‍ چرا Iggy مهم است؟ بررسی یک پروژه Rust-محور در دنیای پردازش جریان

امروزه در بنیاد Apache مجموعه‌ای بزرگ از سامانه‌های پیام‌رسان و پردازش جریان داریم: از Kafka و Pulsar تا RocketMQ، ActiveMQ و حالا تازه‌ترین عضو این خانواده یعنی Apache Iggy.

بیایید ببینیم چرا پروژه‌های جدیدتر، به‌ویژه آن‌هایی که با Rust ساخته شده‌اند، اهمیت بیشتری پیدا کرده‌اند.

⚡️ موج جدید: سیستم‌هایی که با Rust بازنویسی می‌شوند

امروز بسیاری از سیستم‌های پردازش داده یا کاملاً با Rust نوشته می‌شوند یا بخش‌های کلیدی خود را برای بهبود کارایی با #Rust بازنویسی می‌کنند.

نمونه‌ها: Polars، DataFusion، Ballista و پروژه‌های نوین در حوزه AI. در همین مسیر، Apache Iggy یک عضو تازه و جاه‌طلب در اکوسیستم Apache است.


🚀 پروژه Apache Iggy؛ نسل جدید پیام‌رسان‌های سریع

اگر با Kafka، Flink یا RocketMQ کار کرده باشید، می‌دانید سیستم‌های پیام‌رسان چه نقش مهمی در جریان داده دارند. Iggy تازه‌ترین عضو این خانواده است؛ مدرن، سبک و ساخته‌شده با Rust.

🔄 چرا Iggy مهم شده؟

دنیا «جریانی» شده است:

💳 پرداخت آنلاین → جریان رویداد

🌡 اینترنت اشیاء یا IoT → جریان داده

🧠 هوش مصنوعی و AI → ورودی لحظه‌ای

⭐️ توصیه‌گرها → رفتار زنده کاربران

ابزارهای قدیمی‌تر (عمدتاً Java) قدرتمندند، اما همیشه برای تأخیر بسیار کم یا پرفورمنس شدیداً بالا مناسب نیستند؛ جایی که Rust و سپس Iggy وارد میدان می‌شوند.

🧩 پروژه Iggy دقیقا چیست؟

پیام‌رسانی فوق سریع، مینیمال و مدرن که می‌تواند میلیون‌ها پیام در ثانیه را با کمترین تأخیر مدیریت کند.

⭐️ مزیت‌های کلیدی Iggy

⚡️ سرعت بسیار بالا (io_uring + معماری هر هسته یک نخ)

⚡️ پایداری و قابلیت Replay

⚡️ چندزبانه (Rust، Go، Java، Python، Node.js، ...)

⚡️ امنیت داخلی (Auth، ACL، Encryption)

⚡️ آماده برای آینده (پروتکل MCP برای اتصال مستقیم به مدل‌های AI)


🏛 چرا وارد بنیاد Apache شد؟

⚡️ اعتماد و حاکمیت متن‌باز

⚡️ جامعه توسعه گسترده‌تر

⚡️ مسیر رشد پایدار برای امکانات سازمانی


🧭 جایگاه Iggy در کنار دیگر پیام‌رسان‌ها

کتابخانه Iggy یک پیام‌رسان نسل جدید و پلتفرم پردازش جریان است؛ یعنی دقیقاً در همان جایگاهی قرار می‌گیرد که ابزارهایی مانند Kafka و RabbitMQ سال‌ها بازیگران اصلی آن بوده‌اند.

اگر برای شما انتقال پیام با سرعت بسیار بالا در یک کلاستر توزیع‌شده اهمیت دارد و به دنبال سیستمی هستید که با طراحی مدرن ساخته شده و مفاهیمی مانند MCP و عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents) را نیز در معماری خود لحاظ کرده باشد،

پروژه Iggy یک موتور تازه‌نفس و فوق‌العاده کارآمد برای چنین نیازهایی است.


🔄 می‌تواند جایگزین چه ابزارهایی باشد؟

🚀 کافکا→ برای سناریوهای سبک‌تر با نیاز به latency بسیار پایین

🐇 کتابخانه RabbitMQ → برای تحویل پیام سریع با معماری ساده‌تر

📩 پروژه قدیمی و کلاسیک ActiveMQ → جایگزین مدرن‌تر برای سناریوهای JMS‌ گونه

☁️ پروژه پیام‌‌رسان علی‌بابا : RocketMQ → در کاربردهای Cloud-native که ساختار ساده‌تری می‌خواهید



🏁 جمع‌بندی

ایگی Iggy تنها یک ابزار جدید نیست؛ نشانه‌ای از نسل تازه‌ای از سیستم‌های Real-time است. نسلی:

⚡️ سریع‌تر

🔐 ایمن‌تر

🤖 هماهنگ‌تر با AI

🔋 کم‌مصرف‌تر

اگر سیستم شما باید لحظه‌ای تصمیم بگیرد یا حجم عظیم داده را بدون وقفه منتقل کند، Iggy پروژه‌ای است که باید زیرنظر داشته باشید.


کانال مدرسه مهندسی داده سپهرام : @sepahram_school

‍ چرا باید به Schema Registryهای متن‌باز فکر کنیم؟ نگاهی به Karapace

در Kafka، پیام‌ها به شکل بایت‌های سریال‌شده منتقل می‌شوند. تولیدکننده پیام را می‌فرستد و فرض می‌کند مصرف‌کننده می‌داند چگونه آن را دی‌سریالایز (بازخوانی) کند.
اما در پیاده‌سازی‌های واقعی:
✔️ چندین تیم روی یک کلاستر کار می‌کنند
✔️ سرویس‌ها مستقل منتشر و به‌روزرسانی می‌شوند
✔️ تغییرات اسکیما همیشه خطرناک‌اند
✔️ مصرف‌کننده‌ها ممکن است حتی بیرون از سازمان ساخته شده باشند

به همین دلیل، وجود یک Schema Registry مرکزی ضروری است تا:
🔰 مصرف‌کننده و تولیدکننده از هم جدا شوند (Decoupling)
🔰 نسخه‌بندی و تکامل اسکیما ایمن شود
🔰 سازگاری قبل از هر تغییر چک شود
🔰 جریان‌های داده قابل اعتماد و پایدار بمانند

چرا به دنبال جایگزین Confluent Schema Registry باشیم؟

اگرچه Confluent Schema Registry استاندارد رایج است، اما:
🔰 امکانات پیشرفته در نسخه‌های پولی
🔰 وابستگی شدید به Confluent Stack
🔰 استفاده از Kafka فقط به‌عنوان Backend
🔰 عدم وجود یک REST Proxy یکپارچه

به همین دلیل، بسیاری از تیم‌ها به‌دنبال گزینه‌های سبک‌تر، متن‌باز و بدون Vendor Lock-in هستند.

کتابخانه‌ Karapace : بهترین Drop-In Replacement سبک و کامل برای Kafka
کاراپیس Karapace یکی از محبوب‌ترین انتخاب‌هاست چون دقیقاً برای جایگزینی Confluent ساخته شده است،
بدون اینکه لازم باشد حتی یک خط کد را تغییر دهید.

🔥 چرا Karapace یک انتخاب حرفه‌ای است؟

✔️ یک Drop-in Replacement واقعی برای Schema Registry و Kafka REST Proxy

✔️ سازگاری کامل با APIها و کلاینت‌های Confluent

✔️ پشتیبانی از Avro، JSON Schema، Protobuf

✔️ معماری Async و بسیار سبک مبتنی بر aiohttp

✔️ مصرف حافظه پایین و استقرار ساده

✔️ امکان Leader/Replica برای HA و Load Balancing

✔️ قابلیت Observability کامل با Metrics و OpenTelemetry

✔️ استفاده از aiokafka (rdkafka) برای عملکرد بالا

✔️ و Schema Registry مبتنی بر FastAPI - سریع و مدرن


🔥 نتیجه: یک انتخاب ایده‌آل برای تیم‌هایی که می‌خواهند بدون دردسر از Confluent جدا شوند اما همان API و همان Behavior را داشته باشند.

گزینه دوم Apicurio Registry: با قابلیت‌های گسترده‌تر

اگر نیاز دارید علاوه بر پیام‌های Kafka، انواع API Spec و Artifact دیگر را هم مدیریت کنید، Apicurio انتخاب بهتری است:

✔️ پشتیبانی از Avro / Protobuf / JSON Schema و همچنین OpenAPI، AsyncAPI، GraphQL

✔️ قوانین قابل تنظیم برای اعتبار، سازگاری و تکامل اسکیما

✔️ پشتیبانی از ذخیره‌سازی روی Kafka یا دیتابیس‌هایی مثل PostgreSQL

✔️ حاوی یک استودیو برای طراحی API

🔰 نکته: Apicurio جایگزین یک‌به‌یک Confluent نیست و بیشتر یک API & Schema Registry چندمنظوره است.

جمع‌بندی

✔️ اگر هدف شما جایگزینی مستقیم Confluent Schema Registry + REST Proxy است → Karapace بهترین انتخاب شماست.

