Комментарии

Сайт созданный на удобной CMS (системе управления сайтом) всегда будет выгодно отличаться на фоне сайтов, созданных на платформах, неадаптированных для простых пользователей и администрирования.

Любой Ваш сотрудник справится с добавлением новой информации на сайт или редактированием действующих разделов. А это очень важно, когда необходимо добавить новый контент, не прибегая к помощи IT специалистов. Ведь сайты, созданные на ModX, Bitrix или Joomla являются более сложными во всех отношениях. Поэтому сайты, созданные на wordpress намного проще и удобнее для своих владельцев. Не каждый захочет разбираться в тонкостях PHP, HTML5, CSS3, JAVASCRIPT и т.д.

Вордпрес постоянно обновляется, создаются тысячи новых удобных плагинов для данной CMS. Так что, для того чтобы внедрить на сайт какую-либо интересную фишку, достаточно просто установить и активировать плагин. Плюсы данной CMS можно перечислять очень долго. Поэтому, прежде чем заказать сайт с нуля под ключ, поинтересуйтесь на какой платформе он будет работать.

Многолетний опыт работы по сайто строению положительно сказывается на всех проектах веб студии. Чем больше знаний у сотрудников, тем лучше. Другое дело, когда сотрудник обучался еще в далекие 90е и привык работать по устоявшимся правилам. Хорошего сайта от него не ждите. Точнее, как, сайт будет работоспособным, но может иметь несовременный дизайн и неполную функциональность. Хотя за это больше ответственен другой человек. Хорошо, когда в штате веб студии имеется молодой креативный web дизайнер.

Вообще создание нового сайта с нуля под ключ включает в себя комплексную работу нескольких специалистов: дизайнера, веб программиста, верстальщика, сео специалиста и копирайтера. В идеале, чтобы в штате был еще и маркетолог. Но обо всем по порядку.

От того, насколько он будет красивым и привлекательным для посетителей, будет зависеть его будущая судьба. То ли клиентам он будет симпатичен, и они будут к Вам возвращаться. То ли их что-то будет отталкивать, и они будут покидать сайт. Что в свою очередь негативно сыграет на поведенческих факторах. А эти факторы являются одними из самых значимых для поисковых систем. То есть от дизайна зависит будет ли сайт продвигаться в органическом поиске или же останется на задворках.

Поэтому на данном этапе создания сайта следует тщательно проработать все детали дизайна. Начиная от макетов страниц, шапки, подвала сайта и заканчивая выбором цвета кнопки заказа обратной связи. Все эти действия в дальнейшем сыграют очень положительную роль при продвижении сайта. Стоит рассматривать несколько веб дизайн проектов, дабы определиться с нужным. Вся цветовая гамма сайта должна между собой сочетаться. Оттенки должны быть подобраны таким образом, чтобы в совокупности все детали сайта гармонировали между собой.

Веб дизайн штука сложная. Web дизайнер должен быть отчасти психологом и знать как различные оттенки влияют на поведение пользователей. К примеру кнопка выхода должна быть красным ярким цветом, чтобы посетитель на подсознании не хотел ее нажать. А кнопку заказа можно сделать наоборот зеленой, в спокойных тонах. Дизайн сайта должен быть на просто ярким и запоминающимся, но еще и практичным. В PSD макете может быть тысячи деталей с размерами для верстки и все их надо тщательно продумать.

От того, насколько он будет красивым и привлекательным для посетителей, будет зависеть его будущая судьба. То ли клиентам он будет симпатичен, и они будут к Вам возвращаться. То ли их что-то будет отталкивать, и они будут покидать сайт. Что в свою очередь негативно сыграет на поведенческих факторах. А эти факторы являются одними из самых значимых для поисковых систем. То есть от дизайна зависит будет ли сайт продвигаться в органическом поиске или же останется на задворках.

Поэтому на данном этапе создания сайта следует тщательно проработать все детали дизайна. Начиная от макетов страниц, шапки, подвала сайта и заканчивая выбором цвета кнопки заказа обратной связи. Все эти действия в дальнейшем сыграют очень положительную роль при продвижении сайта. Стоит рассматривать несколько веб дизайн проектов, дабы определиться с нужным. Вся цветовая гамма сайта должна между собой сочетаться. Оттенки должны быть подобраны таким образом, чтобы в совокупности все детали сайта гармонировали между собой.

Веб дизайн штука сложная. Web дизайнер должен быть отчасти психологом и знать как различные оттенки влияют на поведение пользователей. К примеру кнопка выхода должна быть красным ярким цветом, чтобы посетитель на подсознании не хотел ее нажать. А кнопку заказа можно сделать наоборот зеленой, в спокойных тонах. Дизайн сайта должен быть на просто ярким и запоминающимся, но еще и практичным. В PSD макете может быть тысячи деталей с размерами для верстки и все их надо тщательно продумать.

