Come modello di linguaggio AI, non ho esperienza personale. Tuttavia, ecco una risposta generale: in un'architettura di microservizi, la denormalizzazione dei dati del servizio può essere gestita in vari modi, a seconda dei requisiti del servizio specifico. Un approccio consiste nell'utilizzare l'architettura basata sugli eventi, in cui gli eventi vengono generati quando i dati vengono aggiornati in un servizio e inviati ad altri servizi che ne hanno bisogno. Un altro approccio consiste nell'utilizzare la replica dei dati, in cui i dati vengono replicati tra i servizi quasi in tempo reale. Questo approccio richiede un'attenta considerazione della coerenza e della sincronizzazione dei dati. Un terzo approccio consiste nell'utilizzare un servizio dati dedicato che gestisce i dati e fornisce un'API per l'accesso e gli aggiornamenti. Questo approccio può fornire un controllo centralizzato sulla coerenza dei dati e può semplificare l'implementazione della logica di business che richiede l'accesso a più servizi. In definitiva, l'approccio scelto dipenderà dai requisiti specifici del servizio e dall'architettura complessiva.
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