जब तपाइँको प्रणाली बढ्छ, ट्राफिक बढ्छ, अधिक र अधिक प्रयोगकर्ताहरूले तपाइँका उत्पादनहरू प्रयोग गर्छन्, सर्भरहरूले ढिलो प्रतिक्रिया दिन थाल्छन्, डाउनटाइमले तपाइँको व्यवसायलाई पीडा दिन बाध्य पार्छ तब तपाइँ स्केलिंगको बारेमा सोच्न थाल्नुहुन्छ।  स्केलिंगका लागि दुई प्राथमिक रणनीतिहरू छन् - ठाडो र तेर्सो।    तपाइँको सर्भरहरूमा सामान्यतया थप CPU, र RAM थपेर प्रणालीको शक्ति बढाउन चाहन्छ। ठाडो मापनले  यसको विपरित,   स्रोतहरूको पोखरीमा तपाईंको सर्भरहरू डुप्लिकेट (वा क्लोनिङ) मा फोकस गर्दछ। तेर्सो स्केलिंगले   यी मा थप:  ठाडो मापन  कम ट्राफिक प्रणालीको लागि ठाडो स्केलिंग उत्तम विकल्प हो किनभने यो अतिरिक्त जटिलताको परिचय नगरी वृद्धिलाई ह्यान्डल गर्नको लागि सबैभन्दा पहुँचयोग्य दृष्टिकोण हो। तपाईंले स्रोतहरूको समूहको लागि रणनीतिहरू डिप्लोइङ गर्ने, स्रोतहरूको पोखरीको लोच, तपाईंको सर्भरको राज्यविहीनता, वितरित क्यास, र यस्तै अन्य कुराहरूको ख्याल गर्नुपर्दैन।   यद्यपि, ठाडो स्केलिंगमा गम्भीर कमजोरीहरू छन्  स्रोतहरू थप्न असम्भव रूपमा असम्भव भएकोले हार्डवेयर सीमा  फेलओभर र रिडन्डन्सीको अभावले लामो समयसम्म डाउनटाइम र डाटा हराउने जोखिम बढाउँछ  तेर्सो स्केलिंग    तपाइँको एप्लिकेसन सर्भरहरू क्लोन गरेर र   जस्ता कम्पोनेन्ट इम्बेड गरेर यी समस्याहरूलाई हटाउँछ। तेर्सो स्केलिङले लोड ब्यालेन्सर    तपाइँको सर्भरहरूमा   प्रयोग गरेर ट्राफिक वितरण गर्दछ जस्तै: लोड ब्यालेन्सरले विशिष्ट एल्गोरिदमहरू   राउन्ड रोबिन   भारित राउन्ड-रोबिन  IP ह्यास-आधारित दृष्टिकोणहरू  न्यूनतम जडान विधि  भारित न्यूनतम जडान विधि  न्यूनतम प्रतिक्रिया विधि,  र धेरै अन्य।   यद्यपि, यसमा धेरै कमजोरीहरू छन्:  सर्भरहरू राज्यविहीन हुनुपर्छ  सत्रहरू केन्द्रीकृत डाटा भण्डारमा जारी रहनुपर्छ  थप जटिल  आवश्यक हुन सक्छ   परिचालन रणनीतिहरू  यदि यो गलत कन्फिगर गरिएको छ र स्रोतहरू पर्याप्त छैनन् भने लोड ब्यालेन्सर प्रदर्शन बाधा बन्न सक्छ  यसले प्रणालीमा थप जटिलता प्रस्तुत गर्दछ र असफलताको सम्भावित एकल बिन्दुको रूपमा खडा हुन्छ, जसलाई असफलता रणनीतिहरू लागू गर्न आवश्यक छ।  L4 / L7 लोड ब्यालेन्सरहरू  इन्टरनेटमा दुई यन्त्रहरू एकअर्कासँग सञ्चार गर्नको लागि, अन्तर्निहित प्रणालीहरूले विशेष प्रोटोकलहरू पालना गर्नुपर्छ। सबैले OSI मोडेलको बारेमा सुनेका छन्, जसले सात तहहरू वर्णन गर्दछ जुन कम्प्युटर प्रणालीहरूले नेटवर्कमा सञ्चार गर्न प्रयोग गर्दछ। यद्यपि आधुनिक इन्टरनेट एक सरल TCP/IP प्रोटोकल स्ट्याक मोडेलमा आधारित छ, OSI मोडेल व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, किनकि यसले नेटवर्कहरू कसरी सञ्चालन गर्दछ र नेटवर्किङ समस्याहरूलाई अलग गर्न र समस्या निवारण गर्न मद्दत गर्दछ।  अधिकांश उद्योग लोड सन्तुलन समाधानहरूले सर्तहरू L4 र L7 प्रयोग गर्दछ जहाँ L4 ले OSI मोडेलमा यातायात तहलाई जनाउँछ र L7 ले अनुप्रयोग तहलाई जनाउँछ।  L4 लोड ब्यालेन्सर अझै पनि L2/L3 हो किनभने यसले IP ठेगाना र पोर्ट नम्बर जस्ता तल्लो तहहरूबाट डेटा प्रयोग गर्दछ।   L4 लोड ब्यालेन्सरको मुख्य फाइदाहरू  यो अधिक सुरक्षित र प्रदर्शनकारी छ किनभने डेटा सामग्री रूटिङ निर्णयहरू लिइएको छैन  एउटै TCP जडान ग्राहक र सर्भर बीच होल्ड गर्दछ, जसले लोड ब्यालेन्सरमा उपलब्ध TCP जडानहरूको सीमा नाघ्नबाट रोक्न मद्दत गर्दछ।   L4 लोड ब्यालेन्सर को मुख्य हानि  इन्टेलिजेन्ट रूटिङ असम्भव छ किनभने सामग्री डिक्रिप्ट छैन  स्टेटफुल प्रोटोकलले थप जटिलता ल्याउँछ  सार्वजनिक र निजी ठेगानाहरू बीच म्यापिङ  यस स्तरमा सामग्री अनुपलब्ध भएकोले कुनै क्यासिङ छैन  url मार्गमा आधारित ट्राफिक रिडिरेक्शन उपलब्ध नभएकोले माइक्रोसर्भिसेस आर्किटेक्चरको लागि प्रयोग गर्न सम्भव छैन  अर्कोतर्फ, L7 लोड ब्यालेन्सरले OSI मोडेलमा अनुप्रयोग स्तरमा काम गर्छ   L7 लोड ब्यालेन्सरको मुख्य फाइदाहरू  URL पथ, हेडर, सामग्रीको आधारमा स्मार्ट निर्णयहरू गर्न सकिन्छ  क्यासिङ   L7 लोड ब्यालेन्सर को मुख्य हानि  अतिरिक्त ओभरहेड दुई TCP जडानहरू, एक ग्राहक र लोड ब्यालेन्सर बीचको, दोस्रो लोड ब्यालेन्सर र सर्भर बीचको मर्मतका कारण। साथै, लोड ब्यालेन्सर TCP जडान सीमा विचार गर्न आवश्यक छ  कम सुरक्षित किनभने लोड ब्यालेन्सरले डेटा डिक्रिप्ट गर्न र राउटिङ निर्णयहरू गर्न सक्षम हुन प्रमाणपत्रहरू जान्नु पर्छ।   निष्कर्ष  लोड ब्यालेन्सर एक महत्त्वपूर्ण घटक हो जब तेर्सो स्केलिंग उच्च-ट्राफिक प्रणालीहरू ह्यान्डल गर्न लागू गरिन्छ। त्यहाँ दुई मुख्य प्रकारका लोड ब्यालेन्सरहरू L4 र L7 छन्।  L4 लोड ब्यालेन्सर धेरै सुरक्षित छ र स्मार्ट निर्णयहरू लिने सीमितताहरूको कारण प्रदर्शनकारी छ  L7 लोड ब्यालेन्सरले दक्षता र सुरक्षाको लागतको कारणले बुद्धिमानी मार्ग निर्णयहरू प्रदान गर्ने तरिकामा सञ्चालन गर्दछ।  उपयुक्त प्रकारको छनोट प्रणाली आवश्यकताहरूमा निर्भर गर्दछ र सुरक्षा सिद्धान्तहरू लागू गर्ने र कार्यसम्पादन अवरोधहरू हटाउनको उचित सन्तुलनको साथ ध्यानपूर्वक विचार गर्नुपर्छ।   यहाँ पनि प्रकाशित।

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

यो अडियो कथाको मौलिक भाषामा निर्माण गरिएको हो!

धेरै लामो; पढ्नकाे लागि

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

डिकोडिङ लोड सन्तुलन आदिम

About Author

टिप्पणीहरू

ह्याङ्ग ट्यागहरू

यो लेख मा प्रस्तुत गरिएको थियो

Related Stories

The HackerNoon Newsletter: No Startup Has Ever Failed Because it Didn’t Have a Blog (2/15/2025)

The HackerNoon Newsletter: AI Is Mapping Hidden Connections—And It’s Just Getting Started (2/14/2025)

The HackerNoon Newsletter: Climb the Ranks: 3 Actionable Tips to Become a Top Writer (2/12/2025)

The HackerNoon Newsletter: The Bitcoin Blockchain is Spice Melange—It Is a Meme (2/14/2025)

The HackerNoon Newsletter: No Startup Has Ever Failed Because it Didn’t Have a Blog (2/15/2025)

The HackerNoon Newsletter: AI Is Mapping Hidden Connections—And It’s Just Getting Started (2/14/2025)

The HackerNoon Newsletter: Climb the Ranks: 3 Actionable Tips to Become a Top Writer (2/12/2025)

The HackerNoon Newsletter: The Bitcoin Blockchain is Spice Melange—It Is a Meme (2/14/2025)

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps