בדיקה היא נושא שחוצה את היישום; כך גם מסדי נתונים

כולנו מכירים את העקרונות של DevOps: בניית תוספות קטנות ובדוקות היטב, פריסה תכופה, ואוטומטיזציה של צינורות כדי לבטל את הצורך בצעדים ידניים. אנו עוקבים מקרוב אחרי היישומים שלנו, מקימים התראות, מחזירים שינויים בעייתיים ומקבלים התראות כאשר מתעוררות בעיות.

עם זאת, כשמדובר בבסיסי נתונים, לעיתים קרובות חסר לנו אותו רמת שליטה וראות. ניפוי בעיות ביצועים יכול להיות מאתגר, ואנו עלולים להתקשות להבין מדוע בסיסי נתונים מאטים. שינויים במבנה הסכימה יכולים לצאת מכלל שליטה, מה שמוביל לאתגרים משמעותיים.

התגברות על מכשולים אלו דורשת אסטרטגיות שמפשטות את ההגירה וההתאמה של הסכימה, ומאפשרות שינויים במבנה בסיס הנתונים ביעילות עם מינימום השבתה או השפעה על הביצועים. חשוב לבדוק את כל השינויים בצורה קוהרנטית לאורך הצינור. בואו נחקור כיצד ניתן להשיג זאת.

אוטומט את הבדיקות שלך

בסיסי נתונים חשופים להרבה סוגי כשלונות, ועדיין הם לא מקבלים את אותה בדיקה קפדנית כמו היישומים. בעוד שמפתחים בדרך כלל בודקים אם היישומים יכולים לקרוא ולכתוב את הנתונים הנכונים, הם לעיתים קרובות מתעלמים כיצד זה מתבצע. היבטים מרכזיים כמו הבטחת השימוש הנכון באינדקסים, הימנעות מעומס עצלן מיותר, או אימות היעילות של שאילתות לעיתים קרובות לא נבדקים.

לדוגמה, אנו מתמקדים בכמה שורות מחזירה מסד הנתונים אך מזניחים לנתח כמה שורות הוא היה צריך לקרוא. באופן דומה, הליכי חזרה לעבר נדירים נבחנים, מה שמשאיר אותנו פגיעים לאובדן נתונים פוטנציאלי עם כל שינוי. כדי לטפל בחסרים הללו, אנו זקוקים לבדיקות אוטומטיות מקיפות שמזהות בעיות באופן פרואקטיבי, ומפחיתות את הצורך בהתערבות ידנית.

אנו לעיתים קרובות נשענים על בדיקות עומס כדי לזהות בעיות ביצועים, ובwhile הן יכולות לחשוף אם השאילתות שלנו מספיק מהירות לייצור, יש להן חסרונות משמעותיים. ראשית, בדיקות עומס יקרות לבנייה ולתחזוקה, ודורשות טיפול זהיר בהקשר של תאימות ל-GDPR, אנונימיזציה של נתונים, ואפליקציות עם מצב. יתרה מכך, הן מתרחשות מאוחר מדי בצינור הפיתוח. כאשר בדיקות עומס חושפות בעיות, השינויים כבר יושמו, נבדקו ומוזגו, מכריחים אותנו לחזור לשולחן השרטוט ואולי להתחיל מחדש. לבסוף, בדיקות עומס לוקחות הרבה זמן, לעיתים דורשות שעות למלא מטמונים ולאמת את אמינות האפליקציה, מה שעושה אותן לפחות מעשיות לתפוס בעיות מוקדם.

הגירות סכמות לעיתים קרובות נפלות מחוץ לתחום הבדיקות שלנו. בדרך כלל, אנו מריצים סדרות בדיקות רק לאחר שהגירות הושלמו, מה שאומר שאיננו מעריכים כמה זמן הן לקחו, אם הן גרמו לכתיבת טבלאות מחדש, או אם הן גרמו לצווארי בקבוק בביצועים. בעיות אלו לעיתים קרובות עוברות ללא תשומת לב במהלך הבדיקות ורק מתגלות כאשר הן מועלות לייצור.

אתגר נוסף הוא שאנו בודקים בבסיסי נתונים שהם קטנים מדי כדי לחשוף בעיות ביצועים מוקדם. ההסתמכות על בדיקות לא מספיקות עשויה להוביל לבזבוז זמן בבדיקות העומס ולהשאיר אספקטים חיוניים, כמו הגירות סכמה, ללא בדיקה. החוסר בכיסוי זה יכול להוריד את מהירות הפיתוח שלנו, להכניס בעיות שייכות לאפליקציה ולעכב את הגמישות.

הפתרון לאתגרים אלה מצויה ביישום שומרי מסד נתונים. השומרים על מסד נתונים מעריכים שאילתות, הגירות סכמה, תצורות ועיצובי מסד נתונים בזמן כתיבת הקוד. במקום לסמוך על הרצה בצינור או בבדיקות עומס ארוכות, ניתן לבצע את הבדיקות הללו ישית ב-IDE או סביבת הפיתוח. על ידי השתמשות ביכולת לעקוב ותחזות על מסד הנתונים בייצור, השומרים מעריכים תוכניות ביצוע, סטטיסטיקות והגדרות, ווודאים כי הכל יפעל באופן חלק לאחר האיחוד.

