Микросервисы *

Сегодня мы рассмотрим вопрос, который рано или поздно возникает в головах всех дизайнеров и разработчиков приложений. Вопрос заключается в том, когда для построения приложений использовать стандартную N-уровневую архитектуру, в отличие от широко разрекламированной микросервисной архитектуры. В последнее время ведется много дискуссий о проектировании, разработке и общих преимуществах использования микросервисной архитектуры. Однако создание таких приложений сопряжено с определенными затратами. Всегда ли эти затраты оправдывают себя? Проанализируем это в данной статье.

Это четвертая, финальная часть из цикла статей про метрики. В первой — вводной — я рассказал, почему метрики для сервисов устроены именно так, чем они отличаются от логов, и какую задачу решают. Во второй разобрались с форматом и типами метрик. В третьей — с перцентилями. Теперь, наконец, можно пойти и вывести что-нибудь на графики! На этот раз будет более хардкорно.

Привет! Меня зовут Виктория Кабыткина, я работаю старшим системным аналитиком в компании Lamoda. По своему опыту как в банковской сфере, так и в сфере e-commerce, могу заметить, что во многих компаниях существует тенденция избавляться от монолита и переходить на микросервисную архитектуру. 

Тенденция популярна и заставляет задуматься над множеством вопросов. А нужен ли на таких проектах бизнес-аналитик? А системный? А если все-таки нужен, то чем он там занимается? Какие задачи он решает? Полезен ли команде? 

В этой статье я постараюсь ответить на эти вопросы и рассказать о роли и задачах аналитика при выделении микросервисов, основываясь на своем личном опыте.

Микросервисная архитектура – одна из самых полезных архитектур в индустрии программного обеспечения. При правильном подходе она может помочь в создании лучших программных приложений. Из этой статьи вы узнаете, что такое микросервисная архитектура, какие шаблоны проектирования необходимы для ее реализации, а также почему стоит и почему не стоит использовать эту архитектуру для вашего нового программного обеспечения.

В серии из трех статей рассказываем о переходе с монолитной на микросервисную архитектуру. Разбираемся, когда и кому это действительно нужно, рассматриваем 7 миграционных шаблонов и самый больной вопрос: «Как быть с данными?».

Сегодня особую популярность получила микросервисная архитектура веб-приложений. У такого подхода есть много известных сторонников. К ним относятся Facebook, Uber, Groupon, Klarna, Amazon, Netflix, eBay, Comcast и другие. Но насколько необходим подобный подход в каждом конкретном случае?

Всем привет! В данной статье расскажу о том, как мы решали задачу нагрузочных тестов для сервиса поиска, как познакомились с замечательным K6 и о том, как ведет себя облачный Elastic Search под нагрузкой.

Это третья статья из цикла. В прошлой части мы разбирали типы метрик, и уже там начали встречаться перцентили. Это полезная штука, но для неподготовленного читателя она выглядит просто как математическая дичь. Эта статья поможет разобраться в перцентилях по-инженерному, не заканчивая профильный факультет.

От автора: в этой статье я поделюсь своим опытом тестирования микросервисов. В последние годы команды разработчиков программного обеспечения внедряют архитектуру микросервисов, чтобы иметь возможность разрабатывать, тестировать и деплоить сервисы независимо и быстро. Для эффективного тестирования таких систем необходимо хорошо знать их архитектуру.

В серии из трех статей рассказываем о переходе с монолитной на микросервисную архитектуру. Разбираемся, когда и кому это действительно нужно, рассматриваем 7 миграционных шаблонов и самый больной вопрос: «Как быть с данными?».

Привет, меня зовут Алексей, я руковожу цифровыми продажами одного из крупнейших региональных банков нашей страны. Специфика моей работы заключается в том, что под моим крылом сконцентрирован и бизнес, и IT. Поэтому сегодня я расскажу, как при помощи технических решений мы решали базовые потребности бизнеса, а точнее, как мы сделали систему мониторинга и навигации звонков на бесплатном движке, увеличили конверсию и при этом сократили расходы.

В этой статье расскажем о решении для поддержки бизнес-процессов оператора и управления доходами. Также поделимся опытом разработки одного из его компонентов с использованием микросервисов. Эта информация будет полезна как для инженеров, которые собираются применять микросервисную архитектуру в разработке приложений, так и для владельцев и менеджеров продуктов, которые должны иметь представление о ее основах для оценки связанных с проектом рисков. 

На тему миграции с монолита на микросервисную архитектуру были написаны замечательные статьи, например, эта, возможно, относится к лучшим примерам. Преимущества и недостатки этих архитектур должны быть достаточно очевидны. Однако я хочу поговорить о другом: о стратегии. Мы создаем монолиты, потому что с ними легче начинать работу. Микросервисы обычно возникают в силу необходимости, когда наша система уже находится в продакшне.

Однако при принятии решения о необходимости миграции возникает множество вопросов: как вы определяете границы услуги? Как вы проверяете свойства самовосстановления архитектуры микросервиса?

Это особенно сложно с учетом распределенности сервисной сетки. Нам нужно иметь представление обо всем приложении, поскольку его фрагменты разделены. Наша цель — сохранить преимущества, которые мы имели в унаследованном монолите, избежав при этом сильной связанности, которая является его неотъемлемой частью. В данной статье я расскажу о некоторых практических подходах, которые вы можете использовать при выполнении этой миграции.

Интеграционная или shared база данных это архитектурный подход с которым мне часто приходилось сталкиваться, и практически никогда эта встреча не сулила ничего хорошего. Как правило, команда выбирает данный подход по нескольким причинам:

Не надо писать никакие контракты и схемы для интеграций сервисов между собой через API, а каждый может читать/писать из одной БД.

Не надо думать о синхронизации данных, если данные в БД записались значит консистентность достигнута.

Не надо снимать бэкапы с нескольких хранилищ, если можно снимать с одной единственной БД.

В своем стремлении перейти на микросервисы я столкнулся с аналогичными проблемами. Чаще всего я работал с клиентами и корпорациями, чей «микросервисный» дизайн приводил к единому моносервису. По сути, монолитное приложение было заменено действительно большим RESTful API.

Я решил рассмотреть пример создания целенаправленного микросервисного дизайна… правильным способом.

Представьте: у вас пара сотен микросервисов, и вдруг всё ломается. А может даже не всё, а, скажем, только одна страница. Если вы хорошо знакомы с системой, то по мониторингам и логам быстро обнаружите проблему и пойдете её решать. Но иногда систему вы видите впервые, и на поиск бага могут часы, или даже дни.

Всем привет, меня зовут Саша Казанцев, я — тимлид команды “Clickme” в hh.ru. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли трейсинг. 

Это вторая статья из цикла. В первой, вводной, я рассказывал, как устроены метрики для сервисов, чем отличаются от логов, и какую задачу вообще решают. Теперь подробнее про то, как их готовить.

Под катом: формат данных, способы отправки, типы метрик и их применение, кардинальность.

Продолжаем знакомиться с современной микросервисной архитектурой. Ведущий архитектор Группы «Иннотех» Александр Соляр рассказал об основных сложностях аналитиков, с которыми можно столкнуться при работе с микросервисами, и способах их преодоления.

Наверняка многие бекенд программисты сталкивались с задачей ограничением запросов к некоторому источнику данных. Существует множество решений этой проблемы:

1) хранить историю во внешнем источнике данных, как redis. Для вычисления возможности отправить запрос, нужно каждый раз ходить в этот источник данных, что может быть непозволительно в некоторых сферах (так как существенно увеличивается время обработки запроса)

2) не париться с limiter и анализировать ответ от внешнего источника данных и на основе его ответов, принимать решение когда и сколько запросов можно отправить (но такие ответы есть не у каждого сервиса и существует вероятность, что будут отправлены лишние запросы, что может привести к бану)

3) хранить историю запросов локально, но использовать алгоритм leaked bucket, но это не позволяет накидать несколько запросов и ждать

4) хранить историю запросов локально, но использовать алгоритм sliding window, можно накидать запросов и ждать какое-то известное время

О реализации sliding window для java пойдет речь в этой статье.

Пройдя много собеседований, выяснилось, что довольно приличная часть собеседующих, спрашивавших или как-то затрагивавших тему транзакций и их работы, не знают как работают транзакции и что означает для разработчика термин изоляция. Вплоть до архитектора в одной очень большой российской компании, для которого выводы, использованные мною для формулирования решения при прохождении архитектурной секции оказались чем-то вроде бреда. Пока готовится вторая статья (Миллиард абитуриентов МИРЭА 2), можно отвлечься и разобрать тему, продемонстрировать разработчикам что означает для них I в ACID.