الاختبار هو مسألة مشتركة؛ وكذلك قواعد البيانات

نحن جميعًا على دراية بمبادئ DevOps: بناء زيادات صغيرة ومختبرة جيدًا، ونشر التحديثات بشكل متكرر، وأتمتة خطوط الأنابيب للقضاء على الحاجة للخطوات اليدوية. نحن نراقب تطبيقاتنا عن كثب، ونقوم بإعداد تنبيهات، ونعيد التغييرات المشكوك فيها، ونتلقى إشعارات عند ظهور مشاكل.

ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بقواعد البيانات، غالبًا ما نفتقر إلى نفس مستوى السيطرة والرؤية. يمكن أن تكون معالجة مشكلات الأداء تحديًا، وقد نكافح لفهم سبب تباطؤ قواعد البيانات. يمكن أن تخرج تغييرات المخطط وتعديلات البيانات عن السيطرة، مما يؤدي إلى تحديات كبيرة.

تجاوز هذه العقبات يتطلب استراتيجيات تبسط ترحيل المخطط والتكيف، مما يمكّن تغييرات هيكل قاعدة البيانات بكفاءة مع الحد الأدنى من التوقف أو تأثير الأداء. من الضروري اختبار جميع التغييرات بشكل متماسك طوال خط الأنابيب. دعونا نستكشف كيف يمكن تحقيق ذلك.

قم بأتمتة اختباراتك

قواعد البيانات عرضة للعديد من أنواع الفشل، ومع ذلك غالبًا ما لا تتلقى نفس مستوى الاختبار الدقيق كما هو الحال مع التطبيقات. بينما يختبر المطورون عادةً ما إذا كانت التطبيقات قادرة على قراءة وكتابة البيانات الصحيحة، فإنهم غالبًا ما يغفلون عن كيفية تحقيق ذلك. غالبًا ما تظل الجوانب الرئيسية مثل ضمان الاستخدام الصحيح للفهارس، وتجنب التحميل الكسول غير الضروري، أو التحقق من كفاءة الاستعلامات دون فحص.

على سبيل المثال، نركز على عدد الصفوف التي تعيدها قاعدة البيانات ولكننا نتجاهل تحليل عدد الصفوف التي كان عليها قراءتها. وبالمثل، نادرًا ما يتم اختبار إجراءات التراجع، مما يجعلنا عرضة لفقدان البيانات المحتمل مع كل تغيير. لمعالجة هذه الفجوات، نحتاج إلى اختبارات آلية شاملة تكشف عن المشكلات بشكل استباقي، مما يقلل من الحاجة للتدخل اليدوي.

غالبًا ما نعتمد على اختبارات الحمل لتحديد مشكلات الأداء، وعلى الرغم من أنها يمكن أن تكشف عما إذا كانت استعلاماتنا سريعة بما يكفي للإنتاج، إلا أنها تأتي مع عيوب كبيرة. أولاً، اختبارات الحمل مكلفة في البناء والصيانة، وتتطلب التعامل الدقيق مع الامتثال لـ GDPR، وإخفاء الهوية البيانات، والتطبيقات ذات الحالة. علاوة على ذلك، تحدث في وقت متأخر جدًا في سلسلة تطوير البرامج. عندما تكشف اختبارات الحمل عن المشكلات، تكون التغييرات قد تم تنفيذها بالفعل ومراجعتها ودمجها، مما يجبرنا على العودة إلى لوحة الرسم وبدء العملية من جديد. أخيرًا، تستغرق اختبارات الحمل وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تتطلب ساعات لملء الذاكرات المؤقتة والتحقق من موثوقية التطبيق، مما يجعلها أقل عملية لالتقاط المشكلات في وقت مبكر.

غالبًا ما تقع ترحيلات المخطط خارج نطاق اختباراتنا. عادةً، نقوم بتشغيل مجموعة الاختبارات فقط بعد الانتهاء من الترحيلات، مما يعني أننا لا نقيم كم من الوقت استغرقت، سواء كانت قد أثارت إعادة كتابة الجداول، أو إذا كانت قد تسببت في اختناقات الأداء. غالبًا ما تمر هذه المشكلات دون أن تلاحظ أثناء الاختبار ولا تصبح واضحة إلا عند نشرها في الإنتاج.

تحدٍ آخر هو أننا نقوم بالاختبار مع قواعد بيانات صغيرة جدًا لكشف مشاكل الأداء مبكرًا. يمكن أن يؤدي الاعتماد على الاختبارات غير الكافية إلى إضاعة الوقت على اختبارات التحميل ويترك الجوانب الحرجة، مثل ترحيل المخططات، غير مختبرة تمامًا. هذا النقص في التغطية يقلل من سرعة تطويرنا، ويقدم مشكلات تعطل التطبيقات، ويعيق المرونة.

تتمثل الحلول لهذه التحديات في تنفيذ حواجز للحماية لقواعد البيانات. تقوم حواجز الحماية لتقييم الاستعلامات، وترحيلات المخططات، والتكوينات، وتصميمات قواعد البيانات أثناء كتابة الكود. بدلاً من الاعتماد على تنفيذ خطوط الأنابيب أو اختبارات التحميل الطويلة، يمكن إجراء هذه الفحوصات مباشرة في بيئة IDE أو بيئة المطور. من خلال الاستفادة من الرؤية المستقبلية والتوقعات لقاعدة البيانات الإنتاجية، تقوم حواجز الحماية بتقييم خطط التنفيذ والإحصاءات والتكوينات، مما يضمن أن كل شيء سيعمل بسلاسة بعد النشر.

