From 0 to Handle Millions of Traffic Backend System Design | Backend Level Up Course Preview Video

हेलो एवरीवन, वेलकम टू दिस न्यू वीडियो एंड आपका स्वागत है इस वीडियो के अंदर। एंड इस वीडियो के अंदर बेसिकली हम लोग आज थोड़ा सा ना सिस्टम डिजाइन करने वाले हैं।

तो जो आप यहां पर ये वाला सिस्टम डिजाइन देख रहे हो ना इट इज़ वन ऑफ द सिंपलेस्ट सिस्टम डिज़ के। इसके अंदर हमारे पास एक क्लाइंट होता है, एक सर्वर होता है, एक हमारे पास डेटाबेस होता है जो कि मोस्ट

कॉमन आर्किटेक्चर है स्टार्टिंग के अंदर जो कि एक बहुत ही लो स्केल एप्स फॉलो करती हैं या फिर जब भी हम लोग हमारे प्रोजेक्ट्स बनाते हैं जैसे कि कॉलेज प्रोजेक्ट्स होते हैं तो उसके अंदर इसी

तरह के आर्किटेक्चर को फॉलो किया जाता है। राइट? बट यह वाला जो आर्किटेक्चर है वो

राइट? बट यह वाला जो आर्किटेक्चर है वो हैवी ट्रैफिक को हैंडल नहीं कर सकता। अगर हमारे पास यूजर बेस काफी ज्यादा कम है तो यह वाला आर्किटेक्चर अच्छा है। ठीक है? एक

पीओसी देने के लिए भी काफी अच्छा है। पीओसी यानी कि प्रूफ ऑफ कांसेप्ट देने के लिए भी काफी अच्छा है। बट जब इसको स्केल पर लेकर जाना है। बट लेट्स से इसको हमें

बनाना है कि ये एक बहुत ही अच्छी खासी ट्रैफिक को हैंडल कर पाए। एक काफी तगड़ी ट्रैफिक को हैंडल कर पाए। जैसे कि मॉडर्न प्रोडक्शन ग्रेड एप्लीकेशनेशंस करती हैं।

ठीक है? तो हम लोग देखेंगे जीरो से

ठीक है? तो हम लोग देखेंगे जीरो से मिलियंस ऑफ ट्रैफिक तक का कि हम लोग कैसे इसका सिस्टम डिजाइन करते हैं एंड कैसे इसका पूरा आर्किटेक्चर ही हम लोग चेंज करेंगे। ठीक है? अगेन मुश्किल कुछ भी नहीं

होगा। सब आसान ही होगा। तो दिस इज़ आवर क्लाइंट। नाउ यहां पर मैंने एक पीसी का लोगो बना रखा है। यानी कि यहां पर हमारा फ्रंट एंड होगा। एंड फ्रंट एंड लाइक वेब

भी हो सकता है, मोबाइल ऐप भी हो सकती है। एज कि हमारा जो फ्रंट एंड है वह ऐप है या फिर वेबसाइट है उस हिसाब से। ठीक है? बट

जो बैक एंड का आर्किटेक्चर है उसके ऊपर हम लोग थोड़ा सा खास ध्यान देंगे। ठीक है? खास

ध्यान क्या? उसी के ऊपर हम लोग मेन यहां पर फोकस करेंगे। बिकॉज़ इसी को हमें ऐसा बनाना है कि यह बहुत ही तगड़ी ट्रैफिक को रियल टाइम ट्रैफिक को हैंडल कर पाए बहुत

ही ईजीली। ठीक है? तो सबसे पहली चीज इस आर्किटेक्चर के अंदर हम लोग क्या चेंज करना चाहेंगे? वो है कि देखो यहां पर

करना चाहेंगे? वो है कि देखो यहां पर हमारे पास एक ही सर्वर है। राइट? तो अगर

हमारे पास ट्रैफिक यहां पर काफी ज्यादा आती है एंड काफी जो यूज़र्स हैं वह एक साथ इसको एक्सेस करने की कोशिश करेंगे तो ये

माइट बी इतना कैपेबल ना हो। ठीक है? ये

अपने हाईएस्ट कैपेसिटी को शायद जल्दी हिट कर दे तो वहां पर ये फेल हो जाएगा। तो सबसे पहले हमें जो हमें जो ये वाली लेयर है ना इसको हमें यहां पर इंप्रूव करना

पड़ेगा। कैसे इंप्रूव करेंगे? यहां पर हम लोग और सर्वर्स को ऐड करेंगे। ठीक है?

लेट्स से हमने यहां पर ऑटो स्केलिंग लगा दिया है। ठीक है? कैसे होगा? लेट्स से दिस इज़ अगेन आवर क्लाइंट एंड यहां पर हम लोग

बनाएंगे मल्टीपल सर्वर्स। नाउ मल्टीपल सर्वर्स एंड ऑटो स्केलिंग कैसे करनी है विद इन एडब्ल्यूएस। उसकी वीडियो मैं ऑलरेडी बना चुका हूं हमारे कोर्स के अंदर। ऑलरेडी वो वाली वीडियो पड़ी है। अगर नहीं

देखी तो पहले वो वाली वीडियो जरूर देख लेना। बिकॉज़ जब आप इसको इंप्लीमेंट करोगे तो सेम तरीके से यहां पर आप इंप्लीमेंट करने वाले हो। ठीक है? इसको ऑटो स्केल हम लोग करेंगे। ठीक है? तो आपको यहां पर पता

होगा कि ऑटो स्केलिंग के अंदर हमें क्या-क्या चीजें करनी होती हैं। ठीक है?

तो यहां पर हमारे पास सर्वर के बेसिकली रेप्लिकास बनेंगे ऑन द बेसिस के हमारे पास कितनी ट्रैफिक आ रही है। ठीक है? पर सेकंड

की इतनी रिक्वेस्ट आ रही है या फिर मैंने आपको बताया था कि जो ऑटो स्केलिंग है वो हम लोग दो-तीन मैट्रिससेस के ऊपर कर सकते हैं। जैसे कि सीपीयू यूटिलाइजेशन, रैम

यूटिलाइजेशन एंड ऑन द बेसिस ऑफ ट्रैफिक। तो, हम अपने हिसाब से यहां पर ऑटो स्केलिंग कॉन्फ़िगरेशन कर सकते हैं। ठीक है? अब देखो, यहां पर ठीक है? हमने यहां

है? अब देखो, यहां पर ठीक है? हमने यहां

पर सर्वर्स की लेट से ऑटो स्केलिंग कर दी है। ठीक है? यहां पर तीन सर्वर्स और ऐड हो चुके हैं। बट अब ऐसा तो नहीं होगा ना कि फ्रंट एंड के अंदर हम लोग यहां पर

डिफरेंट-डिफरेंट यूआरएल्स देंगे। डिफरेंट-डिफरेंट यूआरएल्स देंगे। ये तो ऑटो स्केल होते रहेंगे। ऑटो स्केल यहां पर खत्म भी होता रहेगा। राइट? तो इनके

यूआरएल्स तो चेंज होते रहेंगे। लेकिन यूआरएल तो हमें वहां पर एक ही देना पड़ेगा। राइट? एंड ट्रैफिक को यहां पर

पड़ेगा। राइट? एंड ट्रैफिक को यहां पर इक्वली स्प्लिट भी तो करना पड़ेगा। हमें यहां पर ट्रैफिक को स्प्लिट भी तो करना पड़ेगा। सो उसके लिए हमें यहां पर एक लोड

बैलेंसर की नीड होगी। राइट? जैसा कि हमने हमारी उस वीडियो के अंदर करा था जिसके अंदर हमने एक बैक एंड को डिप्लॉय किया था इन ऑटो स्केलिंग मैनर। राइट? तो वही सेम

चीज है। वहां पर भी हमने लोड बैलेंसर का यूज़ करा था। लेट्स से ये वाला लोड बैलेंसर हम यहां पर ले लेते हैं। ठीक है? लेट्स से

एडब्ल्यूएस का लेते हैं। एडब्ल्यूएस एलबी नहीं है क्या यहां पर?

लोड बैलेंसर ये ले सकते हैं। ऐसा करो यही ले लेते हैं। ये यहां पर ज्यादा अच्छा लग रहा है एंड काफी बोल्ड भी है तो अच्छे से दिखाई दिखाई भी दे रहा है वीडियो के अंदर। सो या लेट्स

से ये है हमारा लोड बैलेंसर एंड जो हमारा लोड बैलेंसर है वो यहां पर ट्रैफिक को इक्वली यहां पर स्प्रेड करेगा। ठीक है?

इक्वली या फिर राउंड रब इन मेथड के अंदर तो वो इसको स्प्लिट करेगा। तो इससे एक प्रॉब्लम हमारी सॉल्व होगी कि जिससे कि हमारा जो बैक एंड था जो हमारी फर्स्ट बॉटम

नेक बनता ना वो था ये वाला सर्वर। ठीक है?

बिकॉज़ यहां पर एक ही सर्वर है। अगर मल्टीपल कूरेंट यहां पर यूज़र्स आ गए तो सबसे पहले जो चीज ब्लॉक होती ना वो यही वाली चीज ब्लॉक होती। यहां पर क्योंकि हमारा एक ही सर्वर था। यही हमारा एक

बॉर्डर नेक बनता। तो इसको हमने इंप्रूव कर लिया। राइट? इसको हमने इंप्रूव कर लिया।

लिया। राइट? इसको हमने इंप्रूव कर लिया। एंड दिस इज आवर डेटाबेस। लेट्स से ये तीनों यहां पर कनेक्टेड है। ठीक है? अब

यहां पर एक और दिक्कत है। हमने ये वाली चीज तो यहां पर सॉल्व कर ली कि यहां पर हमारे पास ऑटो स्केलिंग हो रही है। ठीक है? ऑटो स्केलिंग हो रही है। इसके

अंदर हमने लेट्स से ईसीएस ईसीएस का लोगो यहां पर लगा देते हैं। एंड एक यहां पर ऐसा बना देते हैं। ठीक है? एक

ऑर्केस्ट्रेशन। तो इसके अंदर बेसिकली हमारी यहां पर ऑटो स्केलिंग हो रही है। ठीक है? इसको नाम

भी दे देते हैं ईसीएस। तो यहां पर उसका क्लस्टर बना हुआ है। एंड उसके अंदर ऑटो स्केलिंग यहां पर हो रही है। ठीक है? अब यहां पर जो नेक्स्ट दिक्कत क्या आएगी? देखो यहां पर लोड बैलेंसर है।

क्या आएगी? देखो यहां पर लोड बैलेंसर है। एडब्ल्यूएस का लोड बैलेंसर है। इलास्टिक लोड बैलेंसर है। तो यहां पर हमें कोई भी दिक्कत नहीं आएगी। हालांकि हम लोग मल्टीपल लोड बैलेंसर्स भी लगा सकते हैं। वो भी कैसे करते हैं? दैट उसके ऊपर भी हम एक

डिफरेंट वीडियो बना सकते हैं। ठीक है? बट

अस्यूम करते हैं कि अभी के लिए हमारे पास एक ही लोड बैलेंस है एंड एडब्ल्यूएस का लोड बैलेंसर काफी स्केलेबल होता है। ठीक है? तो एस सच कोई दिक्कत नहीं आएगी। तो

है? तो एस सच कोई दिक्कत नहीं आएगी। तो लेट्स से ये वाली प्रॉब्लम हमने सॉल्व कर दी। सर्वर वाली प्रॉब्लम हमने सॉल्व कर दी। यहां पर कितनी भी ट्रैफिक आ जाए तो सर्वर्स यहां पर ऑटो स्केल होते रह सकते

हैं। ठीक है? अब जो नेक्स्ट बॉटल नेक आएगा मेन दैट विल बी दिस डेटाबेस। अब देखो यहां पर यूज़र्स उतने हैं तो डाटा बेसेस की क्वेरीज तो बहुत ज्यादा हो

जाएंगी ना। सारी की सारी क्वेरीज तो डेटाबेस के अंदर ही आएंगी। तो यहां पर एक ये बॉटन नेक बनेगा। ये एक यहां पर हमारे

पास एक सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर भी बनेगा। सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर। सपोज़ अगर किसी वजह से या फिर ज्यादा ट्रैफिक की वजह से हमारा डेटाबेस यहां पर डाउन हो गया तो हमारा

पूरा सिस्टम यहां पर डाउन हो जाएगा। बिकॉज़ कोई भी क्वेरीज़ रिज़ॉल्व ही नहीं हो पाएंगी। एंड यूजर को हमें एरर्स भेजने पड़ेंगे या फिर डेटा नॉट फाउंड या 404 एरर ऐसा कुछ हमें यहां पर एरर्स भेजने

पड़ेंगे। ठीक है? बिकॉज़ सिर्फ और सिर्फ ये हमारा डेटाबेस यहां पर हाई ट्रैफिक के चलते हुए डाउन हो गया। या फिर कुछ और एरर आ गया या फिर कुछ नेटवर्क एरर आ गया। तो

यह एक हमारा सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर है। एंड आल्सो मैं जैसा कि अक्सर अपनी वीडियोस के अंदर कहता हूं कि जो डेटाबसेस है ना इनकी जो थ्रूप होती है, थ्रूपट होती है वो

बहुत ही ज्यादा कम होती है। बिकॉज़ इनके ऑपरेशंस पर सेकंड काफी लिमिटेड होते हैं। थ्रूपट क्या होती है? कि एक सेकंड के अंदर हम लोग कितने ऑपरेशंस परफॉर्म कर सकते

हैं। बेसिकली जैसे कि एक सेकंड के अंदर हम इतने ही राइट ऑपरेशंस कर सकते हैं या इतने ही रीड ऑपरेशंस कर सकते हैं। तो वो बहुत ही ज्यादा लिमिटेड

होते हैं हमारे डेटाबेस के अंदर। सो नाउ अब हमें क्या करना पड़ेगा? हमें हमारे

डेटाबेस को बेसिकली स्केल करना पड़ेगा। राइट? एंड सिमिलरली जैसे हमने यहां पर

राइट? एंड सिमिलरली जैसे हमने यहां पर सर्वर्स को स्केल किया तो दो तरीके की यहां पर स्केल्स हम लोग कर सकते हैं। लाइक सर्वर्स के अंदर तो हमने डायरेक्टली हॉरिजॉन्टल स्केलिंग कर दी। राइट? लेकिन

वहां पर भी हम लोग वर्टिकल स्केलिंग कर सकते हैं। तो वर्टिकल स्केलिंग हम लोग सर्वर्स के अंदर भी कर सकते हैं। इसके अंदर क्या होता है? बेसिकली हम लोग रिसोर्सेज को और ऐड कर देते हैं। जैसे कि

रैम को बढ़ा देते हैं। सीपीयू को इनक्रीस कर देते हैं। ऐसे रिसोर्सेज हम लोग बढ़ा सकते हैं। लेकिन अगेन इसकी लिमिटेशंस हैं कि हम लोग एक हद तक ही इसको इंक्रीस कर

सकते हैं। राइट? एक हार्डवेयर लिमिट है उसके पार हम लोग नहीं जा सकते। एंड आल्सो जैसे-जैसे हम लोग रिसोर्सेज बढ़ाते जाते हैं तो वो बहुत ज्यादा एक्सपेंसिव होते जाते हैं। ठीक है? ठीक है? हॉरिजॉन्टल

स्केलिंग से भी ज्यादा वो एक्सपेंसिव हो जाते हैं। एंड आल्सो ऑपरेशंस पर सेकंड वो तो लिमिटेड ही होते हैं। राइट? तो वो बॉटल नेक बन जाता है इवेंचुअली। सो

वर्टिकल स्केलिंग हम लोग सर्वर्स की भी कर सकते हैं। डेटाबेस की भी कर सकते हैं। ठीक है? बट यहां पर हम लोग हॉरिजॉन्टल

है? बट यहां पर हम लोग हॉरिजॉन्टल स्केलिंग के ऊपर जाते हैं। एंड इसको बेसिकली नो शेयर आर्किटेक्चर भी बोला जाता है या फिर नो शेयर स्केलिंग वगैरह भी बोल

देते हैं। क्यों बोल देते हैं वो हम लोग बाद में कभी डिस्कस करेंगे वीडियोस के अंदर बिकॉज़ फिर टॉपिक बहुत ज्यादा लंबा हो जाएगा क्योंकि इसके ऊपर पूरी हम लोग एक अलग से वीडियो बना सकते हैं जो कि काफी

लंबी होगी। तो जो हॉरिजॉन्टल स्केलिंग है वह अभी मोस्ट ऑफ द टाइम यूज़ करी जाती है। बिकॉज़ बहुत ज्यादा स्केलेबल है। इसको हम लोग बहुत ज्यादा स्केलेबल एंड रिलायबल बना सकते हैं। ठीक है? एंड सिमिलरली डेटाबेसिस

के अंदर भी हम लोग यहां पर हॉरिजॉन्टल स्केलिंग करेंगे। नाउ अब हॉरिजॉन्टल स्केलिंग कैसे करनी है? बेसिकली हम वही सेम चीज़ हम लोग रेप्लिकास बनाएंगे इसकी।

बट जो डेटाबेस की स्केलिंग है ना, वह इतनी ज़्यादा ईजी नहीं है जितनी हमारी सर्वर्स की है। क्यों ईजी नहीं है? बिकॉज़ इसके

अंदर देखो हमारा है डेटा। तो इसके अंदर ना काफी ज्यादा प्रॉब्लम्स आती हैं कि कैसे हमें इसको लाइक स्केल करना है। ठीक है?

डिफरेंट-डिफरेंट यूज़ केसेस के हिसाब से डिफरेंटली इसको हम लोग हॉरिजॉन्टली स्केल कर सकते हैं। ठीक है? अभी के लिए लेट्स से हम लोग ये चीज मानकर चलते हैं कि हमारा जो

अभी के लिए जो डेटा है दैट वो लेस है। ठीक है? वो ज्यादा नहीं है। वो ठीक-ठाक ही है डेटा कि हमारा एक सर्वर या एक नोड उसको हैंडल कर सकता है।

ठीक है? अब बड़े डेटा के लिए जिसके अंदर

ठीक है? अब बड़े डेटा के लिए जिसके अंदर बहुत बड़ा डेटा होता है वहां पर स्केलिंग कैसे करनी है वो भी एक थोड़ी सी डिफरेंट चर्चा है एंड बेसिकली उसके लिए भी एक डिफरेंट वीडियो बनती है पूरी फुल फ्लेज्ड

ठीक है तो उसको डिफरेंट वीडियो के अंदर हम लोग कवर करेंगे बट अभी के लिए मानते हैं लेट्स से आपके पास इतना डेटा है कि एक सर्वर एक न उसको इजीली हैंडल कर सकता है

ठीक है तो डेटा आपके पास थीटा गया है ठीक है थोड़ा सा कम ही है तो लेट्स से एक डेटा है तो हम लोग क्या कर सकते हैं इसकी बेसिकली रेप्लिकेशंस कर सकते हैं। ठीक है?

इसको मैं एक बार ना यहां पर कॉपी करूंगा। इसको नीचे हम लोग थोड़ा सा यहां पर कॉपी कर लेते हैं।

एंड इसको अभी के लिए मैं डिलीट देता हूं। तो देखो यहां पर डिफरेंट-डिफरेंट पैटर्न्स हो सकते हैं। ठीक है? अब मान कर चलते हैं लेट्स अस्यूम कि जो आपका डेटाबेस है दैट

इज़ रीड हैवी डेटाबेस। नाउ रीड हैवी डेटाबेस सॉरी रीड हैवी प्रोजेक्ट है या रीड हैवी बैक एंड है अब रीड हैवी बैक एंड कौन से होते हैं देखो सपोज़ करो लेट्स से

आपकी एक ब्लॉगिंग साइट है ठीक है आप वहां पर ब्लॉग डालते हो एंड जो ट्रैफिक वहां पर है आपके जो सब्सक्राइबर्स हैं वो मिलियंस में सब्सक्राइबर्स हैं। आप एक ब्लॉग डालते

हो तो इतने सारी रीड्स होती हैं। ठीक है?

