Verteiltes Caching macht Cents

Von Iqbal Khan

Das alte Sprichwort „Zeit ist Geld“ gilt besonders für die heutigen Einzelhändler, die sich auf ihre fortschrittlichen Informationssysteme und Serverfarmen verlassen. Mit steigenden Reaktionszeiten der Systeme steigen auch die Produktivität und der Umsatz eines Einzelhändlers. Leider spielen die stark zunehmenden Systembenutzer und -transaktionen eine nachteilige Rolle beim Erreichen dieser Ziele.

Betrachten Sie zum Beispiel Zahlungsabwicklung und POS-Systeme. Mit einem Zahlungsabwicklungssystem haben Einzelhändler während der Nacht ein kurzes und begrenztes Zeitfenster, um Kundenzahlungen und Überweisungen zu verarbeiten. Wenn sie zig Millionen Kunden haben, wird die schnellstmögliche Verarbeitung all dieser Zahlungen aufgrund dieses begrenzten Zeitfensters nachts zu einem großen Problem.

Um das Problem zu mindern, versuchen Einzelhändler, mehr Zahlungsverarbeitungsserver hinzuzufügen, aber sie können aufgrund von architektonischen Beschränkungen in ihrem System nicht proportional mehr Datenbankserver hinzufügen. Daher erreichen Einzelhändler mit der Datenbank einen Skalierbarkeitsengpass und das Hinzufügen weiterer Zahlungsverarbeitungsserver verschlimmert die Situation.

Ebenso wird von POS-Systemen erwartet, dass sie Kundenkäufe schnell abwickeln. Und da die Anzahl der POS-Systeme zunimmt, versuchen Einzelhändler, mehr Back-End-Server hinzuzufügen, um mehr Anfragen zu bearbeiten. Aufgrund architektonischer Einschränkungen in Ihrem System ist es jedoch nicht möglich, proportional weitere Datenbankserver hinzuzufügen. Und schon bald ist die Skalierung nicht mehr möglich und das gesamte System kommt zu Spitzenzeiten zum Stillstand.

Im Idealfall möchten Einzelhändler ein Einzelhandelssystem einfach durch das Hinzufügen weiterer Server erweitern können. Um dies zu erreichen, müssen Einzelhändler jedoch verteilten Cache in die Architektur ihrer Anwendung integrieren.

Zahlungsabwicklung, POS-Systeme und andere Einzelhandelsanwendungen können ihren Datenzugriff beschleunigen, indem sie Informationen aus einem verteilten Cache abrufen, anstatt ständig auf die Datenbank zuzugreifen. Beim Caching werden häufig verwendete Daten anwendungsnah gespeichert. Diese Daten werden als Objekte im Speicher gespeichert. Das Abrufen von Daten aus dem Speicher ist schneller und effizienter als aus einer Datenbank. Durch die Erweiterung einer Datenbank ist dieser Ansatz erheblich schneller, als nur auf die Datenbank zuzugreifen. Das Endergebnis ist, dass die Zahlungsabwicklung, POS-Systeme und andere Einzelhandelsanwendungen schneller sind und wesentlich mehr Transaktionen abwickeln.

Verteiltes Caching sorgt für eine erhebliche Leistungs- und Skalierbarkeitssteigerung, indem teure Datenbankfahrten reduziert werden. Selbst in einer effizienten Datenbank ist ein typischer Datenbankzugriff 10–100 Mal langsamer als der Zugriff auf einen In-Memory-Cache. Der verteilte Cache bietet normalerweise Antwortzeiten von weniger als einer Millisekunde. Durch die drastische Reduzierung der Datenbankfahrten und der damit verbundenen kostspieligen Zeit erreicht ein Einzelhändler eine wesentlich schnellere Reaktionszeit und kann mehr Kunden bedienen.