¿Cómo puede Cloud Computing beneficiarse del sitio web de ferrocarriles indios ‘irctc.co.in’?

En el caso de IRCTC, los servidores superpoblados son el mayor desafío que enfrentan. Indian Railways vende constantemente más de 1 lakh de boletos todos los días. Un posible problema podría ser que todos sus servidores se concentren en una región. Por ejemplo, una persona del oeste de la India está reservando el boleto, pero el servidor principal está en Delhi, esto también podría causar demoras. La solución clave en estos días es la computación en la nube. Si tienen una infraestructura de computación en la nube, los clientes de Delhi pueden conectarse a los servidores de Delhi y los clientes de Mumbai pueden conectarse al servidor occidental, donde sea que se ubique.

Al implementar la nube, otro factor conveniente es que si el servidor de Delhi está sobrecargado, puede mover las transacciones al servidor en la región más cercana y esto ayudará a proporcionar la carga. Cada dispositivo de red tiene sus limitaciones, pero hay un mecanismo para compartir la carga en múltiples dispositivos.

En lugar de implementar servicios en la nube de terceros, es más conveniente construir el suyo propio, y Railways puede permitirse tener su propia nube. Administrar servidores en la nube es más simple y una persona puede encargarse de ellos de forma remota. Esto es algo empleado por gigantes como Yahoo y Google también. No habrá ningún tiempo de inactividad y el diseño de L4 a L7 aumentará aún más la comodidad. La empresa en la nube también ayuda a administrar la seguridad. Además, uno no tiene que preocuparse por el tipo o la cantidad de RAM necesaria para actualizar.

Estoy en desacuerdo aquí con otras respuestas.

De hecho, ambas respuestas que leí [todavía] se refieren a la carga de cómputo y disparan el cómputo de un clúster cuando hay más carga o cuando está centralizado. Pero no creo que ese sea el problema. No estamos fuera de los ciclos de cómputo. Estamos fuera de E / S de la base de datos. ¿Por qué?

Los problemas con IRCTC no son el equilibrio de carga. Tampoco el problema es hacer páginas en todos los estados (dudo mucho que afecte a algo).
El problema es la exclusión mutua, es decir, mientras hace clic en su asiento disponible y hasta el momento en que paga y reserva, hay una pasarela de pago en el medio y todo esto aumentará la duración de la sección crítica . Y todo esto debe gestionarse con una miríada de usuarios que reclaman esa sección crítica. Lo que necesitamos es un mejor algoritmo para mantener la consistencia en la base de datos. Necesitamos reducir esta sección crítica al mínimo.

Simple.
La carga del IRCTC sigue patrones. Entonces, si tuviéramos que usar la computación en la nube, podemos generar nuevas instancias cuando haya una carga máxima (9: 30-11 am) y tal vez reducir los costos operativos

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