लेट्स से 2-3 लाख तो रीड्स हो ही जाती हैं। ठीक है? अगर 1 मिलियन सब्सक्राइबर्स हैं आपके तो। तो यहां पर आप एक चीज देख रहे हो कि यहां पर राइट तो एक ही हुआ

लेकिन गेट रिक्वेस्ट कितनी ज्यादा गई होंगी। राइट? डाटा रिट्रीवल कितना ज्यादा

होंगी। राइट? डाटा रिट्रीवल कितना ज्यादा हुआ होगा। तो इसी को बोलते हैं रीड हैवी बैक एंड। ठीक है? जिसके अंदर रीड्स बहुत ज्यादा होती है। उसी हिसाब से राइट हैवी भी होता है। एंड हम लोग इन दोनों का मिक्स

भी यूज़ कर सकते हैं। बेसिस अपॉन के हमारा यूज़ केस क्या है? हमारा बैक एंड कैसा है?

ठीक है? लेट्स से हमने यहां पर रेप्लिकेशन कर दी। ठीक है? लेट्स से हमने यहां पर रेप्लिकेशन कर दी। यह है रेप्लिका वन। अब नाउ जो रेप्लिकेशंस

होती है ना इसके अंदर भी अलग टाइप की ही कॉम्प्लेक्सिटीज हमारे पास आती हैं। लेट्स से ये रेप्लिकेशन है। जैसे कि रेप्लिकेशन लैग भी आता है। ऐसी कई सारी जो चीजें हैं ना वो आती हैं। वो डेफिनेटली आने वाली

वीडियोस के अंदर कवर करेंगे। बट अभी के लिए हम लोग मानते हैं कि वो चीज लेट्स से ऑटोमेटिक हो रही हैं जो कि बहुत सारे डेटाबेस के अंदर ऑटोमेटिक होती भी हैं। जैसे कि फॉर एग्जांपल हम मोंगो डीबी के एग्जांपल ले लेते हैं। तो उसके अंदर हम

लोग ऑटोमेटिक ये चीज कंफिगर कर सकते हैं। तो वो रेप्लिकेशन ऑटोमेटिकली दिखता है। बट मेन चीज है यहां पर पैटर्न समझना। ठीक है?

तो लेट्स से हमारा एक पैटर्न होता है। दैट इज़ मास्टर स्लेव पैटर्न। मास्टर स्लेव पैटर्न, एक्टिव पैसिव पैटर्न एंड ऐसे इसके और कई सारे नेम हैं। ठीक है? तो लेट्स से

मास्टर स्लेव पैटर्न। अब यहां पर क्या होता है कि आई थिंक मैंने अपनी एक वीडियो में बता रखा है कि हमारा यहां पर एक मास्टर डेटाबेस होता है। ठीक है? सो दिस

इज़ डेटाबेस। एक यहां पर हमारे पास एक मास्टर नोट होगी। क्यों होगी वो मैं आपको अभी बताता हूं। ठीक है? एंड बाकी की जो रेप्लिकेशंस होंगी वो उसकी स्लेव नोट्स होंगी।

वो उसकी स्लेव नोट्स होंगी। यहां पर भी मैं स्लेव राइट कर देता हूं। स्लेव ओके तो मास्टर स्लेव पैटर्न हम ऑलरेडी कवर

कर चुके हैं एंड हमने प्रैक्टिकली उसको इंप्लीमेंट भी किया था स्पेशली मोंगो डीजी के साथ हमने उसको प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट करके देखा था कि मास्टर स्लेव पैटर्न कैसे काम करता है एंड उसको प्रैक्टिकली

इंप्लीमेंट कैसे करते हैं। ठीक है? फिर भी

थोड़ा सा यहां पर मैं आपको बताता हूं कि यहां पर हमारे पास एक मास्टर नोड होती है। एंड जो बाकी के डेटाबसेस होते हैं वो उसको रेप्लिकेट करते हैं। क्यों रेप्लिकेट करते

हैं? बिकॉज़ देखो अब किसी यूजर ने यहां पर

हैं? बिकॉज़ देखो अब किसी यूजर ने यहां पर लेट्स से लेट्स से यह इससे कनेक्टेड है। लेट्स से

ये इससे कनेक्टेड है। लेट्स से कोई इससे कनेक्टेड है। ठीक है? अब लेट्स से यहां पर कोई डाटा यूजर ने भेजा। ठीक है?

और वह इस वाले सर्वर के पास चला गया। एंड इसने यहां पर अपडेट कर दिया। ठीक है?

सिमिलरली कोई डेटा अगेन किसी और यूजर ने भेजा। वो यहां पर चला गया। वो यहां पर चला गया। ठीक है? अब यहां पर प्रॉब्लम देखो कि इस डेटा के पास एक डिफरेंट डेटा है। इस

डेटाबेस के पास एक डिफरेंट डेटा है। ठीक है? एंड इसके पास कोई डेटा है ही नहीं। तो

है? एंड इसके पास कोई डेटा है ही नहीं। तो यहां पर देखो प्रॉब्लम होगी ना। यहां पर कोई भी ऐसे सेंट्रल चीज नहीं है कि हां यह वाला डाटा है। अब लेट्स से नेक्स्ट टाइम

जो यूजर है जिसने यहां पर डेटा जिसका सेव हुआ था उसने यहां पर रिक्वेस्ट करी कि मुझे मेरा डेटा वापस चाहिए। ठीक है? मुझे

मेरा डेटा वापस चाहिए। अब वो वाली जो रिक्वेस्ट है बिकॉज़ यहां पर तो लोड बैलेंसिंग हो रही है। यहां पर तो राउंड प्रॉब्लम चल रहा है। लेट्स से वो चला गया यहां पर। उसकी रिक्वेस्ट चली गई यहां पर।

एंड इसने यहां पर डेटाबेस में चेक किया। एंड यहां पर तो इसका डाटा है ही नहीं। यहां पर तो इसका डाटा है ही नहीं। तो यह वापस क्या करेगा? यह वापस क्या रिस्पांस भेजेगा कि आपका डाटा तो हमारे पास है ही

नहीं। लेकिन यूजर तो यहां पर कंफ्यूज हो जाएगा कि 2 मिनट पहले ही तो मैंने यहां पर डेटा डाला है। तो ये प्रॉब्लम आती है। ठीक है? एंड इस प्रॉब्लम को कैसे सॉल्व किया

है? एंड इस प्रॉब्लम को कैसे सॉल्व किया जाता है? बाय मास्टर स्लेव पैटर्न। कैसे?

जाता है? बाय मास्टर स्लेव पैटर्न। कैसे?

यहां पर हमारे पास एक मास्टर नोड होती है। यहां पर हमारे पास एक मास्टर नोड होती है। इसका क्या मीनिंग है? तो जो भी राइट्स हो रहे हैं ना जो भी राइट्स होंगे तो जो भी

राइट्स होंगे वह हमारे एक मास्टर डेटाबेस के अंदर होंगे। ठीक है? इसको मैं यहां से फिलहाल हटाता हूं। तो वो यहां पर हमारे पास एक मास्टर

डेटाबेस के अंदर होंगे। मास्टर डेटाबेस के अंदर होंगे। एंड जो बाकी के रेप्लिकास हैं ना बिकॉज़ इनको भी अपनी स्टेट टू डेट रखनी है। राइट? कि यहां पर कुछ डेट अपडेट हुआ

है। राइट? कि यहां पर कुछ डेट अपडेट हुआ तो वो यहां पर भी रेप्लिकेट होना चाहिए। तो वो यहां पर भी रेप्लिकेट कर लेंगे। ठीक है? अब रेप्लिकेशन करने के भी

है? अब रेप्लिकेशन करने के भी डिफरेंट-डिफरेंट तरीके होते हैं। अगर हम मैनुअली करने जाते हैं तो अब जो मॉडर्न डेटाबेस हैं तो मोस्ट ऑफ देम में क्या

होता है कि जो रेप्लिकेशन है वो ऑटोमेटिक ही होती है। तो वो वो भी हम लोग कंफिगर कर सकते हैं कि कि हमें सिंक्रोनस रखनी है। असिंक्रोनस रखनी है। बट ज्यादातर फॉर

स्केलेबिलिटी हम लोग असिंक्रोनस ही रखते हैं। थोड़ी सी उसमें भी दिक्कतें आती हैं। उसके भी डाउन साइड्स होते हैं। अगेन जो रेप्लिकेशन है एंड जो पार्टीशन है यह इन

डेप्थ वीडियोस डिर्व करते हैं। ठीक है? सो

या तो यहां पर अब क्या होता है? लेट्स से

कि जो राइट्स हो रहे हैं ना दिस इज़ लाइक अ क्लस्टर एंड यहां पर जो भी राइट्स होते हैं वो यहां पर हमारे मास्टर नोड के अंदर होते हैं। ठीक है? सारे के सारे जो राइट्स होते

हैं किसी भी सर्वर में से आए। ठीक है? वो

सारे के सारे राइट्स हमारे मास्टर नोड के अंदर होते हैं। ठीक है?

