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Des Data Grids hautement évolutifs (2/3)

Data - Par Iqbal Khan - Publié le 18 mai 2011
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Un Data Grid d’entreprise apporte aux applications une évolutivité améliorée et réduit la charge qu’elles imposent au niveau de la base de données.

Des Data Grids hautement évolutifs (2/3)

Découvrons dans cette deuxième partie du dossier les fonctionnalités clés

Du point de vue du stockage des données, il est important de bénéficier d’un groupe de fonctionnalités qui garantit l’actualisation systématique des données. Il existe une copie principale des données d’application dans une ou plusieurs bases de données.

Gestion des copies des données

Vous devez vous assurer que votre copie n’est jamais incohérente par rapport à la copie principale, car les applications peuvent ne pas tolérer des incohérences. Toutefois, ayez à l’esprit que différents types de données ont différents niveaux de sensibilité. Dans certains cas, les incohérences temporaires ne posent pas de problèmes, alors qu’elles sont problématiques pour d’autres données. Dans les deux cas, la grille de données d’entreprise doit maintenir des données à jour. Les expirations, les dépendances de base de données et la dépendance de cache sont des fonctionnalités précieuses pour maintenir les données à jour et vérifier que les données stockées au sein de la grille de données sont toujours correctes.

Gestion de l’expiration des données

L’expiration des données est la fonctionnalité la plus importante. Lorsqu’elle ajoute des données à la grille de données, l’application doit pouvoir lui dire de les marquer comme expirées au bout d’un temps déterminé. Les développeurs d’applications déterminent cette durée spécifique sur la base du type de données. Par exemple, des informations de tarification de produits ne changent pas fréquemment, contrairement aux stocks de produits. Les informations d’adresse des clients peuvent ne pas changer souvent, alors que les informations de commandes clients risquent d’évoluer en permanence.

Dans le même ordre d’idée, certaines données transitoires peuvent même ne pas avoir de source de données principale, par exemple les données de session. L’expiration de ces données doit intervenir lors d’une période d’inactivité ou sous forme de durée glissante et non à des périodes fixes déterminées une fois pour toute (durée absolue). Ici, l’objectif n’est pas de maintenir les données à jour car il n’y a pas de copie principale. Il est plutôt question de les nettoyer afin d’éviter qu’elles demeurent au sein de la grille et monopolisent de l’espace. Dès la fermeture de l’application et l’arrêt des accès à celle-ci, vous pouvez procéder à l’expiration des données.

Par exemple, des données de session d’un utilisateur pourraient expirer en l’absence d’accès à l’application pendant 20 minutes, ce qui est la durée standard avec les applications Web. L’application doit être capable de spécifier la durée absolue et la durée glissante pour l’expiration. L’expiration absolue concerne les données dans la base de données principale, alors que l’expiration glissante est réservée aux données n’ayant pas forcément une source principale.

Des Data Grids hautement évolutifs (1/3)

Des Data Grids hautement évolutifs (1/3) · iTPro.fr

Des Data Grids hautement évolutifs (2/3)
https://www.itpro.fr/dossier-des-data-grids-hautement-evolutifs-2-3-5422/

Dossier : Des Data Grids hautement évolutifs (3/3)
https://www.itpro.fr/dossier-des-data-grids-hautement-evolutifs-3-3-5423/

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Data - Par Iqbal Khan - Publié le 18 mai 2011