Kā izvēlēties servera steku produkta palaišanas brīdī

Ideāla servera steka izvēle produkta palaišanai ir ļoti svarīgs lēmums. Šī izvēle ietekmē ne tikai sākotnējo izvietošanu, bet arī jūsu lietotnes ilgtermiņa pielāgošanās spēju un efektivitāti. Ja esat vecākais izstrādātājs vai vadāt komandu, jūs uzņematies atbildību par šiem arhitektūras lēmumiem, izsijājot valodu un ietvaru jūru, lai atrastu ideāli piemērotu projekta unikālajām vajadzībām. Jūsu uzdevums šeit ir izdarīt svarīgu izvēli, kas noturēsies, jūsu projektam attīstoties un paplašinās.

Es esmu Grigorijs Novikovs, vecākais aizmugursistēmas izstrādātājs ar daudzu gadu pieredzi programmatūras arhitektūru veidošanā un izvēršanā. Visas savas karjeras laikā esmu saskāries ar daudziem kritiskiem lēmumiem par servera steku izvēli. Katrs lēmums ir papildinājis manu izpratni par to, kā saskaņot tehnoloģiju ar augoša projekta prasībām. Šajā rakstā es dalīšos ar jums dažas no šīm grūti iegūtajām atziņām, palīdzot jums izvēlēties serveru steku, kas atbilst jūsu projekta pašreizējām vajadzībām un atbalstīs tā turpmāko izaugsmi. Es aicinu jūs kopā ar mani izpētīt tehnoloģisko lēmumu pieņemšanas smalkumus, kas paver ceļu panākumiem, pārliecinoties, ka jūsu projekts ir nobriedis izaugsmei, elastībai un inovācijām.

Ja esat vecākais izstrādātājs vai vadāt komandu, jūs uzņematies atbildību par šiem arhitektūras lēmumiem, izsijājot valodu un ietvaru jūru, lai atrastu ideāli piemērotu projekta unikālajām vajadzībām.

1. Automātiski ģenerējoša dokumentācija

Lai gan tas pats par sevi nav saistīts ar kodu, šis punkts ir tik svarīgs, ka tas ir jāapspriež vispirms. Stingra dokumentācija ir efektīvas izstrādes stūrakmens, it īpaši, ja runa ir par klienta puses izstrādi un lietotņu testēšanu. Dokumentācijas automātiskās ģenerēšanas rīki ir mainījuši šo procesu, nodrošinot, ka dokumentācija atbilst jaunākajām API izmaiņām, racionalizējot izstrādes darbplūsmas un samazinot manuālo piepūli, lai nodrošinātu projekta dokumentācijas atjaunināšanu.

Starp izstrādātājiem pieejamajiem rīkiem es iesaku Swagger tā daudzpusības, plašās ieviešanas un spēcīga kopienas atbalsta dēļ. Vēl viena populāra iespēja ir Redoc, kas piedāvā pievilcīgu, pielāgojamu saskarni API dokumentācijai. Projektiem, kuriem nepieciešama plašāka pielāgošana, tādi rīki kā Apiary nodrošina elastību līdzās dokumentācijas iespējām, lai gan tiem var būt nepieciešama lielāka sākotnējā iestatīšana.

Neatkarīgi no tā, kuru rīku izvēlaties, mērķim vajadzētu būt dokumentācijas procesa optimizēšanai, lai nodrošinātu efektivitāti, neļaujot pašam rīkam kļūt par ievērojamu laika noplūdi. Izvēlieties risinājumu, kas samazina manuālās dokumentēšanas centienus, vienlaikus piedāvājot elastību, lai pielāgotos jūsu projekta unikālajām prasībām.

2. Bug Tracker atbalsts

Efektīva kļūdu izsekošana ir būtiska, lai uzturētu lietojumprogrammas veselību. Efektīvai kļūdu izsekošanas integrācijai es izmantoju tādus rīkus kā Jira un Bugzilla, kas abi lepojas ar bagātīgu funkciju kopumu un elastību. Jo īpaši Jira piedāvā spēcīgas integrācijas iespējas ar daudzām izstrādes vidēm; No otras puses, Bugzilla ir pazīstama ar savu vienkāršību un efektivitāti, it īpaši atvērtā pirmkoda projektos, kur vienkārša kļūdu izsekošana ir prioritāte.

Šis ir ieskats jums: kļūdu izsekotāju integrēšana ar tūlītējiem ziņojumiem un versiju kontroles sistēmām uzlabos jūsu komandas sadarbību un efektivitāti. Piemēram, kombinācija Jira+Bitbucket racionalizē darbplūsmas, ļaujot vienmērīgi izsekot problēmas versiju kontroles vidē. Šī savienošana pārī veicina pārredzamu, elastīgu izstrādes procesu, kurā koda atjauninājumi un problēmu risinājumi ir cieši saistīti, nodrošinot ātrākas iterācijas un uzlabotu koda kvalitāti.

Vēl viena spēcīga integrācija ir Mattermost+Focalboard, kas piedāvā visaptverošu sadarbības platformu. Tas apvieno Mattermost tiešās komunikācijas priekšrocības ar Focalboard projektu un uzdevumu pārvaldības iespējām, dodot komandām iespēju saņemt reāllaika atjauninājumus par kļūdu izsekošanu, kā arī elastīgumu, lai pārvaldītu uzdevumus un darbplūsmas vienotā saskarnē. Šādas integrācijas ne tikai optimizē kļūdu novēršanas procesu, bet arī veicina vienotāku un elastīgāku izstrādes vidi, galu galā uzlabojot produktivitāti un projektu rezultātus.

3. Mērogošana pieaugot

Kad jūsu produkts sāks iekarot, jūs saskarsities ar mērogošanas izaicinājumu. Un es nedomāju vienkārši pieaugošu lietotāju skaitu. Mērogošana ietver jaunu līdzekļu iekļaušanu, augošas datu bāzes apstrādi un koda bāzes un datu bāzes veiktspējas līmeņa optimālu uzturēšanu. Tas ir tad, kad arhitektūra, kuru izvēlējāties savam servera stekam, patiešām stājas spēkā.

Piemēram, projekta uzsākšanas laikā monolītās arhitektūras izvēle varētu šķist līdzsvarota pieeja. Bet, jūsu produktam augot un mainoties, jūs sāksit redzēt, kur tas neatbilst. Pāreja uz mikropakalpojumu arhitektūru vai mērogojamu mākoņpakalpojumu ieviešana var sniegt jums daudz precīzāku kontroli pār dažādiem lietojumprogrammas aspektiem.

Mērogojamiem serveru steka risinājumiem es sliecos uz tādām tehnoloģijām kā Kubernetes un Docker. Šie rīki nodrošinās jums elastību, lai neatkarīgi mērogotu pakalpojumus, efektīvi pārvaldītu izvietošanu un nodrošinātu konsekvenci visās jūsu vidēs. Turklāt mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, Amazon Web Services, Google Cloud un Microsoft Azure, piedāvā izcilus pārvaldītus pakalpojumus, kas var patiešām vienkāršot jūsu mērogošanas ceļu.

Mērogojamas arhitektūras izvēle nozīmē līdzsvarot mērogojamības priekšrocības ar sadalītās sistēmas pārvaldības sarežģītību. Galu galā jūsu mērķis šeit ir izvēlēties serveru steku, kas atbilst jūsu pašreizējām vajadzībām un ir elastīga, lai pārvaldītu turpmāko izaugsmi.

4. Perfektas atbilstības atrašana: starp kopienu un drošību

Pieejamo programmēšanas valodu un ietvaru netrūkst, un katrai no tām ir savs priekšrocību kopums, piemēram, kopienas atbalsts, resursu pieejamība un pat drošības līdzekļi. Šī daudzveidība nodrošina plašu risinājumu izvēli, kas ne tikai risina tūlītējas attīstības problēmas, bet arī atbilst ilgtermiņa projekta mērķiem, tostarp drošībai un mērogojamībai .

Tehnoloģijas, ko atbalsta lielas kopienas un bagātīgi resursi, piemēram, Python un JavaScript, un to attiecīgie ietvari šajās valodās, piemēram, Django vai React, nodrošina daudz zināšanu un lietošanai gatavu kodu piemēru. Šī bagātība ievērojami samazina laiku, ko jūs citādi tērētu problēmu novēršanai, ņemot vērā mazo izredzes saskarties ar problēmu, kuru kāds pirms jums nav risinājusi. Un otrādi, jaunākas vai nišas tehnoloģijas var piedāvāt unikālas priekšrocības, taču tās bieži vien liek jums sagatavoties grūtākam laikam, kad nepieciešams ātri atrast risinājumus.

Vēl viens svarīgs brīdis ir līdzsvarot drošību un lietojamību. Projektiem, kuros pirmkoda aizsardzība ir galvenā problēma, apsveriet iespēju izmantot valodas un tehnoloģijas, kas atbalsta vieglu neskaidrību un drošu iesaiņošanu. Piemēram, Java un .NET ir izveidojuši rīkus un ekosistēmas koda aptumšošanai. Šeit jums palīdzēs arī tādas konteineru veidošanas tehnoloģijas kā Docker. Iesaiņojot lietojumprogrammu un tās vidi konteinerā, jūs nodrošināsiet, ka klients saņem visu, kas nepieciešams lietotnes palaišanai, tieši nepiekļūstot jūsu kodam. Šī metode ne tikai nodrošina kodu, bet arī vienkāršo izvietošanas procesu.

