W przypadku konieczności skalowania poziomego tego serwera np. Wyobraźmy sobie system, który umożliwia mieszkańcom miasta składanie w urzędzie pewnego wniosku oraz generowania potwierdzenia jego przyjęcia opatrzonego unikalnym numerem.

Skalowanie systemów informatycznych w sektorze publicznym Share List Skalowanie systemu to zjawisko zwiększania lub zmniejszania jego możliwości obliczeniowych na miarę aktualnych potrzeb. Nietrudno sobie wyobrazić, że serwery obsługujące ruch na portalu zakupowym będą znacznie bardziej obciążone w okresie przedświątecznym, niż krótko po np.

Świętach Bożego Narodzenia. Gdyby zespół IT takiego sklepu przeoczył tę prawidłowość, firma mogłaby doświadczyć przeciążenia serwerów, stracić pieniądze, renomę oraz klientów. W nieodległej przeszłości dało się słyszeć o tego typu problemach np. Moje odczucie jest takie, że świadomość tego zagrożenia znacznie wzrosła w sektorze prywatnym, jednak ciągle daje się ono we znaki w sektorze publicznym.

Śledząc nagłówki polskich tytułów można napotkać informacje o problemach z wydajnością systemów informatycznych.

Słyszeliśmy już o problemach z systemami: EWUŚ, Źródło, Emp tia oraz z systemem do obsługi wyborów parlamentarnych przykładowe artykuły podlinkowane zostały na końcu niniejszego artykułu. Cóż ona Strategie narzedzi selekcji. Dokładnie to, że zamiast rozwiązywać pewien problem w środowisku rozproszonym w osobnych komisjach wyborczych, w urzędach gminy.

Praktyka pokazuje często, że jest inaczej. Co może być tego przyczyną? Obawiam się, że jest to często brak świadomości w zespołach odpowiedzialnych za wykonanie i wdrożenie oprogramowania systemów, choć nie możemy, w niektórych wypadkach, wykluczyć istnienia jakichś czynników uniemożliwiających im podjęcie odpowiednich decyzji projektowych terminy, błędnie wykonane SIWZ itp.

Spis treści

Niestety, dość często pojawiają się wątpliwości co do kompetencji firm wygrywających przetargi rządowe, jednak nie jest to temat, którym chciałbym się zajmować w niniejszym artykule — chciałbym się skupić na tym, skąd problemy z wydajnością się biorą i jak im zaradzić.

Pracując, kilka lat temu, w jednej z firm dostarczających rozwiązania informatyczne dla sektora publicznego zauważyłem, że niejako instynktownie przyjmuje się w wielu systemach architekturę warstwową jako podstawową architekturę rozwiązania.

Baza danych najczęściej jest bazą relacyjną typu SQL zawierającą wysoko znormalizowany model danych tabelpowiązanych ze sobą siecią połączeń. Do wykonywania bardziej skomplikowanych operacji często wykorzystuje się naturalne dla baz SQL procedury składowane.

Cecha statystyczna – Wikipedia, wolna encyklopedia

Jaki jest problem z takim modelem? Jak zwykle — to zależy. Jeżeli nie spodziewamy się ruchu przekraczającego możliwości konkretnej liczby serwerów, ani nie przewidujemy okresowych znacznych wzrostów aktywności — model ten będzie wystarczający.

W przeciwnym wypadku, napotkamy na dwa główne ograniczenia możliwości Skalowanie w wariantach binarnych.

Skala pomiarowa – Encyklopedia Zarządzania

Baza danych Poczynając od bazy danych, takie podejście praktycznie uniemożliwia skalowanie horyzontalne tj. Wspomniałem wyżej o problematycznym skalowaniu pionowym. Polega ono na zwiększaniu możliwości obliczeniowych konkretnego serwera lub serwerów poprzez zwiększenie ilości dostępnej pamięci RAM, liczby Skalowanie w wariantach binarnych, przestrzeni dyskowej itp.

Dzielenie binarne - Przykład 2

Brzmi logicznie, jednak problem polega na tym, że koszty tego skalowania rosną wykładniczo, co oznacza, że dwukrotne zwiększenie mocy serwera jest bardziej kosztowne niż zakup drugiego serwera o identycznych parametrach. Serwer przez to staje się bardziej wydolny, ale i coraz bardziej kosztowny, a nadal pozostaje punktem krytycznym systemu — w przypadku jego awarii cały system przestaje działać można oczywiście zainwestować w serwery zapasowe.

Przy okazji realizacji systemu na potrzeby jednego z dużych banków w Polsce dane mi było doświadczyć problemu z tym modelem skalowania.

Skalowanie w wariantach binarnych Opcja binarna pokoj czatu

System wdrażany był na potężnym serwerze bazodanowym, na którym konkurował o zasoby z pozostałymi aplikacjami. Nie dość, że baza danych Skalowanie w wariantach binarnych główny punkt awarii, to w dodatku problemy wydajności jednej z aplikacji mogły propagować się na pozostałe systemy. W przypadku konieczności skalowania poziomego tego serwera np.

Menu nawigacyjne

Wynika to z tego, że system blokuje zasoby oraz interfejs użytkownika na czas wykonania jednego żądania. Model ten, w mojej opinii, nadużywany jest przez dostawców oprogramowania ze względu na prostotę jego implementacji, stanowiącej jednocześnie jego podstawową zaletę.

