การ ก่อ สร้าง Apis สําหรับ ระบบ การ จัด การ ข้อมูล ทาง วิศวกรรม

ความ จําเป็น ที่ เพิ่ม ขึ้น เรื่อย ๆ ที่ จะ มี การ จัด การ ข้อมูล ทาง วิศวกรรม

ระบบจัดการข้อมูลวิศวกรรมจัดการชุดข้อมูลที่สามารถเติบโตจากกิกะไบต์เป็น Telegy คืน. ขณะที่องค์กรเพิ่มเซ็นเซอร์, จําลองการทํางาน, และร่วมดําเนินการ API ที่ให้บริการข้อมูลนี้จะต้องขยายขนาดโดยไม่เพิ่มความเร็วหรือเวลาลง. โดยไม่ต้องเลือกแบบสถาปัตยกรรมโดยเจตนา แม้แต่ API ที่ออกแบบมาอย่างดีจะทรุดโทรมลง, ทําให้เกิดความล่าช้าและทําให้ผู้ใช้ผิดหวัง.

บทความ นี้ ให้ ราย ละเอียด เกี่ยว กับ แบบ แปลน สําหรับ สร้าง ฟอร์ม ที่ รวด เร็ว, ไว้ ใจ ได้, และ รักษา ไว้ ได้ ใน ระดับ ข้อมูล ทาง วิศวกรรม และ มี อัตรา การ ขอ เพิ่ม ขึ้น.

การ เข้าใจ ความ สามารถ ใน การ ใช้ ข้อมูล ทาง วิศวกรรม

ความน่าดึงดูดใจไม่ใช่การจัดการผู้ใช้มากขึ้น ในระบบข้อมูลวิศวกรรม หมายถึง การรองรับการอัปโหลดแฟ้มขนาดใหญ่ การอัปโหลดพื้นที่หรือเวลาที่ซับซ้อนมากขึ้น การจําลองการจําลองผลการจําลองการจําลองซ้ํา ส่งผลให้มีการประมวลผลกับเครื่องมือภายนอก เอพีไอที่สามารถจับต้องได้ทั้งการเติบโตในแนวตั้ง (เซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพมาก) และการเติบโตในแนวนอน (มีการโหลดผ่านเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง) อดีตมีข้อจํากัดยาก ในขณะที่การจัดรูปแบบหลังมีการแบ่งประเภทแบบเมฆ

ข้อมูลวิศวกรรมมักรวมแฟ้มไบนารี (โมเดล CAD, point point, directed directory) และข้อมูลการโทรคมนาคมแบบเรียลไทม์ โดยแต่ละประเภทจะบังคับการใช้งานที่แตกต่างกันไป โดยบัญชีผู้ใช้แบบ API ที่สามารถพิมพ์ได้ สําหรับรูปแบบต่าง ๆ เหล่านี้ ผ่านการออกแบบจุดปลายทรัพยากร และกลยุทธ์ในการจับจุดปลาย

หลัก การ ของ การ ออก แบบ แบบ แบบ แกน กลาง สําหรับ การ ใช้ คํา แนะ นํา ที่ เข้าใจ ง่าย

ความ เป็น กลาง และ การ บริการ ทาง ไมโคร

แทนการใช้เอพีไอแบบจุลภาค การย่อยสลายการทํางานเป็นบริการขนาดเล็ก เป็นอิสระ ตัวอย่างเช่น การจัดบริการต่าง ๆ เพื่อการจัดเก็บแฟ้ม, การค้นหาข้อมูลข้อมูล, การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้, และทํางานอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะทําให้แต่ละทีมสามารถปรับขนาดเฉพาะบริการที่มีประสบการณ์จากการใช้ขวดได้เท่านั้น ใช้การนําอุปกรณ์อย่าง Kurbnetes เพื่อจัดการการปรับขนาดต่อบริการ

การปรับโครงสร้างระบบย่อย ๆ นี้ยังเป็นการปรับลดความบิดเบือนของเครือข่ายได้เช่นกัน: คุณสามารถปรับปรุงบริการหนึ่งรายการได้โดยไม่ต้องทําการเพิ่มข้อมูล API ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม หลีกเลี่ยงการให้บริการไมโครเกรนที่เพิ่มค่าสูงกว่าระบบ การเพิ่มค่าประกอบการของเครือข่าย การตั้งเป้าหมายของความเหลื่อมล้ํารอบโดเมนวิศวกรรม (เช่น เอกสาร, บริการจําลอง)

การไม่ระบุสถานะสําหรับการปรับเทียบข้อมูลทางแนวนอน

เพื่อเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ APPI ที่อยู่เบื้องหลังตัวปรับสมดุล การร้องขอแต่ละรายการจะต้องมีการจํากัดสถานะตัวเองเอาไว้ หลีกเลี่ยงการเก็บสถานะวาระงานบนเซิร์ฟเวอร์ แต่จะใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบสัญลักษณ์ (JWT) ที่ดําเนินการในบริบทผู้ใช้ที่จําเป็นทั้งหมด การไม่กําหนดสถานะจะให้คุณหมุนตัวใหม่ระหว่างค่าสูงสุดที่โหลดและปิดการการจราจรลง สําหรับข้อมูลวิศวกรรม การไม่ระบุสถานะจะลดความเร็ว เนื่องจากเครื่องแม่ข่ายไม่แยกระหว่างผู้ใช้กับทรัพยากรเดียวกัน

การ จัด การ ข้อมูล อย่าง เป็น ระบบ: การ ประกอบ, การ กรอง, และ การ จับ ปลา

ชุดข้อมูลวิศวกรรมสามารถมีขนาดมหาศาลได้ โดยมักจะใส่จุดปลายรายการไว้เสมอ โดยใช้ช่องป้อนข้อความแบบเคอร์เซอร์เพื่อทําให้ได้ผลคงที่ โดยปรับใช้ตัวกรองด้านเซิร์ฟเวอร์เพื่อหลีกเลี่ยงการย้ายแถวที่ไม่เกี่ยวค่า ตัวอย่างเช่น รองรับพารามิเตอร์การสืบค้นเช่น [FLT: 0]

การเรียกข้อมูล (FTT: 1.) เป็นสิ่งจําเป็น โดยจะเติมข้อมูลส่วนหัว HTTP แบบไม่สิ้นสุด ([FT: 1) และเลือกพร็อกซีแบบย้อนกลับ เช่น Redis หรือ Varnish สําหรับข้อมูลกํากับภาพบ่อยครั้ง สําหรับแฟ้มนั้น ใช้ข้อมูล ซีดีเอ็น อย่างไรก็ตาม ข้อมูลวิศวกรรมมักมีความสอดคล้องกันที่ต้องการ (เช่น lock, update; ใช้กลยุทธ์การจัดเก็บข้อมูลแบบไม่ถูกต้องที่ยอมรับการจัดเก็บข้อมูล

แผง ขาย ของ ที่ มี ค่า

ยกเลิกการส่งการร้องขอเข้าผ่านหลาย ๆ กรณี API ให้ใช้ตัวปรับสมดุลของแพกเกจแบบเพิ่ม (เช่น NGNX, AWS ALB) ที่สามารถอ่านส่วนหัว HTTP และเส้นทางบนเส้นทาง หรือไคลเอนต์ สําหรับการเชื่อมต่อเว็บ Solument ที่จําเป็นต้องใช้สําหรับข้อมูลแบบใช้งานแบบสด, ทําให้แน่ใจว่าตัวโหลดจะรองรับวาระงานที่เหนียวหรือใช้รูปแบบตัวจัดการจดหมายแทน

นอก จาก นั้น ขอ ให้ พิจารณา ถึง การ บรรทุก ของ ทั่ว โลก ที่ สมดุล กับ การ ที่ DNS แพ้ ต่อ การ รับ ใช้ ทีม วิศวกรรม ใน ภูมิภาค ต่าง ๆ โดย ไม่ ต้อง ข้าม มหาสมุทร ไป ตาม ที่ ขอ ทุก แห่ง.

การประมวลผลและคิวจดหมาย

ปฏิบัติการระยะยาว เช่น การนําเข้าแฟ้ม CAD ขนาดขนาดใหญ่ หรือการตรวจสอบตามระบบ ไม่ให้บล็อคการตอบกลับ API การโหลดงานเหล่านี้ไปยังคิวจดหมาย (BimmiltMQ, Amazon SQS หรือ Kafka). API จะส่งค่ากลับมาใช้ [FLT: 3] ด้วยหมายเลขงาน และไคลเอนต์สามารถตรวจสอบสถานะหรือรับข้อมูลการเรียกดูเว็บไซต์ได้ เมื่อประมวลผลเสร็จ

รูปแบบนี้ยังคงการทํางานแบบ API และอนุญาตให้คุณได้ปรับขนาดคนงานด้วยตัวเอง สําหรับข้อมูลวิศวกรรม คิวที่เชื่อถือได้ โดยการส่งเมื่อออกอย่างน้อยหนึ่งครั้ง สําคัญมากเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียผลจําลอง ใช้กุญแจ idmotify เพื่อจัดการเหตุการณ์ที่ซ้ํากันอย่างปลอดภัย

เลือก API ที่ถูกต้อง: REST vs. GraphQL

API ทั่วไปยังคงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้สําหรับปฏิบัติการ CRUD ในด้านทรัพยากรวิศวกรรม เนื่องจากรูปแบบที่อยู่ URL ที่คาดเดาได้ และการจับข้อมูล HTTP ที่มีประสิทธิภาพ ใช้รหัสสถานะมาตรฐาน และหลีกเลี่ยงการวางรังเกินสองหรือสามระดับ เพื่อป้องกันปัญหาการทํางาน [FLT: 0] REST เป็นการเลือกเฉพาะสําหรับแฟ้มที่อัปโหลด/ดาวน์โหลด (FLT: 1) เนื่องจากมันต่อรองการต่อรองเนื้อหาภายในระบบ HTTP

GraphQL เสนอความยืดหยุ่นสําหรับความซับซ้อน, การเปลี่ยนรังแบบรังไข่ -- ตัวอย่างเช่น การรับโครงการที่มีเอกสารทั้งหมด, สมาชิกทีม, และการปรับปรุงล่าสุดในการร้องขอแบบเดียว สําหรับระบบวิศวกรรมที่มีส่วนต่าง ๆ หลายส่วน, กราฟQL สามารถลดความซับซ้อนและลดความซับซ้อนลงได้ อย่างไรก็ตาม การจับงมีความซับซ้อนมากขึ้น และคุณต้องป้องกันการเคลื่อนตัวแบบราคาแพง (ต้องการเพิ่มระดับความลึก) พิจารณาที่ GrofileQ- Imports และ APISTIF สําหรับปฏิบัติการ REST

[FLT: 0] อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักการการออกแบบแบบ RESTI และ GrafQL กิจ ปฏิบัติที่ดีที่สุด.

ความสามารถในการจับฐานข้อมูลสําหรับข้อมูลวิศวกรรม

อ่าน Reglicas และ sharking

ฐานข้อมูลนี้มักจะเป็นแฟ้มแบบปกแบบสําหรับอ่านและประมวลผลแฟ้มแบบถอดความ เพื่อปิดการค้นหาจากฐานข้อมูลหลัก สําหรับตั้งค่าที่มีเซ็นเซอร์หลายพันล้านแบบ ให้พิจารณาจากฐานข้อมูลเวลาอ่าน (in) แบบเวลาแบบ perioddDB ที่ใช้แยกข้อมูลตามเวลาด้วยข้อมูลแบบเวลา สําหรับข้อมูลกํากับภาพที่มีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน ฐานข้อมูลแบบมีโครงสร้างแบบเส้นนอนสามารถปรับขนาดได้ แต่ตัวสชาร์ดสามารถเพิ่มความซับซ้อนได้ แต่เริ่มด้วยการปรับปรับขนาดและจําลองแบบ (Sharding) ก่อนจะทําการจําลอง

ที่อยู่เนื้อหาสําหรับข้อมูลไบนารี

แฟ้มวิศวกรรมขนาดใหญ่; เก็บไว้ในคลังวัตถุ (Amaon S3 Slobal) และเก็บข้อมูลกํากับภาพไว้ในฐานข้อมูลเท่านั้น ใช้ส่วนจัดเก็บข้อมูลแบบเนื้อหาเพื่อลดความเรียบง่าย: แต่ละแฟ้มจะได้ข้อมูล hash และถูกเก็บไว้ครั้งหนึ่งแม้ว่าจะมีการอ้างอิงผ่านหลายโครงการ ซึ่งจะเป็นการลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและความเร็วขึ้น API ของคุณจะสามารถคืนค่าที่อยู่ URL ที่มีการเซ็นสําหรับการดาวน์โหลดโดยตรงได้ โดยไม่มีการกดปุ่มพิมพ์ของคุณก่อน

ระบบรักษาความปลอดภัยและเข้าถึงที่สเกล

เป็นเกล็ด API ผิวพื้นผิวที่โจมตี อัตราการจํากัด OR API หรือ IP เพื่อป้องกันการถูกทําร้าย ใช้คีย์ API หรือ OAUT 2. 0 เพื่อการตรวจสอบสิทธิ์ สําหรับข้อมูลวิศวกรรม ให้พิจารณาการควบคุมบทบาท (RBC) ที่ ประตู API แทนการใช้ภายในแต่ละบริการ -- นโยบายนี้ ศูนย์กลางและลดการถอดความจุ

ป้องกันจุดสิ้นสุดที่ให้บริการแฟ้มไบนารี: ตรวจสอบสิทธิ์ที่อนุญาตของผู้ใช้ ก่อนที่จะสร้างที่อยู่ URL ที่มีการเซ็นล่วงหน้า และตั้งค่าเวลาหมดอายุแบบสั้น ใช้ HTTPs ทุกที่ และบังคับใช้ TLS 1. 2. 2. 2. 2 เพื่อใช้ภายใน TLS สามารถรักษาความปลอดภัยการสื่อสารระหว่างบริการได้

การ เฝ้า ดู, การ จด บันทึก, และ การ ช่วย ชีวิต

คุณไม่สามารถปรับขนาดสิ่งที่คุณไม่สามารถวัดได้ โดยทําการเรียกหน่วยความจํามารีเมตริกเมื่อร้องขอค่าความล่าช้า, อัตราการผิดพลาด, และการใช้ค่าการเชื่อมต่อฐานข้อมูลได้ โปรดใช้การติดตามที่แจกจ่ายไป (OpenTelemetry) เพื่อติดตามคําขอผ่านบริการหลาย ๆ ที่ โครงสร้างแฟ้ม (Json) เพื่อให้คุณได้ค้นหาข้อผิดพลาดจากผู้ใช้, โปรเจกต์, หรือจุดสิ้นสุด

ตั้งค่าแจ้งเตือนสําหรับ marginal lines p95 สําหรับระบบข้อมูลวิศวกรรม นอกจากนี้ ยังติดตามอัตราการโอนถ่ายและระดับความลึกของคิวด้วย ใช้ตัวป้อนภาพเพื่อเห็นภาพแนวโน้ม เช่น หากบริการรุ่นใหม่ทําให้เกิดข้อผิดพลาดระบบแคชมากขึ้น คุณจะเห็นค่าความล่าช้าของเงินตราที่เพิ่มขึ้นก่อนที่ผู้ใช้จะบ่น

[FLT: 0]. สืบค้นเพิ่มเติมเกี่ยวกับ OpenTelemetry for Offersvable .

ตัว อย่าง ที่ ใช้ ได้ จริง:

ลองนึกภาพระบบวิศวกรรมของคุณต้องการจุดสิ้นสุด [FLT: 4] ที่จะส่งค่ากลับมาเป็นแฟ้มแบบ partification asset file directments ential applications use a time time or UUID. เพิ่มพารามิเตอร์ตัวกรองสําหรับประเภทแฟ้ม. แคชผลลัพธ์ที่ตั้งค่าให้กับค่าต่าง ๆ ที่ตั้งค่าด้วย TTL ไม่กี่วินาที หากจุดสิ้นสุดที่โดนเข้าได้หลายต่อหลายครั้งต่อวินาที ให้เพิ่มการอ่านและบันทึกข้อมูลแบบ RPG ระหว่างการทําแคช

สําหรับการสร้างเอกสารนั้น ให้ใช้รูปแบบไม่ต่อเนื่อง: รองรับแฟ้ม, เก็บมันไว้ในที่เก็บวัตถุ, ทําคิวงานเบื้องหลังเพื่อแยกข้อมูลกํากับภาพ (เช่น Checkum, ภาพตัวอย่าง) จากนั้นให้คืนหมายเลขงานพิมพ์ไป โดยไคลเอนต์สามารถทําการตรวจสอบสถานะที่ตั้งไว้ได้ โดยจะทําให้การสร้าง API ได้อย่างรวดเร็ว และอนุญาตให้คุณแยกคนงานออกจากกันได้

สุดท้าย ให้ความปลอดภัยกับจุดปลายด้วยขอบเขต OAuth 2.0: เฉพาะสมาชิกโครงการเท่านั้นที่สามารถรายการหรือสร้างเอกสารได้ จํากัดการใช้งาน 100 ครั้งต่อวินาทีต่อผู้ใช้หนึ่งคน และบันทึกทุกสิทธิ์ในการเข้าใช้เพื่อตรวจสอบวัตถุประสงค์

รูปแบบการวน

การ สร้าง API ที่ ใช้ ได้ ใน การ จัด การ ข้อมูล ทาง วิศวกรรม ต้อง พิจารณา อย่าง รอบคอบ เกี่ยว กับ แบบ แผน ทาง สถาปัตยกรรม, สถาปัตยกรรม, การ ออก แบบ ข้อมูล, และ กิจ ปฏิบัติ ที่ ใช้ งาน.

จัดเรียงลําดับการจับและจับฐานข้อมูลให้ถูกที่ถูกแยกไว้ในช่วงแรก ๆ โดยเป็นการใช้ขวดที่ทั่วไป เลือกใช้ในแต่ละกรณี -- rest for file, trackQL สําหรับ quesies และลงทุนในการติดตามและความปลอดภัยตั้งแต่วันที่ 1 วัน หลักการนี้ API จะให้บริการทีมวิศวกรรมของคุณเป็น ปริมาตรข้อมูล และความคาดหวังของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น

[FLT: 0] AWS Well-Achittive Work – เสาไม้วัด และ [FLT]] รูปแบบของเมฆอาซูเร แบบ (FLT:3] เสนอคําแนะนําเพิ่มเติม