От того, насколько он будет красивым и привлекательным для посетителей, будет зависеть его будущая судьба. То ли клиентам он будет симпатичен, и они будут к Вам возвращаться. То ли их что-то будет отталкивать, и они будут покидать сайт. Что в свою очередь негативно сыграет на поведенческих факторах. А эти факторы являются одними из самых значимых для поисковых систем. То есть от дизайна зависит будет ли сайт продвигаться в органическом поиске или же останется на задворках.

Поэтому на данном этапе создания сайта следует тщательно проработать все детали дизайна. Начиная от макетов страниц, шапки, подвала сайта и заканчивая выбором цвета кнопки заказа обратной связи. Все эти действия в дальнейшем сыграют очень положительную роль при продвижении сайта. Стоит рассматривать несколько веб дизайн проектов, дабы определиться с нужным. Вся цветовая гамма сайта должна между собой сочетаться. Оттенки должны быть подобраны таким образом, чтобы в совокупности все детали сайта гармонировали между собой.

Веб дизайн штука сложная. Web дизайнер должен быть отчасти психологом и знать как различные оттенки влияют на поведение пользователей. К примеру кнопка выхода должна быть красным ярким цветом, чтобы посетитель на подсознании не хотел ее нажать. А кнопку заказа можно сделать наоборот зеленой, в спокойных тонах. Дизайн сайта должен быть на просто ярким и запоминающимся, но еще и практичным. В PSD макете может быть тысячи деталей с размерами для верстки и все их надо тщательно продумать.

Монетизация сайта это процесс преобразования существующего трафика, отправляемого на определенный сайт, в доход. Наиболее популярными способами монетизации сайта являются внедрение рекламы с оплатой за клик и ценой за показ. Различные рекламные сети помогают веб-мастеру размещать рекламу на страницах сайта, чтобы получать выгоду от трафика, который получает сайт.

Свой сайт — это не скучно и уныло, это стабильный и надежный источник дохода в интернете, с самого его появления в РФ (интернета конечно).

Поэтому, покажу вам сколько можно заработать, и куда свой сайт подключать так, чтобы не возникало сложностей вручную с баннерами под рекламодателей, и заниматься ТОЛЬКО наполнением его (или их, если несколько), а деньги получать автоматически.

Про само создание такого «доходного» сайта, который адаптируется под изменения в инфополе мы уже с вами говорили, а еще в интернете очень много гайдов по созданию своего сайта на любых движках и при чем бесплатно и пошагово.

Поэтому я не буду тратить ни ваше ни свое время, а просто покажу то, к чему можно стремиться, и при чем результаты весьма скромные, а показывать «миллионеров» не хочется.

Скажу так, что делать каждый месяц с рекламы с 1 своего «доходного» сайта, даже с учетом помощника-редактора можно около 500-3000$. Есть и те, кто ведет целые сетки сайтов.

Они вообще имеют доходы от 500 тысяч рублей и выше, но это те еще монстры, вам просто нужно понимать тот факт, что не мертва эта затея, лишь по тому, что она живет много лет.

Она жила и будет жить, просто периодически появляется что-то новое.

Теперь поговорим о системе, в которой подключая свои сайты в автоматическом режиме выкупаются рекламные места на любой период.

Суть заключается в том, что вы настраиваете (после подключения сайта к платформе) желаемые объявления, они же потом будут доступны рекламодателям, и подгружается ваша статистика, чтобы было видно за что платят.

Вставляются и видео-баннеры и обычные изображения, с гиперссылкам, ведущими на сайт рекламодателей. UTM-метки кстати, это уже их забота, так что вам не нужно решать эти задачи.

Только о своем контенте и о количестве уникальных пользователей.

Ваш доход зависит напрямую от посещаемости ежесуточно. Она зависит в свою очередь от материалов, которые вы публикуете на сайте, то есть текст, содержать должен ключевые запросы по теме статьи, и потом индексироваться поисковиками.

Так вы получаете БЕЗ вложений бесплатный трафик. Все остальное, это уже ваше усмотрение — использовать ли коллаборации с другими сайтами, покупать ли рекламу у блогеров, придумывать различные маркетинговые стратегии, чтобы люди «толпами валили» к вам.

В общем это тоже творческий процесс.

А знаете где очень много постоянного и бесплатного трафика?

В You-Tube, верно.

Там вы создаете под тему сайта блог, и ведете его, разбирая различные высоко-трендовые вопросы, и публикуете вирусные видео, которые можно склеить за 15-20 минут.

Поэтому не использовать каналы на ютубе для продвижения сайта — грех.

Даже если вы производите носки для повседневной носки с уникальным дизайном, и отправляете в коробочках по почте с бантиком. Такой сайт, с носками, продвинуть тоже можно.

Хоть с ЧПУ станками.

После того, как вы добавили свой сайт, приступаете к настройкам баннеров.

После этого вы начнете сразу получать первые деньги от площадки, и затем сможете выводить их себе на карту. Все просто.

Манипуляции все не сложные. По факту интуитивно понятный интерфейс и быстрая настройка.

Самое главное ведь это ТРАФИК.

При установке кода происходит анализ вашего сайта — и в блоке формируется тизеры (изображения со ссылкой и текст), ведущие на другие страницы вашего сайта.

Такая перелинковка позволяет вам заинтересовать посетителя другим контентом вашего сайта, так и показать ему больше рекламы.

Дополнительно показывается несколько блоков наших рекламных партнеров.

Если вы займетесь этой нишей, и разберетесь как пилить высокочастотный контент, который будет полезен и хорошо цитироваться, тогда ваш доход пойдет в гору.

Начните разбираться. Потратьте время и за год выйдете на тот самый «независимый» уровень, где не нужно ходить на работу за 30-50к в месяц, а сможете работать на себя.

Монетизация сайта это процесс преобразования существующего трафика, отправляемого на определенный сайт, в доход. Наиболее популярными способами монетизации сайта являются внедрение рекламы с оплатой за клик и ценой за показ. Различные рекламные сети помогают веб-мастеру размещать рекламу на страницах сайта, чтобы получать выгоду от трафика, который получает сайт.

Свой сайт — это не скучно и уныло, это стабильный и надежный источник дохода в интернете, с самого его появления в РФ (интернета конечно).

Поэтому, покажу вам сколько можно заработать, и куда свой сайт подключать так, чтобы не возникало сложностей вручную с баннерами под рекламодателей, и заниматься ТОЛЬКО наполнением его (или их, если несколько), а деньги получать автоматически.

Про само создание такого «доходного» сайта, который адаптируется под изменения в инфополе мы уже с вами говорили, а еще в интернете очень много гайдов по созданию своего сайта на любых движках и при чем бесплатно и пошагово.

Поэтому я не буду тратить ни ваше ни свое время, а просто покажу то, к чему можно стремиться, и при чем результаты весьма скромные, а показывать «миллионеров» не хочется.

Скажу так, что делать каждый месяц с рекламы с 1 своего «доходного» сайта, даже с учетом помощника-редактора можно около 500-3000$. Есть и те, кто ведет целые сетки сайтов.

Они вообще имеют доходы от 500 тысяч рублей и выше, но это те еще монстры, вам просто нужно понимать тот факт, что не мертва эта затея, лишь по тому, что она живет много лет.

Она жила и будет жить, просто периодически появляется что-то новое.

Теперь поговорим о системе, в которой подключая свои сайты в автоматическом режиме выкупаются рекламные места на любой период.

Суть заключается в том, что вы настраиваете (после подключения сайта к платформе) желаемые объявления, они же потом будут доступны рекламодателям, и подгружается ваша статистика, чтобы было видно за что платят.

Вставляются и видео-баннеры и обычные изображения, с гиперссылкам, ведущими на сайт рекламодателей. UTM-метки кстати, это уже их забота, так что вам не нужно решать эти задачи.

Только о своем контенте и о количестве уникальных пользователей.

Ваш доход зависит напрямую от посещаемости ежесуточно. Она зависит в свою очередь от материалов, которые вы публикуете на сайте, то есть текст, содержать должен ключевые запросы по теме статьи, и потом индексироваться поисковиками.

Так вы получаете БЕЗ вложений бесплатный трафик. Все остальное, это уже ваше усмотрение — использовать ли коллаборации с другими сайтами, покупать ли рекламу у блогеров, придумывать различные маркетинговые стратегии, чтобы люди «толпами валили» к вам.

В общем это тоже творческий процесс.

А знаете где очень много постоянного и бесплатного трафика?

В You-Tube, верно.

Там вы создаете под тему сайта блог, и ведете его, разбирая различные высоко-трендовые вопросы, и публикуете вирусные видео, которые можно склеить за 15-20 минут.

Поэтому не использовать каналы на ютубе для продвижения сайта — грех.

Даже если вы производите носки для повседневной носки с уникальным дизайном, и отправляете в коробочках по почте с бантиком. Такой сайт, с носками, продвинуть тоже можно.

Хоть с ЧПУ станками.

После того, как вы добавили свой сайт, приступаете к настройкам баннеров.

После этого вы начнете сразу получать первые деньги от площадки, и затем сможете выводить их себе на карту. Все просто.

Манипуляции все не сложные. По факту интуитивно понятный интерфейс и быстрая настройка.

Самое главное ведь это ТРАФИК.

При установке кода происходит анализ вашего сайта — и в блоке формируется тизеры (изображения со ссылкой и текст), ведущие на другие страницы вашего сайта.

Такая перелинковка позволяет вам заинтересовать посетителя другим контентом вашего сайта, так и показать ему больше рекламы.

Дополнительно показывается несколько блоков наших рекламных партнеров.

Если вы займетесь этой нишей, и разберетесь как пилить высокочастотный контент, который будет полезен и хорошо цитироваться, тогда ваш доход пойдет в гору.

Начните разбираться. Потратьте время и за год выйдете на тот самый «независимый» уровень, где не нужно ходить на работу за 30-50к в месяц, а сможете работать на себя.

Конечно по монетизации возникает много вопрос, хотелось бы более подробно раскрыть тему. Какие доходы можно иметь, виды монетизации и способы их реализации

Конечно по монетизации возникает много вопрос, хотелось бы более подробно раскрыть тему. Какие доходы можно иметь, виды монетизации и способы их реализации

Лучше всех костомизируеться DST CRM по факту можно написать любые хотелки и разработчики их выполнят, с Мегапланом и Битриксом конечно много проблем из-за закрытого частично кода, другие CRM системы не пробовали

Если классическое решения не ваша история и базовые предложения на рынке только усложняют работу вашего бизнеса – выход точно есть.

Сделать MVP (простую версию) для своего проекта – отличная альтернатива дорогостоящим ИТ-разработкам и при этом полностью реализует весь потенциал вашего бизнеса, решая попутно все приходящие задачи.

Особенно если исполнитель обладает большим опытом создания CRM для различных видов бизнеса и понимает, что именно нужно клиенту (и без розовых пони).

В своей работе я постоянно сталкиваюсь с талантливыми и успешными бизнесменами, которые хороши в своей нише. Перед любым предпринимателем в определенный момент развития встаёт вопрос о масштабировании его бизнеса. И ему реально сложно принимать решения о том, как рост его бизнеса можно поддержать с точки зрения ИТ.

В поисках решения для автоматизации бизнеса собственники часто:

— покупают готовые программы и потом не знают, как к ним подобраться, используют 10% функционала, а нужных функций и вовсе нет;

— вкладываются по полной и нанимают ИТ команду или создают целый отдел;

— изучают nocode решения и пытаются сделать свою первую CRM систему своими руками;

— не найдя подходящего решения – ведут свои отчёты и финансы на коленке и в гугл-таблицах.

Когда я консультирую бизнесменов, для них бывает откровением, что можно как-то по-другому. Об индивидуальных решениях принято думать, что это дорого, требует целой команды и при этом велик шанс, что сделают всё равно не то. Любому собственнику хочется обрести контроль.

Когда мы делаем проект с нуля для клиента, мы делаем что-то вроде MVP (минимальный жизнеспособный продукт) программы для автоматизации вашего бизнеса, проверка гипотезы и выполнение легкой модели для бизнеса без лишних наворотов с максимальной совместимостью с заказчиком.

Обычно, у заказчика нет цели иметь свою СРМ-систему, как правило, обращаются ко мне совсем с другим запросом: есть проблема, которую нужно решить раз и навсегда. Заказчик не знает, чем именно ему может помочь программист, поэтому и ТЗ составить не в силах. Часто предприниматели не имеют представления о возможностях ИТ, да им и незачем. А с MVP они просто получают готовое решение под конкретную задачу с минимальными затратами.

По идее, хранилище для данных нужно выбирать исходя из тех данных, которые нужно хранить. Чтобы понять, что и как должно храниться, нужно построить модель предметной области, в которой обозначить потоки движения данных и отношения между сущностями.

Но это «по идее». В реальной разработке предпочтение, как правило, отдается тем инструментам и технологиям, которые знают главные специалисты команды. Однако, это не отменяет того факта, что специализированные решения можно применять для отдельных типов хранимых данных.

Есть базы данных общего назначения, которые все знают — MySQL и PostgreSQL. Они применяются на большинстве проектов и при правильном обращении их вполне достаточно. Если перечислять специализированные решения, то получится большой список из десятков проектов. Наиболее популярные — это MongoDB, Redis (у Mail.ru есть своя NoSQL база данных Tarantool, которая тоже показывает неплохие результаты). Однако, для большинства проектов в общем случае будет достаточно стандартных MySQL или PostgreSQL.

База данных — это все-таки не просто слой хранения данных и инструмент. Это ответственность за данные, рискованным экспериментам здесь, скорее всего, не место. Отсюда следует, что очень важна экосистема вокруг проекта — то, что заставляет его развиваться. Важно большое сообщество, которое может помочь с решением практически любой задачи. Поэтому лучше пользоваться продуктами с хорошей поддержкой. Ну, это все лирика, давайте перейдем к более практическим темам.

Ранее я описывал подходы масштабирования фронтэнда и масштабирования бэкенда и теперь настал черед немного поговорить о наиболее важной части — масштабировании базы данных.

Масштабирование базы данных

Прежде всего нужно понять, какие данные требуют масштабирования базы данных, почему они требуют. Единого решения и ответа здесь нет, а все зависит от конкретного проекта. Все зависит от множества нюансов, например, от того, как и где храняться данные. А ведь хранить разные данные можно по разному.

Давайте кратко вспомним какие основные модели хранения данных обычно используют.

— Реляционные базы данных — все данные хранятся в виде набора отношений, связанных между собой данных.
— Иерархические базы данных — данные хранятся в объектах в виде отношений между этими объектами.
— Сетевые базы данных — данные хранятся в структуре в виде графа.
— Объектно-ориентированные базы данных — данные храняться в виде моделей объектов.

Выбор и использование модели базы данных зависит от самих данных и все вопросы, которые касаются работы с данными, должны решаться на стадии выбора способа хранения данных.

С ростом количества пользователей, растет и количество данных, а соответственно и количество запросов и действий для работы с этими данными.

При масштабировании базы данных следует учитывать особенности сервера базы данных, какие настройки это сервера используются, правильно ли сервер вообще настроен. Нужно анализировать, какие запросы в приложении используются и какие затрудняют работу с данными, улучшить такие запросы, проверить структура базы в целом: таблицы, индексы полей этих таблиц.

Шардинг базы данных

И конечно же, здесь применимо масштабирование в горизонтальном направлении, разделение данных на несколько баз данных на разных серверах. Но при масштабировании базы данных это не просто горизонтальное масштабирование, а шардинг. Шардинг — это когда вы разделяете данные по базам данных на отдельных серверах, при этом разбиение данных должно производиться с учетом их максимальной связности в одном шарде и минимальной связанности в остальных шардах.

Репликация

Любой сервер, на котором расположена база данных, может выйти из строя и перестать работать. Чтобы не потерять данные используется репликация.

Репликация — это осуществление связи между серверами баз данных, перенос данных между этими серверами в тот момент, когда данные добавляются. При выходе из строя одного сервера базы данных, к работе подключается другой сервер, с точно такими же данными и все продолжает работать. Когда нерабочий сервер восстанавливается в работе, он вновь подключается для репликации и на него копируются данные добавленные в момент выхода из строя.Более подробней о репликации можно почитать в моем посте о репликации данных в MongoDB.

Партиционирование

Еще один метод масштабирования базы данных — партиционирование. Партиционирование — это функциональное разделение базы данных на некие отдельные места хранения: в разных таблицах, в разных типах баз данных (одни данные в MySQL, другие в MongoDB), в разных моделях хранения данных.

Денормализация

В некоторых случаях, разработчики прибегают к использованию денормализации для обеспечения быстрого доступа к данным. Денормализация — это когда данных дублируются при сохранении. Например, при создании поста для сайта, производится добавление тегов к этому посту. Вместо того, чтобы сохранять теги в отдельную таблицу, проверяя каждый раз тег на существование, чтобы не плодить дубли текста, а связь с постами и тегами во вторую таблицу, при денормализации все добавляет в одну таблицу, дублируя каждый раз текст. В некоторых случаях, денормализация данных приемлема, в остальных от нее лучше отказаться.

Ранее я описывал подходы масштабирования фронтэнда и масштабирования бэкенда и теперь настал черед немного поговорить о наиболее важной части — масштабировании базы данных.

Масштабирование базы данных

Прежде всего нужно понять, какие данные требуют масштабирования базы данных, почему они требуют. Единого решения и ответа здесь нет, а все зависит от конкретного проекта. Все зависит от множества нюансов, например, от того, как и где храняться данные. А ведь хранить разные данные можно по разному.

Давайте кратко вспомним какие основные модели хранения данных обычно используют.

— Реляционные базы данных — все данные хранятся в виде набора отношений, связанных между собой данных.
— Иерархические базы данных — данные хранятся в объектах в виде отношений между этими объектами.
— Сетевые базы данных — данные хранятся в структуре в виде графа.
— Объектно-ориентированные базы данных — данные храняться в виде моделей объектов.

Выбор и использование модели базы данных зависит от самих данных и все вопросы, которые касаются работы с данными, должны решаться на стадии выбора способа хранения данных.

С ростом количества пользователей, растет и количество данных, а соответственно и количество запросов и действий для работы с этими данными.

При масштабировании базы данных следует учитывать особенности сервера базы данных, какие настройки это сервера используются, правильно ли сервер вообще настроен. Нужно анализировать, какие запросы в приложении используются и какие затрудняют работу с данными, улучшить такие запросы, проверить структура базы в целом: таблицы, индексы полей этих таблиц.

Шардинг базы данных

И конечно же, здесь применимо масштабирование в горизонтальном направлении, разделение данных на несколько баз данных на разных серверах. Но при масштабировании базы данных это не просто горизонтальное масштабирование, а шардинг. Шардинг — это когда вы разделяете данные по базам данных на отдельных серверах, при этом разбиение данных должно производиться с учетом их максимальной связности в одном шарде и минимальной связанности в остальных шардах.

Репликация

Любой сервер, на котором расположена база данных, может выйти из строя и перестать работать. Чтобы не потерять данные используется репликация.

Репликация — это осуществление связи между серверами баз данных, перенос данных между этими серверами в тот момент, когда данные добавляются. При выходе из строя одного сервера базы данных, к работе подключается другой сервер, с точно такими же данными и все продолжает работать. Когда нерабочий сервер восстанавливается в работе, он вновь подключается для репликации и на него копируются данные добавленные в момент выхода из строя.Более подробней о репликации можно почитать в моем посте о репликации данных в MongoDB.

Партиционирование

Еще один метод масштабирования базы данных — партиционирование. Партиционирование — это функциональное разделение базы данных на некие отдельные места хранения: в разных таблицах, в разных типах баз данных (одни данные в MySQL, другие в MongoDB), в разных моделях хранения данных.

Денормализация

В некоторых случаях, разработчики прибегают к использованию денормализации для обеспечения быстрого доступа к данным. Денормализация — это когда данных дублируются при сохранении. Например, при создании поста для сайта, производится добавление тегов к этому посту. Вместо того, чтобы сохранять теги в отдельную таблицу, проверяя каждый раз тег на существование, чтобы не плодить дубли текста, а связь с постами и тегами во вторую таблицу, при денормализации все добавляет в одну таблицу, дублируя каждый раз текст. В некоторых случаях, денормализация данных приемлема, в остальных от нее лучше отказаться.

Ранее я описывал подходы масштабирования фронтэнда и масштабирования бэкенда и теперь настал черед немного поговорить о наиболее важной части — масштабировании базы данных.

Масштабирование базы данных

Прежде всего нужно понять, какие данные требуют масштабирования базы данных, почему они требуют. Единого решения и ответа здесь нет, а все зависит от конкретного проекта. Все зависит от множества нюансов, например, от того, как и где храняться данные. А ведь хранить разные данные можно по разному.

Давайте кратко вспомним какие основные модели хранения данных обычно используют.

— Реляционные базы данных — все данные хранятся в виде набора отношений, связанных между собой данных.
— Иерархические базы данных — данные хранятся в объектах в виде отношений между этими объектами.
— Сетевые базы данных — данные хранятся в структуре в виде графа.
— Объектно-ориентированные базы данных — данные храняться в виде моделей объектов.

Выбор и использование модели базы данных зависит от самих данных и все вопросы, которые касаются работы с данными, должны решаться на стадии выбора способа хранения данных.

С ростом количества пользователей, растет и количество данных, а соответственно и количество запросов и действий для работы с этими данными.

При масштабировании базы данных следует учитывать особенности сервера базы данных, какие настройки это сервера используются, правильно ли сервер вообще настроен. Нужно анализировать, какие запросы в приложении используются и какие затрудняют работу с данными, улучшить такие запросы, проверить структура базы в целом: таблицы, индексы полей этих таблиц.

Шардинг базы данных

И конечно же, здесь применимо масштабирование в горизонтальном направлении, разделение данных на несколько баз данных на разных серверах. Но при масштабировании базы данных это не просто горизонтальное масштабирование, а шардинг. Шардинг — это когда вы разделяете данные по базам данных на отдельных серверах, при этом разбиение данных должно производиться с учетом их максимальной связности в одном шарде и минимальной связанности в остальных шардах.

Репликация

Любой сервер, на котором расположена база данных, может выйти из строя и перестать работать. Чтобы не потерять данные используется репликация.

Репликация — это осуществление связи между серверами баз данных, перенос данных между этими серверами в тот момент, когда данные добавляются. При выходе из строя одного сервера базы данных, к работе подключается другой сервер, с точно такими же данными и все продолжает работать. Когда нерабочий сервер восстанавливается в работе, он вновь подключается для репликации и на него копируются данные добавленные в момент выхода из строя.Более подробней о репликации можно почитать в моем посте о репликации данных в MongoDB.

Партиционирование

Еще один метод масштабирования базы данных — партиционирование. Партиционирование — это функциональное разделение базы данных на некие отдельные места хранения: в разных таблицах, в разных типах баз данных (одни данные в MySQL, другие в MongoDB), в разных моделях хранения данных.

Денормализация

В некоторых случаях, разработчики прибегают к использованию денормализации для обеспечения быстрого доступа к данным. Денормализация — это когда данных дублируются при сохранении. Например, при создании поста для сайта, производится добавление тегов к этому посту. Вместо того, чтобы сохранять теги в отдельную таблицу, проверяя каждый раз тег на существование, чтобы не плодить дубли текста, а связь с постами и тегами во вторую таблицу, при денормализации все добавляет в одну таблицу, дублируя каждый раз текст. В некоторых случаях, денормализация данных приемлема, в остальных от нее лучше отказаться.

Итак, я сам пытался понять реальную разницу, когда дело доходит до NoSQL против RDBMS, и всегда получал ответ, который не совсем соответствовал этому. В моем поиске действительно есть 2 основных различия между NoSQL и SQL, и только 1 является истинным преимуществом.

ACID против BASE — NoSQL обычно не учитывает некоторые функции ACID SQL, своего рода «обманывая» его путь к повышению производительности, оставляя этот уровень абстракции программисту. Об этом уже говорилось в предыдущих постерах.

Горизонтальное масштабирование — Реальным преимуществом NoSQL является горизонтальное масштабирование, оно же сегментирование. Учитывая, что «документы» NoSQL являются своего рода «автономным» объектом, объекты могут находиться на разных серверах, не беспокоясь о соединении строк с нескольких серверов, как в случае с реляционной моделью.

Допустим, мы хотим вернуть объект, подобный этому:

post {
    id: 1
    title: 'My post'
    content: 'The content'
    comments: {
      comment: {
        id: 1
      }
      comment: {
        id: 2
      }
      ...
 
    views: {
      view: {
        user: 1
      }
      view: {
        user: 2
      }
      ...
    }
}

В NoSQL этот объект в основном хранится как есть и, следовательно, может находиться на одном сервере как своего рода автономный объект, без какой-либо необходимости объединяться с данными из других таблиц, которые могут находиться на других серверах БД.

Однако при использовании реляционных баз данных к сообщению необходимо будет присоединять комментарии из comments таблицы, а также представления из views таблицы. Это не было бы проблемой в SQL ~ ДО ~ тех пор, пока БД не будет разбита на сегменты, и в этом случае «комментарий 1» может находиться на одном сервере БД, а «комментарий 2» — на другом сервере БД. Это значительно затрудняет создание того же объекта в RDBMS, масштабируемой по горизонтали, чем в NoSQL DB.

Кто-нибудь из экспертов по БД подтвердит или оспорит эти тезисы?

Типичные RDBMs дают надежные гарантии согласованности. Это требует в некоторой степени взаимодействия между узлами для каждой транзакции. Это ограничивает возможности масштабирования, поскольку чем больше узлов, тем больше коммуникаций.

Системы NoSQL используют разные компромиссы. Например, они не гарантируют, что второй сеанс сразу увидит данные, переданные первым сеансом. Тем самым отделяя транзакцию хранения некоторых данных от процесса предоставления этих данных каждому пользователю. Google «в конечном итоге согласован». Таким образом, одной транзакции не нужно ждать какого-либо (или гораздо меньшего) взаимодействия между узлами. Следовательно, они могут гораздо проще использовать большое количество узлов.

Почему NoSQL лучше «масштабируется», чем RDBMS?

Я прочитал следующий текст в DST клубе, в котором обсуждаются преимущества и недостатки NoSQL:

«В течение многих лет, чтобы повысить производительность серверов баз данных, администраторам баз данных приходилось покупать серверы большего размера по мере увеличения нагрузки на базу данных (масштабирование) вместо распределения базы данных по нескольким “хостам” по мере увеличения нагрузки (масштабирование). RDBMS обычно нелегко масштабируются, но новые базы данных NoSQL на самом деле рассчитаны на легкое расширение для использования преимуществ новых узлов и обычно разрабатываются с учетом недорогого стандартного оборудования.»

Я запутался в масштабируемости RDBMS и NoSQL.

Мое замешательство заключается в следующем:

— Почему RDBMS менее способны к масштабированию? И причина покупки серверов большего размера вместо покупки более дешевых.
— Почему NoSQL лучше поддается масштабированию?

Если уточнить и расширить список фреймворков для микросервисов:

1. Java

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Java:

— Spring Boot — Spring Boot — это популярный фреймворк микросервисов на Java. Позволяет создавать как небольшие, так и крупномасштабные приложения. Spring boot легко интегрируется с другими популярными фреймворками с помощью инверсии управления.

— Dropwizard — фреймворк Dropwizard используется для разработки удобных, высокопроизводительных и Restful веб-сервисов. Без дополнительных настроек поддерживает инструменты конфигурации, метрики приложения, протоколирования и работы.

— Restlet — фреймворк Restlet следует архитектурному стилю RST, который помогает Java-разработчикам создавать микросервисы. Принят и поддерживается Apache Software License.

— Helidon — Коллекция библиотек Java для написания микросервисов. Простой в использовании, с инструментальными возможностями, поддержкой микропрофилей, реактивным веб-сервером, наблюдаемый и отказоустойчивый.

— AxonIQ — Событийно-ориентированный фреймворк микросервисов с открытым исходным кодом, сфокусированный на Command Query Responsibility Segregation (CQRS), Domain-Driven Design (DDD) и скоринге событий.

— Micronaut — full-stack фреймворк на основе JVM для построения модульных, легко тестируемых микросервисных и бессерверных приложений. Создает полнофункциональные микросервисы, включая внедрение зависимостей, автоконфигурацию, обнаружение служб, маршрутизацию HTTP и клиент HTTP. Micronaut стремится избежать недостатков фреймворков Spring, Spring Boot, обеспечивая более быстрое время запуска, уменьшение объема памяти, минимальное использование рефлексии и спокойное юнит-тестирование.

— Lagom — Реактивный фреймворк микросервисов с открытым исходным кодом для Java или Scala. Lagom базируется на Akka и Play.

2. GoLang

Доступно несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Go

— GoMicro — подключаемая библиотека RPC предоставляет фундаментальные строительные блоки для написания микросервисов на языке Go. Поддерживаются API-шлюз, интерактивный CLI, сервисный прокси, шаблоны и веб-панели.

3. Python

Доступно несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Python:

— Flask — Web Server Gateway Interface (WSGI) Веб-ориентированный легкий фреймворк микросервисов на языке Python. Flask-RESTPlus — расширение для Flask, которое предоставляет поддержку для быстрого создания REST API.

— Falcon — веб-фреймворк API для построения надежных бэкендов приложений и микросервисов в Python. Фреймворк отлично работает как с асинхронным интерфейсом шлюза сервера (ASGI), так и с WSGI.

— Bottle — Быстрый, легкий и простой WSGI микросервисный веб-фреймворк на основе Python. Распространяется одним файловым модулем и не имеет зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

— Nameko — Фреймворк Nameko для построения микросервисов на Python со встроенной поддержкой RPC через AMQP, асинхронных событий, HTTP GET и POST, а также WebSocket RPC.

— CherryPy — CherryPy позволяет разработчикам создавать веб-приложения, используя объектно-ориентированное программирование на Python.

4. NodeJS

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языков программирования NodeJS

— Molecular — событийно-ориентированная архитектура микросервисов, построенная с использованием NodeJS. Содержит встроенный реестр сервисов и выполняет их динамическое обнаружение, осуществляет балансировку нагрузки на запросы и события, а также функцию отказоустойчивости и встроенное кэширование.

5. .NET

ASP.Net, фреймворк, используемый для веб-разработки и делающий ее API. Микросервисы поддерживают встроенные функции, для их (микросервисов) построения и развертывания с помощью контейнеров Docker.

6. MultiLanguage

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием нескольких языков

— Spark — создание веб-приложений микросервисов с использованием Kotlin и Java. Выразительный и простой веб-фреймворк DSL на Java/Kotlin, созданный для быстрой разработки.

Если уточнить и расширить список фреймворков для микросервисов:

1. Java

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Java:

— Spring Boot — Spring Boot — это популярный фреймворк микросервисов на Java. Позволяет создавать как небольшие, так и крупномасштабные приложения. Spring boot легко интегрируется с другими популярными фреймворками с помощью инверсии управления.

— Dropwizard — фреймворк Dropwizard используется для разработки удобных, высокопроизводительных и Restful веб-сервисов. Без дополнительных настроек поддерживает инструменты конфигурации, метрики приложения, протоколирования и работы.

— Restlet — фреймворк Restlet следует архитектурному стилю RST, который помогает Java-разработчикам создавать микросервисы. Принят и поддерживается Apache Software License.

— Helidon — Коллекция библиотек Java для написания микросервисов. Простой в использовании, с инструментальными возможностями, поддержкой микропрофилей, реактивным веб-сервером, наблюдаемый и отказоустойчивый.

— AxonIQ — Событийно-ориентированный фреймворк микросервисов с открытым исходным кодом, сфокусированный на Command Query Responsibility Segregation (CQRS), Domain-Driven Design (DDD) и скоринге событий.

— Micronaut — full-stack фреймворк на основе JVM для построения модульных, легко тестируемых микросервисных и бессерверных приложений. Создает полнофункциональные микросервисы, включая внедрение зависимостей, автоконфигурацию, обнаружение служб, маршрутизацию HTTP и клиент HTTP. Micronaut стремится избежать недостатков фреймворков Spring, Spring Boot, обеспечивая более быстрое время запуска, уменьшение объема памяти, минимальное использование рефлексии и спокойное юнит-тестирование.

— Lagom — Реактивный фреймворк микросервисов с открытым исходным кодом для Java или Scala. Lagom базируется на Akka и Play.

2. GoLang

Доступно несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Go

— GoMicro — подключаемая библиотека RPC предоставляет фундаментальные строительные блоки для написания микросервисов на языке Go. Поддерживаются API-шлюз, интерактивный CLI, сервисный прокси, шаблоны и веб-панели.

3. Python

Доступно несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языка программирования Python:

— Flask — Web Server Gateway Interface (WSGI) Веб-ориентированный легкий фреймворк микросервисов на языке Python. Flask-RESTPlus — расширение для Flask, которое предоставляет поддержку для быстрого создания REST API.

— Falcon — веб-фреймворк API для построения надежных бэкендов приложений и микросервисов в Python. Фреймворк отлично работает как с асинхронным интерфейсом шлюза сервера (ASGI), так и с WSGI.

— Bottle — Быстрый, легкий и простой WSGI микросервисный веб-фреймворк на основе Python. Распространяется одним файловым модулем и не имеет зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

— Nameko — Фреймворк Nameko для построения микросервисов на Python со встроенной поддержкой RPC через AMQP, асинхронных событий, HTTP GET и POST, а также WebSocket RPC.

— CherryPy — CherryPy позволяет разработчикам создавать веб-приложения, используя объектно-ориентированное программирование на Python.

4. NodeJS

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием языков программирования NodeJS

— Molecular — событийно-ориентированная архитектура микросервисов, построенная с использованием NodeJS. Содержит встроенный реестр сервисов и выполняет их динамическое обнаружение, осуществляет балансировку нагрузки на запросы и события, а также функцию отказоустойчивости и встроенное кэширование.

5. .NET

ASP.Net, фреймворк, используемый для веб-разработки и делающий ее API. Микросервисы поддерживают встроенные функции, для их (микросервисов) построения и развертывания с помощью контейнеров Docker.

6. MultiLanguage

Существует несколько фреймворков для разработки архитектуры микросервисов с использованием нескольких языков

— Spark — создание веб-приложений микросервисов с использованием Kotlin и Java. Выразительный и простой веб-фреймворк DSL на Java/Kotlin, созданный для быстрой разработки.