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Analisi della coesione e dell'accoppiamento per la scomposizione del database

Questa sezione consente di analizzare i modelli di accoppiamento e coesione nel database monolitico per guidarne la scomposizione. Comprendere come i componenti del database interagiscono e dipendono gli uni dagli altri è fondamentale per identificare i punti di interruzione naturali, valutare la complessità e pianificare un approccio di migrazione graduale. Questa analisi rivela le dipendenze nascoste, evidenzia le aree adatte alla separazione immediata e aiuta a dare priorità agli sforzi di decomposizione riducendo al minimo i rischi di trasformazione. Esaminando sia l'accoppiamento che la coesione, è possibile prendere decisioni informate sulla sequenza di separazione dei componenti al fine di mantenere la stabilità del sistema durante l'intero processo di trasformazione.

Informazioni sulla coesione e l'accoppiamento

L'accoppiamento misura il grado di interdipendenza tra i componenti del database. In un sistema ben progettato, si desidera ottenere un accoppiamento libero, in cui le modifiche a un componente abbiano un impatto minimo sugli altri. La coesione misura l'efficacia con cui gli elementi all'interno di un componente del database interagiscono per raggiungere un unico scopo ben definito. Un'elevata coesione indica che gli elementi di un componente sono strettamente correlati e focalizzati su una funzione specifica. Quando si scompone un database monolitico, è necessario analizzare sia la coesione all'interno dei singoli componenti sia l'accoppiamento tra di essi. Questa analisi consente di prendere decisioni informate su come suddividere il database mantenendo al contempo l'integrità e le prestazioni del sistema.

L'immagine seguente mostra un accoppiamento libero con un'elevata coesione. I componenti del database interagiscono per eseguire una funzione specifica e voi riducete al minimo l'impatto delle modifiche su un singolo componente. Questo è lo stato ideale.

L'immagine seguente mostra un accoppiamento elevato con una bassa coesione. I componenti del database sono disconnessi ed è molto probabile che le modifiche influiscano su altri componenti.

Schemi di accoppiamento comuni nei database monolitici

Esistono diversi modelli di accoppiamento che si trovano comunemente quando si scompone un database monolitico in database specifici per microservizi. La comprensione di questi modelli è fondamentale per iniziative di modernizzazione dei database di successo. Questa sezione descrive ogni modello, le relative sfide e le migliori pratiche per ridurre l'accoppiamento.

Modello di accoppiamento dell'implementazione

Definizione: i componenti sono strettamente interconnessi a livello di codice e schema. Ad esempio, la modifica della struttura di una customer tabella influisce su orderinventory, e sui servizi. billing

Impatto della modernizzazione: ogni microservizio richiede uno schema di database e un livello di accesso ai dati dedicati.

Sfide:

Migliori pratiche per ridurre l'accoppiamento:

Schema di accoppiamento temporale

Definizione: le operazioni devono essere eseguite in una sequenza specifica. Ad esempio, l'elaborazione degli ordini non può procedere fino al completamento degli aggiornamenti dell'inventario.

Impatto della modernizzazione: ogni microservizio richiede un controllo autonomo dei dati.

Sfide:

Migliori pratiche per ridurre l'accoppiamento:

Schema di accoppiamento dell'implementazione

Definizione: i componenti del sistema devono essere distribuiti come una singola unità. Ad esempio, una modifica minore alla logica di elaborazione dei pagamenti richiede la ridistribuzione dell'intero database.

Impatto della modernizzazione: implementazioni di database indipendenti per servizio

Sfide:

Migliori pratiche per ridurre l'accoppiamento:

Schema di accoppiamento del dominio

Definizione: i domini aziendali condividono la struttura e la logica del database. Ad esempio, i inventory domini customerorder, e condividono tabelle e stored procedure.

Impatto della modernizzazione: isolamento dei dati specifico del dominio

Sfide:

Le migliori pratiche per ridurre l'accoppiamento:

Modelli di coesione comuni nei database monolitici

Esistono diversi modelli di coesione che si riscontrano comunemente quando si valutano i componenti del database per la decomposizione. La comprensione di questi modelli è fondamentale per identificare componenti di database ben strutturati. Questa sezione descrive ogni modello, le sue caratteristiche e le migliori pratiche per rafforzare la coesione.

Modello di coesione funzionale

Definizione: tutti gli elementi supportano e contribuiscono direttamente all'esecuzione di un'unica funzione ben definita. Ad esempio, tutte le procedure e le tabelle memorizzate in un modulo di elaborazione dei pagamenti gestiscono solo le operazioni relative ai pagamenti.

Impatto sulla modernizzazione: modello ideale per la progettazione di database a microservizi

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Modello di coesione sequenziale

Definizione: l'output di un elemento diventa input per un altro. Ad esempio, i risultati di convalida di un ordine inserito nell'elaborazione degli ordini.

Impatto della modernizzazione: richiede un'attenta analisi del flusso di lavoro e una mappatura del flusso di dati

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Modello di coesione comunicativa

Definizione: gli elementi operano sugli stessi dati. Ad esempio, le funzioni di gestione dei profili dei clienti funzionano tutte con i dati dei clienti.

Impatto sulla modernizzazione: aiuta a identificare i limiti dei dati per la separazione dei servizi per ridurre l'accoppiamento tra i moduli

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Modello procedurale di coesione

Definizione: gli elementi sono raggruppati perché devono essere eseguiti in un ordine specifico, ma potrebbero non essere correlati dal punto di vista funzionale. Ad esempio, nell'elaborazione degli ordini, una procedura memorizzata che gestisce sia la convalida degli ordini che la notifica all'utente viene raggruppata semplicemente perché avvengono in sequenza, anche se hanno scopi diversi e potrebbero essere gestite da servizi separati.

Impatto della modernizzazione: richiede un'attenta separazione delle procedure mantenendo al contempo il flusso dei processi

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Modello di coesione temporale

Definizione: gli elementi sono correlati da requisiti temporali. Ad esempio, quando viene effettuato un ordine, è necessario eseguire più operazioni contemporaneamente: controllo dell'inventario, elaborazione dei pagamenti, conferma dell'ordine e notifica di spedizione devono avvenire tutte entro una finestra temporale specifica per mantenere uno stato dell'ordine coerente.

Impatto della modernizzazione: potrebbe richiedere una gestione speciale nei sistemi distribuiti

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Modello di coesione logico o casuale

Definizione: Gli elementi sono classificati logicamente per fare le stesse cose, anche se hanno relazioni deboli o prive di significato. Un esempio è l'archiviazione dei dati degli ordini dei clienti, dei conteggi delle scorte di magazzino e dei modelli di e-mail di marketing nello stesso schema di database, poiché tutti si riferiscono alle operazioni di vendita, nonostante abbiano modelli di accesso, gestione del ciclo di vita e requisiti di scalabilità diversi. Un altro esempio è la combinazione dell'elaborazione dei pagamenti degli ordini e della gestione del catalogo dei prodotti all'interno dello stesso componente del database, poiché entrambi fanno parte del sistema di e-commerce, anche se svolgono funzioni aziendali distinte con esigenze operative diverse.

Impatto della modernizzazione: dovrebbe essere rifattorizzato o riorganizzato

Sfide:

Migliori pratiche per rafforzare la coesione:

Implementazione di basso accoppiamento e alta coesione

Best practice

Le seguenti best practice possono aiutarti a ottenere un accoppiamento basso:

Le seguenti best practice possono aiutarti a raggiungere un'elevata coesione:

Fase 1: mappare le dipendenze dei dati

Mappa le relazioni tra i dati e identifica i confini naturali. È possibile utilizzare strumenti, ad esempio SchemaSpy, per visualizzare il database mostrando le tabelle nel diagramma entità-relazione (ER). Ciò fornisce un'analisi statica del database e indica alcuni dei limiti e delle dipendenze chiari all'interno del database.

È inoltre possibile esportare gli schemi del database in un database grafico o in un Jupiter taccuino. Quindi, è possibile applicare algoritmi di clustering o di componenti interconnessi per identificare confini e dipendenze naturali. Altri AWS Partner strumenti, ad esempio CAST Imaging, possono aiutare a comprendere le dipendenze del database.

Fase 2: analisi dei limiti delle transazioni e dei modelli di accesso

Analizza i modelli di transazione per mantenere le proprietà di atomicità, coerenza, isolamento, durabilità (ACID) e scopri come i dati vengono accessibili e modificati. È possibile utilizzare strumenti di analisi e diagnosi del database, come Oracle Automatic Workload Repository (AWR)o PostgreSQL pg_stat_statements. Questa analisi consente di capire chi sta accedendo al database e quali sono i limiti delle transazioni. Può anche aiutarti a comprendere la coesione e l'accoppiamento tra le tabelle in fase di esecuzione. È inoltre possibile utilizzare strumenti di monitoraggio e profilazione in grado di collegare codice e profili di esecuzione del database, ad esempio. Dynatrace AppEngine

Gli strumenti di intelligenza artificiale, ad esempio vFunction, possono aiutarti a identificare i confini del dominio analizzando i confini funzionali e di dominio dell'applicazione. Sebbene analizzi vFunction principalmente il livello applicativo, le sue informazioni possono guidare la scomposizione sia dell'applicazione che del database, favorendo l'allineamento con i domini aziendali.

Fase 3: Identificazione delle tabelle autonome

Cerca tabelle che dimostrino due caratteristiche chiave:

La seguente matrice di accoppiamento e coesione può aiutarvi a identificare la difficoltà di disaccoppiamento di ogni tabella. Le tabelle che appaiono nel quadrante in alto a destra di questa matrice sono le candidate ideali per le operazioni iniziali di disaccoppiamento perché sono le più facili da separare. In un diagramma ER, queste tabelle hanno poche relazioni con chiavi esterne o altre dipendenze. Dopo aver disaccoppiato queste tabelle, passa a tabelle con relazioni più complesse.