Прескочи до основното съдържание
  1. Articles/

Мащабиране на технологиите за недвижими имоти: Оптимизиране на базата данни и сървърната инфраструктура за бързо растящи платформи

807 думи·4 мин.·
Разработка На Софтуер Оптимизация На Инфраструктурата Технология За Недвижими Имоти Оптимизация На База Данни Мащабируемост На Сървъри Облачна Инфраструктура Настройка На Производителността Бързо Растящи Стартъпи
Дипанкар Саркар
Автор
Дипанкар Саркар
Работя върху някои от най-добрите технологии в света.
Съдържание

В бързо развиващия се свят на пропtech, способността за бързо и ефективно мащабиране може да направи или провали успеха на една платформа. Тази статия описва моя опит като консултант по инфраструктура за бързо растяща технологична компания за недвижими имоти, фокусирайки се върху оптимизирането на производителността на базата данни и мащабируемостта на сървъра, за да поддържа бързото придобиване на потребители и растежа на данните.

Преглед на проекта
#

Нашият клиент, водеща онлайн платформа за недвижими имоти, изпитваше експлозивен растеж, но се сблъскваше със значителни предизвикателства за мащабируемост. Основните цели бяха:

  1. Оптимизиране на производителността на базата данни за справяне с нарастващите обеми данни и сложни заявки
  2. Подобряване на сървърната инфраструктура за поддръжка на нарастващия потребителски трафик
  3. Внедряване на мащабируема архитектура, способна да се приспособи към бъдещ растеж
  4. Минимизиране на времето на престой по време на надграждане на инфраструктурата
  5. Намаляване на оперативните разходи при подобряване на производителността на системата

Техническият подход
#

Оптимизация на базата данни
#

За решаване на проблемите с производителността на базата данни:

  1. Оптимизация на заявките: Анализирахме и пренаписахме неефективни заявки, внедрихме подходящи стратегии за индексиране
  2. Шардинг на базата данни: Внедрихме хоризонтален шардинг за разпределяне на данните между множество сървъри
  3. Слой за кеширане: Въведохме Redis като решение за кеширане, за да намалим натоварването на базата данни за често достъпвани данни
  4. Реплики за четене: Настроихме реплики за четене, за да разтоварим операциите с интензивно четене от основната база данни

Подобряване на сървърната инфраструктура
#

За подобряване на мащабируемостта и производителността на сървъра:

  1. Балансиране на натоварването: Внедрихме усъвършенствани техники за балансиране на натоварването, за да разпределим трафика равномерно
  2. Автоматично мащабиране: Настроихме групи за автоматично мащабиране, за да регулираме динамично капацитета на сървъра въз основа на моделите на трафика
  3. Мрежа за доставка на съдържание (CDN): Интегрирахме CDN за кеширане и обслужване на статично съдържание, намалявайки натоварването на сървъра
  4. Контейнеризация: Мигрирахме услугите към Docker контейнери за подобрено използване на ресурсите и гъвкавост при разгръщане

Оптимизация на облачната инфраструктура
#

Използване на облачни технологии за мащабируемост и ефективност на разходите:

  1. Разгръщане в множество зони на достъпност: Внедрихме настройка с множество зони на достъпност за подобрена надеждност
  2. Безсървърни изчисления: Използвахме безсървърни функции за специфични микроуслуги, за да намалим оперативните разходи
  3. Ниво на съхранение: Внедрихме стратегия за нива на съхранение, премествайки рядко достъпваните данни към по-евтини опции за съхранение

Предизвикателства и решения
#

Предизвикателство 1: Сложни миграции на данни
#

Мигрирането на големи обеми данни към новата шардирана структура на базата данни без престой беше значително предизвикателство.

Решение: Разработихме стратегия за поетапна миграция, използвайки комбинация от репликация в реално време и пакетни прехвърляния на данни. Внедрихме и система за двойно записване по време на прехода, за да осигурим съгласуваност на данните.

Предизвикателство 2: Производителност на заявките в мащаб
#

С нарастването на обема на данните, определени сложни заявки, използвани за съпоставяне на имоти и анализи, ставаха все по-бавни.

Решение: Внедрихме комбинация от денормализация, материализирани изгледи и предварително изчисляване на резултатите от често срещани заявки. За анализи в реално време въведохме отделна база данни за анализи, оптимизирана за OLAP операции.

