چطور از یک سیستم لگسی نگهداری کنیم؟ (بخش اول)

لازم نیست با سیستم‌های قدیمی و داده‌های بهم ریخته بیش از اندازه کلنجار برید، با چندتا راه حل کار با این سیستم ها رو راحت تر کنید.

سیستم‌های داده‌ محور رو چطور به راحتی نگهداری کنیم؟

سیستم‌هایی که با دیتاهای زیادی کار می‌کنن (مثل دیتابیس‌ها، پایپ‌لاین‌های داده یا سرویس‌های آنالیز) خیلی زود می‌تونن بهم بریزن و نگهداری ازشون دردسر بشه. دلیلش هم اینه که داده‌ها همیشه در حال تغییرن و وابستگی‌های زیادی بین بخش‌های مختلف وجود داره و از همه مهم تر اینکه حجم دیتاها خیلی زیاده.

Photo by Tobias Fischer on Unsplash

دغدغه های رایج:

• ساختار داده مدام عوض میشه (Schema Evolution):
  امروز یه فیلد جدید اضافه می‌کنی، فردا می‌بینی یه جای دیگه از سیستم به هم ریخته!

• داده‌ها با ساختار تعریف‌شده همخوانی ندارن (Schema Drift):
  مثلاً یه فیلد عددی انتظار دارین، ولی داده‌های واقعی استرینگ‌ان!

• تغییرات یه بخش، بخش‌های دیگه رو تحت تأثیر قرار میده:
  مثل این میمونه که یه نخ نامرئی همه چیز رو به هم وصل کرده باشه.

• حجم داده زیاده:
  تغییر دادن داده‌های حجیم مثل جابجا کردن یه کوه میمونه!

• مستندات ضعیف:
  عدم وجود مستندات واضح، درک سیستم رو سخت می‌کنه.

راه‌حل‌های ساده:

۱. مدیریت هوشمند تغییرات ساختار داده:

• از ابزارهایی مثل Schema Registry (یا Apache Avro) استفاده کنین که مثل یه "کنترل کیفیت" برای ساختار داده عمل می‌کنه.

• تغییرات رو آروم و قدم به قدم اعمال کنید و مطمئن بشین که در صورت لازم بتونید رول بک کنید.

۲. جداسازی بخش‌های مختلف (ماژولاریتی):

• سیستم رو به قسمت‌های مستقل تقسیم کنین (مثلاً بخش دریافت داده، بخش پردازش، بخش ذخیره‌سازی).

• اینطوری اگر یه بخش رو تغییر بدین، بخش‌های دیگه کمتر آسیب می‌بینن.

• از الگوهای مثل CQRS یا Event Sourcing برای کاهش وابستگی‌ها استفاده کنید.

۳. مستندسازی ساده و کاربردی:

• یه نقشه از مسیر داده‌ها بکشین که مشخص کنه داده از کجا میاد، چجوری پردازش میشه و کجا ذخیره میشه.مثلا با ابزاری مثل Data Lineage

• از ابزارهای ساده مثل Data Catalog برای ثبت metadata استفاده کنید.

۴. تست و مانیتورینگ خودکار:

• قبل از اعمال تغییرات، بهتره تست‌های End-to-End اجرا بشن.

• از مانیتورینگ لحظه ای برای شناسایی Schema Drift استفاده کنید.

۵. حذف تدریجی Legacy Systems:

• به مرور زمان کدها و داده‌های قدیمی رو بازنویسی یا جایگزین کنین.

• از مبدل‌های داده (Data Converters) برای مهاجرت ایمن استفاده کنید.

  

  Photo by Joseph Pillado on Unsplash

بهترین روش‌های نگهداری سیستم‌های داده‌محور

برای اینکه سیستم‌های داده‌محور رو راحت‌تر نگهداری کنیم، این روش‌های پرکتیکال کار رو برامون آسون میکنن:

۱. سیستم رو به بخش‌های مستقل تقسیم کنین

مشابه اصل ماژولاریتی، داده‌ها و پایپ‌لاین‌ها باید به ماژول‌های مستقل با انسجام بالا (high cohesion) و کوپلینگ پایین (low coupling) تقسیم بشن.

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• هر سرویس داده‌ای (مانند یک میکروسرویس) دیتابیس اختصاصی خودش رو داشته باشه (الگوی Database per Service).

• از الگوهای مثل Anti-Corruption Layer برای جداسازی داده‌های legacy از سیستم‌های جدید استفاده کنید.

• فایده: تغییرات لوکال باقی میمونن و ریسک خرابی دیتا کمتر میشه.

۲. تغییرات ساختار داده رو ایمن مدیریت کنین

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• فیلدهای جدید رو اضافه کنین بدون حذف فیلدهای قدیمی (Expand).

• بعد از مطمئن شدن، فیلدهای قدیمی رو حذف کنین (Contract).

• از ابزارهایی مثل Flyway برای اعمال خودکار تغییرات دیتابیس استفاده کنین.

• فایده: امکان آپدیت بدون downtime و حفظ backward compatibility.

• مثال: اضافه کردن فیلد "phone_number" به جدول کاربران بدون اینکه سیستم قدیمی خراب بشه.

۳. جلوگیری از Schema Drift

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• از Schema Registry (مثل Confluent Schema Registry برای Kafka) استفاده کنین تا نسخه‌های مختلف ساختار داده مدیریت بشن.

• تست‌های خودکار برای شناسایی drift در CI/CD اجرا کنید.

• فایده: کاهش خطاهای ناشی از ناسازگاری داده‌ها.

• مثال: استفاده از Avro schema برای اطمینان از سازگاری داده‌ها در یک پایپ‌لاین استریم.

۴. مستندسازی و نسخه‌بندی رو فراموش نکنین

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• تصمیمات مهم رو توی ADR (ثبت تصمیمات معماری) بنویسین (مثلاً چرا ساختار داده رو عوض کردین).

• برای ایونت ها ورژن مشخصی داشته باشین (مثلاً order.v1, order.v2).

• فایده: تیم‌های جدید سریع‌تر onboard میشن و هیستوری تغییرات شفاف میشه.

• مثال: ثبت تصمیم تغییر از JSON به Protobuf در یک ADR.

۵. تست و نظارت مداوم

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• تست‌های contract برای APIها و پایپ‌لاین‌ها (ابزارهایی مانند Pact).

• پایش کیفیت داده (مثل latency یا data quality) با ابزارهایی مانند Prometheus یا Datadog.

• فایده: شناسایی سریع مشکلات و کاهش بدهی فنی.

• مثال: تست خودکار برای اطمینان از سازگاری داده‌های ورودی/خروجی در یک پایپ‌لاین Apache Spark.

۶. مدیریت بدهی فنی در دیتابیس‌های Legacy

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• دیتابیس‌های قدیمی رو با تکنیک‌هایی مثل Partitioning یا Sharding بهینه کنید.

• استفاده از Change Data Capture (CDC) برای انتقال داده‌ها به سیستم‌های جدید.

• فایده: بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌های نگهداری.

• مثال: انتقال داده‌های دیتابیس از SQL به MongoDB با CDC.

۷. تا جایی که میتونید اتومیشن کنید

چطور پیاده‌سازی کنیم؟:

• ابزارهای مدیریت schema مثل Flyway یا Liquibase.

• CI/CD برای تست و deployment تغییرات داده.

• ابزارهای DataOps مثل dbt برای مدیریت پایپ‌لاین‌های داده.

• فایده: کاهش خطاهای انسانی و تسریع تغییرات.

• مثال: استفاده از dbt برای مدل‌سازی داده در یک data warehouse Snowflake.