fbpx

Проектирование Микросервисной Архитектуры Программного Обеспечения Тема Научной Статьи По Компьютерным И Информационным Наукам Читайте Бесплатно Текст Научно-исследовательской Работы В Электронной Библиотеке Киберленинка

Однако, это также может усложнить и потребовать дополнительных усилий по разработке, поскольку требуются отдельные модели и базы данных. Saga PatternSaga Pattern предоставляет способ управления транзакциями, в которых задействовано несколько микросервисов. Он используется для обеспечения успешного завершения серии транзакций в нескольких службах, а если нет, то для отката или отмены всех изменений, которые были внесены до этого момента. Вторым способом связи микросервисов является «Шина сообщений» (Message Bus, MB). В данном случае микросервисы подписываются на определенные события, при возникновении которых микросервисы отреагируют на это соответствующим образом. Данный способ нужен, чтобы один сервис мог сообщить другому, что у него изменилось состояние, чтобы другие сервисы могли на это среагировать.
Асинхронность здесь не так важна, к тому же запускать приложение мы будем при помощи Gunicorn, который сможет распараллелить инстансы сервиса. Это ускорит разработку и уменьшит количество дополнительной работы с гитом. В этом шаблоне каждое изменение состояния в приложении фиксируется как событие и сохраняется в виде журнала событий. Состояние приложения может быть восстановлено путём воспроизведения этих событий. Это означает, что источник событий предоставляет журнал всех изменений, которые происходят в приложении. Он действует как обратный прокси-сервер, который получает все входящие запросы от клиентов.

  • Взаимодействие сервисов может осуществляться посредством сетевых запросов или сообщений.
  • Также Александр занимался разработка IT-стратегий для клиентов и утверждением архитектурных стандартов для приложений, участвовал в разработке бизнес-архитектуры.
  • Когда пользователи или запросы к приложению растут, микросервисы можно добавлять, размещая их на дополнительных серверах.
  • Этот блок шаблонов описывает возможные варианты взаимодействия микросервисов с базами данных.
  • Рассматривается алгоритм разбиения цельного приложения (монолита) на части, методы развертывания микросервисов.
  • Нам нужно дебажить сетевое взаимодействие между сервисами, поэтому мы используем стандарт Opentracing и в качестве реализации возьмем Zipkin.

В данном контексте подразумевается наличие автоматического развертывания и непрерывной интеграции, т. Автоматической доставки кода и его проверки, убеждаясь в том, что код скомпилирован и тесты с ним проходят без сбоев. Так как сервисы могу отказать в любое время, очень важно иметь непрерывный мониторинг, что даст возможность быстро обнаружить неполадки и, если возможно, автоматически восстановить работоспособность сервиса. Также мониторинг полезен для отслеживания рабочих показателей микросервисов. Микросервисная архитектура уже прошла стадии отрицания и хайпа и постепенно выходит на плато зрелости. Такая архитектура децентрализована и открыта, поэтому позволяет легко разрабатывать и сопровождать существующие системы без риска регресса.
Это позволяет разработчикам оптимизировать потоки данных, механизмы кэширования и аутентификации для уникальных потребностей интерфейсной части, сохраняя при этом модульность и несвязанность внутренних служб. Если заказ отменён, генерируется событие OrderCanceled, которое сохраняется в журнале. Путём воспроизведения событий можно определить текущее состояние заказа. Предположим, у вас есть два микросервиса, один из которых отвечает за обработку заказов, а другой – за доставку заказов. Он также может предоставить унифицированный API, который скрывает внутренние детали микросервисов и представляет клиентам более простой и согласованный интерфейс. Таким образом, каждая служба может быть разработана и развёрнута независимо, без кодирования конечных точек других служб в её коде.

Apiservice

Чтобы одному микросервису получить данные другого микросервиса, нужно произвести обращение именно к нему, а не к его базе данных напрямую [3]. При реализации данного паттерна появляется возможность использовать подходящие типы баз данных для всех типов задач в рамках одного программного продукта. С ростом объема кода и функциональности программного продукта, возникает необходимость управления сложностью приложения.

В микросервисной архитектуре Bulkhead Pattern может использоваться для изоляции различных микросервисов, чтобы сбой в одном микросервисе не приводил к выходу из строя всей системы. Например, предположим, что у нас есть большой веб-сайт электронной коммерции, который состоит из множества микросервисов, таких как служба заказов, платёжная служба, служба доставки и служба поддержки клиентов. Каждая из этих служб имеет свой собственный REST API, который другие службы могут использовать для взаимодействия с ней. Это свойство, пожалуй, самое важное, которое должно присутствовать в микросервисной архитектуре.
Это позволяет горизонтально масштабировать отдельные сервисы и гибко управлять ресурсами. Единая кодовая база позволяет быстро запустить проект и по необходимости добавлять нужные модули. Разработчику не нужно волноваться о межпроцессном взаимодействии ー все компоненты находятся внутри монолита, в одном репозитории.
Например, сайт может быть реализован в виде монолита, а мобильное приложение быть отдельным микросервисом. Так комбинируется удобство разработки и возможность масштабирования отдельных компонентов. При передаче данных от одного микросервиса к другому по IP-протоколу возникает риск потери информации. В целом, CQRS может улучшить масштабируемость и производительность системы, а также упростить кодовую базу за счёт разделения функционала.

Какая Архитектура Подходит Вашему Проекту?

− стандартизация протоколов взаимодействия с программным продуктом вне зависимости от того, как выстроена коммуникация микросервисов между собой. Так как каждый сервис архитектуры требует собственных ресурсов, то общая нагрузка становится внушительной. Это может привести к снижению производительности сайта, задержкам в обработке запросов и проблемам с доступностью сервисов. Использование микросервисов позволяет отдать часть работы на аутсорсинг. Так получается больше пространства для маневра как в технологиях, так и в специалистах.
Используя CQRS, приложение будет иметь отдельную модель команд для записи информации о продукте и отдельную модель запросов для чтения информации о продукте. Модель команд была бы оптимизирована для быстрой записи, в то время как модель запросов была бы оптимизирована для быстрого чтения. Однако внедрение Event Sourcing Pattern может быть сложным и требует тщательного планирования.
Проектирование микросервисной архитектуры
Итак, мы разобрались, что в монолитной архитектуре все модули и функциональности взаимосвязаны. Приложение построено как единое целое, где компоненты напоминают звенья замкнутой цепи. Связи между ними настолько сильны, что малейшие изменение будут влиять на работу всего приложения. Для пользователей системы будет отдельный сервис также с REST API и хранилищем PostgreSQL. Мы будем делать только веб-приложение без мобильных клиентов, но так как в будущем они могут появиться, нам нужен отдельный сервис с API.
Когда заказ отправлен, генерируется событие ShipmentMade, которое сохраняется в журнале. Например, API Gateway Pattern может направлять запросы к конечной точке /orders в микросервис управления заказами, а запросы к конечной точке /products – в микросервис каталога продуктов. Основная цель API Gateway Pattern – отделить клиентов от микросервисов, абстрагируя сложность системы за упрощённым и согласованным API. Это также означает, что вам не нужно находить и запоминать адреса более чем one hundred https://deveducation.com/ микросервисных REST API. API Gateway – дополнительный сервис, задача которого – собирать бизнес-вызовы к целевым сервисам.

Преимущества Монолитной Архитектуры

Например, предположим, что у вас есть веб-приложение и мобильное приложение, которым необходим доступ к одному и тому же набору служб. В этом случае вы можете создать отдельные серверные службы для каждого приложения, каждая из которых оптимизирована для конкретной платформы. При проектировании микросервисной архитектуры каждый сервис имеет только свою базу данных. При переходе на микросервисы предстоит принимать множество архитектурных решений, от которых будет зависеть эффективность итогового продукта. Знание и правильный выбор подходящих паттернов во многом упрощают и ускоряют этот процесс.

Если говорить о e-Commerce, то большинство интернет-магазинов ー монолиты. Хотя бы потому, что эта модель возникла первой (в 1990 ー 2010 гг.), и большинство предпринимателей, создавших свои сайты на этой архитектуре, годами развивают проекты в ее рамках. Основным языком разработки в “Диасофт” выбран Java и Spring Framework – по причине их универсальности и отсутствия проблем с кадрами. Для наполнения Elasticsearch данными будем настраивать ETL-процессы и использовать Apache Airflow. Давайте придумаем техническое задание и спроектируем систему на бумаге.

В статье рассказано про микросервисную архитектуру, а также приведено сравнение ее с монолитной архитектурой. Были рассмотрены важные паттерны проектирования, а также преимущества и недостатки каждой архитектуры. В микросервисной архитектуре существует несколько паттернов, рассмотрим ниже некоторые из них. С другой стороны, архитектура микросервисов не очень хорошо подходит для небольших приложений, требующих единого технологического стека, платформы деплоя, доменной зоны и т.
Проектирование микросервисной архитектуры
Обычно микросервисы размещаются в средах управления контейнерами, например, в чистом Kubernetes или его надстройке OpenShift [2]. Полезной практикой считается включение контейнерной среды в процессы непрерывной интеграции — это обеспечивает автоматизацию развёртывания микросервисов и их быстрое обновление. Однако, для извлечения всех преимуществ микросервисной архитектуры, необходимо придерживаться определённых правил — паттернов проектирования микросервисных программных продуктов.

Развертывание Микросервисов (2 Ч)

Каждый микросервис имеет свою собственную конечную точку API для обработки запросов. Однако клиенту, которым может быть веб-приложение или мобильное приложение, необходимо получить доступ ко всем этим микросервисам через единую точку входа. система заметок Backends for Frontends (BFF)Backends for Frontends (BFF) – это шаблон проектирования, используемый в микросервисной архитектуре для обработки сложности взаимодействия клиент-сервер в контексте множества пользовательских интерфейсов.
Монолитная система не позволяет наращивать мощности для отдельных компонентов. Например, если из-за увеличения трафика снижается производительность коммуникационных функций приложения, придется предоставить дополнительные ресурсы для всего монолита. Это не рационально с точки зрения использование мощностей, но по-другому никак. Бывает так, что в проекте, который рос и развивался годами, становится непонятно, какие части кода отвечают за какую функциональность. И это в конечном счете может привести к чрезмерной взаимозависимости элементов, когда разработка новой фичи требует изменений в разных функциональных блоках.
Микросервисы — это приложения с одной функцией, как правило, небольшие по размеру, гораздо меньше, чем традиционные компоненты SOA, имеют доступные интерфейсы с помощью простых RESTful HTTP или JSON. Все взаимодействия с базой данных в реализованном сервисе происходят с помощью дополнительного слоя абстракций — моделей. − упрощается процесс поиска источников задержек в сложных программных продуктах.
Service Registry Pattern позволяет службам динамически находить друг друга, делая систему более гибкой и устойчивой к изменениям. Когда служба запускается, она может зарегистрировать себя в реестре, указав своё имя и конечную точку. Чтобы этим службам было проще обнаруживать друг друга, мы можем использовать Service Registry Pattern. Мы можем настроить реестр служб, таких как Consul или Eureka (Spring cloud предоставляет это), который поддерживает список всех доступных служб и их конечных точек. Несмотря на достоинства микросервисов, при их внедрении можно столкнуться с множеством проблем. Некоторые запросы требуют обращения к нескольким сервисам, что увеличивает время общения клиента с сервисами.
Агрегатор может общаться со всеми сервисами и возвращать ответ после агрегации, чтобы сократить обширное общение клиента с сервисами. Управление различными небольшими командами, каждая из которых работает над определенной областью бизнеса, позволяет легко анализировать, кто за что отвечает. Нет необходимости останавливать приложение, если требуется внести изменения в сервис. Сравнительно медленнее в понятиях разработки, поскольку мелкие сервисы разрабатываются отдельно. Это позволяет командам внедрять различные технологические стеки, модернизировать технологии в существующих сервисах, масштабировать, а также изменять или деплоить каждый сервис независимо.
Из-за растущих потребностей бизнеса производительность таких IT‑систем уже недостаточна. Сильная связанность компонентов в информационных архитектурах предыдущих поколений вызывает зависимость от существующей команды разработки и даже конкретных людей. Часто разобраться в том, как устроена такая IT-система, крайне сложно.

Проектирование Микросервисной Архитектуры Программного Обеспечения Тема Научной Статьи По Компьютерным И Информационным Наукам Читайте Бесплатно Текст Научно-исследовательской Работы В Электронной Библиотеке Киберленинка
Scroll to top