✔️ اگر می‌خواهید انواع مختلف Artifact و API Spec را در یک پلتفرم مدیریت کنید → Apicurio گزینه منعطف‌تری است.

‍ وقتی حجم داده ورودی به ClickHouse بالا می‌رود، مشکل اصلی CPU نیست: Write Amplification است!
ترکیب Apache Flink به‌عنوان یک موتور پردازش جریانی Stateful و قابل اتکا و استفاده از درج زمان‌بندی‌شده (Batch Inserts) در ClickHouse می‌تواند به‌طرز چشمگیری عملکرد سیستم شما را متحول کند.

اگر با ClickHouse کار کرده باشید می‌دانید که هر INSERT یک Part جدید ایجاد می‌کند و این Partها پشت‌صحنه مرتب ادغام (Merge) می‌شوند.
بنابراین هرچه تعداد INSERT کمتر اما حجیم‌تر باشد، بار Merge-Tree کمتر شده و کارایی به شکل محسوسی افزایش می‌یابد.

در سناریوهای پرترافیک، نوشتن رکورد به‌ازای هر پیام، به‌معنای فشار شدید روی دیسک و CPU است. اینجاست که Flink در نقش یک موتور پردازش جریان + مدیریت State + تجمیع هوشمند وارد می‌شود

🔎 بیایید این پست لینکدین را با هم واکاوی کنیم

پست اصلی: https://www.linkedin.com/posts/vijay-vishnu-7ab184337_apacheflink-databaseoptimization-streamprocessing-activity-7398355140300349440-svd2

در این مثال، داده ورودی ۱ میلیون رویداد در ثانیه بوده و به‌جای اینکه هر رویداد یک INSERT باشد، نویسنده از Flink برای تجمیع یک‌دقیقه‌ای (Tumbling Window) استفاده کرده است. نتیجه؟
به‌جای ۶۰ میلیون INSERT در دقیقه، تنها ۶۰ هزار INSERT اتفاق می‌افتد — یعنی حدود ۹۹.۹٪ کاهش عملیات نوشتن!

🔥 چرا این معماری (Flink + ClickHouse) مؤثر است؟

۱) کاهش چشمگیر عملیات نوشتن
⚡️فلینک رویدادها را در پنجره‌های زمانی جمع و تبدیل به Batchهای بزرگ می‌کند.
⚡️این کار write amplification را کاهش داده و MergeTree را سبک می‌کند.

۲) صرفه‌جویی جدی در منابع پایگاه‌داده : وقتی تعداد INSERT کم شود

⚡️ فشار IO کم می‌شود
⚡️ کوئری‌های read سریع‌تر می‌شوند
⚡️ کلیک‌هوس ظرفیت بیشتری برای تحلیل دارد

۳) پایداری و اعتبار داده : Flink با checkpointing و exactly-once تضمین می‌کند

⚡️نه داده گم می‌شود
⚡️نه دوبار نوشته می‌شود
⚡️نه ترتیب بهم می‌ریزد

۴) زمان‌بندی و پنجره‌بندی هوشمند : پنجره‌های زمانی (مثلاً ۶۰ ثانیه‌ای):

⚡️داده را برای ذخیره‌سازی بهینه می‌کند
⚡️امکان محاسبه min/max/avg/count را فراهم می‌سازد
⚡️دیتابیس را سبک و گزارش‌ها را سریع می‌کند

۵) نگهداری داده خام در Object Storage : رویدادهای خام در S3 / MinIO ذخیره می‌شوند:

⚡️بدون فشار به ClickHouse
⚡️هر زمان لازم شد می‌توانیم Replay یا تحلیل تاریخی انجام دهیم

۶) مقیاس‌پذیری بالا با هزینه کمتر

وقتی نوشتن ۹۹٪ کاهش یابد:
⚡️تعداد نودهای ClickHouse کمتر می‌شود
⚡️هزینه‌ها کاهش می‌یابد
⚡️توان سیستم برای ترافیک بالاتر افزایش پیدا می‌کند

🧠 جمع‌بندی
اگر جریان ورود رخدادهای و داده‌های شما سنگین است و ClickHouse با «Partهای زیاد» مشکل دارد، بهترین کار این است که:

🔰خام را در object storage نگه دارید (یا لیک‌هوس)
🔰تجمیع‌شده را در ClickHouse بنویسید
🔰 با Flink پنجره‌بندی و Stateful Aggregation انجام دهید

‍ پیشنهاد ویژه Black Friday – مدرسه مهندسی داده سپهرام

به مناسبت Black Friday، امکان استفاده از ۴۰٪ تخفیف برای تمامی دوره‌های مدرسه مهندسی داده سپهرام فراهم شده است.

تنها کافی است هنگام خرید دوره، کد BLK1404 را وارد کنید.

در این کمپین، تمام دوره‌ها شامل این تخفیف می‌شوند:

🔰مبانی مهندسی داده

🔰 آپاچی کافکا

🔰آپاچی اسپارک ( از این هفته شروع می‌شود)

🔰 آپاچی ایرفلو

🔰 پستگرس

🔰 کلیک‌هوس

فهرست تمامی دوره‌ها:
https://sepahram.ir/courses/

اگر قصد ارتقای مهارت‌های فنی، ورود به دنیای مهندسی داده یا رشد شغلی دارید، این فرصت را از دست ندهید.

⏳ اعتبار: محدود و ویژه Black Friday (تا دهم آذرماه)

🎟 کد تخفیف: BLK1404

برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: https://t.me/sepahram_ir

‍ آغاز رسمی دوره جامع آموزش Apache Spark – مدرسه مهندسی داده سپهرام

با افتخار اعلام می‌کنیم که دوره تخصصی Spark Deep Dive رسماً آغاز شد!

این دوره برای مهندسان داده، تحلیل‌گران، علاقه‌مندان دنیای پردازش توزیع‌شده و تمام کسانی طراحی شده که می‌خواهند در مسیر حرفه‌ای کار با داده‌های حجیم، یک گام بزرگ به جلو بردارند.

برای اینکه با حال و هوای دوره آشنا شوید، جلسه اول دوره به صورت کامل و رایگان در اختیار همه علاقه‌مندان قرار گرفته است.

کافی است روی لینک زیر کلیک کنید و محتوای جلسه را مشاهده کنید:

👉 جلسه اول دوره آموزشی اسپارک

📌 محتوای جلسه اول – «آشنایی با مفاهیم پایه و شروع عملی با اسپارک»

در این جلسه مقدماتی، مفاهیم کلیدی زیر را به‌صورت ساده، دقیق و کاربردی مرور می‌کنیم:

🔰 مروری بر Apache Spark و جایگاه آن در معماری‌های نوین داده

🔰 آشنایی با معماری و مفاهیم پایه اسپارک (به همراه ویدئوی آموزشی)

🔰 معرفی موتورهای بهینه‌سازی Catalyst و Tungsten

🔰 مروری بر امکانات کلیدی در Spark 3 و Spark 4

🔰 معرفی RDDها، ترنسفورمیشن‌ها و اکشن‌های رایج (به همراه ویدئو)

🔰 نصب و راه‌اندازی Spark 4 به کمک Jupyter Notebook و PySpark


🎓 این جلسه، نقطه شروع مسیر شما برای ورود به دنیای پردازش توزیع‌شده است.

در ادامه دوره، گام‌به‌گام وارد مباحث عملی، معماری عمیق، پردازش‌های پیچیده، بهینه‌سازی و انجام پروژه‌های واقعی خواهیم شد.

اگر در مسیر نصب، راه‌اندازی یا اجرای مثال‌ها نیاز به هرگونه کمک داشتید، تیم ما در کنار شماست.

با آرزوی یک سفر هیجان‌انگیز در مسیر یادگیری Apache Spark!

✨ مدرسه مهندسی داده سپهرام

‍ معماری‌های مدرن؛ زمان بازنگری در نقش لایه‌ کش فرا رسیده است؟

برای سال‌ها، Redis سلطان بی‌رقیب کش کردن داده در حافظه است.

تقریباً هر معماری استانداردی یک «لایه کش» دارد:

✨ درخواست می‌آید → اول سراغ Redis → اگر نبود → می‌رود سراغ دیتابیس → و نتیجه دوباره در Redis ذخیره می‌شود.

این الگو آن‌قدر جا افتاده است که کمتر کسی جرئت می‌کند بپرسد:

«آیا واقعاً همیشه به Redis نیاز داریم؟»

اما با پیشرفت‌های اخیر دیتابیس‌ها - مخصوصاً #PostgreSQL - حالا این سؤال دوباره ارزش پرسیدن دارد.

و داستان تیمی که اخیراً توانست کل لایه Redis خود را حذف کند، یک نمونه جذاب برای ما مهندسین داده است.

👉 https://freedium-mirror.cfd/https://medium.com/@ArkProtocol1/why-postgres-18-let-me-delete-a-whole-cache-tier-bba2b4f1c742

🔹 بیایید داستان را با هم مرور کنیم…

یک تیم محصول، مثل بسیاری از ما، سال‌ها بود که برای پاسخ‌های سریع از Redis استفاده می‌کرد. اما در روزهای پر ترافیک، خود Redis یک پای داستان بود:

⚠️بار CPU بالا

⚠️ تاخیرهای عجیب

⚠️شبکه تحت فشار

درحالی‌که دیتابیس… نسبتاً آرام و بی‌کار نشسته!

نقطه عطف زمانی بود که آن‌ها PostgreSQL 18 را تست کردند، نسخه‌ای با تغییرات جدی:

⚡️امکان I/O ناهمگام واقعی

⚡️بهبودهای چشمگیر در استفاده از ایندکس‌ها

⚡️امکان virtual generated columns برای محاسبات سریع‌تر و بدون لایه جانبی

این‌ها فقط «بهبود» نبود؛ بازی را عوض کرد.

تیم تصمیم گرفت یک آزمایش مخفیانه انجام دهد:

یک endpoint بسیار شلوغ را مستقیم روی #PostgreSQL بگذارد، بدون #Redis.

انتظار داشتند کندتر شود.

اما نتیجه دقیقاً برعکس بود:

🔰 معیار p95 از ۷۲ میلی‌ثانیه → رسید به ۵۴ میلی‌ثانیه

🔰 نرخ hit rate از ۹۱٪ → شد ۱۰۰٪

🔰 و دیگر خبری از فشار شبکه و CPU نبود.

در واقع لایه کش نه‌تنها کمکی نکرده بود، بلکه گلوگاه اصلی سیستم شده بود.

در نهایت، آن‌ها با خیال راحت Redis را کنار گذاشتند.

معماری ساده‌تر شد، پایش آسان‌تر شد، و منبع داده از دوگانگی خارج شد.

از آن مهم‌تر: عملکرد بهتر شد.

رد پای یک روند بزرگ‌تر: تجربه #ScyllaDB

سال گذشته هم در وبلاگ ScyllaDB نمونه مشابهی دیدم: جایی که تیم SecurityScorecard به این نتیجه رسیده بود که با توجه به سرعت بالا، معماری توزیع‌شده و کش داخلی ScyllaDB، دیگر نیازی به یک لایه Redis جداگانه ندارند. آن‌ها نیز مانند مثال بالا دریافتند که پیچیدگی همگام‌سازی دیتابیس و کش، در برابر توان پردازشی دیتابیس‌های مدرن، برای برخی سناریوها توجیه خود را از دست داده است.
https://www.scylladb.com/compare/scylladb-vs-cache

✅ بنابراین اگر در پروژه‌های خود به‌صورت پیش‌فرض همه‌چیز را به Redis می‌سپارید، شاید وقت آن رسیده باشد که امکانات دیتابیس‌های جدید، یا حتی توان واقعی دیتابیس اصلی‌تان، را دوباره بررسی کنید. گاهی پاسخ سریع‌تر و ساده‌تر، همان‌جایی است که سال‌ها از آن عبور کرده‌ایم.

🔹 درس ماجرا چیست؟

این داستان نمی‌گوید «Redis را حذف کنید».

ردیس همچنان یک ابزار قدرتمند و ضروری برای بسیاری از سناریوهاست.

اما یک نکته مهم را روشن می‌کند:

گاهی فناوری‌های پایه آن‌قدر جلو می‌روند که معماری‌های کهنه دیگر بهترین انتخاب نیستند.

💡شاید وقت آن باشد که به جای تکرار الگوهای سال‌های گذشته، دوباره از خود بپرسیم:

⚡️ آیا دیتابیس ما امروز آن‌قدر قدرتمند شده که خودش نقش کش را بازی کند؟

⚡️ آیا لایه کش واقعاً سرعت‌دهنده است یا ناخواسته گره اضافه کرده‌ایم؟

⚡️ آیا پیچیدگی اضافه همیشه ارزشش را دارد؟

ابزار ClickGraph v0.5.2 ؛ وقتی ClickHouse به یک موتور گراف تحلیلی تبدیل می‌شود:

تحلیل گرافی سال‌ها در قلمرو دیتابیس‌هایی مثل Neo4j بود؛ اما در سازمان‌هایی که همه‌چیز روی ClickHouse متمرکز است، انتقال داده به یک موتور جداگانه هزینه و ریسک بالایی دارد. ClickGraph برای همین متولد شده است: یک لایه تحلیلی گراف، سبک و stateless که روی ClickHouse سوار می‌شود، کوئری‌های Cypher را به SQL بهینه ترجمه می‌کند و آن‌ها را مستقیماً روی همان داده‌های موجود اجرا می‌کند؛ یعنی بدون مهاجرت داده، می‌توان یک دید گرافی قدرتمند از داده‌های ستونی ساخت و از اکوسیستم Neo4j مثل درایورها، cypher-shell، Browser و Bolt 5.8 استفاده کرد، در حالی که اجرا روی ClickHouse می‌ماند.
نسخه 0.5.2 روی همین ایده سوار است و آن را به بلوغ اینترپرایزی نزدیک کرده: پشتیبانی از الگوهای پیچیدهٔ اسکیمای گراف از پلی‌مورفیک تا denormalized و coupled edges، بهینه‌سازی مسیرهای چندمرحله‌ای و حفظ هم‌خوانی با ابزارهای Neo4j در کنار معماری سبک و تست‌شده، با تمرکز بر انعطاف در مدل‌سازی گراف و پرفورمنس قابل‌اتکا روی دیتاست‌های بزرگ.
@BIMining

‍ چگونه داده‌های تاریخی را در PostgreSQL آرشیو کنیم؟ و همچنان به تمام داده‌ها دسترسی داشته باشیم

داده‌ها هر روز بزرگ‌تر و پیچیده‌تر می‌شوند و مدیریت آن‌ها بدون افت عملکرد، یکی از چالش‌های بزرگ مهندسان داده است. در این ویدئو و کارگاه عملی، ما به شما نشان می‌دهیم چگونه با Foreign Data Wrapper (#FDW) و جداول پارتیشن‌بندی شده #PostgreSQL داده‌های قدیمی و تاریخی را آرشیو کنید، بدون اینکه عملکرد دیتابیس اصلی کاهش یابد و همزمان کاربر بتواند روی تمام داده‌ها، کوئری اجرا کند.

⚡️نگاهی به قابلیت FDW‌ در پستگرس

در این آموزش ابتدا مفهوم #FDW را بررسی می‌کنیم؛ یک مکانیزم قدرتمند اتصال به سایر دیتابیس‌ها در پستگرس. Foreign Data Wrapper مثل یک مترجم میان‌سیستمی عمل می‌کند؛ ابزاری که به #PostgreSQL یاد می‌دهد با دیتابیس‌های دیگر حرف بزند، آن‌ها را بفهمد و حتی با آن‌ها کار کند، درست مثل اینکه جزیی از خودِ سیستم باشند.

با FDW، مفهوم «دادهٔ خارجی» عملاً از بین می‌رود. کوئری‌ای که روی یک جدول محلی اجرا می‌کنید، می‌تواند بی‌صدا و هوشمندانه به سراغ یک جدول دوردست در سروری دیگر برود، نتایج را برگرداند و همه‌چیز را طوری نمایش دهد که انگار محلی بوده است. این یعنی یکپارچگی در دسترسی، بدون تغییر کدهای برنامه، بدون اتصال‌های اضافی و بدون مدیریت پیچیدگی‌های پشت‌صحنه.

قابلیت FDW جوهرهٔ یک ایده‌ی ساده اما قدرتمند است: داده می‌تواند هرجایی باشد، اما تجربهٔ کار با آن باید یکپارچه باقی بماند.

💡 آنچه در این کارگاه یک‌ساعته می‌بینید
در این کارگاه، یک راهکار عملی برای آرشیو داده‌ها با استفاده از پارتیشن‌بندی PostgreSQL و Postgres_FDW بررسی می‌شود تا بتوانید داده‌های تاریخی را شفاف، مقیاس‌پذیر و قابل‌مدیریت نگه دارید.

ایده بسیار ساده اما قدرتمند است:
ابتدا داده‌ها را در یک جدول پارتیشن‌بندی‌شده (مثلاً سالانه یا ماهانه) نگه می‌داریم. سپس یک دیتابیس جداگانه برای آرشیو می‌سازیم و پارتیشن‌های قدیمی را به آن منتقل می‌کنیم. پس از حذف پارتیشن محلی، همان پارتیشن را به‌صورت یک foreign table و همچنان به‌عنوان پارتیشنی از جدول اصلی تعریف می‌کنیم.

نتیجه:

✨ داده‌های جدید روی سرور اصلی و با سرعت بالا بازیابی می‌شوند ⚡️

✨داده‌های قدیمی بی‌صدا از سرور آرشیو خوانده می‌شوند 🔗

✨سرور اصلی سبک و سریع باقی می‌ماند، درحالی‌که دسترسی به کل تاریخچه حفظ می‌شود 📉✨

ترکیب پارتیشن‌بندی و FDW یک معماری تمیز و قدرتمند برای آرشیو داده در PostgreSQL ایجاد می‌کند.


