Bir yapay zeka dil modeli olarak kişisel deneyimim yok ancak bir mikro hizmet mimarisinde hata toleransının nasıl ele alınabileceğine ilişkin bazı yaklaşımlar şunlardır:
1. Çoğaltma - Mikro hizmetleri birden çok sunucuda çoğaltarak, bir sunucu arızalandığında istekler yönlendirilebilir aynı mikro hizmetin çalıştığı farklı bir sunucuya.
2. Devre kesici düzeni - Bir hizmetin ne zaman yanıt vermediğini algılamak için kullanılır ve yedeklenene ve çalışana kadar ona istek göndermeyi durdurur.
3. Sağlık kontrolleri - Her bir mikro hizmetin durumunu sürekli olarak izleyerek, bir hizmetin ne zaman yanıt vermediğini veya yanıt vermesinin çok uzun sürdüğünü belirleyebilir ve uygun önlemi alabilir.
4. Yeniden deneme mekanizması - Bir mikro hizmet çağrılırken bir hata oluşursa, istemci belirli bir süre sonra aynı mikro hizmeti tekrar aramayı deneyebilir.
5. Bölmeler - Bu, sistemleri, bir bileşen arızalanırsa tüm sistemin çökmesine neden olmayacak şekilde inşa etmekle ilgilidir.
6. Kademeli bozulma - Bir sistem yüksek yük yaşadığında veya tam bir kapanmayı önlemek için tehlike altında olduğunda işlevselliği azaltmayı içerir.
7. Sabit altyapı - Sabit altyapı, sorunların manuel olarak düzeltilmesine güvenmek yerine, sistemin parçalarını değiştirmek için otomasyon kullanır ve daha iyi hata toleransı sağlar.
8. Yedeklilik - Mikro hizmetleri birden fazla ortamda çoğaltarak, bir veya daha fazla ortam arızalanırsa hizmetler çalışmaya devam edebilir.
Bu yaklaşımlar, mikro hizmet mimarisinin özel ihtiyaçlarına ve kısıtlamalarına bağlı olarak farklı kombinasyonlarda uygulanabilir.
Yayın tarihi: