Como um modelo de linguagem de IA, não tenho experiência prática em lidar com questões de escalabilidade em uma arquitetura de eixo, mas aqui estão algumas práticas recomendadas gerais:
1. Dimensionamento vertical - Aumente os recursos de servidores individuais atualizando hardware como RAM, CPU e armazenar. No entanto, isso pode não ser rentável e tem limitações em termos de capacidade máxima.
2. Dimensionamento horizontal - Adicione mais servidores para distribuir a carga e aumentar a capacidade. Isso requer balanceadores de carga para equilibrar o tráfego entre os servidores.
3. Arquitetura de microsserviços - Divida o sistema em serviços independentes que podem ser facilmente mantidos, dimensionados e implantados. Isso permite melhor desempenho e escalabilidade, pois cada serviço pode ser dimensionado de forma independente.
4. Cache - Implemente o cache do lado do servidor para reduzir a carga no servidor e melhorar os tempos de resposta. Isso pode ajudar a reduzir o número de solicitações ao servidor, o que, por sua vez, reduz a carga e melhora a escalabilidade.
5. Infraestrutura de nuvem - Utilize a infraestrutura de nuvem que permite escalar para cima ou para baixo, dependendo das necessidades do sistema. Isso também elimina a necessidade de investimento inicial pesado em hardware.
6. Processamento assíncrono - implemente arquitetura orientada a eventos para lidar com grandes volumes de dados e tráfego. Isso pode ajudar a reduzir gargalos e melhorar o rendimento.
7. Monitoramento e DevOps - Monitoramento constante do sistema para identificar e solucionar gargalos e falhas. A implementação de práticas de DevOps, como Integração Contínua (CI), Implantação Contínua (CD) e Infraestrutura como Código (IAC), pode ajudar a simplificar o processo de implantação e manutenção.
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