ಡಾಕರ್ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಫ್ಕಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವರ್ಕರ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಡಾಕರೈಸ್ಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳು

ಏಕೀಕರಣ ಮಾಡುವಾಗ ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೀರಾ a ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್ ಒಂದು ಒಳಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಡಾಕರ್ ಸೆಟಪ್ ಒಳಗೆ? ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ! ಈ ಎರಡು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ ಅನೇಕ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. 🛠️

ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ನಾನು ನನ್ನ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರಂತರ ಸಂಪರ್ಕದ ಅವಧಿ ಮೀರುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು DNS ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾನು ರೋಡ್‌ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಡೆದಿದ್ದೇನೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಮ್ಯಾರಥಾನ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿತು. 😅

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಡಾಕರ್ ಕಂಪೋಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಕಾಫ್ಕಾ-ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ಗೈಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಿದರೂ, ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗದ "ದಲ್ಲಾಳಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು" ಎಂಬ ಸಂದೇಶವು ಮುಂದುವರೆಯಿತು, ಇದು ನನಗೆ ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ನಿರಾಶೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿತು.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾನು ನನ್ನ ಅನುಭವವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಡಾಕರ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೆಲಸಗಾರರು ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ, ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಧುಮುಕೋಣ! 🚀

ಡಾಕರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ a ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವರ್ಕರ್ ಮತ್ತು ಎ ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್. ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ API ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಾಫ್ಕಾ ವಿಷಯದಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾಫ್ಕಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾಫ್ಕಾ ಜೊತೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರಿಂದ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಅವಲಂಬನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ `org.apache.spark:spark-sql-kafka` ಪ್ಯಾಕೇಜ್, ಇದು ಡಾಕರ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ `StructType` ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಒಳಬರುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರಚನೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಈ ಸ್ಕೀಮಾ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಫ್ಕಾದಿಂದ JSON ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಫ್ಕಾಗೆ ಬೆಲೆ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಕರೆನ್ಸಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಓದಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಟ್ರೆಂಡ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. 🪙

ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಡಾಕರ್ ಕಂಪೋಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡಾಕರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸಂವಹನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು `KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS` ಮತ್ತು `KAFKA_LISTENERS` ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾದಂತಹ ಅದೇ ಡಾಕರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸೇವೆಗಳು DNS ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ `INSIDE://kafka:9093` ಆಂತರಿಕ ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾಫ್ಕಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ `OUTSIDE://localhost:9093` ಬಾಹ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ `ಕಾಫ್ಕಾ ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್~ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವಿಷಯದಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸೇವಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾ ಹರಿವು ಅಡಚಣೆಯಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈ ಗ್ರಾಹಕ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ದೋಷಗಳಿಂದಾಗಿ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನವೀಕರಣಗಳು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ನೀವು ದೃಢವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು! 🚀

# Import necessary modules
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType
from pyspark.sql.functions import from_json, col
# Initialize Spark session with Kafka dependency
spark = SparkSession.builder \
    .appName("KafkaDebugReader") \
    .config("spark.jars.packages", "org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.5.0") \
    .getOrCreate()
# Define schema for Kafka message
schema = StructType().add("message", StringType())
# Set up Kafka source for streaming data
df = spark.readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9093") \
    .option("subscribe", "crypto_topic") \
    .option("startingOffsets", "earliest") \
    .load()
# Parse Kafka message
messages = df.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data")) \
    .select("data.message")
# Output data to console
query = messages.writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()
query.awaitTermination()

version: '3.8'
services:
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka
    ports:
      - "9093:9093"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INSIDE://kafka:9093,OUTSIDE://localhost:9093
      KAFKA_LISTENERS: INSIDE://:9093,OUTSIDE://0.0.0.0:9093
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INSIDE:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT
    networks:
      - my_network
  zookeeper:
    image: zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
    networks:
      - my_network
networks:
  my_network:
    driver: bridge

# Import KafkaConsumer from Kafka library
from kafka import KafkaConsumer
# Create a Kafka Consumer instance
consumer = KafkaConsumer(
    'crypto_topic',
    bootstrap_servers='kafka:9093',
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=False,
    group_id='api_data'
)
# Poll messages from Kafka topic
for message in consumer:
    print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}")
# Ensure to close the consumer
consumer.close()

ಡಾಕರೈಸ್ಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾಫ್ಕಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ನಡುವೆ ಸುಗಮ ಸಂವಹನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶ ಕಾಫ್ಕಾ ಬ್ರೋಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಡಾಕರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಡಾಕರ್ ಕಂಟೈನರ್‌ಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಸೇವೆಗಳು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬೇಕಾದಾಗ DNS ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನೀವು ಡಾಕರ್ ಕಂಪೋಸ್‌ನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, `my_network` ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಸೇವೆಗಳಂತಹ ಕಸ್ಟಮ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಕಂಟೈನರ್‌ಗಳು IP ಗಿಂತ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಪರಸ್ಪರ ಗುರುತಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾಫ್ಕಾ ಅವರ ಶ್ರೋತೃಗಳ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಅಗತ್ಯ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡಾಕರ್ ಕಂಪೋಸ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ `KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS` ಮತ್ತು `KAFKA_LISTENERS` ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಕಾಫ್ಕಾ ತನ್ನ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತೀರಿ. ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಕೇಳುಗರ ನಡುವಿನ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಡಾಕರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಹೊರಗಿನಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ. ಇದರ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಹೋಸ್ಟ್ ಯಂತ್ರದಿಂದ ಕಾಫ್ಕಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್, ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಬಾಹ್ಯ ಕೇಳುಗರು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. 🔧

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಫ್ಕಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನೊಳಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. `.option("kafka.consumer.max.poll.records", "500")` ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಭಾರೀ ಲೋಡ್‌ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಗ್ರೇಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಇಮ್ಯಾಜಿನ್ ಮಾಡಿ-ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ವಿಫಲ-ಸುರಕ್ಷಿತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬಿಕ್ಕಳಿಕೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿಯೂ ಅಡೆತಡೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. 🚀