Као језички модел вештачке интелигенције, немам практично искуство, али могу да пружим неки увид у то како се упити за податке о линији услуга могу руковати у микросервисној архитектури: 1. Имплементирајте
архитектуру вођену догађајима: У архитектури микросервиса, догађаји су примарно средство комуникације између микросервиса. Сваки сервис треба да буде обавештен када дође до промене података у другом сервису. Користећи архитектуру вођену догађајима, могуће је пратити линију података преко микросервиса.
2. Искористите АПИ мрежни пролаз: АПИ мрежни пролаз може да обезбеди јединствену улазну тачку за микроуслуге, која се може користити за праћење порекла података. АПИ мрежни пролаз може да ухвати метрику коришћења података и да мапира захтеве за специфичне микросервисе укључене у обраду података.
3. Користите централизовано складиште података: Ако све услуге деле исто складиште података, лакше је пратити порекло у свим услугама. Ово се може постићи путем заједничке базе података или складишта података. Централизовано складиште података ће омогућити јединствени преглед података који су доступни свим сервисима.
4. Користите алате за лозу података: Алати за лозу података могу се користити за праћење тока података кроз микросервисе. Ови алати се могу користити за прикупљање и анализу метаподатака из више извора, омогућавајући праћење и ревизију упита за податке.
5. Имплементирајте праћење на нивоу услуге: Праћење на нивоу услуге може се имплементирати помоћу алата као што су Јаегер или Зипкин. Ови алати вам омогућавају да пратите захтеве и догађаје у различитим микроуслугама и могу да обезбеде метрике као што су времена одговора и стопе грешака и на нивоу услуге и на нивоу крајње тачке.
У закључку, упити за податке о линији података о услугама у микросервисној архитектури могу се руковати употребом архитектуре вођене догађајима, АПИ мрежног пролаза, централизованог складишта података, алата за порекло података и праћења на нивоу услуге.
Датум објављивања: