クラウドトップマイクロサービスアーキテクチャ設計

シーンを適用する

従来のモノマーアプリケーションの組織的マッチングと技術キャリング能力は、単一の製品ライン+モノラル構造から多品種ライン+マルチチーム開発フェーズまで、企業が進化するにつれて大幅に低下することができます。デプロイサイクルが長ければ、回帰テストのコストが高まり、アプリケーション全体で再発行されるコアモジュールへのマイナーな変更の必要性— これらの信号は、マイクロサービス構造の導入が「設計上」ではなく、チームによる継続的な効率的な配送に必要な条件であることを示唆しています。

典型的な転換点信号は:転がりの更新の経験の悪化をもたらす30秒以上の適用開始の時間を含んでいます;異なったビジネス モジュールの変更の頻度の重要な変化(中心のトランザクション モジュールは週に一度更新され、バックオフィス管理モジュールは1か月にだけ動く可能性が高いです)、単一ボディ力同じ解放のリズムを維持するためにすべてのモジュールを強制します;複数の開発チームは同じコードの倉庫で衝突を連結し、チーム サイズ索引の成長とリターン 危険を逆にするために協力します;そしてモジュールの漏出はまたは放射状システムが不規則に、システム全体に不規則に不規則に欠けます。

ここに記述されたシナリオは、システム弾性と効率的な配信のための高い需要、マルチチームコラボレーション、ビジネス開発の高速で企業に適用します。ZhiHua Tech特定のクライアントデータを表さない、構造化されたカウンセラーからインプロメーションの実装まで、完全なマイクロサービス変換サービスを提供します。

典型的な運用課題

1. 単一形態の構造の配達効率のネック

• カップリングを解放して下さい:30 開発者はコード倉庫と CI/CD ストリーミングラインを共有しています。コードの組み合わせは、他のコードのリリースをブロックすることができます。 緊急事態は、支払いバグを修正し、5 MRの以前のバックログがすべて統合され、テストに戻って待つ必要があります。 - これらのMRは、支払いモジュールで行うことは何もありません。
• 爆発をテストして下さい。: 単一のアプリケーションに対する回帰テスト範囲は「フルアプリケーション」です。SQLが1つのクエリインターフェイスで変更されている場合でも、完全なエンドツーエンドのテストパッケージを実行するために40分から2時間かかります。テストフィードバックサイクルの長さは反復速度を低下させます。
• テクニカルロック全体アプリケーションは、GoやNode.jsに適した新しいビジネスシナリオである技術倉庫(Java 8 + Springなど)に縛られますが、新しい言語の導入は、新しい構造、展開、監視システムを意味し、チームは「一緒に仕事を」することを選ぶことが多いです。

2. 流通による複雑性

• ネットワークは信頼できません。: ユニボディはメソッドによって呼び出され、マイクロサービスがネットワークに接続されています。ネットワークの過度、解凍、分割 -- 単一の人には存在しないこれらの障害パターンは、マイクロサービス構造下でルーチンです。合理的なタイムアウト、再テスト、および融解戦略なしで、ドミノドミノのようなサービス振動。
• データ一貫性: ACIDは、ソースされたデータベースサービスの基礎です。各サービスが独自のデータベースを持ち、クロスサービス操作(以下は、=オーダーサービス+在庫サービス+決済サービス)は、佐賀やTCCなどの分散サービスプログラムに最終一貫性を確保するために頼らなければならない。この考え方は、「ビジネスの完了」から「すべてのステップでコンペンセーションが可能になる」まで、チームを横断する最も困難な認知的境界です。
• デバッグとデタレンス: 5-8マイクロサービスを渡すことができます。ユーザーが「注文が失敗した」と報告するときは、ゲートウェイログ、注文サービスログ、在庫サービスログ、決済サービスログ、分散トラッキングなし(例えば、Jaeger、SkyWalking)、位置の問題は針のようにあります。

