制止让新闻总线过分拥挤

让总线流量仅限于价值高于处置成本的数据。价值和成本是调整新闻流量的尺度。要削减低价值高成本的流量。对低价值/低成本和高价值/高成本的流量举行采样，以削减成本。新闻流量并非“免费的”，对系统是有成本需求的。不要所有器械都公布。对流量举行采样可以在成本和价值之间取得平衡。

对险些任何器械来说，若是过量了，都市造成严重的负面影响。例如，若是健身时间过长，会降低身体的免疫力，使人容易受病毒损害。同样，若是无论产物中发生了什么，都公布到一条或多条新闻总线上，也会发生这种问题。解决方法是领会哪些新闻具有价值，判断它们具有多大的价值，以及这些价值是否值得公布。



在注释过若何扩展新闻总线后，为什么我们还要讨论在险些能够无限扩展的系统上公布若干信息呢?谜底在于扩展方案的成本和复杂度。我们发现，客户经常把险些每个服务执行的每个动作的新闻都公布出来。在许多情形下，公布的信息是应用已经在内陆日日志文件(或Web日志)中存储过的。通常，这些客户声称这些数据有助于查找故障或发现容量瓶颈(纵然它们自己会造成这样的瓶颈)甚至有一次，一个客户声称由于我们他们才把所有新闻都公布到总线上的，由于他们采取了我们的建议“把系统设计为可监控的”，他们以为这意味着要“捕捉系统的所有动作”。
 
首先，我们要注释的是，并非所有数据对营业的价值都相等。显然对于一个营利性的营业来说，用于完成发生利润的买卖的需要数据才是最主要的，在大多数情形下，它们比用于辅助我们剖析的数据主要得多那些辅助我们在未来的营业上做得更好的数据可能比辅助我们识别的数据主要(只管后者也非常主要)。显然，大多数数据都有些“选择性的价值”，我们可能以后会发现它的用途，但这种价值比当前对营业有显的积极影响的数据的价值低。在某些情形下，只取一小部分数据，能够提供的价值和取所有数据的价值是相当的，这种情形即在大量买卖的系统中对价值较低的数据举行统计学抽样。

在许多系统中，尤其是在跨多条新闻总线的系统中，数据的成本是一致的。纵然买卖或数据元素的价值会凭据买卖类型甚至客户的价值而改变，处置买卖的成本仍然是一致的。这就事与愿违了。我们的理想状态是系统中的任何元素的价值都远远跨越该元素的成本，最坏的情形是价值即是成本。这种关系的简朴图解，注释了一个团队应该若何处置数据。
 
即数据的价值大大跨越了在总线上发送它的成本。在电子商务站点，这种买卖的一个显著例子就是购物车买卖。右下象限区域中的数据是要甩掉的。一种可能的情形是，某人在社交网络站点更改了他的头像(假设头像更改了，但并没有天生新闻)。公布信息的频率也会对它在新闻总线上的成本造成影响。随着对总线需求的增添，总线的成本也会增添，由于需要扩展总线来知足新的需求。行使采样可以降低买卖成本，而且如如前所述，某些情形下，还能让我们保有100%的买卖价值。抽样可以降低买卖成本，沿着横轴从右到左会使数据价值跨越数据成本，从而允许我们保留一部分数据。降低了买卖成本，意味着我们可以削减新闻总线的数目并降低它们的复杂度，由于要发送的新闻总量削减了。

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