ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್: ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಧಾನವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಇವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಥ್ರೆಡ್ ಮುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಇವು ಬಳಕೆದಾರರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದಂತೆ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು
• ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು
• ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
• ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು
• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡುವುದು
• ಬಾಹ್ಯ API ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು
• ನಿಗದಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು (ಉದಾ., ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗಳು)

ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗೆ ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಏಕಕಾಲೀನ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು. ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬಫರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ ಕಾರಣ:

• ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೇವಲ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಕಾಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ವರ್ಕರ್‌ಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವರ್ಕರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆದರೂ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
• ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ: ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಕ್ಯೂ ಆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ತನಿಖೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಡೆಡ್-ಲೆಟರ್ ಕ್ಯೂಗೆ ಸರಿಸಬಹುದು.
• ಡಿಕಪ್ಲಿಂಗ್: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿವಿಧ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಡಿಲವಾದ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬ ವಿವರಗಳು ತಿಳಿಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಆದ್ಯತೆ: ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅವುಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿವಿಧ ಕ್ಯೂಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳು ಮೊದಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ (ನಿರ್ಮಾಪಕ): ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂಗೆ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಸೇರಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಘಟಕ.
• ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ: ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಘಟಕ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ RabbitMQ, Kafka, Redis, AWS SQS, Google Cloud Pub/Sub, ಮತ್ತು Azure Queue Storage ಸೇರಿವೆ.
• ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ (ವರ್ಕರ್): ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆದು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
• ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ (ಐಚ್ಛಿಕ): ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಘಟಕ.

ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದು, ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಜಾಬ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಗ ಕ್ಯೂ ಆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ವರ್ಕರ್ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಕ್ಯೂ ಆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಡೆಡ್-ಲೆಟರ್ ಕ್ಯೂಗೆ ಸರಿಸಬಹುದು.

ಜನಪ್ರಿಯ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು

ಹಲವಾರು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳಿವೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

RabbitMQ

RabbitMQ ಒಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಹು ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ RabbitMQ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
• ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
• ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್
• ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು

Kafka

Kafka ಒಂದು ವಿತರಿಸಿದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಅಧಿಕ-ಥ್ರೋಪುಟ್, ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Kafka ತನ್ನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. RabbitMQ ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, Kafka ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮರುಪ್ಲೇ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಈವೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
• ಲಾಗ್ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ
• ಕ್ಲಿಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
• IoT ಡೇಟಾ ಇಂಜೆಶನ್

Redis

Redis ಒಂದು ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಸ್ಟೋರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ತನ್ನ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಅಧಿಕ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ Redis ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, Redis RabbitMQ ಅಥವಾ Kafka ದಷ್ಟು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವಂತಿಲ್ಲ. ಪರ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಅವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್
• ಸೆಷನ್ ನಿರ್ವಹಣೆ
• ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
• ಸರಳ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS ಎಂಬುದು Amazon Web Services ನೀಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. SQS ಎರಡು ರೀತಿಯ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕ್ಯೂಗಳು ಮತ್ತು FIFO (First-In-First-Out) ಕ್ಯೂಗಳು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು
• ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಬಫರಿಂಗ್
• ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub ಎಂಬುದು Google Cloud Platform ನೀಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ, ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪುಶ್ ಮತ್ತು ಪುಲ್ ಡೆಲಿವರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ಈವೆಂಟ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳು
• ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್
• ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage ಎಂಬುದು Microsoft Azure ಒದಗಿಸುವ ಒಂದು ಸೇವೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ನೀವು ಕ್ಯೂ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

• ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆ
• ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
• ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಉದಾಹರಣೆ 1: Celery ಮತ್ತು RabbitMQ ನೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು (Python)

Celery ಎಂಬುದು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ Python ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು RabbitMQ ಅನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Celery ಮತ್ತು RabbitMQ ಬಳಸಿ ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

            # celeryconfig.py
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'
result_backend = 'redis://localhost:6379/0'

# tasks.py
from celery import Celery
import time

app = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@localhost//', backend='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def send_email(email_address, subject, message):
 time.sleep(10) # Simulate sending email
 print(f"Sent email to {email_address} with subject '{subject}' and message '{message}'")
 return f"Email sent to {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

result = send_email.delay('test@example.com', 'Hello', 'This is a test email.')
print(f"Task ID: {result.id}")

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, send_email ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು @app.task ನಿಂದ ಅಲಂಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು Celery ಗೆ ಇದನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಟಾಸ್ಕ್ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. send_email.delay() ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಯು ಟಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು RabbitMQ ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ Celery ವರ್ಕರ್‌ಗಳು ಕ್ಯೂನಿಂದ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 2: Kafka ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು (Java)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Kafka ಅನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಆಗಿ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ Java ವರ್ಕರ್ ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

            // Kafka Producer (Java)
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class ImageProducer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 producer.send(new ProducerRecord("image-processing", Integer.toString(i), "image_" + i + ".jpg"));
 System.out.println("Message sent successfully");
 }
 producer.close();
 }
}

