{"id":3560,"date":"2021-09-17T13:59:00","date_gmt":"2021-09-17T11:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.besharp.it\/?p=3560"},"modified":"2021-09-17T12:00:35","modified_gmt":"2021-09-17T10:00:35","slug":"ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb\/","title":{"rendered":"Ottimizzazione sul Cloud AWS di un document management system basato su MongoDB"},"content":{"rendered":"\n<p>In questi anni una moltitudine di applicazioni sono sviluppate in ottica Cloud-native: una architettura ben progettata non \u00e8 per\u00f2 l\u2019unico aspetto da considerare per arrivare al successo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Nell\u2019articolo di oggi vedremo come dedicare la giusta quantit\u00e0 di tempo all\u2019esplorazione delle tecnologie cloud-native sia fondamentale per trovare la soluzione migliore, anche nel caso in cui scegliere un servizio al posto di un altro pu\u00f2 implicare un refactor dell\u2019applicazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo storage \u00e8 un esempio che calza a pennello per la nostra discussione: oggi \u00e8 disponibile una gamma vastissima di servizi di memorizzazione e archiviazione dei dati e utilizzare quello pi\u00f9 adatto pu\u00f2 essere la chiave giusta per riuscire a ridurre le attivit\u00e0 di manutenzione e tenere bassi i costi dell\u2019intera applicazione<\/p>\n\n\n\n<p>Alcuni mesi fa ci \u00e8 stato chiesto di migliorare le performance e ridurre i costi di un software per la memorizzazione di documenti. L\u2019applicazione, basata su una architettura a microservizi e gi\u00e0 in esecuzione su AWS, era stata sviluppata per essere ospitata sia On-Prem, che in Cloud e progettata per fornire alta affidabilit\u00e0 e scalabilit\u00e0. Sul Cloud di AWS un cluster ECS Fargate era utilizzato per l\u2019esecuzione dei container in autoscaling, mentre un cluster MongoDB Atlas con tre nodi dedicati alla memorizzazione dei documenti.<\/p>\n\n\n\n<p>Gli oggetti erano memorizzati in <a href=\"https:\/\/bsonspec.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">formato BSON<\/a>. Essendo in previsione la gestione e la memorizzazione di una enorme quantit\u00e0 di oggetti, l\u2019elasticit\u00e0 \u00e8 stata uno dei fattori determinanti per l\u2019adozione del Cloud.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La crescita del numero di documenti gestiti ad alcuni milioni ha presto causato un notevole aumento dei costi, specialmente per lo storage e il traffico tra le diverse Availability Zone.<\/p>\n\n\n\n<p>I costi per il trasferimento dati erano dovuti alla sincronizzazione del cluster: al fine di mantenere l\u2019alta affidabilit\u00e0, le istanze contenenti i dati erano in esecuzione in AZ differenti, per cui <a href=\"https:\/\/docs.atlas.mongodb.com\/billing\/data-transfer-costs\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">gli addebiti<\/a> riflettevano la quantit\u00e0 di traffico di rete che il cluster doveva mantenere per la replica e la sincronizzazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Inoltre, i costi per lo Storage sono proporzionali alla dimensione dei volumi EBS necessari per la memorizzazione ed al parametro \u201creplicationSpecs\u201d di MongoDB.<\/p>\n\n\n\n<p>In aggiunta \u00e8 stato necessario procedere con il deploy di due nodi aggiuntivi per mantenere adeguati i livelli di performance durante i picchi di traffico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Un ulteriore problema era dato dal lavoro richiesto per il mantenimento dei livelli di servizio durante le finestre di manutenzione o in caso di fallimento di un nodo del cluster.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Andava quindi trovata una strategia per ridurre i costi ed il lavoro necessario.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A volte la soluzione migliore ad un problema complesso \u00e8 anche la pi\u00f9 semplice: abbiamo deciso di utilizzare Amazon S3, uno dei primi servizi disponibili sul cloud AWS. Amazon S3 \u00e8 uno storage ad oggetti progettato per offrire performance, alta disponibilit\u00e0 (con gli ormai famosi \u201cundici 9\u201d di affidabilit\u00e0) e scalabilit\u00e0. Mette a disposizione una ampia variet\u00e0 di classi di storage con un ottimo rapporto qualit\u00e0\/prezzo ed API per la gestione dei dati che sono diventate lo standard de-facto.<\/p>\n\n\n\n<p>La scelta \u00e8 caduta proprio su S3 perch\u00e9:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Rispetto ad EBS ha un migliore rapporto GB\/prezzo (specialmente per alcune classi di archiviazione)<\/li><li>I dati sono replicati tra pi\u00f9 AZ&nbsp;<\/li><li>I dati possono essere categorizzati da un sistema di \u201cIntelligent Tiering\u201d automatico che permette di abbassare i costi spostando i dati fra classi di storage a seconda della loro frequenza di utilizzo<\/li><li>Impostare un sistema di replica tra pi\u00f9 Region AWS \u00e8 estremamente facile ed aiuta per il disaster recovery<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Dopo aver sviluppato un prototipo, l\u2019applicazione era pronta per utilizzare S3 per memorizzare i documenti. Era per\u00f2 necessario migrare i dati causando il disservizio pi\u00f9 breve (e ragionevole) possibile.<\/p>\n\n\n\n<p>Chiudere al pubblico l\u2019applicazione, eseguire uno script per migrare i dati e rilasciare una nuova versione sarebbe stato troppo rischioso. In aggiunta, la mole di documenti era troppo grossa per poter terminare le operazioni in breve tempo.