數據存在于一個時間和地點。我們正在使用越來越多的應用程序 這些應用程序都使用帶時間戳和位置標記的數據運行。隨著物聯網（IoT）設備的興起 這兩種數據類型現在都變得突出起來。

如果我們登錄到儀表板控制臺 使我們能夠查看由僅偶爾連接的風力渦輪機或其他工業土木工程部門記錄的數據 則知道創建任何特定數據的時間很重要。

如果我們的數據倉庫跨越分布在廣闊地理區域的大量渦輪機（或橋傳感器交通監控器或人為攜帶的堅固型安全設備等） 那么位置感知數據就尤為重要就數據的重要性而言 數據源本身是一個附加因素。

然后是云計算

如果考慮到云計算在全球范圍內發展的方式 這些核心事實會更加復雜 從而導致我們將云功能的“實例”放置在地球上不同的數據中心中。再一次 我們面臨著與時間和位置有關的數據分離問題 所有這些問題都會造成延遲 即在我們請求數據（或更經常地 我們的應用程序和數據庫發出請求）之間以及我們何時真正能夠得到它。

那么 現代的云原生軟件應用程序開發和數據科學專業人員如何應對這一挑戰？問題是 隨著這些軟件工程專業人員試圖解決將應用程序擴展到新地區所使用的手動變通辦法 他們常常會在此過程中造成性能問題。

云計算數據架構師用于處理現代數據訪問和管理困境的一項關鍵技術是數據分區。這里的承諾和核心技術主張圍繞以下建議：按位置劃分數據可以使全球組織解決由分布式數據引起的延遲問題。

數據庫管理系統公司蟑螂實驗室的產品營銷副總裁是吉姆·沃克。Walker提醒我們 IT延遲與最終用戶對產品或服務的“體驗”直接相關 他說 如今的企業必須能夠實時接收、分析和處理數據 以提供最佳的用戶體驗。

“100ms（毫秒）規則是由Gmail的創建者paulbuchheit提出的 它指的是人的延遲閾值 在這個閾值中 交互感覺是即時的。超過100毫秒 我們人類開始發送一個時間延遲。從這個角度來看 信息從世界的一邊傳到另一邊會增加大約250毫秒的延遲 而且只有在信息沿著最直接的路徑移動的情況下 才會出現這種情況。不幸的是 數據不是直線傳播的 所以服務器和網絡用戶之間的距離很重要 ”Walker說。

數據在地球上跳躍

但距離并不是唯一的挑戰。高速光可以在14毫秒內從紐約傳輸到舊金山（在真空中） 但數據不能在真空中傳輸。它通過多個不同的網絡設備傳輸 這些“跳和跳”也增加了延遲——傳輸100英里但跳5次的信息的延遲比只有兩次跳的2500英里的請求要長。這意味著位置對于優化數據傳輸方式同樣重要。

由于這些事實 Cockroach Labs的Walker堅持認為 位置必須成為我們考慮用于現代應用程序和開發人員的數據庫的新驅動力和決定性載體。

“當我們朝著更加數字化和即時的世界邁進時 我們需要從邏輯數據模型的思維方式轉變為也認識到物理組件的重要性的構想–您要在哪里操作以及用戶將在哪里。當您考慮數據隱私挑戰時 這一點就變得尤為重要。數據需要更接近用戶 以便我們可以更快地將數據傳遞給他們并滿足100ms規則。” Walker說。

Google開發了將行級分布式數據附加到地理位置的功能 稱為地理分區 以滿足全球分散環境中的延遲要求。這提供了一定程度的自動化 使數據團隊可以決定數據應在物理上駐留的位置 同時為管理員提供在生產中修改這些要求的選項。

可以通過最小化發出查詢的位置與滿足這些查詢的數據所駐留的位置之間的距離來減少延遲。我們“簡單地”更改了配置 數據庫將數據物理地移動到需要的位置。這意味著隨著組織將業務擴展到新的地理位置 它不一定會導致停機。

數據需要自動適應流量模式以減少延遲 并且需要具有高可用性 因此 如果一個數據中心脫機 由于數據存儲在可以快速響應的第二個附近數據中心中 因此服務不會出現滯后現象。通常 全球部署涉及的距離意味著開發人員必須始終在可用性和延遲之間進行權衡。但是 按數據庫中的位置進行分區可以使開發人員構建高可用性和低延遲的應用程序。現在看來 這是一種奢侈 但是當期望應用程序能夠以光速執行和自動化時 這將成為必需。

5G道路的延遲責任

重要的是要注意 以輕快的速度提供體驗并不僅僅是自動化的速度。這是關于能夠管理和控制自動化的問題。

隨著5G速度的提高 我們對實時計算意味著什么的概念可能會變為系統性能的更輕量級版本。我們的數據可以訪問應用程序層的速度以及以后我們的應用程序可以訪問數據的速度將變得比現在更加緊迫。

對于酒店 房屋和住宅 肯定仍然是位置 但是在精心配置的數據體系結構能夠滿足全球分散的部署要求的世界中 更多的是位置、分區問題。 責任編輯:pj