สถาปัตยกรรม Cosmos DB

พัฒนาแอปพลิเคชันบน Azure Storage

Shahzad Mian

Content developer, DataCamp

Azure Cosmos DB

ปัญหาที่พบ

Cosmos DB คืออะไร?

 

• ฐานข้อมูล NoSQL แบบ Multi-model กระจายทั่วโลก
• NoSQL — จัดเก็บข้อมูลแบบยืดหยุ่น คล้ายโฟลเดอร์
• รองรับหลาย API และหลายประเภทข้อมูล
• เลือก API ที่เหมาะกับงานได้เลย:
  • SQL (Core) สำหรับเอกสาร JSON
  • MongoDB สำหรับนักพัฒนา Mongo
  • Cassandra สำหรับข้อมูลแบบ wide-column
  • Gremlin สำหรับความสัมพันธ์แบบกราฟ
  • Table API สำหรับจัดเก็บแบบ key-value

Cosmos DB สำหรับนักพัฒนา

• ออกแบบมาเพื่อนักพัฒนาโดยเฉพาะ
• จัดทำดัชนีอัตโนมัติ ไม่ต้องจัดการสคีมา
• คิวรีได้รวดเร็ว
• ระดับ Consistency 5 แบบ: ตั้งแต่ Strong ถึง Eventual
• ต้องเลือกสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความสอดคล้องของข้อมูล
  • Strong — ทุกคนเห็นข้อมูลเดียวกันทันที
  • Eventual — ข้อมูลอัปเดตตามมาทีหลัง

 

การปรับขนาดและ Throughput (RU/s)

• Request units per second (RU/s) = หน่วยวัดประสิทธิภาพของ Cosmos DB
• การอ่าน เขียน หรือคิวรีแต่ละครั้งใช้ RU/s
• เลือกได้ระหว่างการกำหนดค่าคงที่หรือ Autoscale

การปรับขนาดและ Throughput (RU/s)

• Request units per second (RU/s) = หน่วยวัดประสิทธิภาพของ Cosmos DB
• การอ่าน เขียน หรือคิวรีแต่ละครั้งใช้ RU/s
• เลือกได้ระหว่างการกำหนดค่าคงที่หรือ Autoscale
• Autoscale ปรับค่าอัตโนมัติตามความต้องการ

Elastic Scale และการแบ่ง Partition

• Cosmos DB ปรับขนาดด้วยการแบ่ง Partition
• แต่ละ Container ใช้ Partition Key
• Key ช่วยจัดกลุ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ด้วยกัน
• ตัวอย่าง: Cipher Coffee ใช้ /customerId สำหรับคำสั่งซื้อ
• คำสั่งซื้อทั้งหมดของลูกค้าจะอยู่ใน Partition เดียวกันเมื่อใช้ /customerId เป็น Partition Key
• คิวรียังคงรวดเร็วแม้ข้อมูลจะเพิ่มขึ้น
• Hot Partition: การกระจาย Partition ไม่สม่ำเสมอ ทำให้ประสิทธิภาพลดลง

การกระจายข้อมูลทั่วโลก

• จำลองข้อมูลไปยัง Azure Region ใดก็ได้อย่างง่ายดาย
• เพียงติ๊กช่องเลือก ไม่ต้องตั้งค่าเพิ่มเติม
• หาก Region ใดล้มเหลว การรับส่งข้อมูลจะเปลี่ยนเส้นทางอัตโนมัติ
• ไม่มีเวลาหยุดทำงาน ไม่สูญเสียข้อมูล
• พร้อมให้บริการได้ทันทีเสมอ

การ Monitoring และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน

• ติดตามประสิทธิภาพได้ใน Azure Portal
• ดู Metric ต่างๆ เช่น RU/s, Latency และค่าใช้จ่ายของ Request
• เหมือนแดชบอร์ดรถยนต์ — เห็นความเร็วและการใช้เชื้อเพลิงได้ทันที
• ทีมวิศวกรของ Cipher Coffee วิเคราะห์ Metric เหล่านี้
• ลดต้นทุนด้วยการปรับ Throughput แบบ Dynamic

มาฝึกกันเถอะ!

พัฒนาแอปพลิเคชันบน Azure Storage