راهنمای انتخاب بهترین Storage برای پایگاه داده‌های MongoDB و Cassandra

چرا انتخاب Storage برای دیتابیس های NoSQL حیاتی است؟

راهنمای انتخاب Storage MongoDB و درک بهترین Storageبرای Cassandra دیگر یک گزینه نیست بلکه یک الزام بنیادین برای حفظ عملکرد و مقیاس پذیری زیرساخت های داده ای مدرن محسوب می شود انتخاب نادرست دیسک ها می تواند موجب گلوگاه های عملکردی غیرقابل جبران شده و مستقیماً بر تجربه کاربری نهایی تأثیر منفی بگذارد زیرا ذاتاً دیتابیس های توزیع شده مانند MongoDB و Cassandra به شدت وابسته به سرعت و پایداری عملیات ورودی/خروجی (I/O) هستند  این راهنما به شکلی تخصصی  فراتر از مشخصات سطحی  به تحلیل فنی می پردازد تا اطمینان حاصل شود که Storage بهینه برای دیتابیس NoSQL شما  ترکیبی متوازن از سرعت  هزینه و دوام را فراهم آورد 

تفاوت های اساسی در الزامات I/O بین MongoDB و Cassandra

هنگام مقایسه Storage MongoDB و Cassandra  تفاوت در نحوه مدیریت داده ها و الگوهای نوشتن/خواندن آن ها  تعیین کننده نوع سخت افزار مورد نیاز است  هر دو از معماری های توزیع شده بهره می برند  اما فلسفه ذخیره سازی و بهینه سازی آن ها بنیادیناً متفاوت است  درک این تفاوت ها اولین قدم برای رسیدن به یک انتخاب فنی درست است  نادیده گرفتن این جزئیات اغلب منجر به خرید سخت افزار گران قیمت اما ناکارآمد می شود 

 (Access Pattern) در MongoDB (Write-Heavy/Read-Heavy) الگوی دسترسی

MongoDB به طور سنتی با استفاده از ساختار B-tree برای ایندکس ها و ذخیره سازی سوابق  الگوی دسترسی ترکیبی دارد اما به دلیل ماهیت شیء گراییعملیات نوشتن (Write) ممکن است منجر به به روزرسانی های پراکنده در ایندکس ها شود این موضوع ایجاب می کند که Latency نوشتن بهینه باشد زیرا تراکنش ها معمولاً شامل به روزرسانی همزمان داده و ایندکس هستند  در حجم های بالا  نیاز به پهنای باند بالا برای عملیات Write و همچنین مدیریت کارآمد صفحه کلید (Working Set) در حافظه RAM وجود دارد تا از بازخوانی های مکرر دیسکی جلوگیری شود 

  الگوی دسترسی Access Pattern در Cassandra تأکید بر Write Amplification

Cassandra بر اولویت دادن به عملیات نوشتن تمرکز دارد(Write-Optimized)  تمامی داده ها ابتدا به  Memtable بافر در حافظه نوشته شده و سپس به صورت پیوسته (Sequential Write) به دیسک در فایل های Commit Log و SSTable اضافه می شوند  این ساختار به طور ذاتی Latency نوشتن را پایین نگه می دارد  چالش اصلی در اینجا Write Amplification است  یعنی عملیات خواندن (Read) ممکن است مجبور شود چندین فایل SSTable را برای یافتن یک رکورد بررسی کند  بنابراین  برای Cassandra  سرعت دسترسی تصادفی Random Read و توان عملیاتی(Throughput) کلی دیسک اهمیت مضاعفی پیدا می کند 

  انواع راهکارهای Storage و ارزیابی آن ها

انتخاب بین فناوری های مختلف دیسک  مستقیماً با عملکرد نهایی سیستم در ارتباط است  امروزه بازار گزینه های متعددی را پیش روی مدیران زیرساخت قرار می دهد که هر کدام مزایا و معایب خاصی در سناریوهای MongoDB و Cassandra دارند  ارزیابی دقیق این موارد کمک می کند تا بتوانیم از اتلاف سرمایه گذاری در سخت افزار جلوگیری نماییم 

  ۱  درایوهای حالت جامد (SSD) و NVMe معیارها و کاربرد

درایوهای SSD و به ویژه NVMe (Non-Volatile Memory Express) با استفاده از رابط PCIe  تحولی در کاهش Latency ایجاد کرده اند  برای هر دو پایگاه داده  NVMe بهترین عملکرد را در عملیات Random I/O فراهم می کند که برای MongoDB با ایندکس های زیاد یا Cassandra در زمان ترمیم یا خواندن های پراکنده  حیاتی است  با این حال  باید به دوام (DWPD - Drive Writes Per Day) توجه داشت  بارهای کاری سنگین MongoDB ممکن است نیازمند SSDهای سازمانی با دوام بالا باشند تا نرخ خرابی به دلیل نوشتن بیش از حد کاهش یابد 

  ۲  دیسک های سخت مکانیکی (HDD)   آیا هنوز جایی برای آن ها هست؟

HDDها به دلیل هزینه پایین به ازای هر ترابایت همچنان برای ذخیره سازی داده های آرشیوی Snapshotها یا نودهای ثانویه (Secondary Nodes) در کلاستر Cassandra که کمتر مورد دسترسی قرار می گیرند  منطقی به نظر می رسند  مشکل اصلی HDDها Latency بسیار بالای آن ها در عملیات Random Read/Write است که می تواند زمان پاسخگویی (Response Time) یک کوئری MongoDB را به شدت افزایش دهد  استفاده از HDD در نودهای اصلی عملیاتی برای هیچ کدام از این دیتابیس ها توصیه نمی شود 

  ۳  راهکارهای توزیع شده و شبکه ای مثل SAN/NAS/Cloud Storage

ذخیره سازی مبتنی بر شبکه مانند SAN (Storage Area Network) یا NAS (Network Attached Storage) امکان اشتراک گذاری و مدیریت متمرکز منابع را فراهم می آورد  در محیط های ابری  استفاده از Volumeهای شبکه ای مانند EBS در AWS یا Persistent Disks در GCP رایج است  چالش اساسی در این بخش  سربار شبکه Network Overheadو Latency افزوده ناشی از لایه واسط شبکه است  برای Cassandra که به شدت به سرعت ارتباط بین نودها وابسته است باید اطمینان حاصل کرد که شبکه زیرساخت پهنای باند بسیار بالایی با Latency پایین دارد (معمولاً زیر ۱ میلی ثانیه) 

  معیارهای کلیدی برای تصمیم گیری در انتخاب Storage بدون خشکی

تصمیم گیری صرفاً بر اساس سریع ترین دیسک  اغلب منجر به افزایش هزینه های غیرضروری می شود  یک مهندس باتجربه می داند که باید معیارهای عملیاتی و بارهای کاری خاص را در اولویت قرار دهد باید مشخص کرد که آیا بار کاری شما بیشتر بر مقاومت در برابر خرابی تکیه دارد یا بر پاسخگویی زیر میلی ثانیه 

معیارهای حیاتی عملکردی 

• IOPS عملیات ورودی/خروجی در ثانیه

   برای کارهای با حجم زیاد تراکنش (TPS)  این معیار برای MongoDB حیاتی است که نیاز به به روزرسانی سریع همزمان روی داده و ایندکس دارد  کمبود IOPS منجر به صف کشیدن درخواست ها می شود 

• Latency       

تأخیر حیاتی برای پاسخگویی سریع در Cassandra  تأخیر بالا حتی در یک نود  می تواند کل زمان پاسخگویی کوئری در کلاسترهای توزیع شده را افزایش دهد  به خصوص در شرایطی که نیاز به جمع آوری داده از چندین نود باشد 

• Throughput 

 توان عملیاتی برای عملیات اسکن و خواندن های بزرگ  این پارامتر در تحلیل های سنگین یا ریپورت گیری های بزرگ در هر دو دیتابیس اهمیت پیدا می کند  جایی که حجم زیادی از داده باید به صورت پیوسته از دیسک خوانده شود 

معیارهای عملیاتی و هزینه 

• دوام (Durability) و تحمل خطا  (Fault Tolerance) 

این مسئله مستقیماً با انتخاب NVMe یا SSDهای با کیفیت تر مانند درایوهای SAS در مقابل SATA و همچنین استراتژی های پشتیبان گیری (Snapshotting) مرتبط است  اطمینان از از دست نرفتن داده ها در برابر خرابی فیزیکی 

• TCO هزینه کل مالکیت

 در بلندمدت خرید دیسک های با دوام بالا (High Endurance) در ابتدا گران تر است  اما هزینه جایگزینی کمتر و زمان از دست رفته (Downtime) صفر خواهد بود  که این امر در نهایت TCO را به شدت کاهش می دهد 

  سناریوهای بهینه سازی انتخاب Storage بر اساس بار کاری

این بخش بر تخصیص منابع بر اساس نوع مصرف تمرکز دارد  زیرا نمی توان یک راهکار واحد را برای تمام نیازهای NoSQL در نظر گرفت  باید با دقت  معماری Storage را با معماری دسترسی دیتابیس همسو کرد 

    MongoDB برای داده های تحلیلی (Analytics)

زمانی که MongoDB بیشتر نقش انبار داده (Data Warehouse) را ایفا می کند  بار کاری تمایل به خواندن های بزرگ (Sequential Reads) و اسکن های حجیم پیدا می کند  در این حالت  افزایش Throughput دیسک نسبت به IOPS لحظه ای ارجحیت دارد  استفاده از NVMe با توان عملیاتی بالا یا حتی ترکیب SSDهای سریع با HDDهای با ظرفیت بالا (برای داده های سردتر) می تواند بهینه ترین راهکار باشد 

    Cassandra برای داده های زمان واقعی (Real-Time)

برای بارهای کاری Real-Time که کمترین Latency ممکن برای تراکنش ها حیاتی است (مثلاً سیستم های پرداخت یا توصیه)  تمرکز باید کاملاً بر کاهش Latency نوشتن و خواندن باشد  این سناریو به شدت به NVMeهای با کیفیت بسیار بالا وابسته است که کمترین نوسان (Jitter) در زمان پاسخگویی را داشته باشند  برای Cassandra  حفظ سرعت بالای نوشتن پیوسته در Commit Log از اهمیت بالایی برخوردار است 

     محیط های ابری (Cloud Native Storage Solutions)

در محیط های ابری  معماری Storage اغلب توسط سرویس دهنده دیکته می شود  برای مقایسه Storage MongoDB و Cassandra در فضای ابری  باید مدل قیمت گذاری و عملکرد تضمین شده (Provisioned IOPS) ارائه شده توسط ارائه دهنده خدمات ابری (CSP) را بررسی کرد  اغلب  استفاده از دیسک های با IOPS اختصاصی (Provisioned) برای MongoDB و دیسک های با Throughput بالا برای مدیریت SSTableهای Cassandra توصیه می شود  هرچند هزینه در این حالت به سرعت افزایش می یابد 

  جمع بندی و چک لیست نهایی انتخاب شما

انتخاب نهایی Storage برای MongoDB و Cassandra نیازمند یک تحلیل دقیق از نقاط ضعف و قوت هر دو سیستم در برابر سخت افزار انتخابی است  داده ها بزرگ شده اند و زیرساخت باید بتواند با تغییرات تقاضا همگام شود  نه اینکه خود تبدیل به محدودیت اصلی گردد  با توجه به معیارهای فنی و سناریوهای عملیاتی که بررسی شد اکنون زمان آن است که تصمیم نهایی مبتنی بر شواهد گرفته شود 

پایان سفر تضمین پایداری و کارایی زیرساخت داده ای شما

این راهنما  نقشه راهی برای اجتناب از دام های رایج در معماری NoSQL فراهم آورد  چه در حال بهینه سازی Storage بهینه برای دیتابیس NoSQLباشید و چه در حال پیاده سازی یک کلاستر جدید  همیشه به یاد داشته باشید که سرمایه گذاری هوشمندانه در لایه دیسک  تضمین کننده تجربه کاربری روان در طولانی مدت خواهد بود 

سوالات متداول

آیا تفاوت بین SSD و NVMe در عملکرد MongoDB و Cassandra چقدر زیاد است و چه زمانی NVMe ضروری است؟

NVMe به دلیل پهنای باند و Latency پایین تر به طور قابل توجهی از SSDها در عملیات I/O به ویژه در حجم های بالا   عملکرد بهتری دارد برای MongoDB و Cassandra که به سرعت پاسخگویی حساس هستند  NVMe انتخاب ایده آلی است  به ویژه زمانی که نیاز به تراکنش های زیاد یا اسکن های حجیم وجود داشته باشد 

چگونه می توان Latency نوشتن را در Cassandra بهینه کرد با توجه به معماری Write-Optimized آن؟

   بهینه سازی Latency نوشتن در Cassandra نیازمند توجه به چندین عامل است؛ از جمله استفاده از SSDهای سریع با قابلیت تحمل نوشتن بالا   تنظیم پارامترهای Commit Log برای بهبود سرعت Write   و بهینه سازی اندازه Memtable برای کاهش Overhead 

چه عواملی در انتخاب بین SAN   NAS و Cloud Storage برای MongoDB و Cassandra باید در نظر گرفته شود؟

   در انتخاب بین SAN   NAS و Cloud Storage برای این دو پایگاه داده   باید به عواملی مانند پهنای باند شبکه   Latency   مقیاس پذیری  هزینه و امنیت توجه کرد   SAN برای محیط های سازمانی با نیاز به عملکرد بالا مناسب است   در حالی که NAS برای محیط های کوچک و متوسط مقرون به صرفه تر است   Cloud Storage انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بالایی را ارائه می دهد اما ممکن است با Overhead شبکه همراه باشد 

چگونه می توان TCO (هزینه کل مالکیت) را در انتخاب Storage برای MongoDB و Cassandra بهینه کرد؟

   بهینه سازی TCO نیازمند در نظر گرفتن هزینه های اولیه خرید سخت افزار   هزینه های نگهداری   هزینه های انرژی   و هزینه های نیروی انسانی است   استفاده از SSDهای با دوام بالا   بهینه سازی مصرف انرژی   و اتوماسیون فرایندهای مدیریت Storage می تواند به کاهش TCO کمک کند 

در محیط های ابری   چه معیارهایی برای انتخاب Volumeها (مانند EBS یا Persistent Disks) برای MongoDB و Cassandra حائز اهمیت است؟

   در محیط های ابری   معیارهایی مانند IOPS اختصاصی   Throughput   پهنای باند شبکه   و Latency از اهمیت بالایی برخوردارند   انتخاب Volumeهای با IOPS و Throughput کافی برای جلوگیری از گلوگاه های عملکردی   و اطمینان از اتصال شبکه با پهنای باند بالا   برای عملکرد بهینه MongoDB و Cassandra ضروری است 

آیا انتخاب Storage باید بر اساس نوع بار کاری (Load) تعیین شود؟ اگر بله   چگونه؟

   بله   انتخاب Storage باید به طور مستقیم بر اساس نوع بار کاری انجام شود  اگر بار کاری بیشتر Reads است   تمرکز بر Throughput و IOPS بالا ضروری است   اگر بار کاری بیشتر Writes است   Latency نوشتن و تحمل نوشتن (Write Endurance) باید در اولویت قرار گیرند   ترکیبی از این معیارها برای بارهای کاری ترکیبی نیز باید در نظر گرفته شود 

چه استراتژی هایی برای مدیریت داده های آرشیوی در MongoDB و Cassandra توصیه می شود؟

   برای مدیریت داده های آرشیوی   استفاده از Storage ارزان قیمت تر مانند HDDها یا Cloud Storage برای داده های کم دسترسی توصیه می شود   همچنین می توان از استراتژی های Tiering استفاده کرد که داده های کم دسترسی را به صورت خودکار به Storage ارزان تر منتقل می کنند 

چگونه می توان به اثرات Write Amplification در Cassandra مقابله کرد؟

   برای مقابله با Write Amplification در Cassandra  استفاده از دیسک های با قابلیت تحمل نوشتن بالا   بهینه سازی اندازه Memtable   و استفاده از استراتژی های Compaction مناسب می تواند کمک کند   همچنین   بررسی و بهینه سازی تنظیمات Cassandra برای کاهش تعداد فایل های SSTable نیز مهم است 

چه ملاحظاتی برای امنیت Storage در MongoDB و Cassandra باید در نظر گرفته شود؟

   امنیت Storage نیازمند استفاده از مکانیزم های رمزنگاری   کنترل دسترسی  و مانیتورینگ است   همچنین   باید از کپی های پشتیبان منظم و استراتژی های بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) برای محافظت از داده ها در برابر از دست رفتن یا خراب شدن استفاده کرد 

آیا امکان استفاده از یک راهکار Storage واحد برای هر دو MongoDB و Cassandra وجود دارد؟

   در حالی که امکان استفاده از یک راهکار Storage واحد وجود دارد اما به دلیل تفاوت های اساسی در الزامات عملکردی این دو پایگاه داده   ممکن است بهینه نباشد   معمولاً  استفاده از NVMe/SSD پرسرعت برای هر دو توصیه می شود   اما تنظیمات دقیق مانند اندازه Commit Log برای Cassandra یا تنظیمات WiredTiger برای MongoDB و همچنین مقیاس پذیری باید متناسب با هر کدام به صورت مجزا بهینه شود 

برای دریافت مشاوره تخصصی، استعلام قیمت و خرید، با کارشناسان ما تماس بگیرید