Hazelcast একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা গ্রিড এবং কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যা একটি ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটা এবং কম্পিউটেশনাল কাজকে ভাগ করে দেয়। Data Distribution Strategy হল সেই পদ্ধতি যা Hazelcast ব্যবহার করে ডেটা ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে সমানভাবে বিতরণ করতে। এই কৌশলটি নিশ্চিত করে যে ডেটা লোড ব্যালেন্সিং, স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স বজায় থাকে, এবং ক্লাস্টার সিস্টেমের কাজের দক্ষতা উন্নত হয়।
Hazelcast-এর Data Distribution মূলত তিনটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদানের উপর ভিত্তি করে কাজ করে:
এই উপাদানগুলির মাধ্যমে Hazelcast ডেটা ক্লাস্টারের মধ্যে বিতরণ, সিঙ্ক্রোনাইজেশন, এবং রিডান্ডেন্সি নিশ্চিত করে।
Data Partitioning হল ডেটাকে বিভিন্ন পার্টিশনে ভাগ করার প্রক্রিয়া। Hazelcast ক্লাস্টারে প্রতিটি পার্টিশন একটি নির্দিষ্ট নোডে থাকে এবং ডেটা সেখানেই সঞ্চিত হয়। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়তা করে।
Hazelcast একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পার্টিশনে ডেটা ভাগ করে রাখে। প্রতিটি পার্টিশন সাধারণত একটি নোডে থাকে, তবে replication এর মাধ্যমে এই ডেটার কপি অন্যান্য নোডে রাখা হতে পারে।
Hazelcast এর ডিফল্ট পার্টিশন সংখ্যা 271। তবে, এটি কনফিগারেশনের মাধ্যমে পরিবর্তন করা যেতে পারে।
<hazelcast>
<partition-group enabled="true">
<group-type>DEFAULT</group-type>
<group-count>300</group-count> <!-- Total number of partitions -->
</partition-group>
</hazelcast>
এখানে, group-count
পরিবর্তন করে আপনি পার্টিশনের সংখ্যা কনফিগার করতে পারেন।
Data Replication হল ডেটার কপি অন্যান্য নোডে রাখা, যা সিস্টেমের উচ্চতা ও কার্যকারিতা নিশ্চিত করে এবং নোড ব্যর্থতার পর ডেটা পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া সহজ করে। Hazelcast সাধারণত sync-replication এবং async-replication সমর্থন করে।
<hazelcast>
<map name="defaultMap">
<backup-count>1</backup-count> <!-- Number of backups -->
<async-backup-count>0</async-backup-count> <!-- Number of async backups -->
</map>
</hazelcast>
এখানে backup-count
ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচারটির জন্য কতটি ব্যাকআপ থাকতে হবে তা নির্ধারণ করে, এবং async-backup-count
ডেটার জন্য কতটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাকআপ রাখতে হবে তা নির্ধারণ করে।
Partitioning Strategy হল Hazelcast-এ ডেটার পার্টিশনিং কৌশলটি কিভাবে কাজ করবে তা নির্ধারণ করার পদ্ধতি। পার্টিশন কৌশলটি Key ভিত্তিক, যা নিশ্চিত করে যে একই কী একই পার্টিশনে থাকবে এবং ডেটার সংরক্ষণ ও অ্যাক্সেস আরও দ্রুত হয়।
Hazelcast ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব Partitioning Strategy তৈরি করার সুযোগ দেয়। এটি একটি নির্দিষ্ট কী থেকে পার্টিশন নির্বাচন করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
public class CustomPartitionStrategy implements PartitioningStrategy {
@Override
public int getPartition(Object key) {
return key.hashCode() % 100; // Custom partitioning logic
}
}
এই কাস্টম কৌশল ব্যবহার করার মাধ্যমে, আপনি ডেটাকে কোনো নির্দিষ্ট নিয়মে পার্টিশন করতে পারেন, যেমন একটি নির্দিষ্ট কী বা ডেটা টাইপের ভিত্তিতে।
Hazelcast ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটা সমানভাবে ভাগ করে দেয়, যা নিশ্চিত করে যে নতুন নোড যুক্ত করার সাথে সাথে সিস্টেমটি স্কেল করতে পারে এবং কর্মক্ষমতা বজায় থাকে।
ডেটা রেপ্লিকেশন এবং পার্টিশনিং নিশ্চিত করে যে, একাধিক কপি থাকায় ডেটার কোনো ক্ষতি হয় না। এক নোড ব্যর্থ হলেও অন্য নোডে সেই ডেটার কপি থেকে পুনরুদ্ধার সম্ভব।
পার্টিশনিং এবং রেপ্লিকেশন মেকানিজম ব্যবহারের মাধ্যমে Hazelcast ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে লোড ব্যালেন্সিং, কম লেটেন্সি এবং উচ্চ পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে। ডেটা বিভক্ত হওয়ার কারণে, প্রতিটি নোড নিজের দায়িত্বের মধ্যে থাকে এবং একে অপরের উপর চাপ কমে।
Hazelcast এর ক্লাস্টারিং মেকানিজম এবং ডেটার পার্টিশনিং নিশ্চিত করে যে, একটি নোড ব্যর্থ হলেও অন্য নোডগুলো সিস্টেমের কাজ চালিয়ে যেতে পারে, ফলে সিস্টেমের স্থায়িত্ব বৃদ্ধি পায়।
Hazelcast Data Distribution Strategy ডেটাকে একটি ক্লাস্টারের মধ্যে সমানভাবে বিতরণের কৌশল যা ডেটা পার্টিশনিং, রেপ্লিকেশন এবং কাস্টম পার্টিশনিং স্ট্র্যাটেজির মাধ্যমে কাজ করে। এটি পারফরম্যান্স বৃদ্ধি, স্কেলেবিলিটি, এবং ডেটার স্থায়িত্ব নিশ্চিত করতে সহায়ক। Hazelcast ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটা শেয়ার এবং প্রসেস করার সময়, একটি ভাল ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার কৌশল ব্যবহার করা অপরিহার্য, যা সিস্টেমের কার্যক্ষমতা ও নিরাপত্তা নিশ্চিত করে।
common.read_more