SHARDING SPIEGATO: COS'È E COME AIUTA LA SCALABILITÀ

Lo sharding è un metodo utilizzato in ambito informatico per migliorare le prestazioni e la scalabilità suddividendo un set di dati o un'attività computazionale in parti più piccole e gestibili, note come shard. Ogni shard è un sottoinsieme distinto e indipendente dell'intero set di dati e può essere archiviato o elaborato separatamente dagli altri.

Questa tecnica è ampiamente applicata in campi quali:

• Database: nei sistemi di database distribuiti, lo sharding comporta il partizionamento di un database in parti più piccole. Ogni shard contiene in genere lo stesso schema ma righe di dati diverse.
• Blockchain: nelle reti blockchain, lo sharding distribuisce le responsabilità di convalida e archiviazione tra diversi nodi per evitare di sovraccaricare una singola parte del sistema.

Perché utilizzare lo sharding?

Con la crescita dei sistemi, aumentano anche le richieste alla loro infrastruttura. Ad esempio, un database che riceve migliaia di query al secondo potrebbe avere difficoltà a mantenere le prestazioni se ospitato su un singolo server o sistema. Lo sharding offre una soluzione per aggirare questo collo di bottiglia consentendo:

• Elaborazione parallela: ogni shard può gestire carichi di lavoro discreti contemporaneamente, migliorando la produttività.
• Distribuzione delle risorse: la distribuzione dei dati su più macchine può ottimizzare l'utilizzo della memoria, migliorare l'utilizzo della CPU ed espandere le capacità di archiviazione.
• Crescita controllata: le organizzazioni possono scalare in modo più prevedibile aggiungendo nuovi shard in base alle necessità, anziché sostituire interi sistemi.

Concettualmente, lo sharding è come suddividere un grande foglio di calcolo in più shard più piccoli, ognuno dei quali è gestito in modo indipendente, ma tutti insieme costituiscono il set di dati completo.

Uno dei motivi principali per implementare lo sharding è migliorare la scalabilità del sistema. Con l'aumento della base utenti e la raccolta di dati da parte delle applicazioni, i sistemi devono essere in grado di gestire carichi maggiori senza compromettere le prestazioni. Lo sharding offre una soluzione pratica a questa sfida in diversi modi:

Vantaggi della scalabilità orizzontale

Lo sharding rappresenta una forma di scalabilità orizzontale, nota anche come architettura scale-out. Invece di affidarsi a una singola macchina sempre più potente (scalabilità verticale), più macchine meno potenti possono lavorare in tandem:

• Scalabilità: i sistemi possono crescere in modo incrementale aggiungendo nuovi shard su nuovi server solo quando necessario.
• Efficienza dei costi: spesso è più economico gestire diverse macchine di fascia bassa rispetto a una singola di fascia alta.
• Affidabilità: un guasto in uno shard non compromette necessariamente l'intero sistema, migliorando la resilienza.

Bilanciamento del carico e prestazioni

Poiché ogni shard gestisce solo una parte del carico di lavoro, lo sharding migliora le prestazioni complessive del sistema. Le operazioni di scrittura e lettura sono distribuite, riducendo la latenza e prevenendo sovraccarichi su un singolo server:

• Efficienza delle query: i database possono eseguire query più velocemente cercando meno righe per shard.
• Efficienza in scrittura: i dati in arrivo vengono scritti contemporaneamente su diversi shard, consentendo un inserimento più rapido e riducendo il rischio di arretrati.

Applicazioni reali

Numerosi sistemi su larga scala utilizzano efficacemente lo sharding:

• Google e Facebook: utilizzano lo sharding del database per supportare il traffico globale mantenendo al contempo la disponibilità e la velocità dei dati.
• Ethereum 2.0: nella blockchain, Ethereum sta implementando lo sharding per risolvere i problemi di congestione e scalabilità della rete.

Pertanto, attraverso Grazie al disaccoppiamento e alla gestione distribuita delle risorse, lo sharding diventa un potente strumento per la crescita del sistema e prestazioni affidabili su larga scala.

Sebbene lo sharding offra notevoli vantaggi in termini di scalabilità, introduce anche diverse sfide che richiedono un'attenta pianificazione. Lo sharding non è una soluzione universale e deve essere applicato con attenzione per evitare problemi operativi in ​​futuro.

Principali sfide dello sharding

Se progettato o eseguito male, lo sharding può portare a:

• Complessità nella logica applicativa: le applicazioni devono essere consapevoli di come vengono partizionati i dati e dove risiedono dati specifici.
• Ribilanciamento dei dati: quando la distribuzione dei dati diventa irregolare, alcuni shard possono diventare punti critici, causando colli di bottiglia nelle prestazioni.
• Transazioni tra shard: le operazioni che si estendono su più shard richiedono coordinamento e una gestione delle transazioni spesso complessa per mantenere la coerenza.
• Sovraccarico operativo: più shard significano più parti mobili: monitoraggio, sicurezza e backup diventano più complesso.

Strategie per uno sharding efficace

Per massimizzare i vantaggi dello sharding mitigandone al contempo le problematiche, le best practice includono:

• Scelta della chiave di sharding corretta: la scelta di una chiave di sharding è fondamentale. Deve distribuire uniformemente il carico di lavoro per prevenire distorsioni dei dati e hotspot.
• Monitoraggio e analisi: audit regolari garantiscono il bilanciamento degli shard. Gli strumenti di monitoraggio possono aiutare a rilevare tempestivamente le anomalie.
• Riduzione al minimo dell'attività tra shard: Progettare applicazioni che funzionino principalmente all'interno di singoli shard per semplificare la logica e migliorare le prestazioni.
• Strumenti di resharding automatizzato: I sistemi moderni sono spesso dotati di strumenti per riallocare i dati in modo dinamico al variare del carico.

Sharding nel Design Thinking

Architettare per lo sharding richiede lungimiranza. È più facile progettare tenendo conto dello sharding fin dall'inizio piuttosto che ristrutturare un sistema monolitico esistente. Le aziende stanno adottando sempre più modelli di microservizi e serverless che si abbinano bene alle architetture shardate per un controllo granulare e un'adattabilità.

In sintesi, lo sharding è una tecnica comprovata per scalare i sistemi, ridurre la latenza e gestire grandi volumi di dati. Tuttavia, richiede una pianificazione strategica, un'esecuzione qualificata e una manutenzione continua per prevenire le insidie ​​e liberare il suo pieno potenziale.