Одна из причин медленной работы сайтов и их внепланового отключения заключается в том, что база данных, где хранится вся информация веб-сервиса, не выдерживает огромного числа одновременных подключений. Разработчики пытаются это исправить, добавляя разные инструменты, которые ускоряют работу отдельных частей сайта. Однако они не позволяют снизить нагрузку на базу данных, из-за чего сервисы продолжают тормозить и зависать. В результате таких сбоев люди не могут выбрать и оплатить товары, а компании теряют сотни тысяч рублей, уточнили в университете.
«Ученые Пермского Политеха предложили уникальный подход к проектированию веб-сервисов. Испытания показали, что он сокращает потребление оперативной памяти и равномерно распределяет нагрузку на процессор, позволяя сайтам работать стабильнее и обслуживать больше посетителей», — сообщили в вузе.
Авторы разбили основу веб-сервиса, которая обрабатывает запросы пользователей, управляет данными и выдает ответы, на независимые части. Если одна из них перегружается, то остальные продолжают функционировать, а значит, сайт не отключается целиком. Также ученые добавили диспетчер соединений — специальную программу, которая помогает базе данных работать стабильно.
«Обычно, если тысячи людей одновременно что-то делают на сайте, хранилище информации получает слишком много обращений и не успевает их обрабатывать. Диспетчер берет все эти запросы и перераспределяет так, чтобы система получила их поочередно и не перегрузилась. После этого исследователи добавили еще несколько популярных решений, которые используются для повышения устойчивости сайтов к нагрузкам. Они объединили все эти подходы в единую схему, чтобы вместе они давали максимальный эффект», — уточнили в университете.
Внедрение решения в работающую веб-платформу позволило почти в два раза снизить потребление оперативной памяти и обработать больше запросов одновременно. Снижение нагрузки на процессор дает возможность не только избежать простоя, но и создать запас вычислительных мощностей для подключения новых сервисов или более ресурсоемких ИИ-задач без потери производительности, считают авторы.