एंड जो भी गेट रिक्वेस्ट आती है, जो भी डाटा गेट होता है, वह कहां से गेट होता है, वह होता है हमारी स्लेव नोट में से। ठीक है? बिकॉज़ यहां पर डेटा आया, इन दोनों

ठीक है? बिकॉज़ यहां पर डेटा आया, इन दोनों ने यहां पर रेप्लके कर लिया। एंड जो रीड्स है, वो यहां पर डिवाइड हो जाती हैं बहुत सारे रेप्लिकास के अंदर। ठीक है? तो, इससे

हमारी स्पीड काफी ज्यादा इनक्रीस हो जाती है। फर्स्ट ऑफ़ ऑल। ठीक है? एंड रेप्लिकास

हम लोग बना सकते हैं। जग्राफिकल बेस पर भी हम लोग बना सकते हैं जो कि यूज़र्स के ज्यादा नजदीक होगा। ठीक है? तो वहां से भी यूज़र्स गेट कर सकते हैं। तो स्पीड काफी ज्यादा बढ़ जाती है। लोड काफी ज्यादा कम

हो जाता है। एंड रीड हैवी बैक के लिए। दिस इज़ वन ऑफ़ द बेस्ट थिंग। ठीक है? कि जो हम लोग कर सकते हैं। ठीक है? तो दिस इज़ राइट

एंड दिस इज़ रीड। ठीक है? सो, अब बहुत बढ़िया। यहां पर मैं क्या कह देता हूं?

इसको डेटा टियर हम लोग कह देते हैं। ठीक है? डेटा टियर। तो यहां पर एक बहुत ही

है? डेटा टियर। तो यहां पर एक बहुत ही अच्छी प्रॉब्लम यहां पर सॉल्व होगी कि जो हमारे डेटाबसेस हैं उनकी भी हमने यहां पर रेप्लिकेशंस कर दी तो ये ज्यादा फास्ट हो

गया ज्यादा रोबस्ट हो गया। राइट? एंड अगर

यहां पर कोई डेटा बेसेस फेल भी होता है तो हमारे पास यहां पर बैकअप रह जाता है। ठीक है? के अगर लेट्स से ये वाला रेप्लीकेशन

है? के अगर लेट्स से ये वाला रेप्लीकेशन फेल हो गया तो हमारे पास डेटा यहां पर भी पड़ा है। राइट? मास्टर के अंदर भी पड़ा है। अगर यहां पर मास्टर नोड फेल हो जाती है तो स्लेव नोट्स के अंदर डेटा पड़ा है

हमारे पास। राइट? तो वह यहां से डाटा को गेट कर सकते हैं। अब अगेन डाटा रेप्लीकेशनेशंस के अंदर रेप्लिकेशन लैगिंग एंड और और भी कई सारी प्रॉब्लम्स आती हैं।

उनके भी सशंस आते हैं। ठीक है? तो उसके

ऊपर डेडिकेटेड वीडियो आएगी। डेडिकेटेड वीडियो डिर्व करते हैं। तो उसके ऊपर डेडिकेटेड इंडेक्स वीडियोस आएंगी। तो वो वाला पार्ट भी काफी ज्यादा इंटरेस्टिंग रहेगा। बट अभी आते हैं हम लोग यहां पर

दोबारा। तो जो हमने मास्टर स्ले पैटर्न है वो प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट कर रखा है हमारे इस कोर्स के अंदर। अगर आपने नहीं देखी वीडियो तो वो वाली देख लेना। तो इसको बेसिकली आप बहुत ही अच्छे से इजीली

इंप्लीमेंट कर पाओगे। आई डोंट थिंक सो के आपको अभी तक इस चीज में कुछ भी प्रॉब्लम होगी इंप्लीमेंट करने में। ठीक है? एंड

ऐसी आगे भी आई डोंट थिंक सो कोई भी प्रॉब्लम होगी। बिकॉज़ मोस्ट ऑफ़ द चीजें हमने इस कोर्स के अंदर ऑलरेडी कवर कर ही रखी हैं। ठीक है? ओके। सो नाउ डेटा टियर

इज़ ऑल गुड। एंड इसके अंदर बेसिकली और चीज़ भी हमें करनी है। एंड दैट इज़ एडिंग कैशिंग। तो हमें यहां पर कैशिंग को भी ऐड करना है।

बिकॉज़ एस वी अरर्लियर सेड के ये एक रीड हैवी बैक एंड ओवर तो डेटा यहां पर ज्यादा जल्दी चेंज नहीं हो रहा होगा। राइट? तो हम लोग यहां पर कैशिंग की बहुत अच्छे से यूटिलाइजेशन

कर सकते हैं। ठीक है? तो लेट्स से हमने यहां पर रेडिश को यूज़ कर लिया। ठीक है?

फॉर कैशिंग पर्पस यहां पर रेडिस को हमने यूज़ कर लिया जो कि ऑलरेडी हमने इस कोर्स के अंदर कवर कर ही रखा है। सो दिस इज़ रेडिश।

दिस इज रेडिस एंड बिफोर गोइंग टू द डेटाबेस यह यहां पर रेडिस के अंदर चेक करेगा। ठीक है? यह यहां पर रेडिस के अंदर चेक करेगा।

चेक इफ कैश अगर यहां पर कैश नहीं होगा तब ये यहां पर हमारे डेटाबेस के पास जाएगा। ठीक है? अ

कैश हमने गलत गलत लिख दिया। ठीक है? चेक

इफ कैश अवेलेबल। बट यहां पर एक और चीज देखो कि अब जो हमारा रेड डिस्क नोड है दिस इज़ बेसिकली इन मेमोरी डेटाबेस एंड इट इज़

वे फास्टर देन डेटाबेस। इसकी जो ट्रूप होती है वो बहुत ज्यादा वो बहुत ज्यादा होती है बेसिकली बिकॉज़ इट इज़ अ इन मेमोरी डेटाबेस। राइट? एंड इसके बारे में हमने

डेटाबेस। राइट? एंड इसके बारे में हमने ऑलरेडी कोर्स के अंदर डिस्कस कर लिया है। तो इस वीडियो के अंदर एस सच ज्यादा चीजें नहीं होंगी जो अभी तक हमने कवर नहीं करी है एंड इसके अंदर होगी। तो ऐसी ज्यादा

चीजें नहीं होंगी। ठीक है? मोस्ट ऑफ़ द चीजें हम कवर कर चुके हैं। एंड ये आर्किटेक्चर इंप्लीमेंट करना आपके लिए बहुत ही ज्यादा इजी होने वाला है। ठीक है?

बट यहां पर आप थोड़ा सा ध्यान से देखो कि अब जो सिंगल पॉइंट ऑफ़ फेलियर है वो हमारा रेडिश बन चुका है। एंड आल्सो हमारा रेडिश इन मेमोरी डेटाबेस से तो रैेम तो फुल भी

हो सकती है ना। तो यहां पर हमें कैशिंग कैसे करनी है वो भी हम लोग यहां पर देख सकते हैं। ठीक है? बिकॉज़ यहां पर हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट वेज़ होते हैं ना कैश

करने के लिए जैसे एलआरयू होती है। ठीक है?

लीस्ट रिसेंटली यूज्ड एंड FFO ऑर्डर के अंदर होता है। फी ऑर्डर के अंदर होता है। ऐसी और दो चार चीजें होती हैं। ठीक है?

जिसके बेसिस के ऊपर हम लोग यहां पर कैशिंग कर सकते हैं। ठीक है? एंड ओल्ड जो कैशिंग है उसको रिमूव करते रह सकते हैं। एंड जो ज्यादा यूज़ हो रही है उसको हम लोग कैश में

रख रख सकते हैं। सो देयर आर डिफरेंट वेज़। ठीक है? जो कि हम ऑलरेडी कवर कर चुके हैं।

ठीक है? जो कि हम ऑलरेडी कवर कर चुके हैं। एंड दिस इज़ रेडिश। लेकिन यहां पर ये सिंगल पॉइंट ऑफ़ फेलियर बन चुका है अभी। बिकॉज़ ये एक सिंगल ही नोड है यहां पर। तो जैसे हमने

यहां पर डेटाबेस की स्केलिंग करी है ना, वैसे ही हमें यहां पर हमारे कैश डेटाबेस की भी स्केलिंग करनी होगी। एंड अगर आपको याद होगा तो मैंने जहां पर रेडिश को

एक्सप्लेन करा था बहुत ही अच्छे से। ठीक है? एंड इसके बाद डेटाबेस स्केलिंग को

है? एंड इसके बाद डेटाबेस स्केलिंग को बहुत ही अच्छे से हमने कवर किया था। तो जो रेडि की स्केलेबिलिटी है ना उसके लिए मैंने आपको होमवर्क दिया था कि इसको देखो कि कैसे हम लोग स्केल करते हैं। ठीक है?

बिकॉज़ दो-तीन लाइंस का कोड था। कुछ ज्यादा नहीं था। ठीक है? जस्ट उसकी डॉक्यूमेंटेशन ही रीड करनी थी। जैसे सिमिलरली हमने डेटाबेस को स्केल किया था। वैसे ही हम इसको भी स्केल करते हैं। एंड वैसे ही हमने

काफका को भी स्केल करा था। काफका का थोड़ा सा डिफरेंट तरीका है। लेकिन रेडिस का इज वेरी वेरीरी सिंपल टू स्केल रेडिश। ठीक है? तो सिमिलरली हम लोग यहां पर रेडिश को

है? तो सिमिलरली हम लोग यहां पर रेडिश को भी स्केल करते हैं। तो हमारे कैशिंग डेटाबेस को भी हम लोग यहां पर स्केल करते हैं। ठीक है? इसको भी स्केल कर दिया। बहुत ही अच्छे। इसकी भी यहां पर एप्लीकेशनेशंस

बन गई। ठीक है? एंड या बहुत ही अच्छे। अब यह वाला जो कंप्लीट आर्किटेक्चर है ना यह एक काफी अच्छी खासी ट्रैफिक को हैंडल कर सकता है। काफी डिसेंट ट्रैफिक को यह हैंडल

कर सकता है ईजीली। ठीक है? लेकिन इसको हम लोग और ज्यादा ऑप्टिमाइज करेंगे। अभी लेट्स से इसके अंदर हमें क्या ऐड करना है?

हम लेट्स से सीडीएबी ऐड करते हैं। ठीक है?

हम लोग सीडीएबी ऐड करते हैं। सीडीएन इज़ समथिंग जो कि अभी तक हमने प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट नहीं करा। अ इस कोर्स के अंदर बट जल्दी हम लोग करेंगे बिकॉज़ वी आर इन

एडब्ल्यूएस पार्ट राइट नाउ। तो वह भी जल्दी हम लोग कवर करेंगे। सो इट्स अ सीडीए

नाउ सीडीएन क्या होता है? इट्स अ सीडीए सीडीए इज समथिंग इट्स लाइक सर्वर बट इट्स लाइक कि जे कि ये जियोग्राफिकली ना यूजर

के बहुत ही ज्यादा करीब होते हैं। ठीक है?

