جب بھی آپ کا سسٹم بڑھتا ہے، ٹریفک بڑھتا ہے، زیادہ سے زیادہ صارفین آپ کی مصنوعات کا استعمال کرتے ہیں، سرورز سست جواب دینے لگتے ہیں، ڈاؤن ٹائم آپ کے کاروبار کو نقصان اٹھانے پر مجبور کرتا ہے تو آپ اسکیلنگ کے بارے میں سوچنا شروع کر دیتے ہیں۔  اسکیلنگ کے لیے دو بنیادی حکمت عملی ہیں - عمودی اور افقی۔    آپ کے سرورز میں عام طور پر زیادہ CPU، اور RAM شامل کرکے سسٹم کی طاقت کو بڑھانے کا ارادہ رکھتی ہے۔ عمودی اسکیلنگ  اس کے برعکس،   وسائل کے تالاب میں آپ کے سرورز کی نقل (یا کلوننگ) پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ افقی اسکیلنگ   ان پر مزید:  عمودی پیمانہ  کم ٹریفک والے نظام کے لیے عمودی اسکیلنگ بہترین آپشن ہے کیونکہ یہ اضافی پیچیدگی کو متعارف کیے بغیر ترقی کو سنبھالنے کے لیے سب سے زیادہ قابل رسائی طریقہ ہے۔ آپ کو وسائل کے گروپ کے لیے حکمت عملیوں کی تعیناتی، وسائل کے تالاب کی لچک، آپ کے سرور کی بے وطنی، تقسیم شدہ کیش وغیرہ کی پرواہ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔   تاہم، عمودی اسکیلنگ میں سنگین خرابیاں ہیں۔  ہارڈ ویئر کی حد چونکہ وسائل کو شامل کرنا لامحدود طور پر ناممکن ہے۔  فیل اوور اور فالتو پن کا فقدان لمبے ڈاون ٹائم اور ڈیٹا کے ضائع ہونے کا خطرہ بڑھاتا ہے  افقی پیمانہ    آپ کے ایپلیکیشن سرورز کو کلون کرکے اور   جیسے جزو کو سرایت کرکے ان مسائل کو ختم کرتی ہے۔ افقی اسکیلنگ لوڈ بیلنسر      استعمال کرتے ہوئے آپ کے سرورز پر ٹریفک تقسیم کرتا ہے جیسے: ایک لوڈ بیلنسر مخصوص الگورتھم   راؤنڈ رابن   وزنی راؤنڈ رابن  IP ہیش پر مبنی نقطہ نظر  کم سے کم کنکشن کا طریقہ  وزنی کم سے کم کنکشن کا طریقہ  کم سے کم ردعمل کا طریقہ،  اور بہت سے دوسرے۔   تاہم، اس میں کئی خرابیاں ہیں:  سرورز کو بے وطن ہونا چاہیے۔  سیشنز کو سنٹرلائزڈ ڈیٹا اسٹور میں برقرار رکھنا پڑتا ہے۔  زیادہ پیچیدہ  ضرورت ہو سکتی ہے   تعیناتی کی حکمت عملی  لوڈ بیلنسر کارکردگی میں رکاوٹ بن سکتا ہے اگر یہ غلط کنفیگر ہو اور وسائل کافی نہ ہوں۔  یہ سسٹم میں اضافی پیچیدگی متعارف کرواتا ہے اور ناکامی کے ممکنہ واحد نقطہ کے طور پر کھڑا ہوتا ہے، جس کے لیے ناکامی کی حکمت عملیوں کو لاگو کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔  L4/L7 لوڈ بیلنسرز  انٹرنیٹ پر دو آلات کے لیے ایک دوسرے سے بات چیت کرنے کے لیے، بنیادی نظاموں کو مخصوص پروٹوکول پر عمل کرنا پڑتا ہے۔ ہر ایک نے OSI ماڈل کے بارے میں سنا، جو سات پرتوں کی وضاحت کرتا ہے جو کمپیوٹر سسٹم نیٹ ورک پر بات چیت کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ اگرچہ جدید انٹرنیٹ ایک آسان TCP/IP پروٹوکول اسٹیک ماڈل پر مبنی ہے، OSI ماڈل بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، کیونکہ یہ نیٹ ورک کے کام کرنے کے طریقے کو تصور کرنے اور بات چیت کرنے میں مدد کرتا ہے اور نیٹ ورکنگ کے مسائل کو الگ تھلگ اور حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔  زیادہ تر انڈسٹری لوڈ بیلنسنگ سلوشنز L4 اور L7 کی اصطلاحات استعمال کرتے ہیں جہاں L4 سے مراد OSI ماڈل میں ٹرانسپورٹ لیئر اور L7 سے مراد ایپلی کیشن لیئر ہے۔  L4 لوڈ بیلنس اب بھی L2/L3 ہے کیونکہ یہ نیچے کی تہوں سے ڈیٹا استعمال کرتا ہے جیسے کہ IP ایڈریس اور پورٹ نمبر۔   L4 لوڈ بیلنسر کے اہم فوائد  یہ زیادہ محفوظ اور پرفارمنس ہے کیونکہ ڈیٹا کے مواد کو روٹنگ کے فیصلے کرنے میں نہیں لیا جاتا ہے۔  ایک ہی TCP کنکشن کلائنٹ اور سرور کے درمیان ہے، جو لوڈ بیلنسر پر دستیاب TCP کنکشن کی حد سے تجاوز کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔   L4 لوڈ بیلنسر کے اہم نقصانات  ذہین روٹنگ ناممکن ہے کیونکہ مواد ڈکرپٹ نہیں ہو رہا ہے۔  ریاستی پروٹوکول اضافی پیچیدگی لاتا ہے۔  عوامی اور نجی پتوں کے درمیان نقشہ سازی۔  کوئی کیشنگ نہیں کیونکہ مواد اس سطح پر دستیاب نہیں ہے۔  مائیکرو سروسز آرکیٹیکچر کے لیے استعمال کرنا ممکن نہیں ہے کیونکہ یو آر ایل پاتھ کی بنیاد پر ٹریفک ری ڈائریکشن دستیاب نہیں ہے  دوسری طرف، L7 لوڈ بیلنسر OSI ماڈل میں ایپلیکیشن لیول پر کام کرتا ہے۔   L7 لوڈ بیلنسر کے اہم فوائد  سمارٹ فیصلے URL کے راستے، ہیڈر، مواد کی بنیاد پر کیے جا سکتے ہیں۔  کیشنگ   L7 لوڈ بیلنسر کے اہم نقصانات  دو TCP کنکشن برقرار رکھنے کی وجہ سے اضافی اوور ہیڈ، ایک کلائنٹ اور لوڈ بیلنسر کے درمیان، دوسرا لوڈ بیلنسر اور سرور کے درمیان۔ نیز، لوڈ بیلنس TCP کنکشن کی حد پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔  کم محفوظ کیونکہ لوڈ بیلنسر کو ڈیٹا کو ڈکرپٹ کرنے اور روٹنگ کے فیصلے کرنے کے قابل ہونے کے لیے سرٹیفکیٹس کا علم ہونا چاہیے۔   نتیجہ  لوڈ بیلنس ایک اہم جز ہوتا ہے جب افقی اسکیلنگ ہائی ٹریفک سسٹم کو سنبھالنے کے لیے لگائی جاتی ہے۔ لوڈ بیلنسرز L4 اور L7 کی دو اہم اقسام ہیں۔  سمارٹ فیصلے کرنے کی حدود کی وجہ سے L4 لوڈ بیلنس بہت زیادہ محفوظ اور پرفارمنس ہے۔  L7 لوڈ بیلنس کارکردگی اور سیکورٹی کی لاگت کی وجہ سے ذہین روٹنگ کے فیصلے فراہم کرنے کے طریقے سے کام کرتا ہے  مناسب قسم کا انتخاب سسٹم کی ضروریات پر منحصر ہے اور حفاظتی اصولوں کو لاگو کرنے اور کارکردگی کی رکاوٹوں کو دور کرنے کے معقول توازن کے ساتھ احتیاط سے غور کیا جانا چاہیے۔   یہاں بھی شائع ہوا۔

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

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

ڈی کوڈنگ لوڈ بیلنسنگ پرائمیٹوز

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps