Архитектура цифровых платформ. От настоящего к будущему - страница 14

Итак, требование к надежному и долговременному хранению информации, предъявляемое составляющими синтетического и аналитического учета, выполняется путем использования современных технологий хранения, обеспечивающих эластичное масштабирование. Более того, в случае если соответствующие технологии предоставляют возможность сегментации (раздельного и независимого хранения и управления массивами данных), то мы можем использовать общую технологическую базу при хранении соответствующей информации как для учетной, так и для частной учетной составляющих. Примерами подобных технологий, которые могут использоваться для решения указанной задачи, могут служить Apache Cassandra и Apache Hadoop, являющиеся продуктами с открытым исходным кодом. Указанные продукты используются технологическими гигантами и их клиентами и партнерами и доказали свою состоятельность. Для групповых операций может использоваться связанная технология – например, Apache Spark, также представляющая собой продукт с открытым исходным кодом. Более того, Apache Spark предоставляет возможности бесшовной интеграции с тем же Apache Hadoop, существенно снижая трудозатраты команд разработки.

Обеспечение высокой скорости записи возможно при использовании технологий как распределенного хранения, так и потоковой интеграции; примерами последних могут выступать Apache Kafka или Apache Pulsar. Указанные технологии обеспечивают высокую скорость записи и множество доступных смежных технологий, отлаженных сообществом разработчиков и готовых к применению. Отметим, что интеграция может быть вертикальной (с точки зрения Рисунка 4) и пронизывать все составляющие автоматизации продукта сквозным образом. Также Apache Kafka и Apache Pulsar (в меньшей степени) поддерживают бесшовную интеграцию (с использованием открытых компонентов) с современными технологиями долговременного хранения информации. Нельзя не отметить, что приведенные технологии потоковой интеграции представляют собой продукты с открытым исходным кодом.

Требования по созданию гибких и эффективных пользовательских интерфейсов являются общими для всех составляющих продукта (в современном мире даже синтетический учет нуждается в развитом пользовательском интерфейсе). Поэтому резонным становится общий подход к созданию как фронтального представления продукта в целом, так и интерфейсных элементов каждой составляющей продукта, предоставление готовых компонентов в виде библиотек, их переиспользование, а также общие подходы к дизайну. И основные фреймворки создания фронтальных компонентов, применяемые на сегодняшний день, – React, Angular, Vue. js – также отвечают принципам открытого кода.

Высокая производительность работы с данными для фронтального слоя может обеспечиваться как кэширующими элементами, применяемыми для обеспечения эффективности индексирования данных, использования быстрого поиска при работе, например, со статическими массивами информации, так и сложными программными комплексами, применяемыми для кэширования, предполагающего частое обновление данных, так называемый «прогрев кэша». Также во втором случае (сложные программные комплексы и связанные с ними задачи) актуальным будет не просто кэширование информации (формат In-Memory Data Grid, IMDG), а полноценная работа с ней в оперативной памяти (формат In-Memory Data Base, IMDB), предполагающая в том числе поддержку языков работы с данными, привычных многим современным разработчикам. Примерами таких инструментов могут служить Apache Ignite или Infinispan; в качестве примера инструмента, поддерживающего первый случай кэширования (индексирование данных и быстрый поиск), можно привести OpenSearch. Указанные продукты являются решениями с открытым исходным кодом. И применяться соответствующие инструменты могут не только для повышения производительности фронтальной составляющей, но и, например, в процессной составляющей автоматизации продукта.