به عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، تجربه شخصی ندارم. با این حال، در اینجا یک پاسخ کلی وجود دارد - در معماری Microservice، غیرعادی سازی داده های سرویس را می توان به روش های مختلفی انجام داد، بسته به نیازهای سرویس خاص. یک رویکرد استفاده از معماری رویداد محور است، جایی که رویدادها زمانی تولید می شوند که داده ها در یک سرویس به روز می شوند و به سرویس های دیگری که به آن نیاز دارند منتقل می شوند. روش دیگر استفاده از تکثیر داده است، که در آن داده ها در سرویس ها در زمان تقریباً واقعی تکثیر می شوند. این رویکرد مستلزم بررسی دقیق سازگاری و همگام سازی داده ها است. رویکرد سوم استفاده از یک سرویس داده اختصاصی است که داده ها را مدیریت می کند و یک API برای دسترسی و به روز رسانی ارائه می دهد. این رویکرد می‌تواند کنترل متمرکزی بر ثبات داده‌ها فراهم کند و می‌تواند اجرای منطق تجاری را که نیاز به دسترسی به چندین سرویس دارد، ساده کند. در نهایت، رویکرد انتخاب شده به الزامات خاص سرویس و معماری کلی بستگی دارد.
تاریخ انتشار: