Hazelcast একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা গ্রিড এবং কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম যা উচ্চ পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবল সিস্টেম তৈরির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর আর্কিটেকচার একটি মাল্টি-নোড ক্লাস্টার ভিত্তিক মডেল অনুসরণ করে, যেখানে একাধিক নোড একসাথে কাজ করে ডেটা এবং কম্পিউটেশনাল কাজ ভাগ করে নিয়ে অ্যাপ্লিকেশনকে আরও কার্যকর এবং স্কেলেবল করে তোলে।

Hazelcast আর্কিটেকচারের মূল উপাদান

1. নোড (Node)

Hazelcast ক্লাস্টারের মধ্যে একেকটি কপি বা একক ইউনিটকে নোড বলা হয়। নোড মূলত Hazelcast ইনস্ট্যান্স হিসেবে কাজ করে এবং ডেটা এবং কাজের ভাগ-ভাগ করে সিস্টেমের মধ্যে কমিউনিকেট করে।

• মাস্টার নোড (Master Node): Hazelcast ক্লাস্টারে কোনো এক নোডকে মাস্টার নোড হিসেবে নিয়োগ করা হয়, তবে এটি সাধারণত ডায়নামিক হয়, অর্থাৎ যখন কোনো নোড ব্যর্থ হয়, তখন অন্য নোডটি মাস্টার হিসেবে নির্বাচিত হয়।
• স্লেভ নোড (Slave Node): স্লেভ নোড হল ক্লাস্টারের অন্যান্য নোড, যারা কাজ এবং ডেটা ভাগ করে নিয়ে ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স উন্নত করে।

2. ক্লাস্টার (Cluster)

Hazelcast একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম হিসাবে কাজ করে যেখানে একাধিক নোড একত্রে ক্লাস্টার তৈরি করে। একটি ক্লাস্টারে একাধিক নোড থাকে এবং এদের মধ্যে ডেটা এবং কাজ ভাগ করে নেওয়া হয়।

• ক্লাস্টারিং: একাধিক নোড একত্রিত হয়ে একটি ক্লাস্টারে রূপান্তরিত হয়, যেখানে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার যেমন IMap, ISet, IQueue প্রভৃতির মাধ্যমে ডেটা শেয়ার করে।

3. ডেটা পার্টিশনিং (Data Partitioning)

Hazelcast এর অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল ডেটা পার্টিশনিং। এখানে ডেটাকে বিভিন্ন পার্টিশনে ভাগ করে রাখা হয়, যা সিস্টেমের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়ক। প্রতিটি পার্টিশন একটি নোডে থাকে, এবং ডেটা খণ্ড খণ্ডভাবে স্টোর করা হয়।

• ডিস্ট্রিবিউটেড পার্টিশনিং: ডেটা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পার্টিশনে বিভক্ত হয় এবং এই পার্টিশনগুলি বিভিন্ন নোডে বিতরণ করা হয়। এটি স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করে।
• রিপ্লিকেশন: প্রতিটি পার্টিশনের কপি অন্যান্য নোডে তৈরি করা হয় যাতে কোনো নোড ব্যর্থ হলে ডেটা হারিয়ে না যায়।

4. ক্লাস্টার মেম্বারশিপ (Cluster Membership)

Hazelcast ক্লাস্টারটি একটি ডাইনামিক ক্লাস্টার মেম্বারশিপ মডেল অনুসরণ করে, যেখানে নতুন নোড যুক্ত হতে পারে এবং পুরানো নোড নিষ্ক্রিয় হতে পারে।

• নোড যোগ করা: নতুন নোড ক্লাস্টারে যোগ করার পর, এই নোডটি ডেটার পার্টিশন এবং কাজ শেয়ার করতে শুরু করে।
• নোড চলে যাওয়া: কোনো নোড চলে গেলে, অন্যান্য নোডগুলো তার কাজ এবং ডেটা অংশ গ্রহণ করে ক্লাস্টারের সমন্বয় বজায় রাখে।

5. ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার (Distributed Data Structures)

Hazelcast বিভিন্ন ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার সমর্থন করে যা ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটা শেয়ার করতে ব্যবহৃত হয়।

• IMap (Distributed Map): একটি ডিস্ট্রিবিউটেড কীগুলি-মূল্য ম্যাপ যা ক্লাস্টারের মধ্যে বিভক্ত হয়।
• ISet, IList, IQueue: স্টোরেজ ডেটা স্ট্রাকচার যা সিকুয়েন্সিয়াল ডেটা, সেট ডেটা বা কিউ ডেটা নিয়ে কাজ করতে সাহায্য করে।
• RingBuffer: ইন-মেমরি ডেটা স্টোরেজ সমর্থন করে, যেখানে ডেটা ধারাবাহিকভাবে প্রবাহিত হয়।

6. Hazelcast Client-Server Model

Hazelcast ক্লাস্টারের সাথে ক্লায়েন্ট-সার্ভার মডেল ব্যবহার করে। ক্লায়েন্টরা সার্ভার (নোড) এর সাথে যোগাযোগ করে ডেটা এবং কাজ সম্পাদন করে।

• Hazelcast Client: ক্লায়েন্ট নোড যা সার্ভার নোডে সংযোগ স্থাপন করে এবং তার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে।
• Hazelcast Server: সার্ভার নোড যা ক্লায়েন্টের সাথে যোগাযোগ করে এবং ডেটা প্রসেসিং সম্পাদন করে।

7. Hazelcast Management Center

Hazelcast Management Center হল একটি গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস (GUI), যা ক্লাস্টারের অবস্থা, স্বাস্থ্য, পারফরম্যান্স এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

• মনিটরিং: ক্লাস্টার মেম্বারশিপ, পারফরম্যান্স মেট্রিক্স, এবং অন্যান্য সিস্টেম ফিচারের পর্যবেক্ষণ।
• ম্যানেজমেন্ট: ক্লাস্টার সেটআপ, কনফিগারেশন, এবং সমস্যা সমাধান।

Hazelcast আর্কিটেকচারের সুবিধা

• স্কেলেবিলিটি: Hazelcast সহজেই স্কেল করা যায়, যেহেতু নতুন নোড যোগ করার মাধ্যমে পারফরম্যান্স বাড়ানো সম্ভব।
• ফল্ট টলারেন্স: নোড ব্যর্থ হলে ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অন্য নোডে স্থানান্তরিত হয়, ফলে ক্লাস্টারের কার্যকারিতা বজায় থাকে।
• রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং: Hazelcast তাত্ক্ষণিক ডেটা প্রসেসিং এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে সক্ষম।
• ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার: Hazelcast ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার সমর্থন করে, যা বড় স্কেল ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাপ্লিকেশন পরিচালনা করতে সহায়ক।

সারাংশ

Hazelcast এর আর্কিটেকচার একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ক্লাস্টার মডেল ভিত্তিক, যেখানে একাধিক নোড একসাথে কাজ করে ডেটা ভাগ করে এবং কম্পিউটেশন সম্পাদন করে। এটি স্কেলেবিলিটি, ফল্ট টলারেন্স, এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং নিশ্চিত করার জন্য শক্তিশালী আর্কিটেকচার এবং ডিজাইন প্যাটার্ন অনুসরণ করে।