Co-founder of CloudPac | Engineer, Researcher and Indie Hacker.
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¿Alguna vez implementaste una aplicación que funcionaba perfectamente en los EE. UU. y luego descubriste que los usuarios de Europa enfrentaban pantallas de carga interminables y tiempos de espera? Es una pesadilla que muchos de nosotros hemos enfrentado y que resalta un problema crítico: la regionalización. Expandir un producto de una escala local a una escala global no es solo una decisión tecnológica, es un viaje lleno de complejidades, sorpresas y muchos problemas de crecimiento.
Imagínese lo siguiente: los tiempos de respuesta de su aplicación en EE. UU. son de apenas 100 ms, pero sus usuarios europeos sufren demoras de 2 segundos. Durante mi tiempo en Twilio, enfrentamos este mismo desafío de frente, un momento que nos obligó a repensar por completo nuestra arquitectura regional.
Lo que siguió fue un año intensivo de reestructuración de nuestros sistemas, y hoy quiero compartir los enfoques específicos que funcionaron y, lo que es más importante, lo que no funcionó.
La expansión global conlleva una serie de desafíos, en particular en lo que respecta al cumplimiento normativo , la latencia y la experiencia del usuario . Si no adapta sus sistemas a la globalización, la internacionalización o la regionalización, puede enfrentarse a lo siguiente:
Cuando comenzamos a regionalizar las API de Twilio, nuestros principales obstáculos eran garantizar el cumplimiento , mantener el rendimiento y lograr la escalabilidad sin complicar demasiado el sistema. La clave era lograr que las API tuvieran en cuenta las regiones y, al mismo tiempo, mantener la flexibilidad del sistema. Exploremos las soluciones que funcionaron mejor y que puede aplicar al navegar por el proceso de regionalización.
El objetivo principal al diseñar una API que tenga en cuenta la región es garantizar la localización de los datos sin aumentar significativamente la complejidad del sistema. Este es un enfoque de alto nivel que utilizamos:
Parametrizar regiones : la clave para el diseño de API regionales es garantizar que las regiones estén parametrizadas a nivel de API. En lugar de tener diferentes puntos finales para diferentes regiones, utilice un punto final unificado con un parámetro de región. De esta manera, la API determina qué recursos regionales deben manejar la solicitud, lo que hace que el sistema sea adaptable sin necesidad de administrar versiones de API independientes.
Configuración contextual : el uso dinámico de configuraciones específicas de la región fue una de las técnicas más eficaces. Usamos las tablas globales de DynamoDB para almacenar configuraciones específicas de la región. Por ejemplo, se inyectaron configuraciones como regiones de centros de datos , rutas de almacenamiento de datos y reglas de cumplimiento como parte de las llamadas a la API para configurar dinámicamente las API en función de la región del usuario. Esto no solo simplificó la arquitectura, sino que también proporcionó flexibilidad y escalabilidad en diferentes ubicaciones geográficas, lo que garantiza que el manejo y el procesamiento de datos cumplieran con las políticas regionales.
Resolución de puntos finales regionales : una técnica eficaz consiste en aprovechar el enrutamiento basado en DNS para dirigir a los usuarios a los puntos finales de API regionales correctos. Las soluciones de DNS como AWS Route 53 ayudan a asignar solicitudes a la región adecuada en función de la geolocalización del usuario, al mismo tiempo que se sigue utilizando un dominio de API unificado. Esto permite que el sistema sea fácil de manejar y usar.
Visualización de cómo las solicitudes fluyen sin problemas a diferentes regiones
Una vez que nuestras API eran compatibles con cada región, el siguiente paso crucial fue asegurarnos de que nuestras bases de datos también lo fueran. Así es como lo abordamos: en lugar de mantener bases de datos separadas para cada región, optamos por clústeres multirregionales .
Exploración de bases de datos que reconocen regiones : evaluamos varias bases de datos para determinar su capacidad de gestionar la distribución de datos regionales de manera eficaz. CockroachDB se destacó por sus capacidades de particionamiento geográfico , lo que nos permitió distribuir datos entre regiones con una complejidad mínima. La función de disponibilidad multiactiva de CockroachDB hizo posible que cada región gestionara las lecturas y escrituras de forma independiente, lo que garantiza una alta disponibilidad y reduce la latencia entre regiones.
Migración desde bases de datos tradicionales : la migración desde bases de datos tradicionales a un sistema que tenga en cuenta las regiones requirió una planificación cuidadosa. Así es como abordamos la migración:
Extracción de datos : primero, extrajimos datos de nuestras bases de datos tradicionales utilizando herramientas como AWS DMS (Database Migration Service) para minimizar el tiempo de inactividad.
Adaptación del esquema : el esquema de CockroachDB tuvo que adaptarse para admitir particionamiento geográfico. Esto implicó modificar el esquema de la base de datos para incluir etiquetas de región , lo que permitió que la base de datos determinara dónde debería residir cada pieza de datos. Estas etiquetas permitieron que CockroachDB dirigiera de manera inteligente los datos a la región adecuada, optimizando tanto el rendimiento como el cumplimiento.
Carga y verificación de datos : después de adaptar el esquema, cargamos los datos en CockroachDB mediante inserciones por lotes , seguidas de comprobaciones exhaustivas para garantizar la integridad y la exactitud de los datos. La capacidad de CockroachDB para gestionar escrituras paralelas a gran escala hizo que este proceso fuera mucho más sencillo.
En la próxima serie de artículos, profundizaré en cada uno de estos temas para agregar detalles críticos de implementación.
Ilustración de nuestra estrategia de replicación
Una parte importante de la regionalización implica el cumplimiento normativo . Así es como lo logramos sin ahogarnos en la complejidad:
Cumplimiento como código : una de las técnicas más eficaces que implementamos fue el cumplimiento como código . Al codificar las reglas de cumplimiento en scripts de automatización de infraestructura, pudimos garantizar automáticamente que los datos se manejaran de acuerdo con los requisitos regionales. Esto hizo que el cumplimiento fuera auditable y repetible en diferentes entornos.
Políticas de manejo de datos : diseñamos políticas que dictaban los flujos de datos según la región. Por ejemplo, si una solicitud de API se originaba en la UE, cualquier almacenamiento o procesamiento de datos resultante se enrutaba a centros de datos de la UE. Estas políticas se incorporaron en el núcleo de nuestros servicios, lo que garantizaba que el cumplimiento fuera parte integral de la implementación y no una idea de último momento.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo implementamos esto usando Terraform:
# Define regional compliance requirements locals { compliance_configs = { eu-west-1 = { data_retention_days = 90 encryption_enabled = true backup_retention = 35 log_retention = 365 data_classification = "gdpr_regulated" allowed_regions = ["eu-west-1", "eu-central-1"] } us-east-1 = { data_retention_days = 30 encryption_enabled = true backup_retention = 30 log_retention = 180 data_classification = "standard" allowed_regions = ["us-east-1", "us-west-2"] } } } # CockroachDB cluster configuration with compliance settings resource "cockroach_cluster" "regional_cluster" { name = "global-api-cluster" serverless = { routing_id = var.routing_id regions = [for region, config in local.compliance_configs : region] } sql_users = { admin = { password = var.admin_password } } # Compliance settings for each region dynamic "region_config" { for_each = local.compliance_configs content { region = region_config.key node_config = { machine_type = "n2-standard-4" disk_size_gb = 100 disk_type = "pd-ssd" encryption_at_rest = region_config.value.encryption_enabled } } } } # Compliance monitoring and alerting resource "cockroach_alert" "compliance_violation" { for_each = local.compliance_configs name = "compliance-violation-${each.key}" cluster_id = cockroach_cluster.regional_cluster.id conditions = { query = <<-EOT SELECT count(*) FROM system.audit_events WHERE "timestamp" > now() - INTERVAL '5 minutes' AND event_type = 'unauthorized_access' AND region = '${each.key}' EOT threshold = 0 } notification_channels = [var.security_notification_channel] }
Cuando se trabaja con una base de usuarios global, equilibrar el cumplimiento y la latencia es un desafío constante.
Las API regionales y la localización de datos pueden mejorar el cumplimiento, pero podrían agregar latencia para los usuarios que viajan o están geográficamente más cerca de otro centro de datos.
Para afrontar este desafío, nosotros:
El proceso de regionalización en Twilio brindó información valiosa que puede ayudar a otros que buscan enfrentar desafíos similares:
Navegar por la regionalización de API y datos no es nada sencillo, pero las recompensas son inmensas: cumplimiento mejorado, latencia reducida y mayor confianza del usuario. Si comienza de forma sencilla, aprovecha herramientas como bases de datos multirregionales , enrutamiento basado en DNS y Compliance as Code , y aprende de experiencias del mundo real, puede regionalizar sus sistemas de manera eficaz y con mínimos dolores de cabeza.
Espero que este artículo arroje luz sobre formas prácticas y efectivas de abordar la regionalización según mis experiencias en Twilio. Si tienes preguntas o ideas propias, me encantaría escucharlas. ¡Comencemos una conversación!
¿Qué opinas? ¿Estás afrontando desafíos de regionalización en este momento? Deja un comentario y comparte tu experiencia.
Regionalice las API como un profesional: logre cumplimiento y escalabilidad globales | HackerNoon