在不斷發(fā)展的軟件開發(fā)環(huán)境中，可伸縮性仍然是一個至關(guān)重要且復(fù)雜的挑戰(zhàn)，這是一個解決Agtech IoT設(shè)備可擴展性的分數(shù)CTO所證明的。與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者一起，我們還收集了其他答案，從實施AI驅(qū)動的預(yù)測縮放到其他各種獨特的可擴展性策略，從而提供了一系列創(chuàng)新的解決方案。發(fā)現(xiàn)專業(yè)人士采取的多種方法，以確保其項目能夠發(fā)展并適應(yīng)不斷增長的需求。

在AgTech啟動客戶端，我對將其MVP從一個主要客戶擴展到處理數(shù)以萬計的在線IoT設(shè)備，以報道許多客戶的大量數(shù)據(jù)量。關(guān)鍵挑戰(zhàn)包括使用SIMD內(nèi)在設(shè)備實現(xiàn)關(guān)鍵場景的低延遲效果處理，通過復(fù)制數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行間歇性連通性的魯棒同步，通過分布式數(shù)據(jù)分配/并行化，基于系統(tǒng)衡量的分布式數(shù)據(jù)劃分/并行化的容錯，并在架構(gòu)上分離顧問。

我們利用了Lambda架構(gòu)，結(jié)合了實時和批處理處理途徑。對于低延遲，高優(yōu)先級數(shù)據(jù)，我們調(diào)整了可伸縮性，錯誤處理和檢驗。批量，低優(yōu)先性數(shù)據(jù)通過可擴展的批處理管道。將加載處理到設(shè)備上提高了響應(yīng)能力，而不會壓倒數(shù)據(jù)收集器。

在處理部分連接，確保容忍度和啟用自動化的同時，解決了實時攝入大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的可伸縮性，需要采用多方面的方法。諸如SIMD，復(fù)制數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分布式處理模式，自動化和諸如Lambda之類的架構(gòu)模式之類的技術(shù)在將此AgTech解決方案從MVP轉(zhuǎn)換為真正可擴展的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)方面是無價的。

SaaS的動態(tài)云縮放

我們最近開發(fā)了一個應(yīng)用程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要大量可擴展性，其中涉及上下措施的云實例，該系統(tǒng)將在短短幾個小時內(nèi)有數(shù)百人在接下來的一兩天內(nèi)訪問SaaS，然后在接下來的一兩天內(nèi)進行付費量，只有少數(shù)幾個管理員使用該系統(tǒng)。然后，幾天后，在不確定的日期中，該系統(tǒng)將需要再次付諸實踐。

為了管理這一獨特的要求，我們使用了動態(tài)縮放的實例，采用了Amazon Web服務(wù)（AWS）的云解決方案。在采用這種方法時，我們提高了“按需”性能，在云中有效使用的服務(wù)器資源，并提供了可擴展性，而無需花費數(shù)千美元構(gòu)建不必要的基礎(chǔ)架構(gòu)。這使我們能夠為客戶部署一個具有成本效益的解決方案，同時提供最高的性能，而不論需要訪問該平臺的用戶數(shù)量如何，為客戶和SaaS的用戶創(chuàng)建了雙贏。

水平縮放用微服務(wù)

在初創(chuàng)公司，我們曾經(jīng)為電子商務(wù)行業(yè)的客戶提供一個項目，該項目需要獨特的可擴展性方法。我們通過實現(xiàn)微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)選擇了水平縮放策略，而不是傳統(tǒng)的垂直縮放。這使我們可以輕松地添加新功能和功能，而不會影響系統(tǒng)的整體性能。通過開箱即用并擁抱新技術(shù)，我們能夠成功地滿足客戶不斷增長的需求并確保無縫的用戶體驗。

對等建筑的增長

在可擴展技術(shù)的領(lǐng)域中，某些系統(tǒng)采用了點對點架構(gòu)。該模型通過允許單個節(jié)點彼此直接互動來傳播工作量，從而有效地共享負載。它將用戶轉(zhuǎn)換為資源的貢獻者，從而減少對中央服務(wù)器的依賴性。

隨著用戶數(shù)量的增加，網(wǎng)絡(luò)管理流量的能力會增長，從而使其內(nèi)在可擴展。如果您正在探索可伸縮性解決方案，請考慮點對點方法如何增強系統(tǒng)的增長潛力。

自動尺度的無服務(wù)器計算

無服務(wù)器計算代表了可擴展性的創(chuàng)新方法。通過允許云服務(wù)提供商動態(tài)管理機器資源的分配，無用的計算可以從用戶中抽象服務(wù)器管理。這意味著應(yīng)用程序可以隨需求自動擴展，而無需在擴展操作中進行手動干預(yù)。

成本效率也提高了，因為您僅用于使用所使用的費用。對于那些設(shè)計新應(yīng)用程序的人，無服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)可能會簡化您的操作并保證調(diào)查。

減少延遲的邊緣計算

邊緣計算是一種戰(zhàn)略方法，它將處理從中央數(shù)據(jù)中心處理的任務(wù)使其更接近數(shù)據(jù)位置。通過這樣做，它大大減少了延遲并改善了響應(yīng)時間。這種分散的方法特別適合物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)（IoT）設(shè)備和移動計算，在此方面的處理可以極大地提高性能。

隨著需求的增加，邊緣計算的分布性質(zhì)可以擴展，而無需大量的中央處理能力。需要快速處理和實時數(shù)據(jù)分析的人應(yīng)考慮如何將邊緣計算集成到其技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中。

交易效率的數(shù)據(jù)庫碎片

數(shù)據(jù)庫碎片是一種縮放方法，涉及將數(shù)據(jù)庫分解為較小，更易于管理的零件稱為碎片。每個碎片都在單獨的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上運行，允許并行處理和減少訪問時間。通過將讀寫操作隔離到特定的碎片中，系統(tǒng)可以以更高的效率處理大量的交易和數(shù)據(jù)。

此方法對于需要高交易吞吐量的大規(guī)模在線平臺特別有益。隨著數(shù)據(jù)需求不斷增長的企業(yè)家可能希望將碎片作為其數(shù)據(jù)庫擴展挑戰(zhàn)的可能解決方案。

AI驅(qū)動的預(yù)測縮放

利用人工智能（AI）進行預(yù)測縮放代表了一種尖端的資源管理方法。 AI算法分析使用模式并預(yù)測未來需求，從而積極地分配資源。這種智能縮放量表可以最大程度地減少浪費，因為資源是基于時間的預(yù)測數(shù)據(jù)分配的，從而確保了效率。

作為額外的好處，由于系統(tǒng)能夠無縫地預(yù)測和反應(yīng)不斷變化的需求，因此優(yōu)化了用戶體驗。對于那些有興趣最大化資源效率的人，將AI納入您的縮放策略可能是一個變革性的一步。