Предизвикателство 3: Управление на разходите
#

Мащабирането на инфраструктурата за посрещане на нарастващите изисквания доведе до бързо увеличаване на облачните разходи.

Решение: Внедрихме цялостна стратегия за оптимизация на разходите, включително резервирани инстанции за предвидими работни натоварвания, спот инстанции за пакетна обработка и автоматизирано планиране на ресурсите за изключване на некритични услуги през периодите на ниско натоварване.

Резултати и въздействие
#

Усилията за оптимизация на инфраструктурата доведоха до значителни подобрения:

  • 70% намаление на средното време за отговор на заявките
  • 99.99% време на работа постигнато през периодите на пиков трафик
  • 5 пъти увеличение на способността на платформата да обработва едновременни потребители
  • 40% намаление на разходите за облачна инфраструктура
  • Нулево време на престой постигнато по време на големи миграции на бази данни

Ключови поуки
#

  1. Проактивното мащабиране е от решаващо значение: Предвиждането на растежа и проактивното мащабиране предотвратява проблеми с производителността и недоволство на потребителите.

  2. Архитектурата на данните е важна: Правилно проектираната архитектура на данните е основна за дългосрочната мащабируемост и производителност.

  3. Мониторинг и наблюдаемост: Внедряването на цялостни системи за мониторинг и предупреждение е от съществено значение за поддържане на производителността и бързо решаване на проблеми.

  4. Баланс между производителност и разходи: Непрекъснато оптимизиране както за производителност, така и за ефективност на разходите, за да се осигури устойчив растеж.

Заключение
#

Оптимизирането на инфраструктурата за тази бързо растяща платформа за недвижими имоти беше сложно, но възнаграждаващо предизвикателство. Чрез внедряване на комбинация от оптимизации на базата данни, подобрения на мащабируемостта на сървъра и подобрения на облачната инфраструктура, успяхме да подкрепим бързия растеж на платформата, като същевременно подобрихме производителността и намалихме оперативните разходи.

Този проект подчертава критичното значение на мащабируемата, ефективна инфраструктура за успеха на съвременните дигитални платформи. С развитието на индустрията на proptech и нарастването на очакванията на потребителите за производителност и надеждност, способността за изграждане и поддържане на стабилна, мащабируема технологична инфраструктура ще бъде ключов фактор за разграничаване на компаниите, които се стремят да водят в това конкурентно пространство.

Подобни

Мащабиране за успех: Оптимизиране на производителността на базата данни за високотрафичния уебсайт за недвижими имоти Proptiger
1264 думи·6 мин.
Разработка На Софтуер Управление На Бази Данни Оптимизация На База Данни MySQL Galera Cluster PHP Уебсайтове С Висок Трафик Инструменти За Наблюдение
Иновации в SEO анализа: Изграждане на мащабируема платформа за проследяване на класирането в реално време
848 думи·4 мин.
Разработка На Софтуер SEO Инструменти SEO Анализ Големи Данни MongoDB Мащабируема Архитектура Обработка В Реално Време
Иновации в ангажирането на клиентите: Разработване на съвременна система за управление на точки за лоялност
817 думи·4 мин.
Разработка На Софтуер Стратегии За Задържане На Клиенти Програма За Лоялност Ангажиране На Клиенти CRM Геймификация Мащабируема Архитектура Разработка На API
Модернизиране на платформа за маркетингова автоматизация: Редизайн на API и интеграция на множество езици
767 думи·4 мин.
Разработка На Софтуер API Архитектура Дизайн На API Маркетингова Автоматизация Интеграция На Множество Езици RESTful API Софтуерна Архитектура Опит На Разработчика
Разработване на мащабируеми бекенд услуги за следващо поколение сет-топ боксове
801 думи·4 мин.
Разработка На Софтуер IoT Решения Сет-Топ Бокс Бекенд Разработка Мащабируема Архитектура IoT Облачни Услуги API Дизайн
Революционизиране на електронната търговия: Изграждане на система за препоръки за платформата за очила на Lenskart
1283 думи·7 мин.
Разработка На Софтуер Машинно Обучение Наука За Данните Електронна Търговия Системи За Препоръки Word2Vec Python MongoDB AWS