Программные кластеры - решение задач масштабируемости СУБД MS SQL Server с помощью межсерверной кластеризации   

   
   С ростом количества пользователей и информационных потоков в информационных системах (в том числе и в системе 1С 8), необходимо увеличивать производительность аппаратных и программных ресурсов всех серверов. Что касается серверов терминалов и серверов приложений 1С, то увеличение совокупной производительности возможно добавлением дополнительного ресурса (далее называем это горизонтальным масштабированием), то для сервера БД, в частности MS SQL, это проблема не решена на рынке в полной мере.
 
 

Рис.1. Принципиальная схема горизонтального масштабирования MS SQL
   Зачем необходимо горизонтальное масштабирование для MS SQL? Давайте попробуем разобраться в пользе и в преимуществах:
  1. Нельзя бесконечно увеличивать аппаратные ресурсы сервера MS SQL–во-первых, есть текущий предел в технологиях а, во-вторых, стоимость.
  2. Нельзя обеспечить доступность сервера БД (если он один) в моменты пиковых нагрузок, выполнения неоптимальных запросов и подобного, так как даже один отчет пользователя может загрузить все ядра мощного сервера.
  3. Горизонтальное масштабирование MS SQLпозволяет увеличивать совокупную производительность всей системы за счет добавления стандартных серверов и обеспечить повышенную отказоустойчивость в случае сбоя одного из серверов.
   Компания «Софтпоинт» предлагает решение: программный кластер Softpoint Data Cluster для создания отказоустойчивой системы и распределения нагрузки между серверами MS SQL.
Softpoint Data Cluster может работать в двух режимах:
  1. С интеграцией с технологией Always On для MS SQL 2012 Enterprise Edition.

Более подробное описание: Softpoint Data Cluster – программный кластер MS SQL Server 2012 для 1С 8.2 (на основе технологии Always ON)

       2.  Онлайн синхронизация БД MS SQL.

Более подробное описание:  SoftPoint Data Cluster – MS SQL-Технология программного кластера для 1С 8.X и других информационных систем

Теоретические предпосылки к созданию кластера можно почитать в следующей статье тут>>