ఇంటరాక్టివ్ డేటా విజువలైజేషన్స్కు బ్యాకెండ్ ఆలోచనా విధానం కూడా అవసరం
ప్రజలు డేటా విజువలైజేషన్స్లో తప్పుడు పొరను (layer) మెచ్చుకుంటారు.
వారు మృదువైన యానిమేషన్లను మరియు మెరుగుపరచబడిన మ్యాప్లను గమనిస్తారు. కానీ ఆ విజువల్స్ సాధ్యమయ్యేలా చేసే అదృశ్య పనిని వారు గమనించరు. గందరగోళంగా ఉన్న డేటాను శుభ్రపరిచే ఇంజెషన్ జాబ్స్ను (ingestion jobs) లేదా APIని వేగంగా ఉంచే క్యాష్ స్ట్రాటజీలను (cache strategies) వారు చూడరు.
ఆ అదృశ్య పనే అసలైన ఉత్పత్తి (product).
మీరు డేటా-భారీ అనుభవాలను (data-heavy experiences) నిర్మిస్తుంటే, ఫ్రంటెండ్ కేవలం ఒక రెండరర్ (renderer) మాత్రమే. అసలైన ఇంజనీరింగ్ సవాలు అప్స్ట్రీమ్ (upstream) లో జరుగుతుంది. బ్రౌజర్కు ఏ డేటా ఆకారం (data shape) చేరుతుంది మరియు అందులో ఎంత డేటా చేరుతుంది అనేది మీరు నిర్ణయించాలి.
మీ విజువలైజేషన్ నిజమైన ట్రాఫిక్ను తట్టుకోవాలంటే, మీకు బ్యాకెండ్-ఫస్ట్ డిజైన్ అవసరం. అది లేకపోతే, మీరు ఒక అస్థిరమైన మార్గంపై కేవలం మంచి యానిమేషన్ లేయర్ ఉన్న డెమోను మాత్రమే పంపిస్తున్నారు.
చాలా విజువలైజేషన్ స్టాక్లు విఫలమవుతాయి ఎందుకంటే API స్టోరేజ్ మోడల్కు చాలా దగ్గరగా ఉంటుంది. బ్యాకెండ్ ముడి రికార్డులను (raw records) పంపుతుంది, మరియు ఫ్రంటెండ్ డేటాను శుభ్రపరచడానికి, అగ్రిగేట్ చేయడానికి మరియు గ్రూప్ చేయడానికి బలవంతం చేయబడుతుంది. ఇది డెవలప్మెంట్ సమయంలో వేగంగా అనిపిస్తుంది. కానీ ప్రొడక్షన్లో ఇది ఖరీదైనదిగా మారుతుంది ఎందుకంటే ప్రతి వినియోగదారు డేటా క్లీనప్ ఖర్చును భరించాల్సి వస్తుంది.
మీ బ్యాకెండ్ ఒక ప్లేబ్యాక్ మోడల్ను (playback model) అందించాలి, ముడి లాగ్ను (raw log) కాదు.
బ్యాకెండ్ భారీ పనులను (heavy lifting) నిర్వహించినప్పుడు, అంతా మెరుగుపడుతుంది:
- CPU పని బ్రౌజర్ నుండి బయటకు వెళ్తుంది.
- ప్రవర్తనను (behavior) పరీక్షించడం సులభం అవుతుంది.
- క్యాచబిలిటీ (Cacheability) మెరుగుపడుతుంది.
- సిస్టమ్ ఊహించదగినదిగా (predictable) మారుతుంది.
విజువలైజేషన్ అనేది ఒక ప్రత్యేకమైన కన్స్యూమర్ (consumer). దానికి వేగవంతమైన యాక్సెస్ మరియు చిన్న పేలోడ్లు (small payloads) అవసరం. అడ్మిన్ డ్యాష్బోర్డ్ లేదా డేటా ఎక్స్పోర్ట్ వలె అదే APIని ఉపయోగించమని దాన్ని బలవంతం చేయకండి. దానికి ఒక ప్రత్యేకమైన బ్యాకెండ్ కాంట్రాక్ట్ను (backend contract) ఇవ్వండి.
ఒక ప్రొఫెషనల్ పైప్లైన్ ఐదు పనులు చేయాలి:
- చెడు డేటాను తిరస్కరించడానికి సోర్స్ రికార్డులను ధృవీకరించాలి (Validate).
- టైమ్ జోన్లు మరియు యూనిట్ల వంటి నిర్మాణాలను నార్మలైజ్ (Normalize) చేయాలి.
- ముడి రోలအစား (raw rows) ప్లేబ్యాక్ సెగ్మెంట్లను (playback segments) రూపొందించాలి.
- వివిధ జూమ్ స్థాయిల కోసం బహుళ రిజల్యూషన్లను సృష్టించాలి.
- పాత డేటా కలవకుండా ఉండటానికి రివిజన్లను స్టాంప్ చేయాలి.
పేలోడ్ పరిమాణాన్ని ఫ్రంటెండ్ సమస్యగా చూడటం ఆపండి. ఇది ఒక API కాంట్రాక్ట్ సమస్య. మీ సర్వర్ మరీ ఎక్కువ డేటాను పంపితే, ఇంటరాక్షన్ ఎప్పటికీ వేగంగా అనిపించదు.
ఒక బలమైన API సాధ్యమైనంత తక్కువ మరియు ఖచ్చితమైన వ్యూను (truthful view) పంపుతుంది. ఇది సమయం, ప్రాంతం మరియు వివరాల స్థాయిని బట్టి రిక్వెస్ట్లను పరిమితం చేస్తుంది.
మీ సిస్టమ్ను రింగులలో నిర్మించండి:
- మొదటి రింగ్ ఓవర్వ్యూ ద్వారా దిశానిర్దేశాన్ని (orientation) అందిస్తుంది.
- రెండవ రింగ్ స్కబ్బింగ్ మరియు జూమింగ్ కోసం ఇంటరాక్షన్ను అందిస్తుంది.
- మూడవ రింగ్ లోతైన ఎంటిటీ వివరాల కోసం ఇన్స్పెక్షన్ను అందిస్తుంది.
కేవలం అప్టైమ్ను (uptime) మాత్రమే ట్రాక్ చేయకండి. పేలోడ్ పరిమాణాలు, క్యాష్ హిట్ రేట్లు మరియు డేటా ఫ్రెష్నెస్ను ట్రాక్ చేయండి. అన్నిటికంటే ముఖ్యంగా, మీ ప్రాసెస్ చేసిన ఆర్టిఫాక్ట్లు (artifacts) ఇంకా వాస్తవంతో సరిపోలుతున్నాయో లేదో ధృవీకరించండి.
ఒక డెరివ్డ్ విజువలైజేషన్ అనేది ఒక డేటా ఉత్పత్తి (data product). దానికి కేవలం రెండరింగ్ మాత్రమే కాదు, వాలిడేషన్ కూడా అవసరం.
ఫ్రంటెండ్ అనేది ఒక వెర్షన్ చేయబడిన డేటా ఉత్పత్తి కోసం ప్లేబ్యాక్ క్లయింట్గా పనిచేస్తుందని భావించి మీ బ్యాకెండ్ను నిర్మించండి. అలా చేస్తేనే మీరు లాంచ్ తర్వాత కూడా స్థిరంగా ఉండే సిస్టమ్లను నిర్మించగలరు.
Source: https://dev.to/saqueib/interactive-data-visualizations-need-backend-thinking-too-5bk0