Поделиться
Ученые Пермского Политеха смогли вдвое увеличить устойчивость сайтов к высоким нагрузкам
Ученые Пермского Политеха предложили новый подход к проектированию веб-сервисов. Испытания показали, что он сокращает потребление оперативной памяти и равномерно распределяет нагрузку на процессор, позволяя сайтам работать стабильнее и обслуживать больше посетителей. Об этом CNews сообщили представители ПНИПУ.
Интернет-платформы, веб-сервисы и мобильные приложения стали не просто удобными инструментами, а неотъемлемой частью повседневной жизни, от которой зависит работа бизнеса и государственных структур. Ежедневно через них проходят колоссальные объемы данных: финансовые транзакции, личные сообщения, заказы товаров, запись на прием к врачу и др.
Любой сайт или мобильное приложение — это, по сути, множество страниц, где пользователь может выполнять разные действия: зарегистрироваться, посмотреть товары, оформить заказ, написать сообщение. Однако вся информация, которую человек видит на экране компьютера или телефона, не хранится на самих сайтах. Текст, картинки, списки товаров и личные данные находятся в специальном хранилище информации и появляются только тогда, когда пользователь открывает нужную страницу.
Это место называется базой данных, и именно вокруг него строится работа любого сайта или приложения. Все действия веб-сервисов так или иначе связаны с постоянными обращениями к этому хранилищу: чтобы показать страницу, нужно взять оттуда нужную информацию; чтобы сохранить изменения, нужно записать их туда. Именно поэтому база данных становится одной из самых важных частей любого цифрового сервиса.
Проблема в том, что у нее есть жесткий лимит на число одновременных соединений. Чем больше людей пользуются сайтом, тем чаще он обращается к хранилищу. Когда пользователей становится слишком много, оно перестает справляться с потоком запросов, возникают задержки и ошибки, а иногда сервис и вовсе перестает работать.
Такие сбои напрямую сказываются на бизнесе: клиенты не могут совершить покупку, а компании теряют выручку. Для крупных предприятий даже несколько минут простоя могут обернуться потерями в сотни тысяч рублей и больше. Также это мешает людям делать самые обычные, но важные вещи: вовремя записаться на прием к врачу, получить необходимые документы, записать ребенка в детский сад или школу, оплатить налоги или вызвать аварийную службу при затоплении квартиры или запахе газа.
Существуют разные подходы, позволяющие снизить нагрузку на отдельные части веб-сервисов. Однако сегодня разработчики используют их не комплексно, а по отдельности. В итоге, если компания хочет добавить новый механизм, его приходится встраивать в уже работающую систему, которая изначально не была для этого спроектирована. Это требует дополнительного тестирования, что зачастую дорого. При этом полностью отечественных и комплексных решений для высоконагруженных сервисов — например, интернет-магазинов или государственных порталов — сегодня нет.
Ученые Пермского Политеха нашли способ лучше проектировать сайты и приложения, чтобы они не «падали», когда их одновременно используют тысячи людей. Это позволит сократить потребление оперативной памяти, обслуживать больше пользователей и снизить нагрузку на базу данных.
Новую структуру сайта исследователи создали в несколько этапов. Сначала они разбили основу веб-сервиса, которая обрабатывает запросы пользователей, управляет данными и выдает ответы, на независимые части. Если одна из них перегружается, то остальные продолжают функционировать, а значит, сайт не «падает» целиком.
Также ученые добавили диспетчер соединений — специальную программу, которая помогает базе данных работать стабильно. Обычно, если тысячи людей одновременно что-то делают на сайте, хранилище информации получает слишком много обращений и не успевает их обрабатывать. Диспетчер берет все эти запросы и перераспределяет так, чтобы система получила их поочередно и не перегрузилась.
После этого исследователи добавили еще несколько популярных решений, которые используются для повышения устойчивости сайтов к нагрузкам. Они объединили все эти подходы в единую схему, чтобы вместе они давали максимальный эффект.
«Главная особенность исследования в том, что мы также учитываем нагрузку от искусственного интеллекта. В большинстве отечественных систем ИИ-функции просто подключают к уже работающему сайту как дополнительный модуль. Сложные вычисления конкурируют за ресурсы с основными процессами, и это создает перегрузки. Мы впервые предусмотрели это и сделали так, чтобы тяжелые задачи искусственного интеллекта не мешали основной работе сайта и выделили для них отдельные вычислительные мощности», — сказал Олег Горшков, аспирант кафедры «Экономика и управление промышленным производством» ПНИПУ, архитектор ПО.
Затем ученые внедрили разработанное решение на реально работающей веб-платформе и создавали нагрузку — симулировали поведение пользователей, которые одновременно заходили на сайт. Тестирование проводилось дважды: до внедрения и после. В процессе замеряли два показателя: сколько потребляется оперативной памяти и насколько загружен процессор (вычислительный блок, который обрабатывает данные). Именно эти параметры напрямую влияют на скорость работы и способность выдерживать большие нагрузки.
«Мы определили, что новый способ во время эксперимента позволил сайту почти в два раза снизить потребление оперативной памяти и обработать больше запросов одновременно. При большом количестве посетителей не произошло накопления запросов, которые замедляли бы работу сайта. Это значит, что нет необходимости постоянно увеличивать объем памяти веб-сервиса и тратить на это средства. В результате сайты и приложения, построенные по новому способу, смогут обслуживать больше людей без покупки дополнительного оборудования или хранилищ информации», — сказала Жанна Мингалева, профессор кафедры «Экономика и управление промышленным производством» ПНИПУ, доктор экономических наук.
Такое решение даст компаниям возможность разрабатывать надежные и быстрые сайты и приложения, которые не боятся наплыва посетителей, а значит, поможет избежать убытков, связанных с простоями и сбоями. Снижение нагрузки на процессор позволит также создать запас вычислительных мощностей для подключения новых сервисов или более ресурсоемких ИИ-задач без потери производительности.
Короткая ссылка