این آموزش شامل موارد زیر است:

🔰 ساخت جداول پارتیشن‌بندی شده برای مدیریت داده‌ها بر اساس تاریخ

🔰 ایجاد اتصال با FDW به یک دیتابیس آرشیو جداگانه

🔰 تبدیل جدول محلی به پارتیشن خارجی و مدیریت داده‌ها بین سرور اصلی و آرشیو

🔰 اجرای کوئری‌ها روی داده‌های توزیع‌شده بدون نیاز به تغییر در اپلیکیشن

🔰 مهاجرت و نگهداری داده‌های تاریخی به شکلی شفاف و قابل کنترل

با مشاهده این کارگاه، شما قادر خواهید بود داده‌های آرشیوی را به صورت امن، مقیاس‌پذیر و یکپارچه مدیریت کنید و تجربه‌ای عملی از استفاده‌ی FDW در سناریوهای واقعی آرشیو داده‌ها به دست آورید.

🎥 تماشای ویدئو:
YouTube - https://youtu.be/RdGUIbNzNH4

💻 کدهای ورکشاپ:

Workshop Codes - https://github.com/sepahram-school/workshops/tree/main/3-Postgres-Data-Archiving-With-FDW

‍ کافکا کانکت؛ ستون اتصال کافکا به دنیای واقعی

در معماری‌های داده مدرن، تنها داشتن یک پلتفرم قدرتمند برای پردازش و انتقال پیام‌ها کافی نیست، ما باید بتوانیم به‌سادگی و بدون نوشتن کد اضافی، داده را از سیستم‌های مختلف به کافکا وارد کنیم یا از کافکا به مقصدهای متنوع منتقل کنیم. Kafka Connect یک فریم‌ورک استاندارد، مقیاس‌پذیر و قابل‌اعتماد برای اتصال Kafka به دنیای بیرون است.

کافکا کانکت سرویس جانبی و رایج کافکاست که وظیفه آن مدیریت و اجرای پایدار کانکتورها است؛ اجزایی پیکربندی‌محور که مشخص می‌کنند داده چگونه باید از یک سیستم خارجی وارد کافکا شود (Source) یا از کافکا به جایی دیگر برود (Sink). هر Connector تنها یک تعریف پیکربندی‌شده است که روی یک Plugin (مجموعه‌ای از کلاس‌های جاوا که باید نصب شود) سوار می‌شود و مشخص می‌کند داده چگونه باید از سیستم‌های خارجی وارد Kafka شود یا از Kafka به مقصد دیگری منتقل گردد. منطق تعامل، درون Plugin است، اما Kafka Connect مسئول اجرای مداوم، نظارت، مدیریت خطا، مقیاس‌پذیری و هماهنگی Taskها که در قالب کانکتورها تعریف می‌شوند را برعهده دارد.

از Datagen برای تولید داده‌های نمونه، تا #Debezium برای CDC روی دیتابیس‌ها و تا #Redis Sink برای انتقال داده به سیستم‌های کش، Kafka Connect پایه‌ اصلی ساخت Data Pipelineهای استاندارد، قابل اطمینان و Production-Grade است.

در ویدئوی جدید کانال یوتیوب مدرسه مهندسی داده سپهرام، یک کارگاه عملی کامل آماده کرده‌ایم که در آن:

⚙️ یک کلاستر Kafka Connect با Docker Compose راه‌اندازی می‌کنیم

📥کانکتور Datagen را اجرا می‌کنیم

🔄 کانکتور Debezium را روی PostgreSQL راه می‌اندازیم و تغییرات جدول‌ها را به کافکا استریم می‌کنیم

📤 داده‌ها را با Redis Sink Connector به Redis منتقل می‌کنیم

اگر می‌خواهید Kafka Connect را در عمل ببینید، این ویدئو مخصوص شماست

▶️ مشاهده در یوتیوب: https://youtu.be/Uxn5pJRhmjM

این بخش بخشی از دوره آموزشی کافکا در مدرسه مهندسی داده سپهرام است.

‍ وقتی ابزارها از نیاز ما بزرگ‌ترند: درس‌هایی از Kafka و Flinkو هنر انتخاب درست

در دنیایی که هر ثانیه هزاران رویداد در سرویس‌ها، اپلیکیشن‌ها و سیستم‌های ما جریان دارد، طبیعی است که به سراغ ابزارهای قدرتمند برویم. ابزارهایی مثل Kafka ، Flink و اسپارک که نام‌شان با «مقیاس عظیم»، «پردازش بلادرنگ» و «زیرساخت حرفه‌ای» گره خورده است.

اما حقیقتی که کمتر درباره‌اش حرف می‌زنیم این است:

✨ بیشتر ما اصلاً چنین مقیاسی نداریم.

سال‌هاست تیم‌های کوچک و متوسط، با داده‌های کم و نیازهای ساده، سراغ ابزارهایی می‌روند که برای غول‌هایی مثل اوبر، لینکدین یا نتفلیکس طراحی شده‌اند. نتیجه چیست؟

پیچیدگی بیشتر. هزینه بیشتر. زمان بیشتر. و در نهایت، زیرساختی بزرگ‌تر از نیاز واقعی.

دو مقاله‌ای که اخیرا با عنوان «Kafka’s 80% Problem» و «Flink’s 95% Problem» منتشر شده‌اند به کمک آمار و ارقام، ما را به توقفی کوتاه و تفکری جدی در این خصوص دعوت می‌کنند.

بیشتر خوشه‌های #Kafka زیر ۱ MB/s داده دارند و بیشتر کاربردهای استریم اصلاً نیازی به #Flink یا اسپارک ندارند. برای دو سوم پروژه‌ها، یک API ساده یا یک دیتابیس تحلیلی سبک کاملاً کافی است.

👌 پیام نویسندگان این دو مقاله روشن است: قبل از انتخاب ابزار، نیاز واقعی را بسنج.

گاهی به‌جای یک بیگ‌دیتای کامل، تنها چیزی که لازم داریم یک خط پردازش داده ساده است.

چرا باید حواسمان به این انتخاب‌ها باشد؟

🔹 زیرا بیشتر تیم‌ها درگیر «نیاز واقعی» نیستند، بلکه درگیر «تصور نیاز» شده‌اند.

🔹 بیشتر خوشه‌های Kafka کمتر از ۱ مگابایت در ثانیه داده دارند.

🔹 بیشتر کاربردهای استریم اصلاً نیازمند پیچیدگی Flink یا اسپارک نیستند.

🔹 وقتی ابزار از نیاز بزرگ‌تر باشد، هزینه‌ها، پیچیدگی، زمان، نیروی انسانی و ریسک عملیاتی بی‌دلیل بالا می‌رود. انتخاب اشتباه ابزار، فقط یک مسئله فنی نیست، یک هزینه سازمانی و یک ریسک محصولی است.

بسیاری از تیم‌ها، بدون بررسی دقیق، زیرساخت‌هایی می‌سازند که برای غول‌هایی مثل نتفلیکس یا اوبر طراحی شده، نه برای سرویس‌های متوسط.

نتیجه؟

⚠️زیرساخت سنگین برای بار سبک

⚠️هزینه مالی بالا

⚠️پیچیدگی عملیاتی غیرضروری

⚠️نیاز به تخصص خاص و دشوار

⚠️سرعت پایین‌تر توسعه

⚠️ و در نهایت، «مهندسی بیش‌ازحد»

درحالی‌که بسیاری از نیازها را می‌توان با ابزارهایی بسیار ساده‌تر حل کرد: یک API، یک دیتابیس تحلیلی سبک، یا حتی یک معماری batch.

دنیای ابزارهای داده و استریمینگ خانه‌ای بزرگ با امکانات فراوان است، اما هر ابزار قدرتمندی مناسب هر کاری نیست.

🔰 مقاله «Kafka’s 80% Problem» به ما می‌گوید که بسیاری از سازمان‌ها با داده کم، زیرساخت بزرگ می‌سازند.

🔰 مقاله «Flink’s 95% Problem» هشدار می‌دهد که اغلب پروژه‌ها نیازی به پیچیدگی فنی فلینک ندارند.

💡 پیام مشترک این دو مقاله روشن و ارزشمند است:

به‌جای انتخاب ابزارهای بزرگ، نیاز کوچک خود را دقیق بفهمیم.

گاهی بهترین معماری، ساده‌ترین معماری است، نه چون امکانات کمتری دارد، بلکه چون بیشترین هم‌خوانی را با واقعیت دارد.آیا واقعاً به سیستم‌های سنگین و «enterprise-grade» نیاز داریم، یا فقط درگیر مد روز مهندسی شده‌ایم؟ در معماری داده، هوشمندی در انتخاب ابزار همیشه مهم‌تر از بزرگی ابزار است.
پس شاید بهتر باشد از خودمان بپرسیم:

آیا واقعاً به سیستم‌های سنگین و «enterprise-grade» نیاز داریم، یا فقط درگیر مد روز مهندسی شده‌ایم؟

در معماری داده، هوشمندی در انتخاب ابزار همیشه مهم‌تر از بزرگی ابزار است.

گاهی سادگی، بهترین راه‌حل مهندسی است.