5. Izmaksas

Izmaksu apsvērumi ir ļoti svarīgi, izvēloties tehnoloģiju komplektu. Tas attiecas tikai uz sākotnējās iestatīšanas izmaksām, jums arī ir jādomā ilgtermiņā par to, cik maksās sistēmas uzturēšana un mērogošana .

Atvērtā pirmkoda tehnoloģijās ir iekļauta jaukā priekšrocība — nulles licencēšanas maksa. Jaunizveidotiem uzņēmumiem vai jebkuram projektam ar ierobežotu budžetu tas var būt liels ieguvums. Turklāt plašais lietpratīgu izstrādātāju kopums palīdzēs jums pārvaldīt darbaspēka izmaksas.

No otras puses, sarežģītākas un specializētākas tehnoloģijas, piemēram, blokķēdes vai uzlabotas datu analīzes platformas, var prasīt lielāku sākotnējo ieguldījumu. Lai gan tie piedāvā ievērojamus priekšrocības veiktspējas un drošības ziņā, jums ir jāsalīdzina kopējās īpašumtiesību izmaksas ar prognozētajiem ieguvumiem.

Turklāt mākoņpakalpojumi, lai gan samazina vajadzību pēc fiziskās infrastruktūras, ir saistīti ar savām izmaksām. Iepriekš minētie AWS, Google Cloud un Azure piedāvā dažādus cenu noteikšanas modeļus, kas var pielāgoties jūsu lietojumam; tomēr bez rūpīgas pārvaldības šīs izmaksas var pieaugt jūsu projektam augot.

6. Koda piegāde

Efektīvas koda piegādes nodrošināšana ir vērsta uz izvietošanas procesu, galvenokārt izmantojot nepārtrauktas integrācijas/nepārtrauktas izvietošanas (CI/CD) konveijerus. Šī metode uzsver, cik svarīgi ir automatizēt koda pārsūtīšanu dažādās vidēs, racionalizēt izstrādes un ražošanas darbplūsmas.

Tādi rīki kā GitLab CI un CircleCI piedāvā stabilus risinājumus testēšanas un izvietošanas procesu automatizēšanai. Turklāt skriptēšanas rīku, piemēram, Ansible un Terraform, izmantošana vēl vairāk uzlabo šo automatizāciju, ļaujot nodrošināt un pārvaldīt infrastruktūru, izmantojot kodu.

Šīs tehnoloģijas palīdzēs jums izveidot nevainojamu cauruļvadu, kas precīzi un uzticami pārvieto kodu no izstrādes uz ražošanu. Integrējot šos rīkus savā darbplūsmā, jūs izveidojat sistēmu, kas ne tikai paātrina izstrādes ciklus, bet arī nodrošina konsekvenci un stabilitāti dažādās vidēs.

7. Vide

Attīstības vides izveide un pārvaldība ir jebkura projekta dzīves cikla pamats, taču sarežģīts aspekts. Mērogojamas un uzturējamas vides projektēšana var šķist biedējoša, īpaši komandām, kurām nav īpaša DevOps speciālista.

Daudzām komandām atbilde uz jautājumu par labāko pieeju vides pārvaldībai ir mākoņpakalpojumu un konteinerizācijas piesaiste. Arī AWS, Google Cloud un Azure piedāvā virkni pakalpojumu, ko var pielāgot jūsu projekta lielumam un sarežģītībai. Šīs platformas nodrošina nepieciešamos rīkus, lai izveidotu elastīgu, mērogojamu vidi bez nepieciešamības pēc plašas infrastruktūras pārvaldības. Turklāt tādu tehnoloģiju kā Docker un Kubernetes ieviešana padara izvietošanu dažādos izstrādes, testēšanas un ražošanas posmos konsekventu un uzticamu.

Efektīvas un ērtas vides izveide ir saistīta ne tikai ar servera iestatīšanu, bet arī par lokālās vides konfigurēšanu izstrādātājiem . Šis aspekts ir ļoti svarīgs DevOps, jo viņi bieži izstrādā skriptus, lai vienkāršotu projektu uzsākšanas procesu vietējā līmenī. Tomēr šis uzdevums ne vienmēr ir viegls. Piemēram, vietējās vides sagatavošana .NET var būt diezgan sarežģīta, uzsverot nepieciešamību izvēlēties tehnoloģijas un rīkus, kas racionalizē gan servera, gan lokālos iestatījumus. Lai uzturētu produktivitāti un veicinātu vienmērīgu darbplūsmu, ir svarīgi nodrošināt izstrādātājiem netraucētu piekļuvi efektīvai vietējai attīstības videi.

Pareiza serveru skursteņa izvēle savam projektam ir kā ēkas pamatu nolikšana: tas prasa rūpīgu pārdomāšanu, tālredzību un līdzsvaru starp pašreizējām vajadzībām un turpmāko izaugsmi. Katra jūsu izdarītā izvēle ietekmē jūsu projekta panākumus un tā spēju pielāgoties un uzplaukt dinamiskajā tehnoloģiju vidē. Ar šo rakstu es vēlējos palīdzēt jums pieņemt šos būtiskos lēmumus, sniedzot jums ieskatu, lai tiktu galā ar gaidāmajām grūtībām. Es ceru, ka šodien gūtās atziņas palīdzēs jums izdarīt apzinātas izvēles, kas novedīs pie panākumiem esošajos un turpmākajos projektos!

GADĪJUMA IZPĒTE A: MASU MELU DETEKTORA PROJEKTS

Izstrādājot revolucionāru melu detektoru, kas paredzēts masveida testēšanai, projekts, kas tika atzīmēts kā pirmais šāda veida projekts Austrumeiropā, es saskāros ar serveru steku izvēli kā izstrādes komandas vadītāju. Projekta pamatprasībām — lielam skaitam mikropakalpojumu savienojumu un plašām failu operācijām dažādu sensoru izvadu apstrādei — bija vajadzīgs spēcīgs, taču elastīgs aizmugursistēmas risinājums.

Mēs izvēlējāmies Python ar FastAPI salīdzinājumā ar citiem pretendentiem, piemēram, Python/Django un Go/Fiber. Lēmums bija balstīts uz FastAPI izcilo atbalstu asinhronai programmēšanai, kas ir būtiska funkcija, lai efektīvi risinātu projekta intensīvās datu apstrādes vajadzības. Lai gan Django ir spēcīgs, tas tika atstāts malā tā sinhronā rakstura dēļ, kas nevarēja atbilst mūsu prasībām attiecībā uz augstu vienlaicīgumu un reāllaika datu apstrādi. Tāpat Go tika apsvērts tās veiktspējas dēļ, taču galu galā tika pārspēts par labu FastAPI ātrās attīstības iespējām un tajā iebūvētajam atbalstam Swagger dokumentācijai, kas bija nenovērtējams mūsu saspringtajā MVP izstrādes laika grafikā.

Tajā pašā laikā projekts prasīja izveidot softcam funkciju, kas spēj pārvaldīt tīmekļa kameru savienojumus un virzīt video straumi dažādos kanālos. C++ kļuva par šī uzdevuma izvēles valodu, pateicoties nepārspējamam izpildes ātrumam un saderībai starp platformām.

Lēmumi, ko mēs pieņēmām par šo projektu, ir ne tikai veicinājuši projekta sākotnējos panākumus, bet arī radījuši stabilu pamatu tā nepārtrauktai izaugsmei un pielāgošanai.

GADĪJUMA IZPĒTE B: CĪŅAS MĀKSLAS KLUBA CRM

Šim projektam es sākotnēji izvēlējos Python un Django , izvēloties tos, ņemot vērā to ātrās attīstības iespējas, kas ir būtiskas ātrai palaišanai. Šī izvēle izrādījās efektīva agrīnā stadijā, tieši veicinot kluba ieņēmumu pieaugumu, uzlabojot apmeklējumu pārvaldību.

Tā kā projekta darbības joma paplašinājās, iekļaujot tādas funkcijas kā darbinieku pārvaldība, analītika un iekšējā ziņojumapmaiņas sistēma, kļuva acīmredzami Django ierobežojumi sarežģītu, vienlaicīgu procesu apstrādei. Šī atziņa lika man integrēt Go, izmantojot tā gorutīnas un Fasthttp mūsu iekšējā ziņojumapmaiņas attīstīšanai. Go veiktspēja vienlaicīgu uzdevumu pārvaldībā palīdzēja mums paplašināt CRM funkcionalitāti, ļaujot mums uzturēt augstu veiktspēju ar minimālām pieskaitāmām izmaksām.

Lēmums izmantot hibrīdtehnoloģiju pieeju, izmantojot Django pamatfunkcijām un Go augstas veiktspējas komponentiem, izrādījās kritisks. Šī stratēģija ļāva man līdzsvarot straujo attīstību un mērogojamību, nodrošinot CRM attīstību, lai apmierinātu pieaugošās kluba vajadzības.