في سياق قابلية التوسع، تشير خوارزمية القياس إلى تقنية أو نموذج حسابي يقوم ديناميكيًا بضبط الأداء واستخدام الموارد لنظام برمجي مع تغير عبء العمل. هدفها الأساسي هو التأكد من أن النظام يحافظ على الأداء الأمثل والتوافر، مع زيادة كفاءة موارده إلى الحد الأقصى وتقليل زمن الوصول، مع زيادة عدد المستخدمين أو البيانات أو المعاملات المتزامنة.
تعد قابلية التوسع سمة أساسية للتطبيقات الحديثة، لأنها الأساس الذي تعتمد عليه استجابتها وموثوقيتها وقابلية صيانتها. فهو يسمح للتطبيقات بخدمة مستويات مختلفة من الطلب دون التعرض لانقطاعات أو تدهور في الأداء. ولتحقيق ذلك، يجب أن تتمتع خوارزمية القياس المناسبة بالخصائص التالية:
- القدرة على التكيف: يجب أن تتفاعل الخوارزمية بسرعة وكفاءة مع التقلبات في عبء العمل. على سبيل المثال، في حالة حدوث ارتفاع مفاجئ في عدد المستخدمين، يجب على الخوارزمية تخصيص موارد كافية للتعامل مع الطلب المتزايد دون التسبب في تعطيل تشغيل النظام.
- الكفاءة: مع تغير عبء العمل، يجب أن تعمل الخوارزمية على تحسين تخصيص الموارد، مما يضمن زيادة الأداء إلى الحد الأقصى وتقليل التكاليف. وينبغي تجنب الإفراط في توفير الموارد أو الاستخدام الناقص للموارد، وبالتالي منع النفقات غير الضرورية أو اختناقات الأداء.
- التسامح مع الأخطاء: في حالة حدوث مشكلات أو أعطال غير متوقعة داخل النظام، يجب أن تحتوي الخوارزمية على آليات مدمجة للتسامح مع الأخطاء يمكنها الحفاظ على توفر النظام وأدائه دون المساس بشكل أكبر بتشغيله.
هناك نوعان أساسيان من خوارزميات القياس:
- القياس الرأسي (Scale-Up): في هذا النهج، تعمل خوارزمية القياس على زيادة قدرة الموارد الموجودة، مثل الأجهزة أو الأجهزة الافتراضية، للتعامل مع عبء العمل المتزايد. تتضمن هذه الطريقة زيادة عدد مراكز وحدة المعالجة المركزية أو وحدة التخزين أو الذاكرة على الخوادم الموجودة. على الرغم من سهولة تنفيذه، إلا أن القياس الرأسي له حدوده، لا سيما فيما يتعلق بحدود الأجهزة ووقت التوقف عن العمل أثناء عمليات الترقيات.
- القياس الأفقي (Scale-Out): تعمل هذه الخوارزمية على توسيع قدرة النظام عن طريق إضافة المزيد من الموارد، مثل الخوادم أو الحاويات الإضافية، لتوزيع عبء العمل بالتساوي. إنه النهج المفضل للتطبيقات الحديثة المستندة إلى السحابة نظرًا لمرونته وتحمله للأخطاء وتقليل نقاط الفشل الفردية. ومع ذلك، فإن تنسيق وإدارة هذه الموارد يمكن أن يصبح معقدًا بشكل متزايد، خاصة في الأنظمة الموزعة.
في AppMaster ، تم تصميم النظام الأساسي no-code مع وضع قابلية التوسع في الاعتبار. تستفيد التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام Go for backend، وVue3 للويب، وKotlin و Jetpack Compose لنظام Android، أو SwiftUI لنظام التشغيل iOS من خوارزميات وأطر القياس القياسية الصناعية التي توفر إدارة فعالة للموارد ودعم حالات الاستخدام عالية التحميل. تتضمن المنصة أيضًا دعمًا للنشر الآلي وإدارة البنية التحتية، مما يضمن بقاء التطبيقات سريعة الاستجابة ومتاحة أثناء نموها وتطورها.
أحد الأمثلة على كيفية استخدام AppMaster لخوارزميات القياس هو دعمه للبنية بدون خادم. الحوسبة بدون خادم هي نموذج خدمة سحابية قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويقوم تلقائيًا بإدارة توفير الموارد وتخصيصها بناءً على عبء العمل. فهو يمكّن التطبيقات من التكيف بسلاسة مع المتطلبات المتنوعة دون الحاجة إلى التدخل اليدوي. تستخدم الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على خادم، مثل AWS Lambda أو Google Cloud Functions، خوارزميات قياس مخصصة تعتمد على الأحداث والتي تخصص الموارد بشكل ديناميكي وفعال وفقًا للطلبات الواردة. يمكن دمج التطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster مع هذه الأنظمة الأساسية، مما يوفر القدرة على الاستفادة من فوائدها بسهولة وكفاءة.
مثال آخر هو استخدام منصات النقل بالحاويات والتنسيق، مثل Docker وKubernetes. تتيح هذه التقنيات تعبئة التطبيقات وإدارتها كحاويات خفيفة الوزن ومحمولة يمكن نشرها وتوسيع نطاقها حسب الطلب. يمكن تنسيق تطبيقات الواجهة الخلفية التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster والمعبأة في حاويات Docker باستخدام Kubernetes، الذي يستخدم خوارزمية قياس متطورة تضبط عدد النسخ المتماثلة للحاوية بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو حدود استخدام وحدة المعالجة المركزية/الذاكرة. وينتج عن ذلك نظام مرن وفعال من حيث التكلفة وقادر على التكيف مع أعباء العمل المتغيرة.
باختصار، تعد خوارزمية القياس مكونًا حيويًا يضمن الأداء المتسق وتوافر أنظمة البرامج في مواجهة أعباء العمل المتقلبة. من خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة والأطر المتوافقة مع معايير الصناعة، تعمل AppMaster على تمكين عملائها من إنشاء تطبيقات قابلة للتطوير ومرنة وفعالة يمكنها تحمل متطلبات المؤسسات الحديثة والبيئات عالية التحميل.
