Introdução

Com a transformação digital no mundo dos negócios, novos recursos ou funcionalidades nos softwares oferecidos por uma empresa, podem significar vantagem competitiva. No entanto, se o time de TI não estiver preparado com a cultura, metodologia, práticas e ferramentas corretas, pode ser muito difícil garantir a entrega dessas novas funcionalidades a tempo hábil.

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Imagine que você queira ver o que a tecnologia InterSystems pode oferecer em termos de análise de dados. Você estudou a teoria e agora quer um pouco de prática. Felizmente, a InterSystems oferece um projeto que contém alguns bons exemplos: Samples BI. Comece com o arquivo README, pulando qualquer coisa associada ao Docker, e vá direto para a instalação passo a passo. Inicie uma instância virtual, instale o IRIS lá, siga as instruções para instalar o Samples BI e, a seguir, impressione o chefe com belos gráficos e tabelas. Por enquanto, tudo bem.

Inevitavelmente, porém, você precisará fazer alterações.

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Neste artigo iremos construir uma configuração IRIS de alta disponibilidade utilizando implantações Kubernetes com armazenamento persistente distribuído substituindo o "tradicional" espelhamento IRIS. Esta implantação será capaz de tolerar falhas relacionadas a infraestrutura como falhas em nós, armazenamento e de Zonas de Disponibilidade. A abordagem descrita reduz muito a complexidade da implantação em detrimento um objetivo de tempo de recuperação (RTO) ligeiramente estendido.

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A maioria dos aplicativos transacionais tem um perfil de leitura/escrita (RW) de 70:30. No entanto, alguns casos especiais têm perfis de IO extremamente altos.

Realizei testes de IO de armazenamento na região da AWS ap-southeast-2 (Sydney) para simular os padrões de IO do banco de dados do IRIS e uma taxa de transferência semelhante a de um aplicativo com uma alta taxa de escrita.

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Com frequência, me pedem para avaliar dados de desempenho relacionados a aplicativos IRIS de clientes para entender se os recursos do sistema são sub ou superprovisionados.

Este exemplo recente é interessante, porque envolve um aplicativo que fez uma migração "lift and shift" de um grande aplicativo de banco de dados IRIS para a nuvem. AWS, no caso.

Um aprendizado importante é que, depois de migrar para a nuvem, os recursos podem ser dimensionados corretamente ao longo do tempo conforme necessário. Não é preciso comprar e provisionar infraestrutura local para o crescimento que você espera alcançar daqui a vários anos no futuro.

É necessário monitoramento contínuo. A taxa de transações do seu aplicativo mudará à medida que seu negócio e o próprio aplicativo ou o uso dele mudar. Isso alterará os requisitos de recursos do sistema. Planejadores também devem considerar picos sazonais na atividade. Claro, uma vantagem da nuvem é que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos conforme necessário.

Para mais informações contextuais, há vários posts detalhados sobre AWS e IRIS na comunidade. Um bom ponto de partida é pesquisar "referência da AWS". Também adicionei alguns links úteis no final deste post.

Os serviços da AWS são como blocos de Lego: tamanhos e formatos diferentes podem ser combinados. Ignorei networking, segurança e preparação de uma VPC para este post. Foquei em dois dos componentes de blocos de Lego;
- Requisitos de computação.
- Requisitos de armazenamento.

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A interoperabilidade é cada vez mais importante atualmente. O InterSystems IRIS 2022.1 tem uma nova API de mensagens para a comunicação com plataformas de streaming de eventos, como Kafka, AWS SQS/SNS, JMS e RabbitMQ.

Este artigo mostra como você pode se conectar ao Kafka e AWS SQS com facilidade.
Começamos com uma breve discussão dos conceitos e termos básicos das plataformas de streaming de eventos.

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Os contêineres nos arquivos ECS não são editáveis se o tamanho do arquivo for maior do que o espaço disponível de armazenamento temporário. Por exemplo, se eu tenho 4 GB livres, não posso editar um arquivo de 8 GB. No entanto, se eu iniciar um contêiner com 50 GB de armazenamento temporário (24 GB livre), posso editar normalmente meu arquivo de 8 GB.

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