בניית רובוסט ללא שירות עם תקשורת מונעת אירועים

בנוף המודרני של הענן, אדריכלות ללא השרת התפתחה כפרדיגמה רבת עוצמה המאפשרת למפתחים לבנות ולפרוס יישומים עם גמישות חסרת תקדים ויעילות עלות.על ידי ניהול תשתיות מרוחקות, פלטפורמות ללא שרת מאפשרות לצוותים להתמקד בכתיבה לוגיקה עסקית בעוד ספק הענן מטפל בדרגות, זמינות, ותחזוקת השרתים.כאשר משולב עם microservices, מחשוב ללא ספק יוצר בסיס מודולרי מאוד שבו כל שירות עצמאי פועל באופן עצמאי, ורק על ידי דרישות אבטחה, כאשר הוא מופעל על ידי פעולות קריטיות, כאשר הוא הופך להיות מופץ, כאשר הוא מופעל על ידי מערכות אבטחה, החליקטיביות, כאשר הוא יעיל, כאשר הוא יעיל, כאשר הוא הופך להיות מופעל על ידי מערכות אבטחה, החליקטיבית, עם מערכות אבטחה, עם מערכות אבטחה, עם שינויים קריטי, עם מערכות אבטחה, עם פונקציות קריטי, עם פונקציות קריטי, עם אבטחה, עם מערכות אבטחה, עם פונקציות קריטי, עם פונקציות קריטיות, עם מערכות אבטחה, עם מערכות אבטחה, עם פונקציות קריטיות, עם מערכות אבטחה, עם אבטחה, עם פונקציות קריטיות, עם פונקציות קריטיות, עם פונקציות אבטחה, כאשר הוא הופך להיות מופעלת, כאשר הוא הופך להיות מופעלת, עם פונקציות אבטחה, עם פונקציות קריטיות, כאשר הוא הופך להיות מופעלת, כאשר הוא הופך להיות

המונחים: Serverless Microservices

מיקרו-שירותים ללא שרת הם יחידות קטנות, המכילות עצמיות של פונקציונליות אשר פועל על פלטפורמות ללא שרת כגון AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, או Cloudflare Workers. כל מיקרו-שירות מטפל ביכולת עסקית מסוימת - לדוגמה, אימות משתמש, עיבוד, אימות תשלום, או התאמה של מלאי.

מה שהופך microservicesless במיוחד אטרקטיבי הוא חיסול של ניהול השרתים.מפתחים לעולם לא צריך לספק או לתקנו מכונות וירטואליות; במקום זאת, הם מעלים קוד ולהגדיר טריגרים. ספק הענן מקנה באופן אוטומטי את השירות מאפס לאלפים של הוצאות להורג במקביל בהתבסס על בקשות או אירועים נכנסים.זה אידיאלי עבור עומסי עבודה עם תנועה משתנה, כגון בדיקת מסחר אלקטרוני, נתונים מסורתיים, או אמיתי, קבצי אבטחה, כגון:

כדי להקל על נושאים אלה, ארכיטקטורות רבות ללא שרת לאמץ תקשורת מונחה אירוע במקום לקרוא שירות אחר ישירות, שירות פולט אירוע כאשר פעולה משמעותית מתרחשת. שירותים אחרים להירשם לאירועים רלוונטיים ולהגיב בהתאם.תבנית זו אינה חדשה - היא שימשה במערכות ארגוניות במשך עשרות שנים - אבל פלטפורמות ללא שרת מקלות על יישום, לפקח, ופלסמות עבודה מונחות בקנה מידה.

מאפיינים מרכזיים של Microservices Serverless

(FLT:0) ,חוסר-השוויון: ⁇ 1 (ראה: ⁇ ) כל מקרה פונקציה הוא אפסי, ולא צריך להסתמך על המדינה המקומית.
(ב) כל אחד מהמיקרו-שירות מבצע משימה ממוקדת אחת, מה שהופך אותה לקלה יותר לבחינה, לדהוג ולהחלפה.
(ב) ⁇ :0) ⁇ ⁇ ⁇ : ⁇ 1 (ב) ,הפלטפורמה מקנה את תנאי השירות או למטה בתגובה לביקוש, ללא התערבות ידנית.
(ב) ,0) ביטול-החוק: מחירות 1FIRLT:1 מבוססים על זמן ביצוע, הקצאת זיכרון ומספר הביטולים, ולא על יכולת מחיקה.
(FLT:0) גורמים מונעים על ידי HTTP: 0 (FLT:1) פונקציות ניתן להשתמש על ידי בקשות HTTP, שינויים מסדי נתונים, תורי הודעות, צירי זמן, או אירועים אחרים בענן.

מה זה Event-Driven Communication?

תקשורת מונחת אירועים היא דפוס אדריכלי שבו שירותים מחליפים מידע על ידי פולטים ואכילה אירועים.אירוע הוא תיעוד של שינוי מדינה או פעולה - לדוגמה, "משתמש רשום", "שלם" או "השירות שהוקצה" השירות שמייצר את האירוע אין ידע על אילו שירותים, אם בכלל, ינצלו אותו.ההה זו מאפשרת לצרכנים חדשים להיווספו ללא שינוי היצרן, וכישלונות של צרכנים אחרים אינם משפיעים על הצרכן או על הצרכן.

אירועים בדרך כלל פורסמו לפלטפורמת מסרים - ברוקר או אוטובוס אירועים - שמנהל משלוח למנויים.הברוק יכול לטבול אירועים, לספק אותם למנויים מרובים, להתמודד עם רצויות, ולאירועים מתמידים עבור שירותי גומלין מאוחר יותר.Common כוללים שירות האישורים פשוטים של אמזון (SNS) ו- Simple Queueue (S), Apache, ו-Google/Sub כל ההצעות לגבי הסדר אחר, משלוח, פעם אחת, פעם אחת, פעם אחת, ומהירות (שירות פשוט) דרך שירות קלושטקטאפריק (QS), Apache, פעם אחת) ו-זמנית (S), Apache, פעם אחת) ו-Fcreputercreputer (S), Apache, פעם אחת) ו-Fcrequiueueueueueuerequitexit (S), Apache, פעם אחת) ו-S), Apache, ו-S), Apache, ו-S), Apache, ו-S), Apache, ו-S), Apache, ו-S), Apache, ו-S, Microsoft, ו-P.com.com.com.com.com.com.com.com.com.

כיצד אירועים נכנסים למערכת ללא שרת

שקול זרימה פשוטה לעיבוד סדר.כאשר לקוח שולח הזמנה, שער API מקבל את הבקשה HTTP וגורם לתפקוד AWS Lambda. that function מאשר קלט, כותב את ההזמנה למסד נתונים, ולאחר מכן מפרסם אירוע לנושא SNS:FLT:0;0) הזמנת הזמנות PlacedFLT:1 The SNS הנושא מעריצים את האירוע למספר תורים של SQS, כל אחד מהם רשום על ידי מיקרו-שירות אחר:0.

(ב) ,0) ,4 , ⁇ , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ,0) ,4 ,2 ,מ"ל, ,"התקבלה" (בתרגום חופשי:2) ,2 ,2 ,2 ,2 ).
(ב) ויקרא י"ד): "ה' י"ח, כי אם כן, ב' (ב"ב) ,"ה' (ב"ב) ,"ה') ,"ה', ב') ,"ה',"ה',"ה', ו'"ה'"ה'"ה',"ה'"ה', כ"ה'"ה'"ב"ב"ה', כ"ה'"ב"ה'"ב"ב"ב"ב"ב"ה'"ב"ה'"ה'"ה'"ב"ב"ב"ב"ב"ה', כ"ב"ב"ב"ב"ב"ה', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב', ב'"ה', ב
(ב) ,0) ,הודעה על כל האירועים הקשורים להזמנות לשלוח הודעות דוא"ל או SMS ללקוח.

מאחר שכל שירות פועל באופן עצמאי ומרשם רק לאירועים רלוונטיים, המערכת יכולה להמשיך לפעול גם אם שירות אחד אינו זמין באופן זמני.הברוק שומר הודעות לא מפוכחות, ולהבטיח אובדן נתונים.

היתרונות של אדריכלות Event-Driven

(FLT:0)Decoupling: מפיקים וצרכנים אין תלות ישירה.שירות יכול להחליף, לעדכן או בקנה מידה ללא השפעה על אחרים.זה מקטין את רדיוס הכישלונות וסימולציות.
(FLT:0)איכותיות: FLT:1 אירועים מעובדים באופן סינכרוני.אם ספייק תנועה, מתווך ההודעות באירועים הקרובים, מניעת עומס יתר.כל צרכן יכול להתבסס באופן עצמאי על עומק תורו עצמו.
(FLT:0) עמידות: 1FLT:1 כישלון בצרכן אחד לא יכול לעגל.הברוק יכול לשלוח או להעביר הודעות לא נכשלו תור מת יותר לניתוח מאוחר יותר.
ניתן להוסיף שירותים חדשים מאוחר יותר על ידי תת-התתת אירועים קיימים ללא שינוי היצרן.זה מאפשר פיתוח תכונה מצטברת ותמיכה בסביבות פוליגלובט (שפות תכנות שונות לשירות).
(FLT:0) אי-היציבות: יומני אירועים 1:1 מספקים תיעוד הכרונולוגי של כל השינויים במדינה, אשר אינו ניתן לערעור, ביקורת, ושיקום אירועים קודמים כדי לבנות מחדש את המדינה.

ניהול אירועים-Driven Microservices

המעבר מן התיאוריה לפרקטיקה דורש שיקול זהיר של תשתיות, עיצוב שירות, וכלי תפעולי.הפרקטיקות הטובות ביותר הבאות עוזרות להבטיח כי מיקרו-שירותים ללא שרת מונעים על ידי האירוע הם חזקים, שמירה, וקריאה בייצור.

בחירת פלטפורמה מלחיצה

בחירת ברוקר אירועים תלויה ספק הענן שלך, דרישות דרך חישוב, הזמנת ערבויות, וסובלנות לב.כאן השוואה של אפשרויות פופולריות:

(ב)אמזון SNS + SQS: FIRLT:1 אידיאלי עבור יישומים גמישים של AWS-native Server ; SNS מספק הודעות פאב / sub עם מאווררים מרובים SQS. SQS מציע ריצוף ארוך, מדרגי עם משלוח at-least-once.
(FLT:0)Apache קפקא / אמזון MSK:03F1) הטוב ביותר עבור ציוד גבוה, זריקת אירוע הורה עם יכולת חוזרת. קפקא שומרת על אירועים לתקופה תצורתית, ומאפשר לצרכנים מרובים לשחק מחדש את ההיסטוריה המתאימה עבור מיקור אירועים צינורות נתונים.
(ב) [ה-]Google Pub/Sub:FLT:1ve משולב באופן הדוק עם פונקציות ענן וזרימות עבודה של Google.com מספק יכולת דרוג גלובלית, בדיוק עם מפתחות אופציונליים.
(FLT:0Zonee Event Grid + Service Bus:cioFLT:1) אירוע גרייד הוא עבור פאב פעיל / סוב בקנה מידה; שירות אוטובוסים מציע עסקים queuing עם מפגשים ועסקאות. אידיאלי עבור ארכיטקטורות Azure-native.

בעת בחירת מתווך, שקול אם אתה צריך הודעה הזמנה, בדיוק עלון מול שלפוחית השתן, ושילוב עם ההדקים הילידים של פונקציות השרתים שלך (למשל, Lambda SQS Event Map).

עיצוב שירותי Idempotent

מערכות מונחות אירועים לעתים קרובות לספק הודעות לפחות פעם אחת.אם הצרכן נכשל לאחר עיבוד אירוע, אך לפני ההכרה קבלה, הברוקר ישחרר את ההודעה. כדי להימנע עיבוד כפול - לדוגמה, טעינה של לקוח פעמיים או ביטול מלאי פעמיים - שירותים חייבים להיות idempotent. Idempotency פירושו עיבוד זהה פעמים אירוע מייצרת את אותו תוצאה עיבוד זה פעם אחת.

אסטרטגיות נפוצות עבור idempotency כוללות:

(FLT:0) מפתחות: FLT:1 כל אירוע נושא מזהה ייחודי (למשל, UUID) הצרכן מאחסן תעודות זהות מעובדות במסד נתונים (עם TTL כדי להימנע מצמיחה בלתי מוגבלת) לפני ביצוע עבודה, הוא בודק אם התעודה כבר קיימת; אם כן, הוא מפרש עיבוד.
(ב) ,0) השימוש במגבלות מסד הנתונים: FLT:1IR השתמש באינדקסים ייחודיים או בכתיבה מותנית למניעת העתקות.
(FLT:0) אידיאולוגיות מבוססות-מדינה: ⁇ 1) בדוק את המצב הנוכחי לפני החלת שינויים.לדוגמה, סדר יכול רק לעבור מ"התחילה" ל"מובטח" פעם אחת.השירות מאמת את הסטטוס הנוכחי ודוח מעברים כפולים.

יישום idempotency מוסיף ראש קטן אבל חיוני עבור שלמות נתונים, במיוחד בעסקאות פיננסיות.

טעויות ושיקום

שום מערכת מבוזרת אינה חסין לכישלונות.מסד נתונים של מטה הזרם עשוי להיות לא זמין, API של צד שלישי עשוי להיות זמן, או כלל עסקי שגוי עלול לגרום למעט.

