He aha ka ʻikepili maikaʻi loa no kaʻu noi?

I ka manawa a mākou e hoʻomaka ai i ka hoʻolālā ʻana o kahi lawelawe hou, inā he polokalamu liʻiliʻi ia mai kahi hoʻomaka ʻaʻole i loaʻa nā pahuhopu nui, kahi ERP nui a i ʻole CRM, i hoʻomohala ʻia no ka hoʻohana kūloko a i ʻole manuahi ma ke ʻano he lawelawe kapua no ka honua holoʻokoʻa , aia kekahi mau manaʻo hopohopo.

ʻO kekahi o nā mea nui loa, ʻaʻole kānalua, ʻo ia ka Bank data. Ma hea wau e mālama ai i ka ʻikepili no kēia lawelawe hou? ʻO ka hoʻoholo hewa ʻana i ka hoʻomaka ʻana o ka ʻoihana hiki ke uku nui a, pinepine, ʻo ia. ʻO ka pane pololei: Pili kēlā!

ʻAʻole paha he pane kūpono, kahi ʻano kupua, kahi waihona ʻike i manaʻo ʻia he kūpono no kēlā me kēia ʻano app, a ʻaʻole maoli. Loaʻa i kēlā me kēia app kona mau hiʻohiʻona, kāna kālā, kāna hui ʻenehana, kāna mau manaʻolana.

Nui nā mea ma ka mākeke, mai nā ʻōlelo hoʻoholo i wehe ʻia, ma o nā alakaʻi mākeke i hoʻokumu ʻia a kūleʻa, a i ka hopena i nā ʻōlelo hoʻoholo database-as-a-service, pili a me NoSQL.

Aia nā "mare" maʻamau, e like me nā polokalamu pūnaewele i kūkulu ʻia ma PHP me MySQL database, ʻenehana Microsoft me C # a i ʻole VB .Net me SQL Server a ke lohe mau nei mākou no ka nui o ka ʻikepili ʻo ka hopena wale nō ka maikaʻi ʻo Oracle kahiko. .

I kēia manawa ua hana au ma ke ʻano he DBA ma nā papahana i hui pū ʻia me ka ʻenehana, a ua hoʻokō mākou i nā hopena maikaʻi loa i ko mākou hoʻohana ʻana i nā mea koʻikoʻi o kēlā me kēia huahana, e hoʻokaʻawale iā mākou iho mai kēia mau hui maʻamau. No ka nānā ʻana i kahi laʻana hihia, ua kūkulu mākou i kahi a-ʻoihana kūʻai aku i nā kumu aʻo pūnaewele, e like me kahi a-a-aʻo e hoʻopau i kēia ʻike, ma PHP me ka waihona ʻike mua ma SQL Server 2012 a me ka hoʻohana ʻana i nā lawelawe kapuaʻi ʻē aʻe mai Amazon. - AWS, e like me NoSQL a me nā ʻenehana caching.

ʻOiai me ka nui o nā ʻenehana hou a me nā ʻatikala e hōʻike ʻia kokoke i kēlā me kēia lā, i ka wā e pili ana i ka ʻikepili, ʻaʻole wikiwiki ka ulu ʻana e like me nā ʻōlelo papahana a me nā lawelawe kapuaʻi ʻē aʻe, kahi ʻōnaehana pūnaewele i hana ʻia 10 mau makahiki i hala a ua hana ʻia kekahi. ʻOkoʻa loa ka hale hana i kēia lā, akā ua like loa ka waihona ʻike.

