導入數據網格，舊系統的效能救星！
你的舊系統被眾多業務應用拖垮了嗎？
您的企業在傳統 SOA 架構下，舊系統（Legacy System）有嚴重的效能問題？不同業務系統之間的跨系統資料交換、查詢，除了相當沒有效率之外，甚至是總被終端使用者抱怨，資料的更新太慢、延遲太高？越來越多的外部系統都需要你手上的資料，導致你的資料庫系統燒了起來，進而影響到正常業務工作？然後你發現，擴充了資料庫規模、擴充了硬體，仍然無法解決問題？
這還沒提到，每當有跨業務系統的資料存取，不同的負責團隊總是架起盾牌，深怕對方在大量取用自家系統資料時，將自己的系統打到崩潰。誰都不願意去擔系統崩潰的責任，於是誰都不好過，最後傷及的是應用的使用者體驗或是業務執行的效率。
更讓人煩惱的是，這多年來的狀況本來也勉強能過得去，但隨著數位時代的來臨，其數位應用的增長、大量數位系統的整合需求，讓各大企業遭遇著前所未有的痛苦。
到底，我們該如何無痛拯救這些舊系統呢？
隔離舊系統以避免有大量資料存取壓力
舊系統之所以難以支撐新應用的發展，是因為應用的資料壓力都集中在資料庫系統之上。而在過去舊系統的設計裡，可能原本就沒有考量到高併發的巨量查詢需求，這導致系統從一開始就不是為此所設計。甚至所有的查詢效能表現，都完全仰賴著資料庫系統的表現。
而當外部應用一個個被建立，存取需求快速增加，造成舊系統將承受來自四面八方的資料查詢壓力，原本有限能力的資料庫系統就崩潰了，或是效能變得極差，連原本自己的業務都無法執行。
所以，如何隔離並保護舊系統的資料庫，使其不被外部應用存取需求所影響就是關鍵。
若能引入數據網格技術，就能在就資料庫與應用之間建立一道保護牆，讓外部應用的資料需求提前被快取在資料平台上，然後被應用需要的時候，資料會被轉移到離應用最近的資料節點（Data Mesh）和資料庫之上。
不改動舊系統情況下，擴大資料供給能力
當許多外部應用服務所需的資料，其來源都來自舊系統，有限能力的舊系統資料庫根本無法處理如此大量的查詢、資料交換工作。這代表我們必須要提升舊系統供給資料的能力，才能滿足這些外部應用服務的各種需求。
而由於舊系統因為歷史悠久或複雜度高，不容易改動系統程式或資料庫架構，因此需要一種不改動舊系統就能擴大資料供給能力的方式。
透過數據網格，資料被快取在資料平台內，並快速發佈到對該資料有興趣的資料節點（Data Node）上，而所有的外部應用程式都藉由訂閱資料（Subscribe）的方式，可同時從最近的資料節點取得資料。無論應用數量再多，也不會衝擊舊系統的資料庫。
不使用落檔做資料交換，因傷效能又不即時
以檔案進行擴系統的資料交換或轉移，是一個無奈之舉，這種做法可以讓不同系統的開發、維運人員都相對沒有太多責任，舊系統的團隊既不用怕外部系統直接存取資料庫，也不用怕有併發查詢量過大導致系統崩潰的問題。
但是，這種作法通常是定時執行批次處理工作，將資料下載存放到檔案中，以致即時性往往不高。當批次處理工作涉及的查詢較複雜、資料量較高，也會傷及資料庫當下的效能表現，帶來嚴重的系統負荷。
一些企業在做這工作時，短則數分鐘一次，長則一至兩天一次，並且盡量安排在業務量離峰時間進行，以免衝擊效能。而這樣的做法，也時常讓外部業務應用的使用者抱怨，嫌資料更新速度太慢（例如要隔一天才能查詢到新進的訂單）。
採用數據網格技術，可以在不影響不同系統的情況下，即時將資料轉移，甚至是合併多個不同來源的資料，也大量減少客製化資料處理的工作。更重要的是，完全不用害怕有系統崩潰、效能不彰的責任問題。
如何導入數據網格技術？是大工程嗎？
數據網格（Data Mesh）需要許多自動化的資料處理機制組成，除了實現資料虛擬化、資料路由中繼、資料快取、資料發佈，還要實現資料處理規則的管理機制。如果要自行拼湊或實作，相當耗時耗力。
話雖如此，若是選擇一個成熟的 Data Mesh 平台，實際應用上的導入並不是一個大工程，甚至無須改動既有系統的程式架構。只需要搭建一套 Data Mesh 資料管理的基礎設施，再設置幾條 Data Mesh 的資料處理管線，即可馬上對既有的舊系統進行資料存取效能強化和保護。
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