您的企業在傳統 SOA 架構下,舊系統(Legacy System)有嚴重的效能問題?不同業務系統之間的跨系統資料交換、查詢,除了相當沒有 效率之外,甚至是總被終端使用者抱怨,資料的更新太慢、延遲太高?越來越多的外部系統都需要你手上的資料,導致你的資料庫系統燒了起來, 進而影響到正常業務工作?然後你發現,擴充了資料庫規模、擴充了硬體,仍然無法解決問題?
這還沒提到,每當有跨業務系統的資料存取,不同的負責團隊總是架起盾牌,深怕對方在大量取用自家系統資料時,將自己的系統打到崩潰。 誰都不願意去擔系統崩潰的責任,於是誰都不好過,最後傷及的是應用的使用者體驗或是業務執行的效率。
更讓人煩惱的是,這多年來的狀況本來也勉強能過得去,但隨著數位時代的來臨,其數位應用的增長、大量數位系統的整合需求,讓各大 企業遭遇著前所未有的痛苦。到底,我們該如何無痛拯救這些舊系統呢?
舊系統之所以難以支撐新應用的發展,是因為應用的資料壓力都集中在資料庫系統之上。而在過去舊系統的設計裡,可能原本就沒有 考量到高併發的巨量查詢需求,這導致系統從一開始就不是為此所設計。甚至所有的查詢效能表現,都完全仰賴著資料庫系統的表現。
而當外部應用一個個被建立,存取需求快速增加,造成舊系統將承受來自四面八方的資料查詢壓力,原本有限能力的資料庫系統就崩潰了, 或是效能變得極差,連原本自己的業務都無法執行。
所以,如何隔離並保護舊系統的資料庫,使其不被外部應用存取需求所影響就是關鍵。
當許多外部應用服務所需的資料,其來源都來自舊系統,有限能力的舊系統資料庫根本無法處理如此大量的查詢、資料交換工作。這代表 我們必須要提升舊系統供給資料的能力,才能滿足這些外部應用服務的各種需求。
而由於舊系統因為歷史悠久或複雜度高,不容易改動系統程式或資料庫架構,因此需要一種不改動舊系統就能擴大資料供給能力的方式。
以檔案進行擴系統的資料交換或轉移,是一個無奈之舉,這種做法可以讓不同系統的開發、維運人員都相對沒有太多責任,舊系統的 團隊既不用怕外部系統直接存取資料庫,也不用怕有併發查詢量過大導致系統崩潰的問題。
但是,這種作法通常是定時執行批次處理工作,將資料下載存放到檔案中,以致即時性往往不高。當批次處理工作涉及的查詢較複雜 、資料量較高,也會傷及資料庫當下的效能表現,帶來嚴重的系統負荷。
一些企業在做這工作時,短則數分鐘一次,長則一至兩天一次,並且盡量安排在業務量離峰時間進行,以免衝擊效能。而這樣的做法 ,也時常讓外部業務應用的使用者抱怨,嫌資料更新速度太慢(例如要隔一天才能查詢到新進的訂單)。
採用數據網格技術,可以在不影響不同系統的情況下,即時將資料轉移,甚至是合併多個不同來源的資料,也大量減少客製化資料處 理的工作。更重要的是,完全不用害怕有系統崩潰、效能不彰的責任問題。
數據網格(Data Mesh)需要許多自動化的資料處理機制組成,除了實現 資料虛擬化 、資料路由中繼、資料快取、資料發佈, 還要實現 資料處理規則的管理機制。如果要自行拼湊或實作,相當耗時耗力。
話雖如此,若是選擇一個成熟的 Data Mesh 平台,實際應用上的導入並不是一個大工程,甚至無須改動既有系統的程式架構。只需要 搭建一套 Data Mesh 資料管理的基礎設施,再設置幾條 Data Mesh 的資料處理管線,即可馬上對既有的舊系統進行資料存取效能強化和保護。
Gravity 數據中台 解決方案,適用於解決企業跨系統資料交換、微服務架構資料供應和 AIoT 數據平台,協助 IT 人員、開發者實現最 佳化的資料交換架構,滿足各類數位轉型的需求。