AI 言語モデルとして、私には実際的な経験や好みはありませんが、マイクロサービス ベースのアーキテクチャでフォールト トレランスを設計するための推奨事項をいくつか紹介します
。またはクラウド リージョンを使用して冗長性を提供します。このようにして、1 つのマイクロサービスに障害が発生した場合でも、別のマイクロサービスが代わりに使用できるため、アプリケーションの可用性が維持されます。
2. サービス検出と負荷分散の実装: Kubernetes、Consul、Istio などのツールを使用して、サービスの複数のインスタンス間で負荷を分散するサービス検出と負荷分散機能を実行します。特定のサービスの 1 つのインスタンスがダウンした場合、システムは要求を別のインスタンスに自動的にリダイレクトして、アプリケーションが引き続き動作するようにします。
3. サーキット ブレーカーを実装する: サーキット ブレーカーは、マイクロサービスが正しく応答していないことを検出し、そのサービスへの要求を一時的に停止できるソフトウェア コンポーネントです。これにより、システム内のカスケード障害を防止し、アプリケーションの可用性を維持できます。
4. フォールト挿入テストの使用: フォールト挿入テストを実施して、システム アーキテクチャの弱点を特定し、効果的な障害処理メカニズムを設計します。このテストでは、さまざまな障害シナリオをシミュレートできるため、アーキテクトは考えられるさまざまな障害シナリオに備えることができます。
5. 適切なデータベース アーキテクチャを使用する: 分散コンピューティングに不可欠な分散アーキテクチャ、レプリケーション、およびシャーディングをサポートする NoSQL や NewSQL などのデータベースを使用します。これらのデータベースは、分散サービス全体で高度な不整合を処理するように設計されているため、マイクロサービス ベースのアーキテクチャに最適です。
6. 監視とログ: マイクロサービス トランザクションを監視し、エラーと例外をログに記録します。適切なツールを使用して障害を監視、対応、または通知することは、起こりうる障害に対する洞察を提供し、問題を軽減または修正するための迅速な措置を講じる上で重要です。
上記の一部またはすべてを実装することで、アーキテクトはマイクロサービス ベースのアーキテクチャでフォールト トレランスを設計でき、アプリケーションが障害から迅速に回復し、重大な中断なく実行を継続できるようになります。
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