کش لبه روشی است که تحویل محتوای وب را به کاربران بهینه می کند. این یک جزء محوری از شبکه‌های تحویل محتوا (CDN) و یک فناوری کلیدی برای کاهش مشکلات تاخیر در تحویل داده‌ها و بهبود عملکرد خدمات اینترنتی است.
پیدایش حافظه پنهان لبه
کش لبه ریشه در تکامل شبکه های تحویل محتوا (CDNs) دارد که در اواخر دهه 1990 شروع به رشد کرد. Akamai Technologies، که در سال 1998 تأسیس شد، یکی از اولین شرکت‌هایی بود که مفهوم کش کردن محتوا را به کاربر نهایی نزدیکتر معرفی کرد و در نتیجه انقلابی در نحوه ارائه محتوای وب ایجاد کرد. از اوایل دهه 2000، اصطلاح "کش کردن لبه" بیشتر مورد استفاده قرار گرفت، زیرا با گسترش پایگاه کاربر اینترنت و افزایش تقاضا برای تحویل کارآمد و با کیفیت بالا، نیاز به تحویل داده های محلی آشکار شد.
Edge Caching: A Deeper Dive
در هسته خود، حافظه نهان لبه مربوط به ذخیره کپی هایی از داده ها - اعم از تصاویر، ویدئوها، صفحات HTML یا انواع دیگر محتوا - در "لبه" شبکه، یعنی نزدیکتر به کاربر است. با انجام این کار، نیاز به درخواست هر کاربر برای سفر به سرور اصلی را کاهش می دهد و در نتیجه تاخیر، ازدحام ترافیک و بار کلی سرور را کاهش می دهد.
در یک سناریوی معمولی، زمانی که کاربر درخواستی برای محتوای وب خاص ارائه می‌کند، نزدیکترین سرور لبه با محتوای کش آن را ارائه می‌دهد. اگر سرور لبه محتوا را نداشته باشد، آن را از سرور اصلی واکشی می کند، یک کپی را ذخیره می کند و سپس آن را به کاربر تحویل می دهد. درخواست‌های آینده برای همان محتوا را می‌توان مستقیماً از این سرور لبه انجام داد.
درک کارکردهای داخلی Edge Caching
کش لبه بر روی یک شبکه توزیع شده از سرورها، که به عنوان سرورهای لبه یا گره نیز شناخته می شود، عمل می کند. این سرورها از نظر استراتژیک در مکان‌های مختلف – خواه در شهرها، شبکه‌های ISP یا مراکز داده – نزدیک به کاربران قرار دارند.
این فرآیند شامل:
- درخواست مسیریابی: هنگامی که کاربر درخواستی را ارسال می کند، یک مکانیسم مسیریابی مبتنی بر DNS نزدیکترین سرور لبه را تعیین می کند.
- جستجوی محتوا: سرور لبه بررسی می کند که آیا نسخه کش شده محتوای درخواستی را دارد یا خیر.
- تحویل محتوا: اگر محتوا در کش باشد، سرور لبه آن را به کاربر تحویل می دهد. در غیر این صورت، محتوا را از سرور اصلی بازیابی می کند، آن را برای استفاده در آینده ذخیره می کند و به کاربر تحویل می دهد.
ویژگی های کلیدی Edge Caching
- تاخیر کاهش یافته: با ذخیره سازی محتوا در نزدیکی کاربر، کش لبه به طور قابل توجهی زمان رفت و برگشت را کاهش می دهد و تجربه ای سریع تر و یکپارچه تر را ارائه می دهد.
- مقیاس پذیری: کش لبه به سرویس‌ها اجازه می‌دهد تا با توزیع بار در چندین سرور لبه، به درخواست‌های بیشتری رسیدگی کنند.
- قابلیت اطمینان: حتی اگر یک سرور اصلی از کار بیفتد، محتوای کش شده در لبه همچنان می تواند به کاربران ارائه شود.
- کاهش هزینه های پهنای باند: با کاهش میزان انتقال داده از راه دور، کش لبه به صرفه جویی در هزینه های پهنای باند کمک می کند.
انواع Edge Caching
در اصل دو نوع حافظه پنهان لبه وجود دارد:
- ذخیره سازی فشاری: سرور مبدا محتوا را به طور فعالانه به سرورهای لبه هل می دهد. این روش عموماً برای محتوای محبوبی که احتمالاً به طور مکرر درخواست می شود استفاده می شود.
- کش کشی: سرورهای لبه فقط در صورت درخواست کاربر، محتوا را از سرور مبدا می‌کشند. این روش برای محتوای کمتر محبوب یا دم بلند استفاده می شود.
از موارد، چالش‌ها و راه‌حل‌های Edge Caching استفاده کنید
کش لبه در بسیاری از حالات حیاتی است:
- پخش ویدئو: برای ارائه پخش جریانی با کیفیت بالا و بدون وقفه.
- تجارت الکترونیک: برای بارگذاری سریع تصاویر و توضیحات محصول.
- بازی: برای دانلود و به روز رسانی سریع بازی.
با این حال، کش لبه با چالش هایی همراه است:
- انسجام کش: اطمینان از به روز بودن محتوای سرورهای لبه ممکن است دشوار باشد. راه حل ها شامل تنظیم زمان انقضای حافظه پنهان یا استفاده از استراتژی عدم اعتبار کش است.
- حافظه پنهان: هنگامی که درخواست کاربر از حافظه پنهان انجام نمی شود و در نتیجه به سرور مبدا سفر می کند. راه‌حل‌ها شامل استراتژی‌های پیش‌کش‌گذاری هوشمند و پیش‌بینی‌کننده ذخیره‌سازی هستند.
Edge Caching در مقابل فناوری های مشابه
| مولفه های | ذخیره سازی لبه | ذخیره سازی سنتی | Cloud Caching |
|---|---|---|---|
| مکان داده ها | نزدیک به کاربر (لبه شبکه) | سرور مبدا یا دستگاه کاربر | سرورهای ابری متمرکز |
| تاخیر | کم | متوسط به بالا | بستگی به نزدیکی به مرکز داده ابری دارد |
| مقیاس پذیری | بالا | بستگی به ظرفیت سرور داره | بالا |
| هزینه | متوسط (به دلیل زیرساخت های توزیع شده) | کم (اگر در دستگاه کاربر) | بالا (براساس قیمت گذاری فضای ذخیره سازی ابری) |
روندهای آینده در حافظه پنهان لبه
آینده حافظه نهان لبه با رشد فناوری 5G، اینترنت اشیا (IoT) و محاسبات لبه گره خورده است. به طور فزاینده‌ای، روند به سمت هوش بیشتر در لبه است، از جمله ذخیره‌سازی پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، پردازش داده‌ها در زمان واقعی، و تحویل محتوای شخصی‌شده.
حافظه پنهان لبه و سرورهای پروکسی
سرورهای پروکسی می توانند نقشی محوری در کش لبه ایفا کنند. آنها به عنوان واسطه بین کلاینت و سرور عمل می کنند و ذخیره سازی را در سطح پروکسی تسهیل می کنند. این می تواند به ویژه در یک سازمان بزرگ که در آن بسیاری از کاربران ممکن است محتوای یکسانی را درخواست کنند، مفید باشد و امکان تحویل سریع و کارآمد داده ها را فراهم کند.
لینک های مربوطه
- راهنمای مبتدیان برای ذخیره سازی لبه CDN
- Amazon CloudFront – نحوه کارکرد Edge Caching
- فناوری های آکامای
توجه: این مقاله برای OneProxy (oneproxy.pro)، ارائه دهنده پیشرو سرور پروکسی نوشته شده است.
