ইন্টারঅ্যাক্টিভ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যাকএন্ড চিন্তাভাবনাও প্রয়োজন

মানুষ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ভুল স্তরটির প্রশংসা করে।

তারা মসৃণ অ্যানিমেশন এবং পরিমার্জিত ম্যাপগুলো লক্ষ্য করে। কিন্তু সেই অদৃশ্য কাজগুলো তারা দেখে না যা এই ভিজ্যুয়ালগুলোকে সম্ভব করে তোলে। তারা সেই ইনজেশন জবগুলো (ingestion jobs) দেখে না যা অগোছালো ডেটা পরিষ্কার করে অথবা সেই ক্যাশ স্ট্র্যাটেজিগুলো (cache strategies) দেখে না যা API-কে দ্রুত রাখে।

সেই অদৃশ্য কাজই হলো আসল পণ্য।

আপনি যদি ডেটা-ভারী অভিজ্ঞতা তৈরি করেন, তবে ফ্রন্টএন্ড কেবল একটি রেন্ডারার (renderer) মাত্র। আসল ইঞ্জিনিয়ারিং চ্যালেঞ্জটি ঘটে আপস্ট্রিম (upstream)-এ। ব্রাউজারে কোন ধরনের ডেটা শেপ (data shape) পৌঁছাবে এবং তার পরিমাণ কত হবে, তা আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে।

আপনি যদি চান আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি রিয়েল ট্রাফিক সামলাতে পারুক, তবে আপনার প্রয়োজন ব্যাকএন্ড-ফার্স্ট ডিজাইন (backend-first design)। এটি ছাড়া, আপনি কেবল একটি অস্থির পথের ওপর সুন্দর অ্যানিমেশন লেয়ার যুক্ত একটি ডেমো সরবরাহ করছেন।

অনেক ভিজ্যুয়ালাইজেশন স্ট্যাক ব্যর্থ হয় কারণ API স্টোরেজ মডেলের খুব কাছাকাছি থাকে। ব্যাকএন্ড র (raw) রেকর্ড পাঠায় এবং ফ্রন্টএন্ড ডেটা পরিষ্কার, অ্যাগ্রিগেট এবং গ্রুপ করতে বাধ্য হয়। ডেভেলপমেন্টের সময় এটি দ্রুত মনে হতে পারে। কিন্তু প্রোডাকশনে এটি ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে কারণ প্রতিটি ব্যবহারকারীকে ডেটা ক্লিনআপের মূল্য দিতে হয়।

আপনার ব্যাকএন্ডের একটি প্লেব্যাক মডেল (playback model) প্রদান করা উচিত, কোনো র (raw) লগ নয়।

যখন ব্যাকএন্ড ভারী কাজগুলো সামলায়, তখন সবকিছু উন্নত হয়:

  • CPU-র কাজ ব্রাউজার থেকে সরে যায়।
  • আচরণ (behavior) পরীক্ষা করা সহজ হয়।
  • ক্যাশেবিলিটি (cacheability) উন্নত হয়।
  • সিস্টেমটি অনুমানযোগ্য (predictable) হয়ে ওঠে।

একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন হলো একটি বিশেষায়িত কনজিউমার (consumer)। এর দ্রুত অ্যাক্সেস এবং ছোট পেলোড (payload) প্রয়োজন। এটিকে অ্যাডমিন ড্যাশবোর্ড বা ডেটা এক্সপোর্টের মতো একই API ব্যবহার করতে বাধ্য করবেন না। এটিকে একটি ডেডিকেটেড ব্যাকএন্ড কন্ট্রাক্ট (backend contract) দিন।

একটি পেশাদার পাইপলাইনের পাঁচটি কাজ করা উচিত:

  • খারাপ ডেটা প্রত্যাখ্যান করতে সোর্স রেকর্ডগুলো যাচাই করা।
  • টাইম জোন এবং ইউনিটের মতো স্ট্রাকচারগুলো নরমালাইজ করা।
  • র (raw) রো-এর পরিবর্তে প্লেব্যাক সেগমেন্ট তৈরি করা।
  • বিভিন্ন জুম লেভেলের জন্য একাধিক রেজোলিউশন তৈরি করা।
  • পুরনো ডেটা মিশে যাওয়া রোধ করতে রিভিশন স্ট্যাম্প করা।

পেলোড সাইজকে ফ্রন্টএন্ডের সমস্যা হিসেবে দেখা বন্ধ করুন। এটি একটি API কন্ট্রাক্ট সমস্যা। আপনার সার্ভার যদি অতিরিক্ত ডেটা পাঠায়, তবে ইন্টারঅ্যাকশন কখনোই দ্রুত মনে হবে না।

একটি শক্তিশালী API সম্ভাব্য ক্ষুদ্রতম এবং সঠিক ভিউ (view) পাঠায়। এটি সময়, অঞ্চল এবং ডিটেইল লেভেল অনুযায়ী রিকোয়েস্টগুলোকে সীমাবদ্ধ করে।

আপনার সিস্টেমটি রিং (ring) আকারে তৈরি করুন:

  • প্রথম রিংটি একটি ওভারভিউয়ের মাধ্যমে দিকনির্দেশনা প্রদান করে।
  • দ্বিতীয় রিংটি স্ক্রাবিং (scrubbing) এবং জুম করার জন্য ইন্টারঅ্যাকশন প্রদান করে।
  • তৃতীয় রিংটি গভীর এনটিটি ডিটেইলস (entity details) দেখার জন্য ইন্সপেকশন প্রদান করে।

কেবল আপটাইম (uptime) ট্র্যাক করবেন না। পেলোড সাইজ, ক্যাশ হিট রেট এবং ডেটার সতেজতা (freshness) ট্র্যাক করুন। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো, আপনার প্রসেস করা আর্টিফ্যাক্টগুলো (artifacts) এখনও বাস্তবতার সাথে মিলছে কি না তা যাচাই করুন।

একটি ডেরাইভড (derived) ভিজ্যুয়ালাইজেশন হলো একটি ডেটা প্রোডাক্ট। এর ভ্যালিডেশন প্রয়োজন, কেবল রেন্ডারিং নয়।

আপনার ব্যাকএন্ড এমনভাবে তৈরি করুন যেন ফ্রন্টএন্ডটি একটি ভার্সনড ডেটা প্রোডাক্টের (versioned data product) জন্য একটি প্লেব্যাক ক্লায়েন্ট। এভাবেই আপনি এমন সিস্টেম তৈরি করতে পারেন যা লঞ্চের পরেও টিকে থাকে।

উৎস: https://dev.to/saqueib/interactive-data-visualizations-need-backend-thinking-too-5bk0