ʻO AWS, he alakaʻi honua i ka ʻikepili kapua, e hōʻike pinepine i ka hoʻohana pinepine ʻana i nā ʻikepili pili no nā ʻōnaehana a hiki i ka 1.000.000 mau mea kūʻai aku, kahi e pono ai ka hoʻohana ʻana o NoSQL a me nā ʻenehana ʻē aʻe. Hāʻawi kā mākou Amazon i nā lawelawe waiwai he nui ma ka plurality o nā interface. Hāʻawi ka lawelawe ʻikepili RDS i nā mea āpau mai ka MySQL maʻamau, PostgreSQL, Oracle a me SQL Server ma waho o MariaDB a me kāna hoʻokō MySQL hoʻokō i kapa ʻia ʻo Aurora. Aia kekahi mau lawelawe kūikawā no DataWarehousing a i ʻole Big Data. Ua kākoʻo ʻia ʻo AWS iā RedShift e PostgreSQL a me kāna hopena Hadoop, EMR.

Hoʻopuka pū nā hui loea ʻē aʻe i kā lākou hoʻonā ʻikepili e like me Microsoft me ka hoʻokō ʻana o SQL Server ma Windows Azure, ʻokoʻa nā waihona i hoʻomākaukau ʻia no Hadoop, DataWarehouse a me NoSQL. ʻO SQL Server kahi hui o nā polokalamu a loaʻa kahi hopena i loko no Business Intelligence (BI).

ʻO ka ʻōnaehana i kūkulu ʻia he mau mea ʻokoʻa, kālā, hoʻolālā, helu helu o nā mea kūʻai aku, ka nui mua a me ka manaʻolana hoʻomohala, pono no ka replication, kiʻekiʻe loaʻa a me ka scalability, hoʻohana i nā lawelawe ʻē aʻe i ʻoi aku ma mua o nā hiki o kahi mīkini panakō o ka ʻike maʻamau, ma waena o nui nā hoʻololi ʻē aʻe e pono e noʻonoʻo i ke koho ʻana i ka ʻenehana e hoʻohana ʻia.

ʻO ka ʻoi aku ka nui o ka ʻōnaehana, ka helu o nā mea kūʻai aku a me ka nui o ka waihona, ʻoi aku ka nui o ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona like ʻole i ka manawa like, ma ka hoʻokumu ʻia ʻana o ka primordial base e pili mau ana, me ka hoʻohana ʻana i nā ʻikepili NoSQL a me nā mīkini cache i ka hoʻomanaʻo, replication, secondary replicas no ka hoʻihoʻi ʻana a me ka hōʻike ʻana, ka hoʻohui ʻana me nā ʻōnaehana hoʻoilina, a me nā polokalamu ʻelua i kekahi manawa, me ke komo ʻana ma waho.

I nā huahana aʻe, manaʻo wau e hoʻoikaika i nā mea koʻikoʻi nui, e hoʻohālikelike i waena o kekahi mau hiʻohiʻona a hāʻawi i kekahi mau manaʻo e pili ana i nā hihia maoli.

Ma waho o ke koho i kohoʻia,ʻo ka maikaʻi o ka poʻe akamai e pili ana i ka hana e hoʻoholo i ka maikaʻi o ka hopena hope loa. ʻO nā hoʻonohonoho "next -> next -> finish" a i ʻole ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona koʻikoʻi ma ka mākeke, akā me ka ʻole o ka hoʻohana ʻana i nā hana maikaʻi loa e pili ana i ka hana, palekana, kūpaʻa a me nā kikoʻī ʻē aʻe, e lilo ia i kumu palekana mai ka hemahema.

I ka hopena o ka lā, ʻo ka poʻe ka ʻenehana maikaʻi loa i ka lawelawe ʻana o kēlā me kēia ʻano ʻoihana. ʻO nā poʻe loea kūpono, hoʻomaʻamaʻa a hoʻoikaika ʻia, ʻo ia ka mea pohihihi o ka kūleʻa o nā ʻoihana kūleʻa loa o ka honua.

A hiki i ka manawa aʻe!

Tommy Banks
E hauʻoli mākou e lohe i kou manaʻo

waiho i ka pane

TechnoBreak | Hāʻawi a me nā loiloi
Logo
E kāhea i ke kau inoa ma ka hoʻonohonoho - ka ʻaha nui
Ke kūʻai kiʻi