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Prochaines étapes pour la décomposition de la base de données sur AWS
Après avoir mis en œuvre des stratégies de décomposition de base de données initiales via des services d'encapsulation de base de données et transféré la logique métier vers la couche application, les entreprises doivent planifier leur prochaine évolution. Cette section décrit les principales considérations à prendre en compte pour poursuivre votre processus de modernisation.
Cette section contient les rubriques suivantes :
Stratégies incrémentielles pour la décomposition des bases de données
La décomposition de la base de données suit une évolution progressive en trois phases distinctes. Les équipes intègrent d'abord la base de données monolithique à un service d'encapsulation de base de données pour contrôler l'accès. Ils commencent ensuite à diviser les données en bases de données spécifiques au service, tout en conservant la base de données principale pour répondre aux besoins existants. Enfin, ils effectuent la migration de la logique métier afin de passer à des bases de données de service totalement indépendantes.
Tout au long de ce parcours, les équipes doivent mettre en œuvre des modèles de synchronisation des données soignés et valider en permanence la cohérence entre les services. Le suivi des performances devient crucial pour identifier et résoudre les problèmes potentiels à un stade précoce. À mesure que les services évoluent indépendamment, leurs schémas doivent être optimisés en fonction des modèles d'utilisation réels, et vous devez supprimer les structures redondantes qui se sont accumulées au fil du temps.
Cette approche progressive permet de minimiser les risques tout en préservant la stabilité du système tout au long du processus de transformation.
Considérations techniques relatives aux environnements de bases de données distribuées
Dans un environnement de base de données distribuée, la surveillance des performances devient essentielle pour identifier et résoudre rapidement les goulots d'étranglement. Les équipes doivent mettre en œuvre des systèmes de surveillance complets et des stratégies de mise en cache pour maintenir les niveaux de performance. Read/write le fractionnement permet d'équilibrer efficacement les charges dans l'ensemble du système.
La cohérence des données nécessite une orchestration minutieuse entre les services distribués. Les équipes doivent mettre en œuvre d'éventuels modèles de cohérence, le cas échéant, et établir des limites claires en matière de propriété des données. Une surveillance robuste favorise l'intégrité des données dans tous les services.
En outre, la sécurité doit évoluer pour s'adapter à l'architecture distribuée. Chaque service nécessite des contrôles de sécurité précis, et vos modèles d'accès nécessitent un examen régulier. L'amélioration de la surveillance et de l'audit devient essentielle dans cet environnement distribué.
Changements organisationnels pour prendre en charge les architectures distribuées
La structure de l'équipe doit s'aligner sur les limites des services afin de définir clairement la propriété et la responsabilité. Organisations doivent établir de nouveaux modèles de communication et développer des capacités techniques supplémentaires au sein des équipes. Cette structure doit prendre en charge à la fois la maintenance des services existants et l'évolution continue de votre architecture.
Vous devez mettre à jour vos processus opérationnels pour gérer l'architecture distribuée. Les équipes doivent modifier les procédures de déploiement, adapter les processus de réponse aux incidents et faire évoluer les pratiques de gestion du changement afin de coordonner plusieurs services.