जियोग्राफिकली यहां पर ये डिवाइडेड होते हैं एंड बहुत ही ज्यादा करीब होते हैं यूज़र्स के। तो जो भी यूजर के बिल्कुल नजदीक वाला सीडीए सर्वर होगा ना तो वहां पर यह रिक्वेस्ट करेगा। ठीक है? वहां पर

यह रिक्वेस्ट करेगा। एंड यह यूज़ करा जाता है फॉर लाइक डिलीवरिंग द स्टैटिक फाइल्स। फॉर एग्जांपल स्टैटिक फाइल्स के अंदर क्या आ जाता है?

हमारा लेट्स से फोटो कि हमें यहां पर हमारा जो बैक एंड है, जो हमारा प्रोजेक्ट है, हमारा जो सिस्टम है, वो हमें फास्ट चाहिए। राइट? एंड कुछ स्टैटिक फाइल्स होती

चाहिए। राइट? एंड कुछ स्टैटिक फाइल्स होती हैं। जैसे कि हमारी फोटो होती हैं जहां जेएस जावास्क्रिप्ट फाइल है। ठीक है? जेएस

फाइल है, हमारी वीडियोस हैं। तो, यह स्टैटिक फाइल्स के अंदर आ जाती हैं। तो, सीडीए सर्वर से इनको कैश भी कर लेते हैं एंड अपने पास रख भी लेते हैं। तो, जो भी यूजर के सबसे करीब सीडीए सर्वर होता है

ना, तो वहां पर यह रिक्वेस्ट करते हैं। अगर इनके पास नहीं है, तो देन यह आगे फॉरवर्ड करते हैं हमारे सर्वर्स के पास। ठीक है? हमारे सर्वर्स में से यह फिर आगे

ठीक है? हमारे सर्वर्स में से यह फिर आगे लेकर आते हैं। एंड देन डिलीवर करते हैं हमारे यूजर को। ठीक है? एंड यह बहुत ज्यादा फास्ट होते

ठीक है? एंड यह बहुत ज्यादा फास्ट होते हैं। रिस्पांस हमारी वेबसाइट का हमारे ओवरऑल सिस्टम का बहुत ही ज्यादा अच्छा हो जाता है इससे। ठीक है? एंड सीडीएन को कहते हैं कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क। इसको

इंप्लीमेंट कैसे करना है वो हम लोग देखेंगे। एडब्ल्यूएस वाले सेक्शन के अंदर अभी एडब्ल्यूएस वाले सेक्शन के अंदर हैं। तो हम लोग डेफिनेटली इसको भी देखेंगे। सीडीएन को कैसे यहां पर इंप्लीमेंट करना

है वह भी हम लोग देखेंगे। बट थोड़ा सा मैं आपको यहां पर थोड़ा सा और डिटेल में बता देता हूं। कि लेट्स से यह है आपका सर्वर। यहां पर जो सीडियंस हैं वह बहुत अच्छे से

काम करते हैं। एंड क्यों मैंने कहा कि उस सीडियन सर्वर के पास जाती है जो कि जियोग्राफिकली आपके यूजर के बहुत ही ज्यादा पास होता है। ठीक है? तो लेट्स से

दिस इज़ अ सर्वर जो कि हमारा बैक एंड का सर्वर है। लेट्स से एंड यहां पर नजदीक ही कोई सीडीएम है। ठीक है?

एंड यहां पर कोई हम लोग लेट्स से लैपटॉप यहां पर ले आते हैं। कोई यूजर है जो कि यहां पर रिक्वेस्ट करता है। अब यहां पर लेट्स से जो हमारा सर्वर है वो तो कहीं पर

और डिप्लॉयड है। लेट्स से इंडिया का यूजर है एंड जो हमारा सर्वर है वो यूएस में डिप्लॉयड है राइट नाउ। ठीक है? आप देखोगे

मोस्ट ऑफ़ द साइट्स किस क्यों फास्ट होती है? बिकॉज़ सीडीएन को वो बहुत ज्यादा यूज़

है? बिकॉज़ सीडीएन को वो बहुत ज्यादा यूज़ करते हैं। ठीक है? एंड लेट्स से सीडीियन सर्वर वो इंडिया के अंदर ही है। एंड लेट्स से आप मुंबई के अंदर हो एंड मुंबई के अंदर ही एक सीडीियन सर्वर है। ठीक है? अब वही

सेम फाइल्स अगर आप बैक एंड से कोलकाते बिकॉज़ पूरी दुनिया घूम कर उसको जाना पड़ रहा है आपकी रिक्वेस्ट को। राइट? तो उसको

लेट्स से यहां पर 200 मिलीसे लग रहे हैं। वहीं पर अगर आप सीडीए का यूज़ करें तो मे बी आपको यहां पर बहुत ही कम लगेगा। बिकॉज़ सेम सिटी के अंदर हो वहीं पर सीडीए सर्वर है। एंड लेट्स से यहां पर आपको 20 मिली

सेकंड्स लगे। तो यहां पर कितना ज्यादा ऑप्टिमाइजेशन होगी स्पीड की। राइट? तो

यहां पर ऐसी जगह पर सीडीियंस बहुत ही ज्यादा यूज़ किए जाते हैं। बहुत ही ज्यादा काम के होते हैं। ठीक है? बहुत ही ज्यादा काम में आते हैं। जब आपको अपने सिस्टम की परफॉर्मेंस एंड स्पीड को बहुत ही ज्यादा

इनक्रीस करना। अब ठीक है। देयर इज़ सीडीए इन आवर आर्किटेक्चर। तो स्पीड भी काफी अच्छी खासी हमने कर ली है। हमारे सर्वर्स यहां पर ऑटो स्केल हो रहे हैं। एंड हमारा डेटा टियर भी बहुत ही अच्छा है। हमने

डेटाबेस की रेप्लिकेशन कर ली है। और अच्छा है। ठीक है? हालांकि रेप्लिकेशंस के अंदर और भी कुछ टॉपिक्स हैं जो कि हमें कवर करने चाहिए। जैसे कि रेप्लिकेशन जो लैगिंग

है जो मैंने ऑलरेडी डिस्कस किया है। ए कुछ रेप्लिकेशन लैगिंग होती है। तो उसको कैसे सॉल्व करना है। स्नैपशॉट्स एंड ऑल दोज़ थिंग्स। ठीक है? जो कि एक डिफरेंट वीडियो के फॉर्मेट में आएंगे। ठीक है? एंड यहां

पर हमारे पास कैशिंग लेयर भी है जो कि कैश करती है। यह भी यहां पर स्केलेबल है। तो यह ओवरऑल आर्किटेक्चर अब काफी अच्छी खासी ट्रैफिक को हैंडल कर सकता है। काफी अच्छी

खासी ट्रैफिक को यह यहां पर अभी हैंडल कर सकता है। बट यहां पर एक और प्रॉब्लम आती है। ठीक है? तो उसको भी हम लोग यहां पर अभी डिस्कस करते हैं। ठीक है? तो वीडियो

को अभी देखना। अभी यहां से छोड़कर मत जाना। वीडियो को अभी देखना बिकॉज़ आधा अधूरा जानकारी बहुत ही ज्यादा खतरनाक होती है। ठीक है? अभी यहां पर एक प्रॉब्लम आती है बिकॉज़ देखो हम यहां पर स्केल कर रहे

हैं सर्वर्स को। ठीक है? ऑटो स्केलिंग है यहां पर हमारे सर्वर्स के अंदर। बट यहां पर दिक्कत क्या है? इफ यू सी कि यहां पर

लेट्स से अ देयर इज़ आवर क्लाइंट। ठीक है? यहां पर है हमारा एक क्लाइंट। तो यहां पर है हमारा एक क्लाइंट।

यह है हमारा एक क्लाइंट एंड यहां पर हमारे पास कुछ तीन हमारे सर्वर्स हैं। ठीक है?

ये हमारे यहां पर तीन सर्वर्स हैं। अ यहां पर मैं टाइप कर ही देता हूं। दैट इज़ सर्वर। दैट इज़ आल्सो अ सर्वर। दैट इज़ आल्सो सर्व।

यह रैपिका है बेसिकली। ठीक है? एंड लेट्स

से यहां पर डेटाबेस भी है। ठीक है?

डेटाबेस डेटाबेस को भी ले आते हैं। ठीक है? यहां

पर डिफरेंट-डिफरेंट डेटाबेस हैं। बट अगर आप यहां पर नोटिस करो ध्यान से तो बहुत बार क्या होता है ना कि जैसे ही लेट्स से यूजर लॉग इन करता है हम लोग

हमारे सर्वर के अंदर वो सेव कर लेते हैं। राइट? हमारे सर्वर के अंदर टेंपरेरीली हम

राइट? हमारे सर्वर के अंदर टेंपरेरीली हम लोग यहां पर सेव कर देते हैं उनका लॉग इन सेशन बेसिकली। अब यहां पर थोड़ा सा अस्यूम

करो आप कि यह है यूजर। इसका मैं थोड़ा सा ना बैकग्राउंड एंड वी चेंज या कुछ बैकग्राउंड और रखते हैं इसका येलो इस

ठीक है। अब यहां पर आप अस्यूम करो कि यूजर ने ठीक है? यहां पर लॉग इन करा एंड रिक्वेस्ट गई सेकंड सर्वर के ऊपर। सेकंड सर्वर के ऊपर रिक्वेस्ट गई एंड इसने यहां

पर सेशन डाटा जो है वह स्टोर कर लिया। ठीक है? यूजर वन

है? यूजर वन सेशन स्टोर कर लिया। ठीक है? वहीं पर सर्वर के अंदर ही यहां पर इसने स्टोर कर लिया। अब लेट्स से इसने यहां पर स्टोर कर लिया। ठीक

है? अब यूजर ने दोबारा रिक्वेस्ट करी।

है? अब यूजर ने दोबारा रिक्वेस्ट करी। यहां पर उसने रिक्वेस्ट करी डेटा की। डेटा उसने यहां पर मांगा हुआ। यहां पर सर्वर टू के पास गया। जो डेटा की रिक्वेस्ट है ना इसका कलर हम लोग थोड़ा सा चेंज कर देते

हैं। तो ये यहां पर सर्वर के पास गया। तो ये वाला सर्वर यहां पर वापस से इसको रिसॉनड बैक करेगा। दैट यू आर नॉट लॉग्ड इन

यू आर नॉट लॉग्ड इन। अब यूजर यहां पर फिर से कंफ्यूज हो जाएगा कि यार मैंने तो यहां पर लॉग इन करा था। मैंने तो यहां पर लॉग इन करा था। ठीक है?