Skalowanie w wariantach binarnych Darmowe wskazowki dotyczace handlu

Wyobraźmy sobie system, który umożliwia mieszkańcom miasta składanie w urzędzie pewnego wniosku oraz generowania potwierdzenia jego przyjęcia opatrzonego unikalnym numerem. W modelu synchronicznym petent podchodzi do okienka, przekazuje urzędnikowi pewne dane wejściowe np.

Cecha statystyczna — właściwość populacjiktóra jest przedmiotem badania statystycznego. Zgodnie z definicją [1] cecha statystyczna jest to funkcja przypisująca elementom populacji elementy zbioru wartości cechy statystycznej. W ramach badania statystycznego zbierane są wartości określonej cechy statystycznej nazywane wartościami zaobserwowanymi cechy statystycznej lub danymi statystycznymi. Dane te mają taki sam charakter jak cecha ilościowy, jakościowy itp. Zróżnicowanie wartości cechy statystycznej powoduje, że można mówić o jej rozkładzie w populacji.

Architektura systemu sprawia, że czas przetworzenia wniosku może być bardzo różny. Od kilku sekund w momencie obniżonej aktywności do, przykładowo, kilku minut w okresie wzmożonego obciążenia koniec roku, wejście w życie nowych przepisów itp. Po zakończeniu przetwarzania petent otrzymuje wydruk swojego potwierdzenia i obsłużona może zostać kolejna osoba.

Widzimy, że architektura systemu zaprojektowanego w ten sposób jest relatywnie prosta, jednak jest on przy tym podatny na wydłużanie czasu przetwarzania oraz wydłużanie kolejek w urzędzie. Alternatywa — architektura umożliwiająca skalowanie poziome Istnieją techniki, które możemy zastosować w celu zwiększenia wydajności oraz umożliwieniu skalowania poziomego. Skalowanie poziome, w odróżnieniu od pionowego, polega na tworzeniu klastrów serwerów składających się z wielu maszyn o niewygórowanych parametrach.

Skalowanie w wariantach binarnych Otrzymasz szybkie udzialy inwestycyjne

Zamiast jednego, bardzo drogiego, serwera stosujemy większą liczbę maszyn o znacznie mniejszej mocy obliczeniowej i dużo niższej cenie. Takie podejście umożliwia nam osiągnięcie wyższej sumarycznej mocy obliczeniowej przy niższych kosztach, które w tym modelu rosną — w przybliżeniu — liniowo.

Wiemy już, że do osiągnięcia naprawdę dużej skali konieczne jest zaprojektowanie systemu w sposób umożliwiający jego skalowanie poziome. Jak to osiągnąć? Jedną z części tej układanki jest partycjonowanie. Polega ono na podzieleniu zbioru danych na pewne niezależne od siebie części, które można następnie umieścić na różnych dyskach lub nawet serwerach.

To umożliwi nam składowanie danych na wielu serwerach jednocześnie oraz dołączanie nowych serwerów w miarę potrzeby, co jest — jak już ustaliliśmy — definicją skalowania poziomego. Możemy również zauważyć, że taki model skalowania jest, niejako, naturalnym modelem wzrostu dla instytucji, w których wdrażane systemy mają działać: urzędy miasta — partycjonowanie obywateli według ich miast zamieszkania, urzędy wojewódzkie — analogicznie, według województw.

Najnowsze wpisy

Nawet skalowalny system może doświadczyć chwilowego przeciążenia. Asynchroniczna komunikacja pomiędzy komponentami Zastosowanie modelu asynchronicznego w pierwszych dwóch warstwach systemu bardzo często pozwala na znaczne zwiększenie przepustowości. Rozważmy to na przykładzie użytym wcześniej.

  1. 50 centow opcji handlowiec

W wariancie asynchronicznym systemu przyjmowania wniosków petent podchodzi do okienka, przekazuje formularz urzędnikowi, urzędnik wprowadza go do systemu, niezwłocznie otrzymuje potwierdzenie przyjęcia wniosku, prosi kolejną osobę do okienka, a aktualnego petenta prosi o poczekanie kilku minut obok okienka. Podczas obsługi Konfiguracja systemu handlowego petenta np.

Taki model zwiększa — kosztem komplikacji procesu może powstać dodatkowa kolejka, petent może opuścić budynek przed odbiorem wydruku itp. Zastosowanie asynchronicznej infrastruktury do komunikacji pomiędzy komponentami systemu np.

Dodatkowym czynnikiem zwiększającym niezawodność systemu jest fakt, że zgłoszenia będą kolejkowane nawet w czasie, gdy któryś z serwerów przetwarzających uległ awarii.

Profil LinkedIn

Zgłoszenia te zostaną kolejno obsłużone w momencie usunięcia usterki. Mogłoby to powodować czasowe przestoje w konkretnych miastach lub województwach w przypadku partycjonowania według miejsca zamieszkania petentajednak nie groziłoby paraliżem systemu w skali całego kraju. Wnioski Widzimy jak stosując dwa paradygmaty — partycjonowanie danych oraz asynchroniczną komunikację — możemy wpływać na wydajność i niezawodność systemu.

Odbywa się to, jak zawsze, pewnym kosztem. Jest nim wzrost skomplikowania systemu. Systemy asynchroniczne są z natury bardziej złożone i trudniejsze w implementacji.