Cloudflare, veri boru hattının, 2018’den bu yana 100 kat büyümesini temsil eden Aralık 2024’ten itibaren saniyede 706 milyon etkinliğe kadar eşi görülmemiş ölçeklenebilirlik sağladığını ortaya koydu.
107 gib/s sıkıştırılmış veriye zirve yapan bu büyük veri akışı, bot algılama için kütükler, analitik, faturalandırma ve makine öğrenme modelleri dahil olmak üzere şirketin temel hizmetlerini güçlendirir.
Bu kadar muazzam bir bilgi hacmini yönetmenin zorluklarında gezinmek için Cloudflare, kullanılabilirliği tehlikeye atmadan verimli veri işlemeyi sağlamak için yenilikçi aşağı örnekleme ve uyarlanabilir örnekleme teknikleri kullanır.
Bu yöntemler, bazı verilerin bırakılması gerektiğinde bile sistem kararlılığını korurken şirketin içgörü elde etmesine izin verir.
“Dipsiz arabellekler” ile veri taşması ile işleme
CloudFlare’nin veri boru hattı, kaçınılmaz arızaları veya yavaşlamaları birden çok aşamasında karşılayacak şekilde tasarlanmıştır. Tamponlar taştığında, veriler değerli bilgileri seçici olarak korumak için kontrollü bir şekilde indirilir. Bu, güvenilir olmayan analizlerle sonuçlanacak kontrolsüz kayıpları önler.
Şirket, Max-Din Adaletini kullanarak ve veri akışı önceliklendirme ve sıkıştırma tekniklerini birleştirerek “dipsiz tamponlar” yaklaşımı uyguladı.
Bellek dinamik olarak tahsis ederek, sağlıklı akışlar kayıpsız çalışırken, gecikme akışları arabellek alanını adil bir şekilde paylaşır. Ağır yük altında bile, bu strateji veri boru hattının çalışmaya devam etmesini sağlar.
Jenkins & Jira -> Ücretsiz Web Semineri kullanarak uygulama güvenliğini CI/CD iş akışlarınıza entegre etmek
Yenilikçi örnekleme teknikleri
- Birden fazla seviyede aşağı örnekleme: Logreceiver, Cloudflare’in boru hattının kalbinde, veri akışlarını ayırır ve örnekleme oranlarını akış boyutuna bağlı olarak uyarlar. Küçük ölçekli veri akışları daha az agresif bir şekilde örneklenir, daha yüksek sadakat korurken, daha büyük akışlar sistem yükünü azaltmak için daha fazla alt işlemlenir.
- Analitik için güven aralıkları: Cloudflare, aşağı örnek verilerden güvenilir analitikleri hesaplamak için Horvitz-Thompson (HT) tahmincisine dayanır. Bu yöntem, örneklenmiş verilerden türetilen içgörülerin doğruluğunu sağlayarak güven aralıklarıyla birlikte nüfus tahminlerinin (örneğin, toplam veya sayım) üretilmesini sağlar. Örneğin, kullanıcılar analiz sonuçlarının tanımlanmış bir aralıkta bulunduğundan% 95 emin olabilirler.
- Tarafsız örnekleme için karıştırma: Sistematik örneklemenin neden olduğu örnekleme önyargılarını belirledikten sonra Cloudflare, örneklemeden önce verileri karıştırmak için logreceiver’ını güncelledi. Bu değişiklik çarpık tahminleri azaltır ve örneklenen verileri gerçek eğilimlerle daha yakından hizalar.
API’ler aracılığıyla içgörüleri kullanmak
Cloudflare, gelişmiş örnekleme tekniklerini analiz API’lerine entegre etti ve müşterilerin örneklenen veri kümelerini doğrudan sorgulamasına izin verdi.
Şirketin İşçi Analytics Engine ve GraphQL API’si örnek aralıklarını ortaya çıkarır ve kullanıcıların metrikleri güven bantlarıyla tahmin etmelerini sağlar. Örneğin, örnek bir GraphQL sorgusu, kullanıcıların toplam olay sayıları veya veri aktarım hacimleri için% 95 güven aralığı hesaplamasını sağlar.
API kullanıcıları, yüksek trafik veya sistem yükü Cloudflare planlarının dönemlerinde bile, ek grafik API alanlarında güven aralıkları için desteği genişletmek için veri eğilimlerini doğru bir şekilde izlemek için kullanabilir.
Blog yazısında Cloudflare, ölçeklendirme çözümlerinin arkasındaki matematiksel yaklaşımı detaylandırdı. Aşağı örneklenmiş veriler, daha sonra analitik hesaplamalarında kullanılan dahil edilme olasılıklarını temsil eden “örnek aralıklarını” korur.
Horvitz-Thompson tahmincisi, merkezi sınır teoremine dayanan güven aralıkları ile nüfus tahminlerini ve varyanslarını elde eder. Şirket, sofistike matematiksel modelleri eksik verilerle bile pratik uygulama stratejileri ile birleştirerek güvenilirliği artırır.
Ölçeklenebilir ve esnek büyüme
Cloudflare’nin veri boru hattı, şirketin inovasyon taahhüdünü yansıtarak 1,5 yılda bir kapasiteyi iki katına çıkardı. Sağlam dipsiz arabellek kavramından, uyarlanabilir örnekleme yoluyla doğru analitik sağlamaya kadar, Cloudflare oldukça ölçeklenebilir ve esnek bir altyapı oluşturmaya devam ediyor.
Cloudflare’nin hizmetlerine güvenen işletmeler için, bu gelişmeler gelişmiş analitik doğruluğu, kesintisiz veri işleme ve ölçekte eyleme geçirilebilir bilgiler anlamına gelir. Cloudflare veri boru hattını geliştirirken, son derece ölçeklenebilir ve güvenilir bir platform sürdürürken müşterilere değer sağlamaya odaklanmıştır.
CloudFlare’nin ölçeklenebilir veri işleme alanındaki başarıları, geniş veri akışlarından değer yönetmek ve türetmek için yeni kriterler belirlemiştir. İleri teknoloji, uyarlanabilir örnekleme ve titiz analitikleri birleştirerek şirket, veri yükleri katlanarak büyüyse bile hizmetlerinin güvenilir ve etkili kalmasını sağlar.
Daha iyi bir internet oluşturmaya katkıda bulunmak isteyenler için Cloudflare, yetenekli bireyleri kariyer sayfasındaki fırsatları keşfetmeye davet ediyor.
Collect Threat Intelligence with TI Lookup to improve your company’s security - Get 50 Free Request