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019approccio andava ripensato, spostando la responsabilit\u00e0 della migrazione all\u2019applicazione stessa. Dopo alcune sessioni di brainstorming e design \u00e8 emerso un piano molto pi\u00f9 sicuro, che non richiedeva alcuna interruzione di servizio. Con un piccolo refactor dell\u2019applicazione la logica di recupero dei documenti \u00e8 stata modificata aggiungendo un nuovo campo a database contenente l\u2019identificatore dell\u2019oggetto memorizzato nel bucket e modificando poi il flusso di lettura del documento secondo questo schema logico:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"476\" height=\"516\" src=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/unnamed-2021-09-17T113758.825.png\" alt=\"Document request flow\" class=\"wp-image-3562\" srcset=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/unnamed-2021-09-17T113758.825.png 476w, https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/unnamed-2021-09-17T113758.825-277x300.png 277w\" sizes=\"(max-width: 476px) 100vw, 476px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Nonostante questa implementazione, era comunque necessario completare in un tempo ragionevole la migrazione dei dati per procedere al ridimensionamento del cluster MongoDB ed assicurarsi che tutti i documenti fossero memorizzati su S3.<\/p>\n\n\n\n<p>Per fare questo abbiamo sviluppato uno script python che sfruttasse la logica applicativa per migrare i dati. In questo modo, una semplice richiesta ad un documento era sufficiente a scatenare la migrazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Abbiamo iniziato generando le liste di documenti da migrare. Ciascuna lista poteva contenere fino a 70 milioni di oggetti, per cui \u00e8 stato necessario creare piccoli batch per rendere le operazioni parallelizzabili e gestibili in caso di fallimento.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Per memorizzare lo stato di migrazione di ogni oggetto e procedere alle verifiche post-migrazione era necessario un database ad alte performance e che fosse in grado di gestire milioni di record di tipo chiave-valore. La nostra scelta \u00e8 caduta (ovviamente) su DynamoDB. Abbiamo configurato quindi una tabella contenente l\u2019identificatore dell\u2019oggetto (usato come chiave), lo stato della migrazione ed un hash del documento richiesto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Per l\u2019esecuzione dello script abbiamo scelto di utilizzare istanze EC2: un primo test su una istanza t3 ha evidenziato la necessit\u00e0 di avere pi\u00f9 memoria per riuscire ad eseguire la migrazione in parallelo. Abbiamo quindi utilizzato la famiglia m5, riuscendo a parallelizzare ulteriormente le operazioni.<\/p>\n\n\n\n<p>Per gestire i fallimenti abbiamo implementato una logica che controllasse lo stato di migrazione sulla tabella DynamoDB prima di inoltrare la richiesta all\u2019applicazione, in modo da eliminare eventuali chiamate non necessarie.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Terminata la migrazione ci siamo assicurati che nessun dato fosse corrotto eseguendo uno script aggiuntivo per calcolare l\u2019hash di tutti gli oggetti presenti su S3 e comparandolo con quelli memorizzati su DynamoDB.<\/p>\n\n\n\n<p>Dopo un mese sono stati migrati con successo tutti i 40 Terabyte di dati senza alcun impatto sugli utenti e sulla disponibilit\u00e0 del servizio. La riduzione significativa di costi e tempi ha permesso al business di espandersi, acquisendo pi\u00f9 utenti e potenza di fuoco.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n<p>Il Cloud non \u00e8 una bacchetta magica che risolve ogni problema. Anche se le applicazioni sembrano funzionare perfettamente una volta portate in Cloud, spesso occorre ripensarle in parte o nella loro totalit\u00e0 affinch\u00e9 funzionino efficentemente e siano ottimizzate in termini di costi e performance.<\/p>\n\n\n\n<p>E voi come avete ottimizzato le vostre applicazioni per il Cloud? Raccontatecelo nei commenti!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In questi anni una moltitudine di applicazioni sono sviluppate in ottica Cloud-native: una architettura ben progettata non \u00e8 per\u00f2 l\u2019unico [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":3553,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[481],"tags":[251,343],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.9.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Ottimizzazione sul Cloud AWS di un document management system basato su MongoDB - Proud2beCloud Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ecco come abbiamo sfruttato il Cloud di AWS per ottimizzare un document management system basato su MongoDB\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ottimizzazione sul Cloud AWS di un document management system basato su MongoDB\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ecco come abbiamo sfruttato il Cloud di AWS per ottimizzare un document management system basato su MongoDB\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Proud2beCloud Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-09-17T11:59:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2021-09-17T10:00:35+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"628\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Damiano Giorgi\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Ottimizzazione sul Cloud AWS di un document management system basato su MongoDB\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Ecco come abbiamo sfruttato il Cloud di AWS per ottimizzare un document management system basato su MongoDB\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/blog.besharp.it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Damiano Giorgi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb\/\",\"url\":\"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/ottimizzazione-sul-cloud-aws-di-un-document-management-system-basato-su-mongodb\/\",\"name\":\"Ottimizzazione sul Cloud AWS di un document management system basato su MongoDB - 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