافظههای پنهان محلی میسازند و عملاً حافظه پنهان متمرکز را به طور ضعیفی از نو ابداع میکنند.
Redis فقط به عنوان یک حافظه پنهان متمرکز مفید است و نمیتواند مکمل حافظه پنهان محلی باشد.
Redis اغلب به عنوان حافظه پشتیبان در استراتژیهای ذخیرهسازی چندلایه عمل میکند. برنامهها از حافظههای محلی برای داغترین دادهها با TTLهای تهاجمی استفاده میکنند در حالی که Redis مجموعه کاری وسیعتری را در اختیار دارد و بهترینهای هر دو رویکرد را با هم ترکیب میکند.
مشکلات انسجام حافظه پنهان با حافظه پنهان محلی نادر هستند و فقط سیستمهای بزرگ را تحت تأثیر قرار میدهند.
هر سیستمی با چندین نمونه برنامه میتواند با مشکلات دادههای قدیمی مواجه شود. حتی یک پیادهسازی ساده دو سروری که به جلسات کاربر سرویس میدهد، اگر حافظههای پنهان محلی به دقت مدیریت نشوند، میتواند اطلاعات متناقضی را ارائه دهد.
خوشههای حافظه پنهان متمرکز، تمام نگرانیهای مربوط به سازگاری را به طور خودکار از بین میبرند.
در حالی که سیستمهای متمرکز یک منبع واحد برای صحت اطلاعات ارائه میدهند، اشکالات برنامه، شرایط رقابتی در کد کلاینت و TTL های پیکربندی نادرست هنوز میتوانند باعث ایجاد مشکلات سازگاری شوند. این موارد نیاز به طراحی دقیق نامعتبرسازی حافظه پنهان را کاهش میدهند اما از بین نمیبرند.
برای بارهای کاری بسیار حساس به تأخیر و با حجم بالای خواندن که در آنها کمی کندی قابل قبول است و سادگی اهمیت دارد، از ذخیرهسازی محلی استفاده کنید. زمانی که به ثبات در اجزای توزیعشده، حالت مشترک یا اندازه مجموعه دادهها بیش از حافظه تک سرور نیاز است، از خوشههای ذخیرهسازی متمرکز استفاده کنید. اکثر سیستمهای بالغ در نهایت هر دو را در یک معماری لایهای به کار میگیرند.
این مقایسه به بررسی خدمات وب آمازون و گوگل کلود میپردازد و با تحلیل پیشنهادات خدماتی، مدلهای قیمتگذاری، زیرساخت جهانی، عملکرد، تجربه توسعهدهندگان و موارد استفاده ایدهآل، به سازمانها کمک میکند تا پلتفرم ابری را انتخاب کنند که بهترین تطابق را با نیازهای فنی و تجاری آنها داشته باشد.
محاسبات لبهای یادگیری ماشینی (ML) استنتاج را مستقیماً روی دستگاههای محلی اجرا میکند و تأخیر و استفاده از پهنای باند را کاهش میدهد، در حالی که آموزش یادگیری ماشینی مبتنی بر ابر، از سرورهای قدرتمند از راه دور برای ساخت و اصلاح مدلهای عظیم استفاده میکند. هر رویکرد متناسب با مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشینی و تقاضاهای عملیاتی مختلف است.
استراتژیهای ذخیرهسازی در سیستمهای یادگیری ماشین، خروجیهای مدل از پیش محاسبهشده یا دادههای میانی را برای تسریع پرسوجوهای مکرر ذخیره میکنند، در حالی که محاسبات بر اساس تقاضا، هر بار نتایج تازهای تولید میکنند و سرعت را فدای سادگی و سربار ذخیرهسازی کمتر میکنند.
اشکالزدایی سیستمهای توزیعشده، به بررسی خرابیها در چندین ماشین و سرویس شبکهای میپردازد، در حالی که اشکالزدایی سیستم محلی بر مشکلات درون یک ماشین یا برنامه واحد تمرکز دارد. هر رویکرد، ابزارها، مدلهای ذهنی و استراتژیهای متفاوتی را برای جداسازی و حل مؤثر مشکلات میطلبد.
برنامهریزی زیرساخت بلاکچین بر طراحی شبکههای غیرمتمرکز و توزیعشده با دفترکلهای تغییرناپذیر و سازوکارهای اجماع تمرکز دارد، در حالی که برنامهریزی زیرساخت ابری بر ساخت منابع محاسباتی مقیاسپذیر و بر اساس تقاضا از طریق ارائهدهندگان متمرکز مانند AWS، Azure و Google Cloud متمرکز است.