שיטות מפתח כוללות:

(FLT:0) תורים (DLQua): 10:1 הודעות שלא ניתן לעבד לאחר מספר מסוים של פיגור (למשל, 3) מועברות לתור נפרד לבדיקה ידנית.DLQ מונעות מחזרות אינסופיות לחסום את התור הראשי ומאפשרות למפעילים לאבחן ולעבד אירועים כושלים לאחר תיקון הבעיה הבסיסית.
(FLT:0) חזרה אחראית עם Jitter:cioFLT:1 במקום לנסות באופן מיידי, לחשב את זמן ההמתנה כ 2 שניות (n= ניסיון retry) בתוספת ג'יר אקראי כדי למנוע רעמים בעיות העדר. פלטפורמות ללא מרשם כמו AWS Lambda לשלב עם מדיניות ה-SQS של REdrive ולקבל ספירה.
(FLT:0) ,Circuit breakers: FLT:1 אם שירות נכשל שוב ושוב כאשר קורא תלות חיצונית, זה צריך להפסיק לנסות לתקופה כדי לאפשר את התלות להתאושש.You יכול ליישם את זה באמצעות מכונה מדינה או שירות מנוהל כמו AWS AppConfig.
(FLT:0) , אפילו מחדש: 1FLT לשמור על אירועים בתווך לתקופה של שימור מספיק כדי שתוכל לעבד אותם מחדש לאחר תיקון באגים.עבור קפקא, זה נבנה; עבור SQS, ייתכן שיהיה עליך ללכוד אירועים בחנות יציבה כמו S3.

עקבו אחרי and Logging

עם מאות או אלפי מיקרו-שירותים מונעים אירוע, ניטור הופך קריטי לזיהוי בעיות וביצועים אופטימיזציה.כל שירות צריך פולט יומני, מדדים, וסימנים להאכיל לתוך פלטפורמה מרכזית של observability.

(FLT:0)Distributed tracing:03FLT:1) כלי שימוש כמו AWS X-Ray, OpenTelemetry, או Datadog כדי לעקוב אחר אירוע אחד כפי שהוא זורם על פני שירותים.זה עוזר לזהות צווארי בקבוק עצלות ורכיבים כושלים.
(FLT:0)Que עומק מדדים: ההרחבה 1 (Feloph:1) עקוב אחר מספר ההודעות בכל תור.דבחזרה גוברת עשוי להצביע על הצרכן איטי מדי או נכשל.
(FLT:0) שערי פלאר וד"לQ נחשבים: ibph:1) לעקוב אחר מספר ההודעות שנשלחות תורים מתים.ד.ק.א.ק.א.ק.פי.פי.
(FLT:0) ציות עם תעודות זהות מקבילות: FLT:1 Pass a ייחודי מתאם מזהה בכל אירוע, כך שתוכל לקשר יומני שירותים שונים עבור אותה בקשה זרימה של ריצוף מבנה (JSON) מפשט חיפוש.

ל[[1924]] [[1924]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]]

אתר אינטרנט: E-commerce Platform

כדי להמחיש את המושגים, לשקול פלטפורמת מסחר אלקטרוני שהועברה מיישומים מונוליטיים למיקרו-שירותים חסרי השרתים המונעים על ידי Event- Serverless microservices.The הפלטפורמה מטפלת בקטלוג מוצרים, עגלת קניות, הזמנת תשלום, מלאי, משלוח והודעות.

לפני כן: [ה]ה' [ה']'[דרוש מקור]' [ב]'[דרוש מקור] [ב] [ה]] [ה[[המאה ה-20], [ה][דרושה] [ה]] [ה[[המאה ה-20]]], ו[[המאה ה-20]], [[המאה ה-20]]]], [[המאה ה-20]],]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

(ב) ,0) לאחר הגירה ללא שרת, ללא שם:

(ב) ,0) ,(א) ,א) , ויקרא (ב) ,2 ,2 ,ב"ה) ,"התורה" (ב)"ה)"ב"ה' (ב"ב)"ה', "ה'ה'" (במדבר כ"ד).
(ב) [17] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד): "ה' אלקים" (ב"ב) ויקרא י"ד): "ה', ב'"ה', אם לא ימלאו את ה', הוא יוציא לאור את ה' 4 מתוך מאורעות:5 אירועים, וגרם לביטול העבודה.
(ב) ויקרא י"ד): "ה' (ב')" (ב')" (ב')"ב[[המאה ה') ו[[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]
(ב) ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: "ה', ויקרא י"ד: "ה', שלח את אישורי האישורים, קבלת תשלום, עדכוני משלוח ואזהרות כישלונות.
(FLT:0) אנליטיקה שירותFLT:1 צורב אירועים כדי לעדכן לוחות נתונים ומודלים למידת מכונה עבור המלצות מוצרים.