// Kafka Consumer (Java)
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.Arrays;

public class ImageConsumer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.setProperty("group.id", "image-processor");
 props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
 props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
 props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 consumer.subscribe(Arrays.asList("image-processing"));
 while (true) {
 ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
 for (ConsumerRecord record : records) {
 System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // Simulate image processing
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಇಮೇಜ್ ಫೈಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು Kafka ಟಾಪಿಕ್ "image-processing" ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಈ ಟಾಪಿಕ್‌ಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಬಂದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Kafka ಬಳಸಿ ಸರಳವಾದ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 3: AWS SQS ಮತ್ತು Lambda ನೊಂದಿಗೆ ನಿಗದಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು AWS SQS ಮತ್ತು Lambda ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. AWS CloudWatch Events ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ನಂತರ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ SQS ಕ್ಯೂಗೆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ವರ್ಕರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 1: SQS ಕ್ಯೂ ರಚಿಸಿ

AWS ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಕನ್ಸೋಲ್‌ನಲ್ಲಿ SQS ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕ್ಯೂನ ARN (Amazon Resource Name) ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಹಂತ 2: Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ರಚಿಸಿ (ಶೆಡ್ಯೂಲರ್)

            # Lambda function (Python)
import boto3
import json
import datetime

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

def lambda_handler(event, context):
 message = {
 'task': 'Generate Report',
 'timestamp': str(datetime.datetime.now())
 }

 response = sqs.send_message(
 QueueUrl=QUEUE_URL,
 MessageBody=json.dumps(message)
 )

 print(f"Message sent to SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message sent to SQS'
 }

            

              
                Copy
              
            
          

ಹಂತ 3: Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ರಚಿಸಿ (ವರ್ಕರ್)

            # Lambda function (Python)
import boto3
import json
import time

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Received message: {body}")
 # Simulate report generation
 print("Generating report...")
 # time.sleep(5)
 print("Report generated successfully.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message processed'
 }

            

              
                Copy
              
            
          

ಹಂತ 4: CloudWatch Events ನಿಯಮವನ್ನು ರಚಿಸಿ

ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡಲು CloudWatch Events ನಿಯಮವನ್ನು ರಚಿಸಿ. Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲು ನಿಯಮವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.

ಹಂತ 5: ವರ್ಕರ್ Lambda ಗಾಗಿ SQS ಟ್ರಿಗರ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ

ವರ್ಕರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ SQS ಟ್ರಿಗರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಇದು SQS ಕ್ಯೂಗೆ ಹೊಸ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ವರ್ಕರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು AWS ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಸರಿಯಾದ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಬಾಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಐಡೆಂಪೊಟೆನ್ಸಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳು ಐಡೆಂಪೊಟೆಂಟ್ ಆಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಂದರೆ ಅವು ಒಂದೇ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ: ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಂದ ಮುಳುಗಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಷಿಯಲ್ ಬ್ಯಾಕ್‌ಆಫ್ ಬಳಸಿ.
• ಮಾನಿಟರ್ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿವಾರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಕ್ಯೂ ಉದ್ದ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರಗಳಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಡೆಡ್-ಲೆಟರ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಅನೇಕ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳ ನಂತರ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಡೆಡ್-ಲೆಟರ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ವಿಫಲವಾದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳು ಮುಖ್ಯ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯಗಳ ಕಾರಣವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿ: ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿ. ಯಾರು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇವಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಧಿಕಾರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸಂದೇಶದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಂದೇಶದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಡಿ. ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶೇಖರಣಾ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ (ಉದಾ., AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂದೇಶದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಗೆ ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಪಾಯ್ಸನ್ ಪಿಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ: ಪಾಯ್ಸನ್ ಪಿಲ್ ಎಂದರೆ ವರ್ಕರ್ ಅನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವ ಸಂದೇಶ. ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತರುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಪಾಯ್ಸನ್ ಪಿಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
• ಸಂದೇಶದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಸಂದೇಶದ ಅನುಕ್ರಮವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನುಕ್ರಮ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಉದಾ., AWS SQS ನಲ್ಲಿ FIFO ಕ್ಯೂಗಳು). ಅನುಕ್ರಮ ವಿತರಣೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಡಿ.
• ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಒಂದು ವೇಳೆ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಆ ವರ್ಕರ್‌ಗೆ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು.
• ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಬಳಸಿ: ಅನೇಕ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್: ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಇಮೇಲ್ ದೃಢೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ವೆಂಟರಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು.
• ಹಣಕಾಸು: ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಅಪಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕ ಪಾವತಿ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳಿಂದ ಬರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು. ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಡೇಟಾದ ಒಳಹರಿವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ: ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು Kafka ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಗೇಮಿಂಗ್: ಆಟದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು. ಒಂದು ಬೃಹತ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೇಯರ್ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗೇಮ್ (MMO) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಏಕಕಾಲೀನ ಆಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಆಟದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• IoT: IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಂಜೆಸ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾವಿರಾರು ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಒಂದು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

• ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: AWS Lambda ಮತ್ತು Google Cloud Functions ನಂತಹ ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕರ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: Apache Flink ಮತ್ತು Apache Beam ನಂತಹ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುವ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್: ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು Knative Eventing ಮತ್ತು Apache Pulsar ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• AI-ಚಾಲಿತ ಕ್ಯೂ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಕ್ಯೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು, ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಕರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು AI ಮತ್ತು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಸಣ್ಣ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೃಢ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.