3.インフラとモビリティの欠如

• コンテナ化と組織マイクロサービスはコンテナ化の展開のために自然ですが、Kubernetes自体は急な学習曲線を持っています。 Podネットワーク、サービスディスカバリー、イングレスルート、ConfigMap、シークレットマネジメント、HPAレジリエントスプロール - 従来のチームのためのゼロである概念。
• CI/CD の複雑さ: ストリームラインからラインN(各サービスのための1つ)、ミラー構造、プッシュ、展開、ロールバックには標準化が必要です。均一なストリームラインテンプレートと製品管理がなければ、配送プロセスのフラグメンテーションは、別のチームによって引き起こされる可能性があります。
• 観察性ログ、インジケータ、トラッキング - 3つの柱は1つです。 マイクロサービス構造下、柱の1つがない場合、過渡する能力の重要な削減につながることができます。

計画設計思考

1. ビッグバンの代わりに、プログレッシブな分割が書き換える

ZhiHua Techは、マイクロサービス変換に主張しましたハングラーフィグ・パターソン• 旧システムが完全に置換されるまで、ルート層を介して共存する古いシステムの正常な機能を維持しながら、新しいアーキテクチャの機能モジュールに向かって進んでいく。

• まず、HF 変更モジュールを削除します。優先順位は、ビジネスの最も頻繁に独立したモジュール(例えば、ユーザーセンター、商品センター)の分離に与えられます。 彼らが解体されると、独立したデプロイメントの配当が楽しめます。他のモジュールのリリースのペースで変更は制限されません。
• APIゲートウェイ ユニファイドエントリーゲートウェイは、ルートの配布、クリアランス認証、フロー制限、ログ記録の処理を担当しています。パスをプレフィックスすることで、対応するモノやマイクロサービスへのゲートウェイを転送するリクエストは、フロントエンドのセンスはありません。
• データベースは分割します: 各分離マイクロサービスには独立したデータベース、スキーマ(スタンドアローンデータベースの例)があり、データ同期やAPIを呼び出すことで、単一のデータベースと最終的に一貫しています。ステージでの解体は、「Dub-Book +-Top-Read」戦略を使用することでリスクを低減します。

2. 通信ガバナンスのサービスのグリッド化

マイクロサービス数が10を超えた場合、従来のSDKサービスガバナンス(RPCフレームワークに導入された各サービスごとにSDK)はメンテナンスコストを削減し始めます。SDKのアップグレードには、再構成および公開されるすべてのサービスが必要となるため、さまざまなSSDKサービスは異なる配信と変更が必要であり、ガバナンス戦略はコード変更が必要です。

ZhiHua Techはサービススケールが一定のレベルに達した後の導入を推薦します サービスメッシュ(例:Istio + Envoy)、サイドカー代理店へのサービス ガバナンスの能力を下ろして下さい:

• フロー管理グレースケールリリース(重量/ヘッダー/クッキーのダイバージョン)、インジェクションテスト、リクエストミラーの失敗 - これらの機能は、ビジネスコードを変更することなく、Istioのデザインルールとバイタルサービス構成によって達成することができます。
• セキュアな通信: 相互サービス通信のためにMTLS(双方向TLS認証)が自動的に有効化され、証明書の発行、回転および再発が自動的に管理され、ビジネス開発者はボトムアップセキュリティメカニズムを知らなくてもよい。
• 観察性: サイドカーは、すべての着信および発信場所のテレメトリーデータ(遅延、成功、エラー率)を自動的に収集し、Prometheus(インディケーター)+ Jaeger(リンク)+ELK(ログ)に出力され、完全な観察可能な三角形を形成します。

CI/CD/Gatoops の送達ライン

ZhiHua Techは顧客に標準化されたCI/CDシステム、中心の主義をである造ります助けますすべてのサービスの建設と展開をカバーするテンプレート：

• ウォーターラインテンプレート: すべてのマイクロサービスでは、CI/CDテンプレート(JenkinsfileまたはGitHub Actionsの作業作業作業テンプレート)と同じセットを共有し、アクセスする変数(言語、ポート、リソースクォータ)のみが必要です。各チームによるフラグメンテーションを避けてください。
• Gitopsの展開: Kubernetesリソース(Deployment、Service、Ingress、ConfigMap)のステートメントは、ArgoCDが継続的にGitリポジトリの変更を監視し、クラスターに自動的に同期するGitリポジトリに保存されます。 クラスターの手動変更は、GitOpsコントローラによって「Git Repository = Group Real」が確実に戻されます。
• カナリアリリース: Argo Rollouts によるプログレッシブな配信 - Pod の新しいバージョンが最初にデプロイされ、観察エラー率と遅延 5 分、インジケータの通常の拡張が 25% と 100% に。 任意のステージでインジケータは自動的にロールバックをトリガーします。

システム容量の規模

ジッパー、コンテナベース。

• クベルネクラスタープランニングマルチ環境(開発/テスト/試作/制作)クラスターアーキテクチャ設計、ノード仕様選択、ネットワークプラグイン(Calico/Cilium)選択、ストレージプログラム(CSI)設計。
• ポーターミラー管理ミラーリングの領域における最近の開発の例は次のとおりです。 ハーバープライベートミラー倉庫建設、ミラーセキュリティスキャン(トリビー)、ミラー薄さ戦略(多段構造、解散基本鏡)。
• 柔軟なストレッチ: HPA(CPU/RAM Pod横のスケーリングに基づいて)+クラスタオートスケール(ノードレベルスケーリング)+ KEDA(イベント駆動のスケーリング(メッセージキュー深さなど)。

サービスガバナンスとコミュニケーション

• APIゲートウェイ: ルート、限界の流れ、認証、ログ、クロスドメイン処理を調和させる。カスタマイズされたロジックにプラグイン拡張機能をサポート。
• ディスカバリーサービスの登録と登録: Kubernetes DNS + サービスに基づくサービスディスカバリー、Consul/Nacos と連携して外部サービスメタデータを管理します。
• 構成センターNacos/Apollo は環境設定を集中的に管理し、設定の変更をリアルタイムに送信し、グレースケール分布とロールバックをサポートしました。

• 観察システム

• ログアウト: Fluentd/Filebeat が →Kafka バッファ → Elasticsearch ストア → Kibana 表示を収集します。ログは TraceID に関連付けられています。
• インジケーターPrometheus + Grafana、インフラインジケータ(ノード/コンテナ/Pod)およびアプリケーションインジケータ(QPS /遅延/間違った/操作インジケータ)をカバーしています。
• リンケージトラッキング: OpenTelemetry + Jaeger、要求されるサービス間のジャンプごとの完全な呼出しの鎖そして時間を表示。
• 警察に電話をかけて下さい。: Alertmanager クラシファイドアラート(緊急/警告/通知)、エンタープライズマイクロクレジット/認証/フライングブック経由で送信され、グラファナパネルスクリーンショット。

CI/CD 配達

• コードリポジトリ標準化(ブランチポリシー、CODEOWNERS、マージリクエストテンプレート)
• オートメーション、単位のテスト、コードスキャン(SonarQube)、ミラーの造りの配達
• Gitoops展開(ArgoCD)+Cyancant/ブルーグリーンリリース戦略

物流データアーキテクチャ

• データベースの分割ポリシー: フィールド+分割を縦に時間/ ID(共有スフィア)で横に分割します。 別の(メインライブラリの書き込み、ライブラリから読み込む)を読んで書きます。
• 流通サービス現地のニュースシートは、受信した情報やローカルのニュースシートに基づいて、数少ないです。
• キャッシュ構造: レッドスクラスターマルチレベルキャッシュ(ローカルCafsee + 配布キャッシュ + データベース)、キャッシュ・アサイド/ ライター・アサイド。

配送可能

意図した値のオリエンテーション

• 配達の重要な効率の利益サービスは独立して構築され、テストされ、デプロイされ、単一のサービスリリースサイクルは「週単位」から「時給」レベルまで低下します。 緊急修理は、他のモジュールによってブロックされなくなります。
• 故障分離および伸縮性:サービスのメモリリークはシステムを引き下げません。自動増幅(HPA/KEDA)は、ピークフローの十分なリソースが確保され、低谷の自動資源の回復コストを削減します。
• テクノロジー倉庫の自由: シーンから最高の技術コンパートメントを選択でき、新技術の導入がもはや完全再エンジニアリングを必要としません。
• 観察可能な適用範囲ブロガーは、政府が「問題なし」から「異常なし」に「不満の指示がない」と述べています。