मैंने तो यहां पर लॉग इन करा था। लेकिन वो सेकंड सर्वर के अंदर स्टोर हुई है। तो यहां पर तो लोड बैलेंसिंग हो रही है। यूजरने यहां पर एले के अंदर चला गया होगा शायद। तो वहां पर उसको दोबारा लॉग इन करना

पड़ेगा। राइट? तो यह वाली प्रॉब्लम यहां

पड़ेगा। राइट? तो यह वाली प्रॉब्लम यहां पर आती है। एंड वन ऑफ द कॉमन प्रॉब्लम है। ठीक है? इसको भी हमें यहां पर सॉल्व करना

ठीक है? इसको भी हमें यहां पर सॉल्व करना है। अब हम लोग यहां पर इस प्रॉब्लम को कैसे सॉल्व करें? इस प्रॉब्लम को कैसे सॉल्व किया जाता है? तो देखो जनरली इस

प्रॉब्लम को सॉल्व ऐसे करा जाता है कि हम लोग यहां पर एक शेयर्ड स्टोरेज का यूज़ करते हैं। शेयर्ड स्टोरेज का यहां पर यूज़

करते हैं। ठीक है? क्योंकि यहां पर देखो क्या हो रहा है ना कि यह वाला जो कर यह वाला जो आर्किटेक्चर है ना दिस इज स्टेटलेस आर्किटेक्चर। अब स्टेटफुल के अंदर क्या होता है कि हम लोग यहां पर

लेट्स से एक ही सर्वर है राइट दैट विल बी स्टेटफुल क्योंकि उसके अंदर ही सारी की सारी रिक्वेस्ट जा रही हैं। वो यहां पर खुद सेव करके रख सकता है डेटा। राइट? जो

भी सेशन डेटा है वो वहां पर स्टोर कर सकता है। लेकिन इसके अंदर तो ये तो स्टेटलेस है। एंड रिक्वेस्ट हर बार किसी डिफरेंट सर्वर के ऊपर जा रही होगी। एंड अगर एक के अंदर लॉग इन करा तो सबके अंदर ही लॉग इन

करना पड़ेगा। तो यहां पर इंस्टेड के यहां पर लोकली स्टोर करने की जगह हम लोग क्या यूज करते हैं? हम लोग कोई भी शेयर्ड स्टोरेज यूज कर लेते हैं। अब शेयरर्ड स्टोरेज हम लोग डिफरेंट टाइप की यहां पर

यूज़ कर सकते हैं। हम लोग चाहे तो नो सीक्वल डीबी को भी यूज़ कर सकते हैं। बिकॉज़ स्केल करना काफी ज्यादा उनको आसान होता है। ठीक है? काफी अच्छे से वो स्केल हो जाते हैं। हम लोग चाहे तो यहां पर रेड

जैसी सर्विज का भी यूज़ कर सकते हैं। राइट?

तो यहां पर मल्टीपल हमारे पास ऑप्शंस हैं कि हमें किसको यूज़ करना है फॉर द शेयरर्ड स्टोरेज। ठीक है? तो हम लोग यूज़ कर सकते हैं एंड बाद में उनको भी स्केल कर सकते

हैं। तो हम लोग हमें यहां पर फॉर द सेशंस डेटा हमें यहां पर एक शेयरर्ड स्टोरेज चाहिए होती है। ठीक है? तो यहां पर अभी के लिए मानकर चलते हैं कि लेट से हमने यहां

पर कोई भी नो सीक्वल डेटाबेस रखा। नो सीक्वल या फिर लेट्स से मंगोरी भी रख लेते हैं। इनको स्केल करना काफी ज्यादा आसान हो

जाता है। सो दिस इज हमारी शेयर स्टोरेज। शेयर्ड स्टोरेज जो कि सेशन डाटा को स्टोर करेगी।

ठीक है? इसको भी हमें यहां पर स्केल अप

ठीक है? इसको भी हमें यहां पर स्केल अप एंड स्केल डाउन करना पड़ेगा। एंड नो सीक्वल को स्केल अप, स्केल डाउन करना रिलेटिवली बहुत ज्यादा इजी होता है एज़

कंपेयर टू रिलेशनल डेटाबसेस। सो या तो अ इसको भी यहां पर डब्बे में रैप अप कर देते हैं या फिर लेट्स से डब्बे की नीड है ही

नहीं। तो जो हमारे सर्वर्स हैं फॉर द सेशन डेटा अ सेशन स्टोरेज वो यहां पर डिपेंडेंट होते हैं हमारे नो सीक्वल डेटाबेस के ऊपर। ठीक है? हम चाहे तो यहां पर रेडि का भी

ठीक है? हम चाहे तो यहां पर रेडि का भी यूज़ कर सकते हैं। जैसे हमने कैशिंग के लिए किया वैसे ही हम लोग यहां पर सेशन स्टोरेज के लिए भी यूज़ कर सकते हैं। ठीक है? तो

यहां पर मैं रेडिश का भी लोगो लगा ही देता हूं। यहां पर हम लोग और लिख देते हैं। और तो अब देखो इससे जो है ना हमारी वो सेशन डेटा वाली जो प्रॉब्लम है वो सॉल्व

हो गई। बहुत ही अच्छे से यह वाली चीज यहां पर सॉल्व हो चुकी है। एंड अब अगर यहां पर आप ओवरऑल आर्किटेक्चर को देखो तो यहां पर हमारा ओवरऑल आर्किटेक्चर वो थोड़ा सा कॉम्प्लेक्स बन चुका है। लेकिन काफी

ज्यादा स्केलेबल एंड रोबस्ट यहां पर बन चुका है। राइट? अब यहां पर यह काफी हैवी ट्रैफिक को हैंडल कर सकता है। अच्छी खासी ट्रैफिक को यह वाला जो ओवरऑल आर्किटेक्चर

है ना वो यहां पर हैंडल कर सकता है। इतना कैपेबल यह वाला आर्किटेक्चर है। एंड इसको आप ईजीली यहां पर इंप्लीमेंट कर सकते हैं। बिकॉज़ ज्यादातर चीजें ऑलमोस्ट सारी चीजें एक्सेप्ट ये सीडीए ना हमने ऑलरेडी सारी

चीजें यहां पर कवर कर चुके हैं। ठीक है?

तो इसको आप इंप्लीमेंट कर सकते हो बहुत ही इजीली। ठीक है? एंड इवन फदर इसको और भी ज्यादा हम लोग स्केलेबल अवेलेबल बना सकते हैं। फॉर एग्जांपल फॉर एग्जांपल हम लोग

यहां पर Jio बेस्ड राउटिंग करवा सकते हैं। Jio बेस्ड स्केलिंग वगैरह हम लोग यहां पर करवा सकते हैं। ठीक है? कैसे? लेट्स से अ इसको मैं यहां पर कॉपी करना चाहूंगा। और

एक क्लाइंट को एंड एक्चुअली इसको पूरे को ही हम लोग यहां पर कॉपी कर लेते हैं। यहां पर लेट्स से एक हमारा यहां पर क्लस्टर होगा

ब्लैंक रखते हैं। एक हमारा क्लस्टर होगा लेट्स से दिस विल बी इन लेट्स से यूएसए। यह यूएसए के अंदर है। एंड एक हमारा हो

सकता है लेट्स से इन इंडिया। लेट्स से इन इंडिया। अभी के लिए हम लोग दो ही मान के चलते हैं। आप यहां पर डिफरेंट-डिफरेंट भी रख सकते हैं। ठीक है?

यहां पर Jio बेस्ड राउटिंग होगी। Jio बेस्ड राउटिंग भी यहां पर लिख देते हैं। Jio बेस्ड राउटिंग। एंड इसके अंदर होंगे हमारे सर्वर्स। ठीक

है? हमारे सर्वर्स की यहां पर ऑटो

है? हमारे सर्वर्स की यहां पर ऑटो स्केलिंग हो रही होगी। तो लेट्स से इसके अंदर भी हमारा एक क्लस्टर बना हुआ है। देयर इज़ आवर क्लस्टर ईसीएस क्लस्टर। लेट्स

से एंड इसके अंदर हमारे यहां पर सर्वर्स होंगे डिफरेंट-डिफरेंट सर्वर्स। यह है हमारे यहां पर सर्वर। सर्वर वन,

सर्वर टू, सर्वर थ्री एंड यहां पर अगेन हमारा एक लेट्स से डेटाबेस का क्लस्टर बना हुआ होगा। एंड यहां पर हमारे पास डेटाबसेस

होंगे। लेट्स से ये वाले हम लोग उठा लेते हैं। यहां पर मास्टर डेटाबेस होगा। यहां पर स्लेव नोट्स होंगी। वैसे यहां पर डेटाबेस

भी बन रखे हैं। एंड हमारी यहां पर रेडिस भी होंगे। कैशिंग भी हो रही होगी। हमारे यहां पर रेडिस होंगे कैशिंग डेटाबसेस उनकी भी यहां पर स्केलिंग हो रही होगी। उनका भी

यहां पर क्लस्टर होगा अपना। एंड यहां पर शेयर स्टोरेज भी होगी हमारी एक। उसको भी यहां पर ले आते हैं। यह है टीवी

यह यहां पर यहां से कनेक्ट होंगे। ये यहां से कनेक्ट होंगे। एंड ये यहां पर भी कनेक्ट होंगे।

तो सिंपली इन सभी को यहां पर कॉपी करूंगा। इसको हटा रहा हूं अभी के लिए। एंड यहां पर हम लोग पेस्ट कर देंगे। यहां पर इसको लिख देंगे इंडिया। तो यहां पर जियोग्राफिकली

बेस्ड हमने यहां पर डिफरेंट-डिफरेंट क्लस्टर्स बना रखे हैं। एंड उनके अंदर यहां पर ट्रैफिक आ रही है ऐसे। ठीक है?

Jio बेस्ड राउटिंग भी हम लोग यहां पर करवा सकते हैं। तो इससे जो हमारा आर्किटेक्चर है ना वो ओवरऑल और भी कई गुना यहां पर

स्केलेबल अवेलेबल हो चुका है। ठीक है? और

भी ज्यादा हमारा फास्ट हो चुका है। बिकॉज़ हमने यहां पर ज्योग्राफिकली बेस्ड भी यहां पर डिवाइड कर दिया है। ठीक है? और यहां पर हमारा सीडी एंड भी होगा।

तो इसको आप अच्छे से बना सकते हो। थोड़ा सा यहां से ना डायग्राम खराब सी हो गई है। सॉरी हमारे जो एरोज़ हैं वह थोड़े से यहां पर खराब से हो चुके हैं। बट या यू कैन यू

कैन ठीक है। यहां पर सीडियंस भी जोग्राफिकल बेस्ड डिवाइडेड होते हैं। तो यहां पर आप देख सकते हो ये जो ओवरऑल आर्किटेक्चर है इट इज़ मच मोर कॉम्प्लेक्स

जो हमारा इनिशियली था। लेकिन मच मोर कैपेबल टू हैंडल रियल वर्ल्ड ट्रैफिक एंड काफी अच्छी खासी एंड तगड़ी ट्रैफिक को यह

हैंडल कर सकता है। ठीक है? एंड गाइस वन मोर चीज यहां पर एक और चीज भी हो गई। यहां पर हमारी असिंक्रोनस टास्क भी यहां पर

डेफिनेटली चल रहे होंगे। असिंक्रोनस टास्क क्या होते हैं? असिंक्रोनस कम्युनिकेशन

क्या होती है? वो ऑलरेडी हम इस कोर्स के अंदर काफी बार डिस्कस कर चुके हैं। मैसेज कस क्या होती हैं? वो हम ऑलरेडी कई बार डिस्कस कर चुके हैं। ठीक है? तो लेट मी

सर्च फॉर अ क्यू। ओके? लेट्स से जो हमारे असिंक्रोनस टास्क

ओके? लेट्स से जो हमारे असिंक्रोनस टास्क है इसको ना ऊपर बनाता हूं मैं सबसे पहले बिकॉज़ यहां पर ज्यादा अच्छे से समझ में आएगा। सो लेट्स से हमारे कुछ असिंक्रोनस

टास्क हैं। ठीक है? अब लेट्स से यूजर कोई फोटो अपलोड करता है। ठीक है? तो फोटो को भी हमें प्रोसेस करना है। ठीक है? फोटो को

भी हमें प्रोसेस करना है। उसको एक लाइट वे मैनर के अंदर लेकर आना है। लेट्स से यूजर ने पीएजी अपलोड कर दी। हमें वेब पी के अंदर उसको लेकर आना है एंड देन हमें शो करना है। तो वो वाले जो टास्क है ना वी

कैन डू इट असिंक्रोनसली। लेट्स से ये है हमारी एक क्यू। ठीक है? यूजर ने वीडियो को अपलोड किया। सॉरी फोटो को अपलोड किया। हमने क्यू के अंदर डाल दिया कि भाई इसको प्रोसेस कर दो। एंड इवन स्टोरिंग द इमेज

हम लोग S3 का यूज़ कर सकते हैं यहां पर। ठीक है? के हमने पहले S3 के अंदर हमने

ठीक है? के हमने पहले S3 के अंदर हमने उसको स्टोर कर लिया। इवेंट गया एंड इमेज को हमने प्रोसेस कर लिया। यानी डायरेक्टरी इमेज को प्रोसेस करने के लिए दे सकते हैं। ठीक है? अप टू अस कि क्या हम लोग इवेंट

ठीक है? अप टू अस कि क्या हम लोग इवेंट ड्रिवन थोड़ा सा आर्किटेक्चर रखना चाहते हैं या फिर हम लोग ऐसे सिंक्रोनसली थोड़ा सा चीजें रखना चाहते हैं। ठीक है? एंड

यहां पर होते हैं हमारे कुछ वर्कर्स। ठीक है? हम लोग अपने खुद के वर्कर्स बनाते

है? हम लोग अपने खुद के वर्कर्स बनाते हैं। वर्कर्स नाउ ये वाले जो वर्कर्स होते हैं ना ये जो वर्कर्स होते हैं ये आपके सर्वर

के साथ भी हो सकते हैं। सर्वर का ही हिस्सा हो सकते हैं। ये कंप्लीटली डिफरेंट भी हो सकते हैं। ठीक है? अगेन अप टू यू। कि आप कैसे रखना चाहते हैं? एक डिफरेंट

सर्वर ऑफ़ वर्कर्स। ठीक है? वह भी आप यहां पर रख सकते हो। जैसे यहां पर है वर्कर दैट इज अ वर्कर। एंड इवन इसको भी हम लोग यहां पर ऑटो स्केल करेंगे। ठीक है? यहां

पर हमारे पास काफी सारे वर्कर्स होंगे बेसिकली। ठीक है? इनका भी अपना एक क्लस्टर होगा। यू कैन से ईसीएस क्लस्टर इनका भी होगा।

एंड ये यहां पर टास्क को कंज्यूम कर रहे होंगे। ठीक है? सारे के सारे वर्कर्स यहां पर जो भी क्यू के अंदर कोई भी हमारा इवेंट आता है उसको ये कंज्यूम कर रहे होंगे। कुछ

ना कुछ प्रोसेसिंग कर रहे होंगे। एंड किसी स्टोरेज के अंदर ये यहां पर स्टोर कर रहे होंगे। लेट से S3 है। ठीक है? S3 बकेट है हमारी। उसके अंदर ये स्टोर कर रहे होंगे। लेट्स से इसके पास आया तो इसके अंदर ये

स्टोर कर रहे होंगे। एंड इसके बाद ये यहां पर डेटाबेस के अंदर भी राइट कर रहे होंगे कि यूआरएल ये वाला रहा। ठीक है? तो ऐसा ये कुछ वर्कर्स अपना काम कर सकते हैं। एंड सिमिलरली अगर आप इवेंट ड्रिवन रखना चाहते

हैं तो पहला हो सकता है कि आप बस थ्री बकेट के अंदर अपलोड करवाएं। अगेन अप टू यूज़ केस कि हमारा यूज़ केस क्या है। कि आप लेट्स से अ बकेट के अंदर सेव करें एंड एक

इवेंट हो। इवेंट से हमारे वर्कर के पास जाए या हमारी क्यू में जाए वर्कर हमारा करे एंड यहां पर S3 के अंदर स्टोर हो बेसिकली एंड S3 के जब स्टोर हो S3 के अंदर

तो हम लोग एक और वर्कर स्टार्ट करें एंड इसके अंदर बेसिकली डेटाबेस के अंदर एंट्री को अपडेट करें। ठीक है? सो देयर आर सो देयर आर एंडलेस पॉसिबिलिटीज़ जो आप यहां पर

कर सकते हैं। ठीक है? बट अभी के लिए हम लोग थोड़ा सा सिंपल सा रखते हैं। एंड यह सिंपल भी काफी अच्छी खासी ट्रैफिक को यहां पर हैंडल कर सकता है। तो यहां पर क्यू के अंदर भी आप कोई भी अगर कोई टास्क आता है।

लेट से पहला टास्क इसके पास गया, दूसरा टास्क इसके पास गया, तीसरा टास्क इसके पास गया, तो ऐसे आप यहां पर रख सकते हैं। ठीक है? तो, इसको भी आप आपको थोड़ा सा ध्यान

है? तो, इसको भी आप आपको थोड़ा सा ध्यान से क्फ़िगर करना पड़ेगा कि ठीक है? एक बार

इसने यहां पर कंज्यूम करा, प्रॉपर एकनॉलेजमेंट आए ताकि ऐसा ना हो कि इसको यह भी कंज्यूम कर रहा है, यह भी कंज्यूम कर रहा है। ठीक है? ऐसा हो कि एक बार टास्क एक टास्क को एक ही बार कंज्यूम करा जाए

एंड जब यह कंज्यूम कर ले जब तक एकनॉलेजमेंट नहीं आती तो ये डिसअपीयर हो जाए। ठीक है? तो ऐसी चीजें हम लोग यहां पर कर सकते हैं। एंड इसको थोड़ा सा ध्यान से करना होता है। बाकी चीजें यहां पर काफी

सही है। ठीक है? हमने कज़ का भी बहुत अच्छे से यूज़ करा है। ईसीएस एंड स्केलेबल डिप्लॉयमेंट्स वो हमने ऑलरेडी कर चुके हैं। तो आई थिंक आपको यह वाला आर्किटेक्चर प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट करने में यहां पर

कोई भी दिक्कत नहीं होनी चाहिए। एक्सेप्ट आप यहां पर अभी के लिए सीडीए छोड़ सकते हैं। ठीक है? आपका होमवर्क है कि आपको इस जो पूरा बैक एंड हमने करा है इसको प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट करना है। इसके

अंदर कुछ भी एज सच बहुत ज्यादा डिफिकल्ट नहीं है या फिर ऐसी कोई भी चीज मैंने अभी तक नहीं बताई है जो कि हमने इस कोर्स के अंदर ना करी हो। एंड प्रैक्टिकली इंप्लीमेंट ना करी हो। सारी चीजें हमने

इंप्लीमेंट करी हैं। एंड बहुत ही सिंपल से तरीके से हमने एक बहुत ही सिंपल सी वेबसाइट को या सिंपल सी सिस्टम को इतना कैपेबल अभी बना दिया है। ये अभी काफी हाई

ट्रैफिक को इजीली हैंडल कर सकते हैं। ठीक है? इवन फर्दर इसको और हम लोग ऑप्टिमाइज

है? इवन फर्दर इसको और हम लोग ऑप्टिमाइज करते रह सकते हैं। जिससे कि जो स्पेसिफिकली डेटाबेस वाली पार्ट है ना मैंने इसमें कहा था कि हमें यहां पर पार्टीशंस भी एक्चुअली करनी चाहिए। जब

हमारे पास डेटा काफी ज्यादा हो। ठीक है?

राइट हैवी बैक एंड हो या फिर उसके अंदर भी बेसिकली डिफरेंट चीजें आती हैं। जैसे सेलिब्रिटी प्रॉब्लम भी आ जाती है। एंड देन कंसिस्टेंट हैशिंग वाली

एल्गोरिथम्स वगैरह भी आ जाती है। अप्रोचेस आ जाती हैं। उसके लिए एक डिफरेंट वीडियो प्रॉपर वो चीज डिर्व करती है विद स्केलेबल सिस्टम। यह आप एक स्केलेबल सिस्टम कह सकते

हैं। एक अच्छा सिस्टम कह सकते हैं। जब हमारे पास रीड हैवी बैक एंड्स हो तो उसके अंदर यह काफी ज्यादा स्केल होते हैं। ठीक है? बट वी कैन इंप्लीमेंट पार्टीशंस एज

है? बट वी कैन इंप्लीमेंट पार्टीशंस एज वेल। पार्टीशंस भी ऑलरेडी हमने इस कोर्स के अंदर कर रखा है कि कैसे आपको पार्टीशंस करनी है। कंसिस्टेंट हैशिंग ऑलरेडी हमने

यहां पर कवर कर दी है इस कोर्स के अंदर। एंड आप बेसिकली कंस जो पार्टीशंस हैं एंड जो रेप्लिकेशंस हैं दोनों को एक साथ यूज़ कर सकते हैं। जो कि

हमने ऑलरेडी एक्चुअली बात कर भी रखी है। ऑलरेडी हम मैंने किसी वीडियो के अंदर आपको बता भी रखा है कि इस वाले पार्ट पे आप ऐसा भी कर सकते हो। यह लेट से आपने यहां पर एक

पार्टीशन बनाई। थोड़ा सा इसको मैं क्लियर करता हूं। इन सबको बाहर लेकर आना पड़ेगा मुझे। एक सेकंड।

लेट्स से दिस इज पार्टीशन वन। लेट से दिस इज पार्टीशन। वन

एंड पार्टीशन वन के अंदर बेसिकली इसका खुद का एक एक सेकंड जस्ट एक सेकंड यहां पर डेटाबेस की रेप्लिकेशन हो रही हो

बेसिकली। ठीक है?

यहां पर रेप्लिकेशन हो रही हो। एंड इसके अंदर एक तो हमारा मास्टर नोड होगा। एक हमारा यहां पर मास्टर नोड होगा। एंड बाकी हमारे यहां पर स्लेव नोट्स

होंगे। एंड इसको मैं यहां पर कॉपी कर लेता हूं। दोबारा से इसको लाता हूं। एंड इसको तो डिलीट ही कर देता हूं यहां से। ये यहां पर पार्टीशन टू हो गई। ठीक है? आप

यहां पर डेटा की पार्टीशनिंग भी कर सकते हैं। एंड ऐसा भी आप यहां पर कुछ कर सकते हैं। ठीक है? पार्टीशंस प्लस रेप्लिकेशंस आप

ठीक है? पार्टीशंस प्लस रेप्लिकेशंस आप यहां पर एक साथ इंप्लीमेंट कर सकते हैं। तो ये वाला जो आर्किटेक्चर है इसको आप रीड हैवी ब्रैकेट्स के लिए काफी अच्छे से यूज़ कर सकते हैं। काफी अच्छी ट्रैफिक ये हैंडल

कर सकता है। अलोंग विद डेटा अगर बड़ा है एंड इसको भी आप यहां पर बेसिकली इंप्लीमेंट कर सकते हैं। ठीक है? जो डेटा

टियर है उसके अंदर आप इसको भी इंप्लीमेंट कर सकते हैं। ठीक है? लाइक दिस।

दिस इज़ आल्सो अ डेटा टियर। व्हाट आई विल डू हियर इज इसको कॉपी करूंगा पूरे को। यहां पर नीचे लेकर आते हैं। एंड

इसको यहां पर डिलीट करते हैं। एंड इसको लेकर आते हैं। तो यह वाला डाटा टियर आप यहां पर यूज कर सकते हैं। ठीक है?

तो यह वाला हमारा यहां पर आर्किटेक्चर बन जाता है। तो दोनों ही आर्किटेक्चर को आर्किटेक्चर को आप बहुत ही अच्छे से इंप्लीमेंट कर सकते हैं। बहुत ही स्केलेबल आर्किटेक्चर है। एंड अगेन आपको थोड़ा सा

इस चीज इन चीजों पर भी ध्यान रखना है कि रीड फेलियर्स एंड वो सारी चीजें कैसे हैंडल करनी है। दिस इज़ अ हाई लेवल ऑफ़ सिस्टम डिज़ जो कि एक काफी अच्छी खासी ट्रैफिक को हैंडल कर सकता है। ठीक है? इट

इज़ नॉट अ नॉर्मल आर्किटेक्चर। यह एक काफी बड़ी रियल वर्ल्ड ट्रैफिक को ईजीली यह हैंडल कर सकता है। ठीक है? आप इसको स्केल कर सकते हैं ईजीली। सो गाइस दैट्स इट फॉर

टुडेेस वीडियो। आई होप इस वीडियो के अंदर आपको काफी मजा आया होगा। अभी के लिए आपका होमवर्क है कि आपको जो ऊपर वाला रीड हैवी बैक एंड वाला जो सिस्टम था या दिस दिस डिज़

सिस्टम ये आपको यहां पर इंप्लीमेंट करना है। इसको इंप्लीमेंट करते हुए आप बहुत सारी चीजें सीखोगे। बेसिकली यहां पर कई सारी प्रॉब्लम्स या एज केसेस भी आएंगे। तो

उनके बारे में भी आपको सोचना है। आई नो आप सारे के सारे एज केसेस राइट नाउ मे बी सॉल्व नहीं कर पाएंगे। बट धीरे-धीरे वो आपकी ना ऐसी थिंकिंग डेवलप होगी एजुकेशन

को सोचने की बाद में उसको भी वो करने की, उसको भी सॉल्व करने की। बट आई थिंक आप इस आर्किटेक्चर को अब बना पाएंगे। बिकॉज़ ये सारी चीजें हम इंडिविजुअली कवर अप कर चुके हैं। ठीक है? मास्टर स्लेव पैटर्न,

ऑटोमेटिक स्केलिंग सर्वर्स की। राइट? यह

हम लोग इंप्लीमेंट कर चुके हैं। रेड डिस्क की स्केलिंग एंड ग्राफका तो अभी हमने इसके अंदर नहीं लेकर आए हैं। बट वह भी लेकर आ सकते हैं। एंड यहां पर क्यू इसको भी हमने यहां पर डिस्कस किया है। हालांकि

एडब्ल्यूएस की क्यू को हमने इंप्लीमेंट नहीं करा जो कि आने वाली वीडियोस के अंदर डेफिनेटली हम लोग इंप्लीमेंट करेंगे। बट इट इज़ लाइक एनी अदर नॉर्मल क्यू। ठीक है?

जो कि हम हम यूज़ करते हैं। ठीक है? S3 को

भी वही सेम चीज है जो हमने YouTube वीडियोस के अंदर काफी वर्क कवर किया है। तो आई थिंक आप इसको कवर कर पाएंगे। एंड वर्कर्स को भी हमने काफी बार इंप्लीमेंट

किया है। स्पेसिफिकली जब हम कस के साथ या असिंक्रोनस कम्युनिकेशंस के साथ काम करते हैं तो हमने कई बार इसको इंप्लीमेंट किया है। तो आई होप यह वाला जो सिस्टम डिजाइन

है आप प्रैक्टिकली भी इंप्लीमेंट ईजीली कर पाएंगे। तो यह है आपका होमवर्क। आपको यह वाला होमवर्क करना है, कंप्लीट करना है।

एंड इसको कंप्लीट कर लाना है। एंड दिस इज अ रियली इंटरेस्टिंग। इससे आप बहुत कुछ सीखोगे। एंड डेफिनेटली अगर आप यहां पर हमें कहेंगे या कमेंट्स के अंदर बताएंगे तो हम भी इसको प्रैक्टिकली इम्लीमेंट

करेंगे। एक वीडियो इसके ऊपर बना दूंगा। बट मेरा यहां पर मानना है कि ज्यादा स्पून फीडिंग नहीं करनी चाहिए। इससे आगे जाकर स्टूडेंट्स या फिर जो सीख रहा है उसी का

यहां पर नुकसान होता है। तो इसको आपको खुद को इंप्लीमेंट करना चाहिए। अगर नहीं हुआ फॉर सम रीज़न। कोई बात नहीं हम तो इसको इंप्लीमेंट करेंगे ही। सो दैट्स इट फॉर

टुडेेस वीडियो। आई होप आपको इस वीडियो के अंदर काफी मजा आया होगा। एंड हमने एक बहुत ही सिंपल से आर्किटेक्चर से यह सारी चीजें हमने अभी बना दी है। ठीक है? हमने यहां से स्टार्ट किया था। बहुत ही सिंपल सा

आर्किटेक्चर था। उससे हम लोग यहां पर आ चुके हैं। ठीक है? सो या दैट्स इट फॉर टुडेेस वीडियो।