بناء الرؤية حول قواعد البيانات

عند نشرنا في الإنتاج، يمكن أن تتغير ديناميات النظام بمرور الوقت. قد يرتفع الحمل على وحدة المعالجة المركزية، وقد تزداد استخدام الذاكرة، وقد تتوسع أحجام البيانات، وقد تتغير أنماط توزيع البيانات. من الضروري تحديد هذه المشكلات بسرعة، لكن ذلك غير كافٍ. ت overwhelm أدوات المراقبة الحالية بعلامات خام، مما يترك لنا تجميع الأسباب. على سبيل المثال، قد تشير إلى زيادة في الحمل على وحدة المعالجة المركزية ولكنها تفشل في شرح سبب حدوث ذلك. تقع عبء التحقيق وتحديد الأسباب الجذرية بالكامل علينا. هذه الطريقة قديمة وغير فعالة.

لتحقيق السرعة الحقيقية، نحتاج إلى الانتقال من المراقبة التقليدية إلى الرؤية الشاملة. بدلاً من الانغماس في بيانات خام، نحتاج إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعدنا على فهم السبب الجذري للمشكلات. توفر حواجز قواعد البيانات هذه التحويل. إنها تربط النقاط، موضحة كيف تتداخل العوامل المختلفة، وتحدد المشكلة، وتقترح الحلول. بدلاً من مجرد ملاحظة زيادة في استخدام وحدة المعالجة المركزية، تساعدنا الحواجز على فهم أن نشرًا حديثًا قد غير استعلامًا، مما أدى إلى تجاوز فهرس، مما تسبب في زيادة الحمل على وحدة المعالجة المركزية. مع هذه الوضوح، يمكننا التصرف بحسم، وإصلاح الاستعلام أو الفهرس لحل المشكلة. هذا الانتقال من “الرؤية” إلى “الفهم” هو المفتاح للحفاظ على السرعة والموثوقية.

التطور التالي في إدارة قواعد البيانات هو الانتقال من التحقيق الآلي في المشكلات إلى الحلول الآلية. يمكن إصلاح العديد من المشكلات تلقائيًا باستخدام أنظمة متكاملة بشكل جيد. يمكن لأدوات الرؤية الشاملة تحليل مشكلات الأداء والموثوقية وتوليد الكود أو تغييرات التكوين اللازمة لحلها. يمكن تطبيق هذه الإصلاحات تلقائيًا أو تتطلب موافقة صريحة، مما يضمن معالجة المشكلات على الفور مع الحد الأدنى من الجهد من جانبك.

بعيدًا عن إصلاح المشكلات بسرعة، الهدف النهائي هو منع حدوث المشكلات في المقام الأول. عمليات التراجع المتكررة أو الفشل تعيق التقدم والمرونة. يتم تحقيق المرونة الحقيقية ليس من خلال حل المشكلات بسرعة ولكن من خلال تصميم أنظمة نادرًا ما تظهر فيها المشكلات. بينما قد يتطلب هذا الرؤية خطوات تدريجية لتحقيقها، إلا أنها تمثل الاتجاه النهائي للابتكار.

يمكّنك متيس من التغلب على هذه التحديات. يقوم بتقييم التغييرات الخاصة بك قبل أن يتم الالتزام بها في المستودع، حيث يقوم بتحليل الاستعلامات، وترحيلات المخططات، وخطط التنفيذ، والأداء، والدقة عبر جميع خطوط الأنابيب الخاصة بك. يندمج متيس بسلاسة مع سير عمل CI/CD، مما يمنع التغييرات المعيبة من الوصول إلى الإنتاج. لكنه يذهب أبعد من ذلك – حيث يقدم رؤية عميقة لقاعدة بيانات الإنتاج الخاصة بك من خلال تحليل المقاييس وتتبع النشر، والإضافات، والتكوينات. يقوم تلقائيًا بإصلاح المشكلات عند الإمكان وينبهك عندما تكون هناك حاجة لتدخل يدوي. مع متيس، يمكنك التحرك بشكل أسرع وأتمتة كل جانب من جوانب خط أنابيب CI/CD الخاص بك، مما يضمن إدارة قواعد بيانات أكثر سلاسة وموثوقية.

يجب على الجميع المشاركة

رؤية قواعد البيانات تتعلق بالوقاية الاستباقية من المشكلات، والتقدم نحو الفهم الآلي والحل، ودمج الفحوصات الخاصة بقواعد البيانات طوال عملية التطوير. الاعتماد على الأدوات القديمة وسير العمل لم يعد كافيًا؛ نحن بحاجة إلى حلول حديثة تتكيف مع تعقيدات اليوم. توفر حواجز الأمان لقواعد البيانات هذا الدعم. تساعد المطورين على تجنب إنشاء شفرة غير فعالة، وتحليل المخططات والتكوينات، والتحقق من كل خطوة من دورة حياة تطوير البرمجيات ضمن خطوط الأنابيب الخاصة بنا.

تقوم الحواجز أيضًا بتحويل بيانات المراقبة الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، موضحة ليس فقط ما الذي حدث بشكل خاطئ ولكن كيفية إصلاحه. تعتبر هذه القدرة ضرورية عبر جميع الصناعات، حيث ستستمر تعقيدات الأنظمة في النمو. للبقاء في الصدارة، يجب أن نتبنى أدوات وعمليات مبتكرة تتيح لنا التحرك بشكل أسرع وأكثر كفاءة.