Distributed Data & Analytics•40+ Nodes Clusters (StarRocks, ClickHouse & Elasticsearch)
پلتفرم داده، دیتابیس‌های توزیع‌شده و Stateful Workloads
طراحی و استقرار کلاسترهای Stateful و پلتفرم‌های داده مقیاس‌پذیر روی Kubernetes، با تمرکز بر Performance، HA و بهینه‌سازی I/O.
معماری و دستاوردهای کلیدی
- ✓استقرار و مدیریت کلاسترهای ۴۰+ نودی StarRocks و ClickHouse روی توپولوژی‌های Multi-Rack با استفاده از Anti-Affinity و طراحی مناسب Replication و Data Distribution
- ✓استقرار و مدیریت کلاسترهای ۴۰+ نودی Elasticsearch با استفاده از ECK (Elastic Cloud on Kubernetes) و قابلیت‌های Enterprise
- ✓پیاده‌سازی Cross-Cluster Replication (CCR) در Elasticsearch برای Replication و Disaster Recovery بین کلاسترها
- ✓بهینه‌سازی لایه Storage برای Workloadهای سنگین Stateful با استفاده از Local NVMe و Direct Volume با هدف کاهش Storage Overhead و بهبود IOPS و Throughput
- ✓پیاده‌سازی معماری Change Data Capture (CDC) با Apache Kafka و انتقال داده‌ها به Data Lake مبتنی بر Ceph S3
- ✓پیاده‌سازی Data Governance، Authentication و Authorization با استفاده از Apache Ranger و Apache Knox در اکوسیستم Big Data
- ✓استقرار PostgreSQL به‌صورت Cloud-Native با استفاده از CloudNativePG Operator و پیاده‌سازی Backup و ذخیره‌سازی نسخه‌های پشتیبان روی S3
- ✓طراحی و استقرار Distributed Databaseها شامل YugabyteDB، MongoDB، Redis و Dragonfly روی Kubernetes
- ✓استقرار و مدیریت زیرساخت‌های Streaming و Messaging شامل Apache Kafka، RabbitMQ و NATS روی Kubernetes
- ✓استقرار و مدیریت سرویس‌های Real-Time و Event-Driven مانند Centrifugo در معماری‌های مقیاس‌پذیر Kubernetes
فناوری‌ها و پشته‌های فنی
StarRocksClickHouseElasticsearchECKYugabyteDBPostgreSQLCloudNativePGMongoDBRedisDragonflyKafkaRabbitMQNATSCentrifugoCeph S3Local NVMeDirectPVApache RangerApache KnoxCDC
متریک‌های معماری و دستاوردها (Evidence & Outcomes)
- مقیاس‌پذیری (Scale): طراحی و بهره‌برداری از کلاسترهای Distributed و Stateful در مقیاس ۴۰+ نود در توپولوژی‌های Multi-Rack.
- پرفورمنس ذخیره‌سازی (Storage Performance): بهینه‌سازی مسیر I/O برای Workloadهای سنگین Stateful با استفاده از Local NVMe و Direct Volume و کاهش Overhead لایه‌های Storage Abstraction.
- سرعت کوئری‌ها (Query Latency): بهینه‌سازی اجرای Queryهای پیچیده تحلیلی روی Datasetهای چندترابایتی با استفاده از معماری MPP و Performance Tuning در StarRocks و ClickHouse.
- پایداری کلاستر (HA): استفاده از Multi-Rack Topology، Anti-Affinity و Replication برای افزایش Fault Tolerance و کاهش Single Point of Failure.
- Disaster Recovery: پیاده‌سازی Cross-Cluster Replication در Elasticsearch و Backup مبتنی بر S3 برای حفاظت، Replication و بازیابی داده‌ها.
- Zero/Low-Downtime Operations: اجرای فرآیندهای Upgrade و Maintenance برای سرویس‌های Distributed مانند Elasticsearch و ClickHouse با حداقل اختلال در ترافیک Read/Write.
برای پیاده‌سازی چنین مقیاس و معماری در سازمان خود با تیم SRE شرکت اکباتان مشورت کنید.
سایر تجربیات و مقیاس‌های مهندسی اکباتان
HPE ProLiant DL380a Gen11 & NVIDIA H200 NVL
مشاهده جزئیات ←زیرساخت پردازش هوش مصنوعی و MLOps در مقیاس Enterprise
3 Tbps Peak Traffic Architecture
مشاهده جزئیات ←شبکه توزیع محتوا (CDN) و مهندسی Edge در مقیاس ترابیت
Multi-Petabyte Object, File & Block Storage
مشاهده جزئیات ←