אדריכלות זו מאפשרת לכל שירות להיכשל באופן עצמאי.אם API המשלוח איטי, בקשות תור buffers; המשלוח מעובד מאוחר יותר.אם התשלום נכשל, שירות ההודעות מודיע ללקוח ללא חסימת מלאי או משלוח.הפלטפורמה יכולה גם להציג שירותים חדשים - כמו זיהוי הונאה - על ידי תת-התתתתת באירועים קיימים ללא שינויים בקודים אחרים.

מדדים מרכזיים השתפרו: הפלטפורמה מטפלת ב-10x עלייה במכירות נופש ללא מתן הוראה, זמן עיבוד ממוצע ירד מ-15 שניות עד 2 שניות (הסברי) עלויות תפעול מופחתות ב-40%, משום שתפקודי הגדלים ל-0 במהלך התנועה הנמוכה.

שיקולים מתקדמים

בעוד מיקרו-שירותי שרת מונעים על ידי אירועים מציעים יתרונות רבים, אדריכלים חייבים לטפל במספר נושאים מתקדמים כדי להבטיח הצלחה ארוכת טווח.

שקיפות וסאאגות נתונים

עסקאות מחוסמות על פני שירותים מרובים קשה לתאם ללא תיאום מרכזי.תבנית הסאגה היא פתרון משותף: כל שירות מבצע עסקה מקומית ומפרסם אירוע.אם שירות לא מבוטל, האירועים המעבירים יופקו לפעולות קודמות ללא ביצוע.לדוגמה, אם התשלום נכשל לאחר מלאי הונחה, אירוע FLT:0InventoryReleaseofFLT 1 מופץ.

אבטחה

נושאים ו תורים אירועים חייבים להיות מאובטחים כדי למנוע פרסום או צריכת בלתי מורשים. השתמש במדיניות IAM (AWS), חשבונות שירות (GCP), או זהויות מנוהלות (אזור) להגביל את הגישה.אירועים הצפנה במנוחה ובמעבר. אימות כי אירועים מקורם ממקורות אמינים; לשקול שימוש בחתימות דיגיטליות או אימות אירוע.

ניהול עלויות

בעוד השרתים להפחית עלויות idle, נפח אירוע גבוה יכול להוביל לשימוש בלתי צפוי.לחשבונות: כל Lambda invocation, SQS הודעה, ו-SNS הודעה יש עלות.שימוש במטבע מסחר שמור כדי להגביל את התפקוד בקנה מידה במקרה של באגים. Enable Cost הקצאות תגים וקביעת תקציבים עם התראות.

תרגום ו- Schema Evolution

ככל שמיקרו-שירותים מתפתחים, רישום אירועים עשוי להשתנות. השתמש במרשם סכימה (למשל, AWS Glue Schema הרישום, Confluent Schema Registry) כדי לאכוף תאימות בין יצרנים וצרכנים. Evolve schemas על ידי הוספת שדות אופציונליים (התאמה מוקדמת) ו deprecating אירועים ישנים בתווך עדיין עשויים להיות זקן schema; שניהם צריכים לטפל בגרסאות החסד.

מסקנה

בניית מיקרו-שירותים חזקים ללא שרת עם תקשורת מונעת אירוע מעצימה ארגונים ליצור מערכות שהן בעלות יכולת, גמישה, והתאמה. על ידי פירוק שירותים באמצעות אירועים סינכרוניים, אתה להפחית את הסיכון של כשלים מתקפלים, לפשט פריסה, ומאפשרת סקאלה עצמאית.הפרקים הטובים ביותר המפורטים - תוך הפעלת פלטפורמת ההודעות הנכונה, תכנון צרכנים אידיאולוגיים, יישום עם תורים מתים ומשקיעים באדריכלות.

המחקר מקרה מסחר אלקטרוני מראה כיצד יישום בעולם האמיתי יכול למנף את הדפוסים האלה כדי להתמודד עם ספייק תנועה, לשפר את מהירות המפתח, להפחית עלויות תפעוליות.כפי שאתה מאמץ מיקרו-שירותים ללא שרת, להתחיל קטן, למדוד בזהירות, ואתרייט.הענן מספק אבני בניין עוצמתיות; עם עיצוב מתחשב, אתה יכול להרכיב אותם לתוך מערכת שגדלה בחדות לצד העסק שלך.

לקריאה נוספת, לחקור את ה-FLT:0 (AWS) מדריך אדריכלות מונחה אירוע (FLT:1 ו-FLT:2) דפוסים מונעים על ידי אירועים (FLT 3:3)