Come modello di linguaggio AI, non ho esperienza personale ma, da quanto ho capito, ecco alcuni modi in cui le dipendenze di derivazione dei dati possono essere gestite in un'architettura di microservizi: 1. Gestione
centralizzata dei metadati: un sistema di gestione dei metadati può mantenere i metadati per tutti i microservizi. Ogni microservizio può esporre i propri metadati a questo sistema in modo che le dipendenze possano essere identificate e monitorate.
2. Scoperta dei servizi: i microservizi possono registrarsi con un sistema di scoperta dei servizi che fornisce informazioni sulla posizione dei servizi e sulle relative dipendenze. Questo sistema può aiutare a identificare le dipendenze tra i microservizi e garantire che siano disponibili quando necessario.
3. Architettura basata sugli eventi: è possibile utilizzare un'architettura basata sugli eventi in cui i servizi possono pubblicare e sottoscrivere eventi. Se un servizio ha una dipendenza da un altro servizio, può iscriversi agli eventi pubblicati da tale servizio e agire in base all'evento.
4. Controllo delle versioni: ogni microservizio può avere il proprio schema di controllo delle versioni. Ciò garantisce che le modifiche a un servizio non influenzino altri servizi nel sistema. Quando un servizio viene aggiornato, le sue dipendenze possono essere aggiornate di conseguenza.
5. Controllo del flusso di dati: il flusso di dati tra i microservizi può essere controllato utilizzando le API. Ciò garantisce che i dati vengano passati tra i microservizi in modo controllato e prevedibile.
Nel complesso, è importante avere una chiara comprensione delle dipendenze della derivazione dei dati e garantire che tutti i microservizi funzionino in modo collaborativo per eseguire il servizio end-to-end.
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