हाई-लोड सिस्टम में बुनियादी ढांचे की लागत में कटौती के पांच तरीके: एडटेक केस स्टडी

जैसे ही क्लाउड हाइप वेव की धूल जमती है, अधिक तकनीकी टीमें क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के दुष्प्रभावों की खोज करती हैं, जिन्हें आमतौर पर रडार के नीचे रखा जाता है।

ऑन-डिमांड स्केलेबिलिटी, ऑन-प्रिमाइस सेवाओं को प्रबंधित करने में कम समय और अन्य लाभ जितने आशाजनक लगते हैं, वे अक्सर उच्च-लोड सिस्टम में बुनियादी ढांचे की लागत में एक महत्वपूर्ण कमी-स्पाइक्स द्वारा संतुलित होते हैं।

बुनियादी ढांचे की लागत पर चर्चा करते समय, उच्च-लोड सिस्टम पर ध्यान पर्याप्त होता है: छोटी कंपनियों के लिए क्लाउड का शायद ही कोई अधिक लचीला और सस्ता विकल्प हो।

हालाँकि, जैसे ही क्यूपीएस सैकड़ों हजारों तक पहुँचता है, विक्रेता की फीस जो छोटी लगती है वह अब टिकाऊ नहीं रह गई है।

एडटेक के लिए उच्च-लोड सिस्टम के निर्माण और अनुकूलन में विशेषज्ञता वाली एक सॉफ्टवेयर विकास कंपनी के रूप में, हमने बुनियादी ढांचे की लागत को बढ़ने से रोकने के लिए टीमों द्वारा उपयोग की जाने वाली कई प्रथाओं का पता लगाया है। 15 वर्षों से अधिक के अनुभव के साथ, ज़ेनॉस ने एक्टिविज़न ब्लिज़ार्ड, वर्व ग्रुप, स्मार्टली, वूडू, इनमार इंटेलिजेंस और अन्य जैसी परियोजनाओं को मजबूत लेकिन फुर्तीला बुनियादी ढाँचा बनाने में सहायता की।

इस पोस्ट में, हम हाई-लोड प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित बुनियादी ढांचे की चुनौतियों पर अपना अनुभव और जानकारी साझा करना चाहते हैं और लागत को सुव्यवस्थित करने के तरीकों का पता लगाना चाहते हैं। पोस्ट में दिखाई गई रणनीति को स्पष्ट करने के लिए, हम एक ऐसे उद्योग का उपयोग करेंगे जहां गति और पैमाने पर समझौता नहीं किया जा सकता है: एडटेक।

हमारे पास एक ब्लॉग पोस्ट भी है जो बुनियादी ढांचे की लागत अनुकूलन को अधिक विस्तार से कवर करता है, जिसमें हमारे सॉफ्टवेयर आर्किटेक्ट्स के विशेषज्ञ सुझाव और टिप्पणियाँ और बीस गुना बुनियादी ढांचे की लागत में कमी का एक केस अध्ययन शामिल है।

एडटेक प्लेटफ़ॉर्म-उच्च-लोड सिस्टम के लिए एक पोस्टर केस

हाई-लोड प्लेटफ़ॉर्म बैंकिंग, स्वास्थ्य देखभाल और अन्य जैसे कई क्षेत्रों को सक्षम बनाते हैं। प्रोग्रामेटिक विज्ञापन, हालांकि अक्सर विकसित होने वाली तकनीकी उपलब्धि के रूप में नहीं देखा जाता है, अन्य जटिल प्रणालियों को टक्कर दे सकता है, क्योंकि इसकी परिचालन आवश्यकताएं अक्सर बुनियादी ढांचे के डिजाइन की सीमाओं को आगे बढ़ाती हैं।

आइए जल्दी से समझें कि एडटेक प्लेटफॉर्म (एसएसपी, डीएसपी, इत्यादि) बुनियादी ढांचे की लागत अनुकूलन की खोज के लिए एक उत्कृष्ट लेंस क्यों हैं।

उच्च मात्रा और कम विलंबता के लिए दबाव

AdTech प्लेटफ़ॉर्म उच्च ट्रैफ़िक वॉल्यूम और कम विलंबता की आवश्यकता के बीच निरंतर रस्साकशी में फंसे हुए हैं।

एक ओर, उन्हें ऑनलाइन विज्ञापन द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में ट्रैफ़िक को संभालने की ज़रूरत है (जो, टीपीए डिजिटल के सीईओ वेन ब्लडवेल के अनुसार , प्रति दिन 950 बिलियन इंप्रेशन के बराबर है)।

भार के अलावा, पारिस्थितिकी तंत्र की वास्तविक समय प्रकृति जटिलता की एक नई परत जोड़ती है।

एडटेक प्लेटफार्मों में उच्च विलंबता, यानी, बोली अनुरोध और प्रतिक्रिया के बीच देरी, विज्ञापनदाताओं को उच्च-गुणवत्ता वाली इन्वेंट्री से वंचित कर देती है, क्योंकि उनकी बोलियां समय पर संसाधित नहीं होती हैं।

उच्च विलंबता प्रकाशकों के लिए विज्ञापन स्लॉट भरने के लिए संघर्ष पैदा करती है, जिससे लंबे समय में राजस्व कम हो जाता है।

बोली प्रसंस्करण के लिए एक मानक समय सीमा 80-120 एमएस के आसपास होती है, यह वह औसत समय सीमा है जिसके भीतर उद्योग संचालित होता है।

वास्तविक समय में निर्णय लेना

निम्नलिखित चुनौतियों के कारण वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग एडटेक परियोजनाओं के लिए एक और आवर्ती चुनौती है:

बोली मूल्य मॉडलिंग जैसे वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए तेजी से (100 एमएस से कम) डेटा पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता है।

कई स्रोतों से दर्शकों का डेटा एकत्र करने से पाइपलाइनों की जटिलता बढ़ जाती है और विभिन्न डेटा प्रकारों को संसाधित करने के लिए आवश्यक टूलसेट का विस्तार होता है।

डेटा गुणवत्ता संबंधी चिंताएँ: गलत डेटा के परिणामस्वरूप विज्ञापनदाता ख़राब बोली निर्णय ले सकते हैं। प्रत्येक पाइपलाइन चरण (अंतर्ग्रहण, प्रसंस्करण, उपभोग) के लिए डेटा गुणवत्ता जांच आवश्यक है।

नीचे दी गई क्लिप वास्तविक समय डेटा विश्लेषण की जटिलता और महत्वपूर्ण संचालन को दर्शाती है

https://www.youtube.com/watch?v=uaRzovqK3t0

स्केलेबिलिटी की मांग

एडटेक उद्योग चक्रीय है, जिसमें आर्थिक उतार-चढ़ाव की अवधि के साथ विज्ञापन सेवाओं की मांग में उतार-चढ़ाव होता है। बाज़ार में बढ़ोतरी से एडटेक प्लेटफ़ॉर्म पर गतिशील स्केलेबिलिटी क्षमताओं को लागू करने का दबाव पड़ता है।

बढ़ते एसपीओ के साथ, एडटेक विक्रेता मांग में बदलाव के जवाब में अपनी क्षमता को ऊपर या नीचे विश्वसनीय रूप से समायोजित करने का दबाव महसूस करते हैं। इस प्रकार, उन्हें प्रदर्शन या विश्वसनीयता से समझौता किए बिना चरम ट्रैफ़िक को संभालने की क्षमता और संसाधनों की आवश्यकता होती है (और बाज़ार में उतार-चढ़ाव के लिए समायोजन करने के लिए इसे कम करने की आवश्यकता होती है)।

कच्चा और एकत्रित डेटा एकत्र करना

एडटेक प्लेटफ़ॉर्म की सफलता के लिए कच्चे डेटा का उपयोग महत्वपूर्ण है। ये सिस्टम ढेर सारा एकत्रित डेटा-जनसांख्यिकीय जानकारी, ब्राउज़िंग इतिहास, उपयोगकर्ता व्यवहार आदि एकत्र करते हैं। ये अंतर्दृष्टि विभिन्न स्रोतों से एकीकृत होती हैं और लक्ष्यीकरण और वैयक्तिकरण को बढ़ावा देने में मदद करती हैं।

इससे पहले कि कच्चा डेटा उपयोग के लिए तैयार हो, उसे ईटीएल के चरणों से गुजरना होगा: निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग। हालाँकि, कई पाइपलाइनों को बनाए रखना एक इंजीनियरिंग चुनौती बन जाता है क्योंकि सिस्टम स्केल और डेटा वॉल्यूम तेजी से बढ़ते हैं।

उच्च-लोड सिस्टम में बुनियादी ढांचे की लागत को अनुकूलित करने के लिए ज़ेनॉस द्वारा उपयोग की जाने वाली सर्वोत्तम प्रथाएँ

जब तक तकनीकी टीमें बुनियादी ढांचे की लागत पर बारीकी से ध्यान नहीं देतीं, वे जल्दी ही नियंत्रण से बाहर हो जाती हैं। अकुशल डेटा मॉडलिंग और भंडारण, सेवाओं पर भरोसा करने में चयनात्मकता की कमी, और आगे की योजना बनाने और खतरों का मुकाबला करने में विफलता बुनियादी ढांचे को अप्रत्याशित, धीमा, महंगा और बनाए रखने में कठिन बनाती है।

बुनियादी ढांचे की लागत में कटौती करना एक दिन का काम नहीं है, लेकिन पारिस्थितिकी तंत्र और आपके प्लेटफ़ॉर्म के ज्ञान से लैस होकर, आप कुछ बदलावों के साथ महत्वपूर्ण कटौती प्राप्त कर सकते हैं।

यहां बुनियादी ढांचे में कमी लाने के कई तरीकों की एक सूची दी गई है, जिनका उपयोग ज़ेनॉस तकनीकी टीमें हमारे ग्राहकों को बेहतर बुनियादी ढांचे हासिल करने में मदद करने के लिए करती हैं।

हाइब्रिड क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के लाभों की खोज

शुरुआती चरण की परियोजनाओं में, इष्टतम क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को डिजाइन करने पर ज्यादा विचार नहीं किया जाता है। टेक टीमें आम तौर पर दो तरीकों में से एक चुनती हैं;

• सार्वजनिक क्लाउड सेवा प्रदाता , जैसे AWS, Google Cloud, या Microsoft Azure। हालाँकि विकास प्रक्रिया के आरंभ में क्लाउड विक्रेता पर भरोसा करना समझ में आता है, हम तकनीकी नेताओं को प्रबंधित सेवाओं का उपयोग करने के प्रति सावधान करना चाहेंगे यदि इसकी सख्त आवश्यकता न हो। समय के साथ, ये उपकरण परियोजना के बुनियादी ढांचे के बिलों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं - जब बुनियादी ढांचे का बिल 2.5 मिलियन डॉलर था तो हमारे एक ग्राहक ने हमसे संपर्क किया।
• ऑन-प्रिमाइसेस बुनियादी ढांचे का रखरखाव इन-हाउस टीम द्वारा किया जाता है । इन दिनों, प्रारंभिक चरण की परियोजनाओं के लिए ऑन-प्रिमाइसेस डेटा केंद्रों को बनाए रखना उतना आम नहीं है क्योंकि इसके लिए अग्रिम निवेश और जनशक्ति की आवश्यकता होती है। यह ध्यान देने योग्य है कि ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर के अपने फायदे हैं, जैसे अधिक नियंत्रण और कड़ी सुरक्षा।

एडटेक में लचीलापन और गतिशील रूप से स्केल करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। बुनियादी ढांचे की लागत पर पूर्ण नियंत्रण और सुरक्षा कड़ी करने की क्षमता भी समान रूप से महत्वपूर्ण है। पहला आमतौर पर क्लाउड से जुड़ा होता है, जबकि बाद वाला आमतौर पर ऑन-प्रिमाइसेस के लिए लाभ के रूप में उद्धृत किया जाता है।

ज़ेनॉस में, हम दोनों बुनियादी ढांचे के लाभों को पहचानते हैं, यही कारण है कि हम ग्राहक परियोजनाओं में दोनों का उपयोग करते हैं। क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस के संयोजन को अक्सर "हाइब्रिड क्लाउड" के रूप में जाना जाता है, हालांकि अधिक संयोजन इस शब्द में फिट बैठते हैं। एक सार्वजनिक और निजी क्लाउड या दो सार्वजनिक क्लाउड (उर्फ मल्टी-क्लाउड) का संयोजन भी अवधारणा में फिट बैठता है।

डीज़ोन द्वारा प्रकाशित डेटा पाइपलाइन रिपोर्ट के अनुसार , सर्वेक्षण में शामिल 33% संगठन क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस बुनियादी ढांचे के संयोजन का उपयोग करते हैं। यदि हम केवल उद्यम संगठनों (1000 से अधिक कर्मचारियों) को ध्यान में रखें तो यह आंकड़ा 42% तक पहुंच जाता है।

हाइब्रिड मॉडल एडटेक टीमों को उच्च वित्तीय लचीलापन प्रदान करता है, जिससे एडटेक प्लेटफॉर्म को क्लाउड प्लेटफॉर्म की गतिशील स्केलेबिलिटी के साथ ऑन-प्रिमाइसेस सेटअप के नियंत्रण को मर्ज करने की अनुमति मिलती है।

सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण लाभ है; परियोजनाएँ संवेदनशील डेटा को परिसर में रखकर और कम महत्वपूर्ण कार्यों के लिए क्लाउड का उपयोग करके कड़े डेटा सुरक्षा मानकों को बनाए रख सकती हैं।

एक अन्य कारण जिसे हम पसंद करते हैं और हाइब्रिड दृष्टिकोण की वकालत करते हैं, वह है विक्रेता लॉक-इन को रोकने की इसकी क्षमता। महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को परिसर में रखने से व्यवसायों को एक क्लाउड प्रदाता पर निर्भरता के बिना अपने तकनीकी स्टैक में विविधता लाने की छूट मिलती है।

इसके अलावा, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण उत्पाद टीमों को कार्यभार-विशिष्ट बुनियादी ढांचे के निर्माण के बारे में अधिक जानबूझकर होने की अनुमति देता है।

AdTech में कुछ कार्य, जैसे रीयल-टाइम विज्ञापन बोली-प्रक्रिया या सख्त क्षेत्रीय अनुपालन से बंधे डेटा संचालन, ऑन-प्रिमाइस निष्पादन के लिए बेहतर अनुकूल हैं।

साथ ही, अन्य वर्कफ़्लो (अभियान विश्लेषण, वितरित विज्ञापन सामग्री होस्टिंग, या सहयोगी विज्ञापन डिज़ाइन) निर्बाध रूप से क्लाउड पर माइग्रेट हो सकते हैं।

डेटा भंडारण का अनुकूलन

हमारे अनुभव में, अकेले भंडारण को अनुकूलित करने से बुनियादी ढांचे की लागत में काफी कमी आ सकती है। AdTech में, संरचित और गैर-संरचित डेटा को प्रबंधित करने के लिए SQL और NoSQL दोनों डेटाबेस का उपयोग किया जाता है। आइए दो प्रकार के डेटाबेस के साथ-साथ एडटेक में उनके उपयोग के मामलों के बीच मुख्य अंतरों पर दोबारा गौर करें।

चर्चा में अधिक संदर्भ जोड़ने के लिए, आइए दोनों के बीच के अंतरों पर दोबारा गौर करें।

अब, आइए शीर्ष एडटेक प्लेटफार्मों के लिए पसंद के डेटाबेस और डेटा भंडारण के लिए उनके दृष्टिकोण को देखें।

एडटेक विक्रेता उच्च डेटा वॉल्यूम को संचालित करने के लिए SQL डेटाबेस का उपयोग कैसे करते हैं

पबमैटिक

पबमैटिक एसएसपी अद्वितीय मांग साझेदारी, उन्नत विश्लेषण और रचनात्मक अनुकूलन टूल के साथ प्रकाशकों को व्यापक दर्शकों तक पहुंचने और विज्ञापन राजस्व को अधिकतम करने में मदद करता है।

चुनौती: कंपनी को बड़े डेटासेट को संभालने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक मजबूत डेटाबेस की आवश्यकता थी। कंपनी एक युद्ध-परीक्षित उपकरण चाहती थी जो सबसे ऊपर, विश्वसनीय और प्रभावी हो।

समाधान: MySQL

प्रभाव: पबमैटिक की विज्ञापन गुणवत्ता टीम अपने प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में MySQL का उपयोग करती है। प्लेटफ़ॉर्म का डेटाबेस सौ मिलियन रिकॉर्ड तक संग्रहीत करता है। विश्वसनीयता और मजबूती के लिए जाना जाने वाला MySQL, PubMatic को एक दिन में लाखों क्रिएटिव को प्रोसेस करने और 2x-10x डेटा लोड बनाए रखने की अनुमति देता है।

AdGreetz

AdGreetz एक वैयक्तिकरण प्लेटफ़ॉर्म है जो कई चैनलों पर अनुरूप विज्ञापन क्रिएटिव वितरित करता है: सोशल मीडिया, CTV/OTT, इन-ऐप, और बहुत कुछ।

चुनौती: संगठन का वर्कफ़्लो डेटा-गहन है, जिसके लिए डेटाबेस प्रबंधन समाधान की आवश्यकता होती है जो लाखों उपयोगकर्ता रिकॉर्ड का समर्थन करेगा।

चुना गया डेटाबेस: क्लिकहाउस

प्रभाव: AdGreetz की इंजीनियरिंग टीम के लिए, Clickhouse एक लागत-कुशल और उच्च-प्रदर्शन समाधान साबित हुआ। कंपनी छोटी गणना पर क्वेरी समय को सेकंड से उप-सेकंड तक कम करने में सक्षम थी।

AdTech प्रोजेक्ट्स NoSQL डेटाबेस का उपयोग कैसे करते हैं

मोम

बीज़वैक्स एक प्रबंधित आरटीबी प्लेटफ़ॉर्म है जो विज्ञापनदाताओं को प्रोग्रामेटिक संचालन को सुव्यवस्थित करने की अनुमति देता है। कंपनी एक बिडर-ए-ए-सर्विस समाधान प्रदान करती है जो प्रति सेकंड लाखों प्रश्नों को संसाधित करती है और प्रत्येक मिनट में 125 जीबी डेटा की खपत करती है।

चुनौती: तीव्र स्केलिंग जो कुशल विज्ञापन वितरण सुनिश्चित करेगी, संगठन की मशीन में समान लोड वितरण की आवश्यकता।

चुना गया NoSQL डेटाबेस: एयरोस्पाइक Amazon EC2 पर चल रहा है।

प्रभाव: बीज़वैक्स 2-मिलीसेकंड टेल-रीड विलंबता के साथ प्रति सेकंड लाखों प्रश्नों को संसाधित कर सकता है।

गम गम

गमगम एक मालिकाना मशीन-लर्निंग प्लेटफॉर्म, वेरिटी द्वारा सक्षम प्रासंगिक लक्ष्यीकरण के लिए एक मंच प्रदान करता है।

चुनौती: कंपनी विज्ञापन-संबंधित डेटा (इंप्रेशन, व्यू, क्लिक, रूपांतरण) की बड़ी मात्रा को न्यूनतम विलंबता के साथ संसाधित करना चाहती थी - हालांकि डेटा वास्तविक समय में संसाधित नहीं किया गया था, लक्ष्य अंतर को न्यूनतम रखना था।

चुना गया NoSQL डेटाबेस: ScyllaDB

प्रभाव:

• इंजीनियरिंग संसाधनों पर कम दबाव
• 75% मात्रा में वृद्धि
• ऑन-डिमांड संसाधन प्रावधान के कारण स्केलेबिलिटी को सुविधाजनक बनाना।

मोलोको

मोलोको एक मोबाइल ऑडियंस प्लेटफ़ॉर्म है जो विज्ञापनदाताओं को मोबाइल ऑडियंस प्राप्त करने, संलग्न करने और खुदरा बिक्री करने में मदद करता है। प्लेटफ़ॉर्म अभियान अनुकूलन और पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

चुनौती: सख्त विलंबता सीमा (100 एमएस से कम) के साथ प्रति सेकंड लाखों बोली खोजों को संसाधित करने का दबाव।

चुना गया NoSQL डेटाबेस: Google क्लाउड बिगटेबल

प्रभाव:

• संसाधित अनुरोधों की संख्या 500k से बढ़ाकर 5 मिलियन प्रति सेकंड कर दी गई
• कम अव्यक्ता
• प्रबंधित बुनियादी ढांचे ने कंपनी को अन्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग संसाधनों को फिर से आवंटित करने में सक्षम बनाया।

एडटेक प्लेटफ़ॉर्म विकास में हमारे वर्षों के अनुभव ने हमें दिखाया है कि एडटेक डेटा स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए उपयुक्त डेटाबेस चुनने के लिए कोई कुकी-कटर दृष्टिकोण नहीं है। डेटाबेस छतरी के नीचे बहुत विविधता है - सही उत्पाद खोजने के लिए अनुभव, उत्पाद ज्ञान और गहन शोध की आवश्यकता होती है।

कभी-कभी, दो NoSQL डेटाबेस के बीच स्विच करने से बहुत अंतर आ सकता है। गमगम, जो ऊपर दिखाया गया है, स्काइलाडीबी पर स्विच करने से पहले कैसेंड्रा पर निर्भर था। MongoDB से एयरोस्पाइक में स्थानांतरित होने के बाद हमने ग्राहक (मोबाइल डीएसपी) के मामले में महत्वपूर्ण परिचालन लागत में कमी देखी है।

डेटा भंडारण को अनुकूलित करने के अन्य तरीके

डेटा संपीड़न और डिडुप्लीकेशन तकनीकों को लागू करना आवश्यक भंडारण स्थान को कम करने का एक और तरीका है, जिससे लागत बचत होती है।

संपीड़न का तात्पर्य डेटा आकार में कमी से है, जिससे तेजी से संचरण होता है और भंडारण लागत कम हो जाती है। डेटा टीमें GZIP जैसी तकनीकों का उपयोग कर सकती हैं।

डिडुप्लीकेशन , जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा की अनावश्यक प्रतियों को हटा देता है। यह एडटेक में सहायक है, जहां बार-बार उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल या समान डेटासेट आम बात है।

कोल्ड स्टोरेज कम पहुंच वाले डेटा (पुराने अभियान मेट्रिक्स) को बिना किसी प्रदर्शन प्रभाव के संग्रहीत करने का एक लागत प्रभावी तरीका है।

किसी बुनियादी ढाँचे विक्रेता द्वारा दी जाने वाली प्रीमियम सेवाओं का चयन करना

क्लाउड सेवाओं को नेविगेट करने के लिए बुद्धिमान विकल्पों की आवश्यकता होती है। यदि आप ध्यान नहीं देते हैं, तो सेवा बंडलों का उपयोग करना आसान है जो बुनियादी ढांचे की लागत तो जोड़ते हैं लेकिन प्लेटफ़ॉर्म के लिए कोई मूल्य नहीं जोड़ते हैं।

नीचे दिए गए एक क्लिप में, ज़ेनॉस सीटीओ वोवा किरिचेंको बताते हैं कि कैसे "फ्री मनी ट्रैप" के परिणामस्वरूप एडटेक प्लेटफ़ॉर्म स्केल के रूप में उच्च बुनियादी ढांचे की लागत हो सकती है।

https://www.youtube.com/watch?v=q_57WdKDJI0

एडटेक विक्रेताओं को हमारी महत्वपूर्ण सिफारिश छिपी हुई लागत या बचत का पता लगाने के लिए प्रीमियम सेवाओं के मूल्य निर्धारण का विश्लेषण करना है।

इसके अलावा, चूंकि नए उपकरण प्लेटफ़ॉर्म को धीमा कर सकते हैं, इसलिए नई सेवा को उत्पादन में लेने से पहले छोटे पैमाने पर उनका परीक्षण करना उचित है।

तृतीय-पक्ष या ओपन-सोर्स परियोजनाओं पर नज़र रखना महंगी प्रबंधित पेशकशों का एक और विकल्प है। मुफ़्त या कम लागत वाले प्लेटफ़ॉर्म मुख्यधारा के क्लाउड विक्रेताओं की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान कर सकते हैं।

क्लाइंट प्रोजेक्ट पर इस दृष्टिकोण को अपनाकर, ज़ेनॉस के इंजीनियरों ने बुनियादी ढांचे की लागत को 20 गुना कम करने में मदद की।

नीचे दिए गए इन्फोग्राफिक में, हम ग्राहक के पुराने बुनियादी ढांचे और हमारे आर्किटेक्ट्स द्वारा डिजाइन किए गए आधुनिक संस्करण का वर्णन करते हैं।

यातायात और भार को संतुलित करना

जैसा कि हमने कुछ समय पहले उल्लेख किया था, एडटेक प्लेटफ़ॉर्म स्थिर लोड के तहत काम नहीं करते हैं - एक पल में, एक प्लेटफ़ॉर्म में अचानक उछाल आ सकता है, और अगले ही पल, इसमें अधिक कंप्यूटिंग संसाधन होते हैं, जिससे यह पता चलता है कि क्या करना है।

चूँकि ज़ेनॉस के इंजीनियरों का मानना है कि एडटेक सिस्टम के लिए कुशल ट्रैफ़िक और लोड संतुलन आवश्यक है, आइए इन अवधारणाओं पर गहराई से विचार करें।

लोड संतुलन का अर्थ है आने वाले अनुरोधों को कई सर्वरों पर समान रूप से वितरित करना, यह सुनिश्चित करना कि कोई भी सर्वर अभिभूत न हो। इस ढांचे के भीतर, ज़ेनॉस आर्किटेक्ट मिशन-महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को प्राथमिकता देते हैं - आवश्यक कार्य, जो यदि बाधित होते हैं, तो सिस्टम की मुख्य कार्यक्षमता (वास्तविक समय विज्ञापन बोली या उपयोगकर्ता डेटा प्रोसेसिंग) को बाधित कर देंगे।

इन प्रक्रियाओं को प्राथमिकता देकर, हम महत्वपूर्ण कार्यों को संभावित मंदी या विफलताओं से बचाते हैं।

खतरे का शीघ्र पता लगाने के लिए एक तंत्र डिजाइन करना

एक प्रसिद्ध कहावत है: "असफलता हर योजना का एक हिस्सा है," एडटेक उत्पाद टीमों को खतरों और डाउनटाइम से बचने के लिए संक्षिप्त रूप से चेतावनी देती है।

उस अंत तक, हम विक्रेताओं और इन-हाउस तकनीकी टीमों से निगरानी उपकरणों का लाभ उठाने का आग्रह करते हैं जो सिस्टम स्वास्थ्य पर नजर रखते हैं, निर्बाध संचालन सुनिश्चित करते हैं। यदि आप किसी भी विसंगति के लिए अलर्ट सेट करते हैं, तो टीमों को तुरंत सतर्क किया जा सकता है, तेजी से कार्य किया जा सकता है, और यह सुनिश्चित किया जा सकता है कि छोटी-मोटी असफलताएँ बड़ी मंदी में न बदल जाएँ।

एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के साथ इस दृष्टिकोण को बढ़ाने से और भी अधिक विवरणात्मकता मिलती है। विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम, जैसे कि आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट या वन-क्लास एसवीएम, असामान्य डेटा पैटर्न की पहचान करने के लिए उपयुक्त हैं, जो खतरों या सिस्टम कमजोरियों का संकेत दे सकते हैं।

हम फिर से समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने के लिए दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क को तैनात करने का सुझाव देते हैं।

बड़े भाषा मॉडल विसंगतियों का पता लगाने के लिए लॉग और सिस्टम संदेशों का विश्लेषण करके खतरे का पता लगाने में भी योगदान दे सकते हैं, इस प्रकार पाठ्य डेटा को समझ सकते हैं जिसे अन्यथा अनदेखा किया जा सकता है।

तल - रेखा

दक्षता और लाभप्रदता का लक्ष्य रखने वाली हर क्षेत्र की कंपनियों के लिए बुनियादी ढांचे की लागत अनुकूलन एक महत्वपूर्ण कड़ी है।

उच्च डेटा वॉल्यूम और ट्रैफ़िक लोड के साथ काम करने की चुनौतियों और समाधानों की खोज के लिए एडटेक एक उत्कृष्ट खेल का मैदान है, क्योंकि एक मिलीसेकंड समय सीमा में हजारों प्रश्नों से निपटने की आवश्यकता बुनियादी ढांचे के विकास की सीमाओं को किनारे कर देती है।

अच्छी खबर यह है कि अनुभवी तकनीकी टीमों ने, अक्सर परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से, बुनियादी ढांचे की लागत को कम रखने के लिए एक पुस्तिका विकसित की है, यहां तक कि उच्च-लोड सिस्टम के लिए भी। क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों के बीच संतुलन, खतरे का पता लगाने के लिए एआई का लाभ उठाना और डेटा स्टोरेज रणनीतियों को लगातार परिष्कृत करने से उत्पाद टीमों को बजट से समझौता किए बिना मजबूत संचालन सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।

इस क्षेत्र में चुस्त और सूचित रहना एक लागत-बचत उपाय है और गतिशील एडटेक परिदृश्य में एक प्रतिस्पर्धी लाभ है।