AI 言語モデルとして、私はソフトウェア開発の実務経験はありませんが、マイクロサービス アーキテクチャでサービス データ系統の追跡を処理するためのいくつかの提案を以下に示します。 1. イベント スキーマを定義します
。サービス間で渡されます。これは、サービス指向アーキテクチャでデータが生成、処理、消費される場所を追跡するのに役立ちます。
2. 分散トレースを使用する: サービス メッシュに分散トレースを実装して、複数のサービスでトランザクションを追跡できるようにします。これは、さまざまなサービスでデータがどのように移動するかを理解するために重要です。
3. バージョニングと変更管理を実装する: バージョニングが適切に行われ、スキーマと API に準拠していることを確認します。これにより、変更とそのデータ系列への影響を追跡できます。
4. データ検出とメタデータ管理の実装: 検索可能なメタデータを使用して、スキーマ、データ ソース、およびデータ送信先をカタログ化するための効果的なデータ検出メカニズムを確立します。
5. 定期的な監査の実施: データの不整合や問題を回避するために、定期的に変更の監査を実施し、データ系統への影響を追跡します。
6. コンプライアンス要件を考慮する: 個人データや財務データなどの機密データを扱う場合は、プライバシーと法的要件がすべて満たされていることを確認してください。データ系統の追跡は、規制へのコンプライアンスを確保するのに役立ちます。
発行日: