How to Scale a Distributed System

একটি সিস্টেম যেখানে প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারী ঢুকছে, রিকোয়েস্ট করছে, ডাটা দেখছে বা পরিবর্তন করছে — সেখানে সিস্টেমের স্থিতিশীলতা বজায় রাখা এবং সঠিকভাবে স্কেল করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শুধু কোড লিখেই শেষ নয়, সার্বক্ষণিক ইম্প্রুভমেন্ট এবং সঠিক টুল ও টেকনিক বেছে নেওয়াও খুব জরুরি।

১. Load Balancer ব্যবহার করা

লোড ব্যালেন্সার এমন একটি মাধ্যম যার মাধ্যমে ইনকামিং রিকোয়েস্টগুলোকে একাধিক সার্ভারে ছড়িয়ে দেওয়া হয়। এতে করে:

• প্রতিটি সার্ভারের উপর লোড সমানভাবে পড়ে
  
• যদি একটি সার্ভার ডাউন হয়ে যায়, অন্য সার্ভার রিকোয়েস্ট হ্যান্ডেল করতে পারে
  
• হাই ট্রাফিক সময়ে নতুন সার্ভার অ্যাড করে সিস্টেম স্কেল করা যায়
• উদাহরণ: NGINX, HAProxy, AWS ELB

২. Cache ব্যবহার করা

ক্যাশ হচ্ছে সাময়িকভাবে রেজাল্ট সংরক্ষণ করার একটি উপায় যাতে একই রিকোয়েস্ট বারবার ডাটাবেস বা কমপ্লেক্স লজিক না ঘুরিয়ে দ্রুত রেসপন্স দেওয়া যায়।

• সাধারণত এমন ইনফো যেটা রিয়েল টাইমে চেঞ্জ হয় না, তা ক্যাশ করা যায়
• কী-ভ্যালু স্টোরে (যেমন Redis, Memcached) ডাটা রাখা হয়
• ক্যাশ করা যায়: প্রোডাক্ট লিস্টিং, ইউজারের প্রোফাইল ডিটেইলস, মেটাডেটা ইত্যাদি

৩. Content Delivery Network (CDN) ব্যবহার করা

CDN হলো বিশ্বের বিভিন্ন জায়গায় ছড়িয়ে থাকা সার্ভার নেটওয়ার্ক। ক্লায়েন্ট যখন রিকোয়েস্ট করে, তখন সবচেয়ে কাছের CDN সার্ভার থেকে কন্টেন্ট পাঠানো হয়।

• স্ট্যাটিক ফাইলের জন্য উপযুক্ত (ইমেজ, CSS, JS, ভিডিও)
  
• লেটেন্সি কমে এবং স্পিড বাড়ে
  
• উদাহরণ: Cloudflare, Akamai, AWS CloudFront

৪. Message Queue ব্যবহার করা

Message Queue অ্যাসিনক্রোনাস প্রসেসিং এর জন্য দারুণ উপযোগী। এতে একটি অ্যাপ্লিকেশন (Publisher) মেসেজ পাঠায় এবং অন্য অ্যাপ্লিকেশন (Consumer) সেই মেসেজ পড়ে কাজ করে।

কেন ব্যবহার করবেন?

• ব্যাকগ্রাউন্ড প্রসেসিং এর জন্য
  
• সার্ভার স্কেল করার জন্য
• সিস্টেমকে ডিসকাপল করে রাখা যায়

উদাহরণ:

• ইউজার একাউন্ট তৈরি হলে, ইমেইল পাঠানো
  
• পেমেন্ট কমপ্লিট হলে, টিকিট পাঠানো
• টুলস: RabbitMQ, Kafka, Amazon SQS

৫. ডাটাবেস বেছে নিন কাজ অনুযায়ী

সঠিক ডাটাবেস নির্বাচন আপনার সিস্টেম পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

• SQL Database: যখন ডাটা রিলেশনাল হয়, ট্রানজ্যাকশন প্রয়োজন হয় (যেমন MySQL, PostgreSQL)
  
• NoSQL Database: স্কেলেবিলিটি এবং ফ্লেক্সিবল ডাটা স্ট্রাকচারের জন্য (যেমন MongoDB, Cassandra)

৬. ডাটাবেস স্কেলিং কৌশল

ভার্টিকাল স্কেলিং:

• একই সার্ভারে RAM, CPU, Disk বাড়িয়ে পারফরম্যান্স বাড়ানো
  
• সীমাবদ্ধতা: এক সময় সার্ভারের হ্যান্ডেল করার ক্ষমতা শেষ হয়ে যায়

হরাইজোন্টাল স্কেলিং:

• একাধিক সার্ভারে ডাটাবেস ছড়িয়ে দেওয়া
• সাধারণত Master-Slave বা Master-Replica আর্কিটেকচার
• Master ডাটাবেজে Write হয়, বাকি Replica গুলো থেকে Read করা হয়
• ব্যবহৃত টেকনোলজি: PostgreSQL Replication, MongoDB Sharding, Vitess, CockroachDB

উপসংহার

একটি স্কেলেবল সিস্টেম তৈরির জন্য শুধু কোড স্কিল নয়, সঠিক আর্কিটেকচারাল সিদ্ধান্ত ও টুল ব্যবহারের অভ্যাস দরকার। প্রতিটি অংশকে পরিকল্পিতভাবে ডিজাইন করলে, মিলিয়ন ব্যবহারকারীও সহজেই সামলানো সম্ভব।

স্কেল করুন ধাপে ধাপে — পারফর্মেন্স বজায় রেখে।