Använda Alumio som cachningssystem
Nu när vi har berört de saker du bör se upp för i dina dagliga kontroller av Alumio-plattformen, hur du ställer in varningar i instrumentpanelen och hur du optimerar och minskar belastningen på din Alumio-miljö, är det dags att visa dig hur du kan använda Alumio som cachningssystem för att påskynda och ladda dina integrationer genom att bara skicka Delta-versioner av data från system A till system B.
Tänk på följande scenario: Du försöker hämta in 1 000 produkter från system A och skicka dem varje minut till system B. Detta görs inte så lätt om du till exempel bara skickar de produkter som har antingen en ändring eller en uppdatering till system B, istället för all replikerad data. Det innebär att du bara skickar 3 eller 5 produkter åt gången från system A till system B istället, eller högst 20 under en hektisk minut, vilket påskyndar datautbytet mellan integrerade system via Alumio. Så här fungerar det:
Vi har den inkommande konfigurationen där data kommer in via en rutt. Om vi skulle tillämpa cache-systemet skulle vi först behöva tillämpa ”Filtrera tidigare lagrade enheter:”
Gå sedan till ”Förvaringar:”
Skapa en ny lagring och ge den ett namn (i det här fallet, Getting Started Session (GSS)) och ange en ”sökväg för lagring”, vilket är något som liknar ett filsystem, vilket också betyder att jag kan skriva flera lagringsutrymmen till samma sökväg. I fältet ”sökväg för lagring” skulle vi kopiera och klistra in identifieraren eftersom den alltid är unik, vilket gör ”lagringssökvägen” också unik:
Du kanske också vill ha data med en viss livslängd, vilket innebär att du kan ange hur ofta du vill att data ska raderas, vilket imiterar ett faktiskt cache-system. Om du till exempel vill att data ska raderas efter 10 timmar kan du ange det i fältet ”tid att leva”, där du kan justera datans livslängd efter dagar, timmar, minuter etc.
Efteråt kan vi kontrollera enheterna som finns i lagringen just nu, och vi kan se att det inte finns något i lagringen för tillfället:
Om vi går tillbaka till den inkommande konfigurationen kan vi tillämpa ”Lagring” här. Under fältet ”Lagring” ser du ”Comparator”, som identifierar om data som kommer in är exakt densamma som tidigare, eller om den har ändrats. Uppgifterna som är en kopia av befintlig data, det kommer att filtreras bort, och bara den som är ny eller med ändringar kommer att skickas igenom, vilket exemplifierar vad vi nämnde i början av denna lektion.
När denna jämförelsekontroll har utförts och rätt data har skickats igenom kommer enheterna också att lagras där direkt. Det betyder att du inte behöver lägga till en annan omvandling för att faktiskt lagra den informationen också.
När du har sparat detta kommer du att ha använt Alumio som cachningssystem, och du kan upprepa denna process när du vill påskynda din dataöverföring och optimera ditt dataflöde. Om du vill få en genomgång av hur du använder Alumio som cachningssystem, kolla in den här videon på din YouTube-kanal:
Vi hoppas att den här kursen på ett adekvat sätt har lärt dig hur du utför regelbundet underhåll av Alumio-plattformen själv, inklusive dagliga kontroller av plattformen för att ställa in varningar, optimera ditt system för att hantera trafikspikar effektivt och implementera Alumio som ett cache-system för att behandla data snabbare och mer effektivt.
Vi ses på nästa kurs!
