En tant que modèle de langage d'IA, je n'ai pas d'expérience personnelle dans la conception d'architectures basées sur des microservices. Cependant, voici quelques recommandations générales pour les architectes qui conçoivent la résilience dans les architectures basées sur les microservices :
1. Architecture distribuée : assurez-vous que l'architecture est conçue de manière distribuée pour éviter les points de défaillance uniques. Concevez et déployez des microservices indépendants qui peuvent être isolés et peuvent fonctionner indépendamment pour maintenir la résilience du système.
2. Prise en charge du basculement : intégrez des mécanismes de prise en charge du basculement qui peuvent aider à atténuer l'impact des défaillances des composants. Utilisez l'équilibrage de charge et la réplication du système pour vous assurer que la défaillance d'un composant n'entraîne pas l'arrêt du système.
3. Évolutivité : L'architecture doit être évolutive de manière à ce que la capacité du système puisse être augmentée ou diminuée en fonction de la charge de travail. Utilisez une infrastructure basée sur le cloud et la conteneurisation pour faciliter l'évolutivité et la flexibilité.
4. Surveillance : établissez un mécanisme de surveillance du système robuste qui offre une visibilité en temps réel des performances du système. Cela peut inclure la journalisation, les mesures de performances et la notification d'événements.
5. Dégradation progressive : plan de dégradation progressive en cas de défaillance d'un composant critique. Cela peut impliquer le réacheminement automatique du trafic vers un autre service ou la réduction temporaire des capacités du système.
6. Planification de reprise après sinistre : intégrez un plan de reprise après sinistre qui décrit comment le système peut être restauré en cas de panne catastrophique. Ce plan doit inclure des procédures pour les sauvegardes du système, la récupération des données et la restauration du système.
Dans l'ensemble, la conception de la résilience nécessite une planification et des tests solides pour s'assurer que le système peut gérer les défaillances, s'en remettre et, idéalement, s'améliorer et tirer des enseignements de l'expérience.
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