stub „Microservices“ architektūros mastelio keitimo iššūkiai: „DevOps“ perspektyva – Unite.AI
Susisiekti su mumis

Minties lyderiai

Mastelio keitimo iššūkiai mikropaslaugų architektūroje: „DevOps“ perspektyva

mm

paskelbta

 on

Plečiantis skaitmeninei vartotojų bazei visame pasaulyje, programinės įrangos įmonėms vis svarbiau užtikrinti, kad jų programos ir produktai būtų sukurti taip, kad galėtų apdoroti didelius ir didėjančius duomenų ir srauto kiekius. Taip pat labai svarbu, kad šios sistemos būtų keičiamos ir turėtų galimybę valdyti didelį ir padidėjusį darbo krūvį arba duomenų kiekį tiek tiesiniu, tiek nelinijiniu būdu. Mastelio keitimo sprendimų paklausa perėjo prie mikro paslaugų architektūros, kur programas sudaro nepriklausomai sukurtos ir įdiegtos paslaugos, kurios palaiko ryšį naudojant lengvus protokolus. „DevOps“ metodikos, ypač automatizavimas, nuolatinis integravimas / nepertraukiamas pristatymas (CI / CD) ir konteinerių orkestravimas, gali pagerinti mikropaslaugų mastelio keitimą, suteikdamos galimybę greitai, efektyviai ir patikimai atlikti mastelio keitimo operacijas.

Kodėl mastelio keitimas?

Yra daug priežasčių, kodėl programinės įrangos naudojimas ir srautas didėja. Vis daugiau vartotojų visame pasaulyje naudojasi skaitmeninėmis programomis, o įmonės plečia savo pasiekiamumą visame pasaulyje, kad galėtų jas aptarnauti. 2023 m. pradžioje internetas turėjo 5.16 milijardų vartotojų, sudaro 64.4 proc. pasaulio gyventojų ir 98 mln. tų vartotojų pirmą kartą prisijungė 2022 m. Šie vartotojai tikisi patikimų, didelio prieinamumo programinės įrangos produktų. Mobiliųjų kompiuterių augimas, kuris išaugo 3.2 proc. 2022 m. reikalingi sprendimai, kurie efektyviai veiktų įvairiose aplinkose. Tuo tarpu sparčiai populiarėjant naujoms technologijoms kyla didesni skaičiavimo reikalavimai. AI ir ML reikalauja didelės skaičiavimo galios ir duomenų apdorojimo galimybių, ypač kai modeliai tampa sudėtingesni. Atsirandantis pažangiausia skaičiavimo technologija, kuriame apdorojimas vyksta arčiau duomenų šaltinio, taip pat reikalingas mastelio keitimas. Kitas didžiulio generuojamų ir apdorojamų duomenų kiekio padidėjimo šaltinis yra daiktų interneto (IoT) augimas. Numatoma, kad daiktų internetą sudarys 25.4 milijardo įrenginių, generuojančių 73.1 zettabaitą duomenų iki 2025. Šiuolaikinė labai konkurencinga ir technologijomis pagrįsta rinka reikalauja, kad įmonės greitai prisitaikytų ir padidintų savo pasiūlymus, kad atitiktų kintančius klientų poreikius ir išliktų prieš konkurentus.

Kaip mikro paslaugų architektūros įgalina mastelį

„Microservices“ architektūros yra laisvai susietos paskirstytos architektūros, kurios teikia pirmenybę judrumui, lankstumui ir mastelio keitimui. Kiekvienos mikropaslaugos mastelį galima savarankiškai keisti, atsižvelgiant į jos unikalius reikalavimus, todėl galima ekonomiškai ir efektyviai paskirstyti išteklius. Panašiai kiekviena paslauga gali būti subalansuota atskirai, sumažinant kliūčių riziką didėjant duomenų kiekiui. Kiekviena mikro paslauga gali naudoti skirtingas technologijas, todėl kūrėjai gali pasirinkti programavimo kalbą ar duomenų bazę, kuri geriausiai atitinka užduotį. Paskirstytas mikropaslaugų architektūros pobūdis taip pat leidžia izoliuoti gedimus, kad vienos paslaugos gedimas nepanaikintų visos programos, todėl padidėtų atsparumas ir sumažės prastovos, didėjant sistemos mastui.

