La memorizzazione nella cache distribuita fa centesimi

Di Iqbal Khan

Il vecchio adagio "il tempo è denaro" è particolarmente vero per i rivenditori di oggi che fanno affidamento sui loro sistemi informatici avanzati e server farm. Con l'aumentare dei tempi di risposta dei sistemi, aumentano anche la produttività e le entrate di un rivenditore. Sfortunatamente, gli utenti del sistema e le transazioni in forte aumento giocano un ruolo negativo nel raggiungimento di questi scopi.

Ad esempio, considera l'elaborazione dei pagamenti e i sistemi POS. Con un sistema di elaborazione dei pagamenti, i rivenditori hanno una finestra di tempo breve e limitata durante la notte per elaborare i pagamenti dei clienti e il trasferimento di fondi. Quando hanno decine di milioni di clienti, elaborare tutti questi pagamenti il ​​più velocemente possibile diventa un grosso problema a causa di questa finestra temporale limitata durante la notte.

Per alleviare il problema, i rivenditori cercano di aggiungere più server di elaborazione dei pagamenti, ma non sono in grado di aggiungere più server di database proporzionalmente a causa di vincoli architetturali nel loro sistema. Pertanto, i rivenditori raggiungono un collo di bottiglia della scalabilità con il database e l'aggiunta di più server di elaborazione dei pagamenti peggiora le cose.

In modo simile, ci si aspetta che i sistemi POS elaborino rapidamente gli acquisti dei clienti. Inoltre, con l’aumento del numero di sistemi POS, i rivenditori cercano di aggiungere più server back-end per gestire più richieste. Tuttavia, non sono in grado di aggiungere più server di database in modo proporzionale a causa dei vincoli architettonici del sistema. E ben presto non saranno più in grado di espandersi e l'intero sistema si fermerà nelle ore di punta.

Idealmente, i rivenditori vogliono essere in grado di ampliare un sistema di vendita al dettaglio semplicemente aggiungendo più server. Tuttavia, per fare ciò, i rivenditori devono incorporare la cache distribuita nell'architettura della propria applicazione.

L'elaborazione dei pagamenti, i sistemi POS e altre applicazioni di vendita al dettaglio possono accelerare l'accesso ai dati recuperando le informazioni da una cache distribuita anziché accedere continuamente al database. La memorizzazione nella cache è il processo di archiviazione dei dati utilizzati di frequente vicino all'applicazione. Questi dati vengono archiviati in memoria, come oggetti. Il recupero dei dati dalla memoria è più veloce ed efficiente che da un database. Ampliando un database, questo approccio è notevolmente più veloce rispetto al semplice accesso al database. Il risultato netto è che l’elaborazione dei pagamenti, i sistemi POS e altre applicazioni di vendita al dettaglio sono più veloci e gestiscono un numero considerevolmente maggiore di transazioni.

La memorizzazione nella cache distribuita fornisce un notevole incremento di prestazioni e scalabilità riducendo i costosi spostamenti del database. Anche in un database efficiente, un tipico viaggio nel database è 10-100 volte più lento dell'accesso a una cache in memoria. La cache distribuita in genere fornisce tempi di risposta inferiori al millisecondo. Pertanto, riducendo drasticamente i viaggi nel database e i relativi tempi costosi, un rivenditore ottiene tempi di risposta sostanzialmente più rapidi e può gestire un numero maggiore di clienti.