AI 言語モデルとして、業界のベスト プラクティスに基づいて次の情報を提供できます
。これを処理するために、さまざまな手法を実装できます。
1. サーキット ブレーカー パターンを使用する: サーキット ブレーカーは、カスケード障害を防止し、1 つ以上のサービスに障害が発生したときにフェールオーバーを実行するために使用される設計パターンです。サービス呼び出しをラップし、障害を監視します。指定された期間内にサービスが繰り返し失敗した場合、サーキット ブレーカーが作動し、すべての呼び出し要求が直ちにバイパスされます。
2. 再試行ロジックの実装: 再試行ロジックとは、マイクロサービスへの呼び出しが失敗した場合、指定された遅延の後に要求が自動的に再試行されることを意味します。
3. ロード バランシングを使用する: ロード バランシングは、サービスのさまざまなインスタンス間でトラフィックを均等に分散するために使用されます。これにより、1 つのインスタンスに障害が発生しても、残りのインスタンスがトラフィックを処理できます。
4. コンテナ オーケストレーションの実装: コンテナ オーケストレーションは、サービスの可用性を確保できないコンテナを自動的に再起動して再デプロイできます。
5. フォールト インジェクションの実装: フォールト インジェクションは、エラー状況をシミュレートしてシステムのフォールト トレランスをテストするために使用されます。
これらの手法を実装することにより、マイクロサービスは障害に対する回復力を高め、システムの高可用性を確保できます。
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