Už ste niekedy nasadili aplikáciu, ktorá perfektne fungovala v USA, len aby ste zistili, že používatelia v Európe čelia nekonečným obrazovkám načítania a časovým limitom? Je to nočná mora, ktorej mnohí z nás čelili, a poukazuje na kritický problém: regionalizáciu. Rozšírenie produktu z lokálneho na globálnu úroveň nie je len technologickým rozhodnutím – je to cesta plná zložitostí, prekvapení a množstva rastúcich bolestí.  Predstavte si toto: Čas odozvy vašej aplikácie v USA je ostrých 100 ms, ale vaši európski používatelia trpia 2-sekundovým oneskorením. Počas môjho pôsobenia v Twilio sme čelili tejto výzve priamočiaro. - moment, ktorý nás prinútil úplne prehodnotiť našu regionálnu architektúru.  Nasledoval intenzívny rok prestavby našich systémov a dnes sa chcem podeliť o konkrétne prístupy, ktoré fungovali, a čo je dôležité, čo nie.   Prečo je regionalizácia dôležitá  Globálna expanzia prináša množstvo výziev, najmä pokiaľ ide o   ,   a   . Bez prispôsobenia vašich systémov globalizácii, internacionalizácii alebo regionalizácii môžete čeliť: dodržiavanie predpisov latenciu používateľskú skúsenosť    : Zákony ako   v Európe a   v Kalifornii prísne presadzujú, kde a ako sa musí s údajmi zaobchádzať, ako sa k nim musí pristupovať. Nedodržanie môže mať za následok značné pokuty a právne kroky. Regulačné sankcie GDPR CCPA    : Keď údaje nie sú lokalizované, používatelia môžu zaznamenať vysokú latenciu, čo môže viesť k pomalšiemu načítaniu a celkovej nespokojnosti. Predstavte si, že používatelia v Berlíne čakajú niekoľko sekúnd na odpoveď, pretože ich údaje musia byť načítané z amerického servera – je to recept na stratu. Slabá používateľská skúsenosť    : Bez regionálnej stratégie sa údržba a správa globálnej infraštruktúry stáva ťažkopádnou, čo vedie k zvýšeným nákladom a zložitosti. Prevádzková neefektívnosť  Keď sme začali regionalizovať API Twilio, našimi hlavnými prekážkami bolo zabezpečenie   , udržiavanie   a dosahovanie   bez prílišnej komplikácie systému. Kľúčom bolo zabezpečiť, aby boli rozhrania API prispôsobené regiónu a zároveň zostali flexibilné. Poďme preskúmať riešenia, ktoré fungovali najlepšie a ktoré môžete použiť pri navigácii v procese regionalizácie. súladu výkonu škálovateľnosti   1. Navrhovanie rozhrania API pre regióny  Primárnym cieľom pri navrhovaní regionálneho API je zabezpečiť lokalizáciu údajov bez výrazného zvýšenia zložitosti systému. Tu je prístup na vysokej úrovni, ktorý sme použili:    : Kľúčom k návrhu regionálneho API je zabezpečiť, aby boli regióny parametrizované na úrovni API. Namiesto rôznych koncových bodov pre rôzne oblasti použite jednotný koncový bod s parametrom regiónu. Týmto spôsobom API určuje, ktoré regionálne zdroje by mali spracovať požiadavku, vďaka čomu je systém prispôsobiteľný bez potreby spravovať samostatné verzie API. Parametrizácia regiónov    : Dynamické používanie konfigurácií špecifických pre región bolo jednou z najefektívnejších techník. Použili sme globálne tabuľky DynamoDB na ukladanie   Napríklad konfigurácie, ako sú   ,   a   , boli vložené ako súčasť volaní API na dynamickú konfiguráciu rozhraní API na základe oblasti používateľa. To nielenže zjednodušilo architektúru, ale poskytlo aj flexibilitu a škálovateľnosť naprieč rôznymi geografickými lokalitami, čím sa zabezpečilo, že spracovanie a spracovanie údajov bude v súlade s regionálnymi politikami. Kontextová konfigurácia konfigurácií špecifických pre región. oblasti dátového centra cesty ukladania údajov pravidlá zhody    : Jednou z účinných techník je využiť   na nasmerovanie používateľov na správne regionálne koncové body API. Riešenia DNS, ako je   pomáhajú mapovať požiadavky na príslušný región na základe geolokácie používateľa, pričom stále používajú jednotnú doménu API. Vďaka tomu je systém spravovateľný a užívateľsky prívetivý.  Regionálne rozlíšenie koncových bodov smerovanie založené na DNS AWS Route 53,   2. Migrácia do databáz orientovaných na región  Keď naše rozhrania API poznali región, ďalším kľúčovým krokom bolo zabezpečiť, aby boli aj naše databázy. Takto sme k tomu pristúpili: Namiesto udržiavania samostatných databáz pre každý región sme sa rozhodli pre   . multiregionálne klastre    : Hodnotili sme niekoľko databáz z hľadiska ich schopnosti efektívne zvládnuť distribúciu regionálnych údajov.   vynikol vďaka svojim schopnostiam   , čo nám umožňuje distribuovať údaje medzi regiónmi s minimálnou zložitosťou. Funkcia   CockroachDB umožnila každej oblasti zvládnuť čítanie a zápis nezávisle, čím sa zabezpečila vysoká dostupnosť a znížila sa oneskorenie medzi regiónmi. Skúmanie databáz orientovaných na región CockroachDB geografického rozdeľovania multiaktívnej dostupnosti    : Migrácia z tradičných databáz do regionálneho systému si vyžadovala starostlivé plánovanie. Takto sme riešili migráciu: Migrácia z tradičných databáz    : Najprv sme extrahovali údaje z našich tradičných databáz pomocou nástrojov ako   (Database Migration Service), aby sme minimalizovali prestoje. Extrakcia údajov AWS DMS    : Schéma CockroachDB musela byť prispôsobená na podporu geo-partitioningu. Zahŕňalo to úpravu databázovej schémy tak, aby zahŕňala   , čo databáze umožnilo určiť, kde by sa mala každá časť údajov nachádzať. Tieto značky umožnili CockroachDB inteligentne nasmerovať údaje do príslušnej oblasti, čím sa optimalizoval výkon aj súlad. Prispôsobenie schémy značky regiónu    : Po prispôsobení schémy sme načítali údaje do CockroachDB pomocou   , po ktorých nasledovali rozsiahle   aby sme zaistili integritu a správnosť údajov. Vďaka schopnosti CockroachDB zvládnuť rozsiahle paralelné zápisy bol tento proces oveľa plynulejší. Načítanie a overenie údajov dávkových vložiek overovacie kontroly,  V ďalšej sérii článkov sa ponorím hlboko do každej z týchto tém, aby som pridal kritické detaily implementácie.    : Pre regióny, ktoré vyžadovali, aby údaje zostali v rámci hraníc (napr. Nemecko), sme využili   . Logické zdieľanie založené na pôvode údajov zabezpečilo, že údaje od európskych používateľov zostali v Európe, zatiaľ čo údaje od používateľov z USA zostali v USA. Tento prístup nám pomohol splniť nariadenia o pobyte údajov bez toho, aby sme obetovali výkon. Súlad údajov o rezidencii inštancie databázy špecifické pre daný región    : Ďalším kritickým aspektom našej cesty regionalizácie databázy bolo   . V prípade zlyhania regionálnej inštancie sme implementovali   , aby sme zaistili, že prepnutia do iných regiónov budú rýchle a v súlade. Toto nastavenie minimalizovalo prestoje a zároveň rešpektovalo pravidlá suverenity údajov, čím sa zabezpečilo, že používateľské údaje zostanú v bezpečí a prístupné.  Stratégie prepnutia navrhovanie stratégií prepnutia monitorovanie oneskorenia replikácie   3. Zjednodušenie riadenia súladu  Významná časť regionalizácie zahŕňa   . Takto sme to zvládli bez toho, aby sme sa utopili v zložitosti: súlad    : Jednou z najefektívnejších techník, ktorú sme implementovali, bol   . Kódovaním pravidiel zhody do skriptov automatizácie infraštruktúry sme mohli automaticky zabezpečiť, aby sa s údajmi narábalo v súlade s regionálnymi požiadavkami. To umožnilo auditovať súlad a opakovateľnosť v rôznych prostrediach. Súlad ako kódex súlad ako kódex    : Navrhli sme   na základe regiónu. Ak napríklad požiadavka API pochádza z EÚ, akékoľvek výsledné ukladanie alebo spracovanie údajov bolo smerované do dátových centier EÚ. Tieto pravidlá boli začlenené do jadra našich služieb, čím sa zabezpečilo, že dodržiavanie pravidiel bolo zapečatené skôr ako dodatočný nápad. Zásady spracovania údajov zásady, ktoré diktovali toky údajov  Tu je príklad toho, ako sme to implementovali pomocou 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] }   4. Zákon o vyrovnávaní: Latencia verzus dodržiavanie predpisov  Keď pracujete s globálnou používateľskou základňou,   je neustálou výzvou. vyváženie súladu a latencie  Regionálne rozhrania API a lokalizácia údajov môžu zlepšiť súlad, ale môžu zvýšiť latenciu pre používateľov, ktorí cestujú alebo sú geograficky bližšie k inému údajovému centru.  Na zvládnutie tejto výzvy:    : V prípade menej citlivých údajov, ktoré nemali požiadavky na pobyt, sme umožnili spracovanie žiadostí v dátovom centre, ktoré je najbližšie k používateľovi. V prípade citlivých údajov sa uplatňovali prísne regionálne pravidlá. Tento hybridný prístup nám pomohol nájsť rovnováhu medzi   a   . Implementovaný hybridný prístup dodržiavaním predpisov používateľskou skúsenosťou    : Na rýchle poskytovanie statického obsahu bez ohľadu na polohu používateľa sme použili aj riešenia   , ako je   . To nám umožnilo zamerať regionálne úsilie špecificky na citlivé používateľské údaje a zároveň zabezpečiť rýchlu používateľskú skúsenosť. Edge Caching pre výkon pre ukladanie okrajov do vyrovnávacej pamäte CloudFront   Lekcie získané z Twiliovej regionalizačnej cesty  Cesta regionalizácie v Twilio poskytla niekoľko cenných poznatkov, ktoré môžu pomôcť ostatným, ktorí chcú zvládnuť podobné výzvy:    : Regionalizácia všetkého naraz môže byť zdrvujúca. Začnite s oblasťami s najvyššou prioritou a postupne sa rozširujte. Začnite jednoducho    : Navrhnite svoje rozhrania API tak, aby boli od začiatku vedomé regiónu. Dodatočná montáž je možná, ale oveľa náročnejšia. Parameterize Early    : Súlad je kľúčový, ale nezabudnite na koncového používateľa. Vyhovujúci systém, ktorý má za následok zlú používateľskú skúsenosť, nakoniec zlyhá. Think Beyond Compliance   Záver: Prijmite regionalizáciu, krok za krokom  Navigácia v rozhraní API a regionalizácii údajov nie je ani zďaleka jednoduchá, ale výhody sú obrovské – vylepšené dodržiavanie predpisov, znížená latencia a lepšia dôvera používateľov. Spustením jednoduchých, využívajúcich nástrojov, ako sú   ,   a   a poučením sa zo skúseností v reálnom svete, môžete svoje systémy regionalizovať efektívne a s minimálnymi bolesťami hlavy. databázy viacerých oblastí smerovanie založené na DNS Compliance as Code  Dúfam, že tento článok vrhá svetlo na praktické a efektívne spôsoby navigácie v regionalizácii na základe mojich skúseností v Twilio. Ak máte vlastné otázky alebo postrehy, rád si ich vypočujem – začnime konverzovať!    Zaoberáte sa problémami regionalizácie práve teraz? Napíšte komentár a zdieľajte svoju cestu. čo myslíš?

The writer has or has previously had a business relationship with companies mentioned in this article.

Twilio

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Regionalizujte rozhrania API ako profesionál: Dosiahnite globálnu zhodu a škálovateľnosť

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

When Blood Told

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

When Blood Told

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps