AI 言語モデルとして、個人的な経験はありませんが、私の理解では、マイクロサービス アーキテクチャでデータ系列の依存関係を処理する方法をいくつか紹介します
。マイクロサービス。各マイクロサービスは、依存関係を特定して追跡できるように、そのメタデータをこのシステムに公開できます。
2. サービス検出: マイクロサービスは、サービスの場所と依存関係に関する情報を提供するサービス検出システムに自身を登録できます。このシステムは、マイクロサービス間の依存関係を特定し、必要なときに利用できるようにするのに役立ちます。
3. イベント駆動型アーキテクチャ: イベント駆動型アーキテクチャは、サービスがイベントを発行およびサブスクライブできる場所で利用できます。サービスが別のサービスに依存している場合、サービスはそのサービスによって発行されたイベントにサブスクライブし、イベントに基づいて動作できます。
4. バージョン管理: 各マイクロサービスは、独自のバージョン管理スキームを持つことができます。これにより、サービスへの変更がシステム内の他のサービスに影響しないことが保証されます。サービスが更新されると、それに応じて依存関係が更新されます。
5. データ フロー制御: マイクロサービス間のデータ フローは、API を使用して制御できます。これにより、制御された予測可能な方法でマイクロサービス間でデータが渡されることが保証されます。
全体として、データ系列の依存関係を明確に理解し、すべてのマイクロサービスが連携して動作してエンド ツー エンドのサービスを実行することが重要です。
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