Iššūkiai diegiant ir prižiūrint keičiamo dydžio architektūrą

Nors mikropaslaugų architektūros natūraliai yra keičiamos, vis dar kyla problemų, nes sistemos didėja ir tampa sudėtingesnės. Didėjant mikropaslaugų skaičiui, tampa sudėtinga efektyviai valdyti, kaip paslaugos atranda viena kitą ir paskirsto apkrovas. Komunikacija sudėtingose ​​sistemose taip pat sukelia tam tikrą delsą, ypač didėjant srautui, ir padidina atakų paviršių, todėl kyla susirūpinimas dėl saugumo. Mikropaslaugų architektūros diegimas taip pat yra brangesnis nei monolitinės architektūros.

Geriausios keičiamo dydžio mikropaslaugų architektūrų kūrimo praktika

Saugių, patikimų ir gerai veikiančių mikro paslaugų architektūrų kūrimas prasideda nuo projektavimo. Domenu pagrįstas dizainas atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį kuriant darnias, laisvai susietas ir su verslo galimybėmis suderintas paslaugas. Naudojant tikrai keičiamo dydžio architektūrą, kiekviena paslauga gali būti įdiegta, keičiama ir atnaujinama savarankiškai, nedarant įtakos kitoms. Vienas iš esminių veiksmingo mikropaslaugų architektūros valdymo aspektų yra decentralizuoto valdymo modelio taikymas, kai kiekviena mikro paslauga turi specialią komandą, atsakingą už sprendimų, susijusių su paslauga, priėmimą, pavyzdžiui, tinkamo technologijų rinkinio pasirinkimą ir taikomųjų programų programavimo sąsajų (API) kūrimą. Būtina užtikrinti, kad API būtų gerai apibrėžtos ir saugios, o mikropaslaugų sąveika būtų valdoma per API šliuzus. Tvirtas API valdymas apima API versijų tvarkymą, atgalinio suderinamumo užtikrinimą ir ryšių saugumą.

Stebėjimas yra labai svarbus norint greitai aptikti ir išspręsti paskirstytos architektūros problemas. Išsamus stebėjimas, registravimas ir sekimas leidžia komandoms nuolat stebėti mikro paslaugų būklę ir būklę. Tokios strategijos kaip grandinės pertraukiklių, pakartotinių bandymų, skirtojo laiko ir atsarginių dalių įtraukimas pagerina sistemos atsparumą ir leidžia mikropaslaugoms lengvai susidoroti su gedimais. Taip pat labai svarbu apsaugoti duomenis ir laikytis atitikties reikalavimų, taip pat reguliariai atlikti veikimo ir apkrovos bandymus. Organizacijos gali garantuoti, kad kiekviena mikropaslauga veiks gerai, kartu užtikrins visos sistemos atsparumą, pirmenybę teikdamos saugai, atitikčiai ir reguliariems testams.

Kaip „DevOps“ praktika gali palaikyti mastelį?

„DevOps“ – programinės įrangos kūrimo metodika, pagrįsta metodu „iš apačios į viršų“, automatizuoja įvairias programinės įrangos kūrimo ciklo dalis. Labai svarbu laikytis geriausios mikropaslaugų kūrimo praktikos ir tuo pat metu naudoti „DevOps“ įrankius ir metodus, kad būtų maksimaliai padidintas simbiozinis ryšys tarp dviejų praktikų. „DevOps“ viskas nuo kodo integravimo ir testavimo iki diegimo ir infrastruktūros aprūpinimo gali būti automatizuota. Automatizavimas yra labai svarbus norint efektyviai valdyti daugelio nepriklausomų paslaugų diegimą ir mastelį.

Naudojant CI / CD, pagrindinę „DevOps“ praktiką, kodo pakeitimai reguliariai įtraukiami į bendrą saugyklą, o po to atliekamas automatinis testavimas ir diegimas. CI / CD vamzdynai gali padėti kurti ir prižiūrėti mikropaslaugų architektūrą, nes leidžia greitai iteruoti ir diegti naują kodą, kad būtų galima greitai sumažinti naujų funkcijų ir atnaujinimų mastą. Nuolatinis stebėjimas ir registravimas, dar vienas svarbus DevOps metodologijos aspektas, gali padėti kūrėjams įvertinti kiekvienos mikropaslaugos našumą ir mastelio keitimo poreikius. „DevOps“ įrankių įtraukimas leidžia kūrėjams naudoti automatizavimą, kad sušvelnintų padidėjusį sudėtingumą, kuris gali atsirasti kartu su mikro paslaugų architektūra.

Mikropaslaugos ir DevOps naudojami įrankiai ir technologijos

Yra keletas esminių technologijų, kuriomis grindžiamos mikropaslaugų architektūros. Jie įtraukia:

  • Konteineravimo ir orkestravimo technologijos. Konteineriai suteikia atskirą aplinką mikropaslaugoms, užtikrinančias nuoseklų veikimą įvairiose platformose ir infrastruktūrose. Konteinerių programinė įranga, įskaitant Docker, dažnai siūloma per platformą kaip paslaugą (PaaS modelį). Orkestravimo įrankiai, tokie kaip „Kubernetes“, tvarko šiuos konteinerius.
  • Debesų platformos. Debesijos paslaugos siūlo mastelio keitimą pagal poreikį, glaudžiai suderindamos su keičiamo dydžio mikropaslaugų architektūros poreikiais.
  • CI/CD įrankiai. Automatizavimo serveriai, tokie kaip Jenkins ir TeamCity, leidžia kūrėjams automatizuoti kūrimą, testavimą ir diegimą, palengvinant nuolatinį integravimą ir pristatymą.
  • Infrastruktūra kaip kodas (IaC). IaC įrankiai, įskaitant Ansible ir Terraform, įgalina automatizuotą infrastruktūros aplinkos konfigūravimą ir diegimą, o tai užtikrina greitį ir nuoseklumą.

Kas bus toliau su mikropaslaugomis ir „DevOps“?

Naujos ir atsirandančios technologijos keičia keičiamo dydžio mikropaslaugų architektūras. AI vis dažniau integruojamas į „DevOps“ darbo eigą, sukuriant metodologiją, žinomą kaip AIOps. Mikro paslaugų architektūrose AIO gali automatizuoti sudėtingas užduotis, numatyti problemas prieš joms atsirandant ir optimizuoti išteklių paskirstymą. Atsirandanti kompiuterijos be serverio tendencija, kai debesų paslaugų teikėjai dinamiškai valdo mašinų išteklių paskirstymą, leidžiantį įmonėms paleisti programas ir paslaugas nevaldant pagrindinės infrastruktūros, suteikia precedento neturintį mastelio keitimą ir ekonomiškumą mikropaslaugų architektūroms. Be to, tikimasi, kad debesų savųjų architektūrų kūrimo tempas išaugs eksponentiškai, nes vis daugiau organizacijų taiko hibridinius ir kelių debesų sprendimus, kad išvengtų tiekėjų blokavimo, padidintų atsparumą ir pasinaudotų unikaliomis įvairių debesų platformų pranašumais.

Didėjant mastelio poreikiui, paspartės perėjimas prie mikro paslaugų architektūros, o „DevOps“ metodikų taikymas gali padėti organizacijoms išlikti konkurencingoms. „DevOps“ nėra tik technologijų rinkinys. Atvirkščiai, tai organizacinė kultūra, kuri teikia pirmenybę nuolatiniam tobulėjimui, bendradarbiavimui tarp komandų ir gebėjimui prisitaikyti. Tai skatina modulinį, nepriklausomą paslaugų vystymą, sklandžiai sinergijantį su mikropaslaugų architektūra. Išnaudodamos simbiotinį ryšį tarp „DevOps“ praktikos ir mikropaslaugų architektūros, organizacijos gali sukurti saugius, patikimus ir keičiamo dydžio programinės įrangos sprendimus, pritaikytus dinamiškiems ir besivystantiems kraštovaizdžiams.

Shashank Bharadwaj yra patyręs inžinerijos lyderis, turintis daugiau nei dešimtmetį patirtį sveikatos priežiūros, kibernetinio saugumo ir blokų grandinės srityse. Jis sukūrė kelis apdovanojimus pelniusius produktus, paveikusius milijonus žmonių visame pasaulyje. Pramonės leidinių dirbtinio intelekto ir debesų kompiuterijos srityse redaktorius Shashank taip pat dirbo teisėju RSEF 2024, didžiausioje pasaulyje ikimokyklinio amžiaus vaikų mokslo mugėje. San Chosė valstijos universitete jis yra įgijęs programinės įrangos inžinerijos magistro laipsnį.