לבנות ראיונות סביב מסדי נתונים

כאשר אנו מאגישים לייצור, דינמיקה המערכת עשויה להשתנות במשך זמן. עומס CPU עשוי לקפוץ, שימוש בזיכרון עשוי לגדול, כמו כן עשויים להרחיב נפחי הנתונים והתפלגות הנתונים עשויים להשתנות. זיהוי מהיר של בעיות אלו הוא חיוני, אך זה לא מספיק. כלי המעקב הנוכחיים מבלים אותנו באותות גולמיות, משאירים לנו לחבר את הפתירות. לדוגמה, הם עשויים לציין על עלייה בעומס CPU אך לא להסביר למה זה קרה. המשאלה לחקר וזיהוי שורש הבעיות נופלת לחלוטין עלינו. הגישה הזו מיושנת ולא יעילה.

כדי לנוע במהירות אמיתית, עלינו לעבור ממצב של ניטור מסורתי ל- נראות מלאה. במקום להיות מוצפים בנתונים גולמיים, אנו זקוקים לתובנות שניתן לפעול על פיהן שיסייעו לנו להבין את שורש הבעיות. מגני מסדי נתונים מציעים את השינוי הזה. הם מחברים את הנקודות, מראים כיצד גורמים שונים מתקשרים זה עם זה, מזהים את הבעיה ומציעים פתרונות. במקום פשוט לצפות בזינוק בשימוש ב-CPU, מגנים עוזרים לנו להבין שפריסה אחרונה שינתה שאילתה, מה שגרם לעקיפת אינדקס, מה שהוביל לעלייה בעומס ה-CPU. עם הבהירות הזו, אנו יכולים לפעול בנחישות, לתקן את השאילתה או את האינדקס כדי לפתור את הבעיה. המעבר מ"לראות" ל"לבין" הוא המפתח לשמירה על מהירות ואמינות.

האבולוציה הבאה בניהול מסדי נתונים היא המעבר מחקירת בעיות אוטומטית לפתרון אוטומטי. בעיות רבות יכולות להיפתר אוטומטית עם מערכות משולבות היטב. כלי נראות יכולים לנתח בעיות ביצועים ואמינות וליצור את הקוד או השינויים בהגדרות הנדרשים כדי לפתור אותן. תיקונים אלו יכולים להיות מיושמים אוטומטית או לדרוש אישור מפורש, מה שמבטיח שהבעיות מטופלות מיד עם מינימום מאמץ מצדכם.

מעבר לתיקון בעיות במהירות, המטרה הסופית היא למנוע בעיות מלקרות מלכתחילה. חזרות תכופות או כשלונות מעכבים את ההתקדמות והזריזות. זריזות אמיתית מושגת לא על ידי פתרון בעיות במהירות, אלא על ידי תכנון מערכות שבהן בעיות נדירות מתעוררות. בעוד שחזון זה עשוי לדרוש צעדים הדרגתיים כדי להגיע אליו, הוא מייצג את הכיוון האולטימטיבי לחדשנות.

מֵטִיס מעצימה אותך להתגבר על האתגרים הללו. היא מעריכה את השינויים שלך לפני שהם אפילו מתחייבים למאגר, מנתחת שאילתות, הגירות סכמות, תכניות ביצוע, ביצועים, ונכונות לאורך כל הצינורות שלך. מֵטִיס משתלבת בצורה חלקה עם זרימות העבודה של CI/CD, מונעת משינויים פגומים להגיע לסביבת הייצור. אבל זה לא הכל — היא מציעה צפייה מעמיקה במסד הנתונים שלך בסביבת הייצור על ידי ניתוח מדדים ומעקב אחרי פריסות, הרחבות, והגדרות. היא מתקן אוטומטית בעיות כאשר זה אפשרי ומתריעה לך כאשר דרושה התערבות ידנית. עם מֵטִיס, אתה יכול לנוע מהר יותר ולתמחר כל היבט של צינור ה-CI/CD שלך, מה שמבטיח ניהול מסד נתונים חלק ואמין יותר.

כולם צריכים להשתתף

צפייה במסד נתונים עוסקת במניעת בעיות באופן פרואקטיבי, בהתקדמות לקראת הבנה ואיזון אוטומטיים, ובשילוב בדיקות ספציפיות למסד נתונים לאורך כל תהליך הפיתוח. הסתמכות על כלים וזרימות עבודה מיושנות כבר אינה מספיקה; אנו זקוקים לפתרונות מודרניים שמתאימים לסיבוכים של היום. מסילות הגנה למסד נתונים מספקות את התמיכה הזו. הן מסייעות למפתחים להימנע מיצירת קוד לא יעיל, לנתח סכמות והגדרות, ולאמת כל שלב במעגל חיי הפיתוח של התוכנה בתוך הצינורות שלנו.

המחסומים הגומיים משנים גם נתוני מעקב גולמיים לרמות של תובנות שניתנות לפעולה, מביאים להבנת מה קרה לא רק, אלא גם איך לתקן את זה. יכולת זו היא חיונית בכל התעשיות, מאחר שמורכבות המערכות רק תמשיך לגדול. כדי להשאר מובילים, עלינו לקבל כלים ותהליכים חדשניים המאפשרים לנו להתקדם במהירות וביעילות גדולה יותר.