Sündmuspõhine arhitektuur: süvauuring Lambda funktsioonide töötlemisse

Tänapäeva kiires digitaalses maailmas vajavad ettevõtted rakendusi, mis on väga skaleeritavad, reageerimisvõimelised ja usaldusväärsed. Sündmuspõhine arhitektuur (EDA) pakub võimsa paradigma selliste süsteemide ehitamiseks. See blogipostitus käsitleb EDA-d, keskendudes konkreetselt selle rakendamisele AWS Lambda funktsioonide abil, ning uurib eeliseid, kasutusjuhtumeid, parimaid praktikaid ja täiustatud mustreid skaleeritavate ja reageerimisvõimeliste rakenduste ehitamiseks kogu maailmas.

Mis on sündmuspõhine arhitektuur (EDA)?

Sündmuspõhine arhitektuur on hajutatud asünkroonne arhitektuurimuster, kus teenused suhtlevad sündmuste tekitamise ja neile reageerimise kaudu. Sündmus on oluline muutus olekus. Kui olek muutub, avaldab teenus sündmuse, mida seejärel tarbivad teised teenused, kes on sellest sündmusest huvitatud. See lahtisidumine võimaldab teenustel töötada sõltumatult ja reageerida süsteemi muudatustele peaaegu reaalajas.

EDA peamised omadused:

• Asünkroonne suhtlus: Teenused ei pea ootama teiste teenuste vastust.
• Nõrk sidusus: Teenused on sõltumatud ja neid saab arendada, juurutada ja skaleerida eraldi.
• Skaleeritavus: Lihtne skaleerida üksikuid teenuseid vastavalt nende konkreetsetele vajadustele.
• Reageerimisvõime: Teenused reageerivad sündmustele peaaegu reaalajas, pakkudes reageerimisvõimelisemat kasutajakogemust.
• Paindlikkus: Lihtne lisada või eemaldada teenuseid ilma kogu süsteemi mõjutamata.

AWS Lambda: serverless andmetöötlusteenus

AWS Lambda on serverless andmetöötlusteenus, mis võimaldab teil käivitada koodi ilma servereid ette valmistamata või hallates. Sa lihtsalt laadid oma koodi üles "Lambda funktsioonina" ja AWS hoolitseb kõige muu eest. Lambda funktsioone käivitavad sündmused erinevatest AWS-i teenustest, nagu Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway ja Amazon SNS, muutes selle ideaalseks valikuks EDA rakendamiseks.

Lambda kasutamise peamised eelised EDA jaoks:

• Serverihalduse puudumine: Kõrvaldab serverite haldamise üldkulud.
• Automaatne skaleerimine: Lambda skaleerib automaatselt, et tulla toime sissetuleva sündmusekoormusega.
• Kasutuspõhine hinnakujundus: Maksate ainult selle andmetöötlusaja eest, mida teie funktsioon tarbib.
• Integratsioon AWS-i teenustega: Integreerub sujuvalt teiste AWS-i teenustega.
• Kõrge kättesaadavus: Lambda funktsioonid on väga kättesaadavad ja tõrketaluvad.

Kuidas Lambda funktsioonid sündmusi töötlevad

Lambda funktsioonide sündmuste töötlemise protsessi saab jagada järgmisteks etappideks:

1. Sündmuse allikas: AWS-i teenuses toimub sündmus (nt fail laaditakse üles S3-sse).
2. Sündmuse päästik: Sündmus käivitab Lambda funktsiooni.
3. Lambda käivitamine: Lambda teenus käivitab sündmuse põhjal määratud funktsiooni.
4. Funktsiooni käivitamine: Lambda käivitab koodi, töödeldes sündmuse andmeid.
5. Vastus/Väljund: Funktsioon võib tagastada vastuse või sooritada toiminguid, näiteks kirjutada andmebaasi või avaldada mõne muu sündmuse.

Näide: pilditöötlus Lambda ja S3-ga: Kaaluge stsenaariumi, kus soovite automaatselt genereerida Amazon S3 bucketisse üles laaditud piltide pisipilte. Rakendada võiks järgmisi samme:

1. Kui pilt laaditakse üles S3 bucketisse, genereeritakse S3 sündmus.
2. S3 sündmus käivitab Lambda funktsiooni.
3. Lambda funktsioon laadib pildi alla S3-st.
4. Lambda funktsioon muudab pildi suurust, et luua pisipilt.
5. Lambda funktsioon laadib pisipildi tagasi S3-sse.

Lambda funktsioonide töötlemise kasutusjuhtumid EDA-s

Lambda funktsioonid sobivad hästi paljude sündmuspõhiste kasutusjuhtumite jaoks, sealhulgas:

• Andmetöötlus: Suure hulga andmete töötlemine reaalajas (nt logianalüüs, andmete teisendamine).
• Reaalajas analüüs: Reaalajas armatuurlaudade ja aruandlussüsteemide ehitamine.
• Webhookid: Kolmandate osapoolte teenuste webhookide haldamine (nt GitHub, Slack).
• IoT rakendused: Andmete töötlemine IoT seadmetest (nt anduri andmed, telemeetria).
• Mobiilsed taustasüsteemid: Serverless mobiilsete taustasüsteemide ehitamine.
• E-kaubandus: Tellimuste töötlemine, laoseisu haldamine ja kliendikogemuste isikupärastamine.

Globaalne e-kaubanduse platvorm

E-kaubanduse platvorm saab EDA-d kasutada erinevate sündmuste haldamiseks. Näiteks:

• Tellimuse esitamine: Kui tellimus esitatakse, tekitatakse sündmus. Lambda funktsioon töötleb tellimuse, värskendab laoseisu ja algatab makse töötlemise.
• Makse kinnitus: Pärast edukat makset käivitab sündmus Lambda funktsiooni, et saata kliendile tellimuse kinnitusmeilid ja teavitada ladu saatmiseks.
• Laoseisu värskendus: Kui laoseis muutub, tekitatakse sündmus. Lambda funktsioon värskendab toodete loendeid erinevates piirkondades ja käivitab hoiatusi, kui varud on madalad.

Finantstehingute töötlemine

Finantsasutused saavad EDA-d kasutada tehingute töötlemiseks reaalajas. Vaadake neid näiteid:

• Pettuste tuvastamine: Iga tehingu kohta tekitatakse sündmus. Lambda funktsioonid analüüsivad tehingute mustreid ja märgistavad kahtlased tegevused ülevaatamiseks.
• Reaalajas aruandlus: Tehingute sündmused käivitavad Lambda funktsioonid, et värskendada reaalajas armatuurlaudu peamiste tulemusnäitajate (KPI) jälgimiseks.
• Regulatiivne vastavus: Tehingute sündmused võivad käivitada Lambda funktsioonid, et kontrollida vastavust eeskirjadele erinevates jurisdiktsioonides ja genereerida vajalikke aruandeid.

EDA kasutamise eelised Lambdaga

• Parem skaleeritavus: Lihtne skaleerida üksikuid teenuseid vastavalt nende konkreetsetele vajadustele. Lambda skaleerib automaatselt, et tulla toime sündmusekoormusega.
• Suurenenud reageerimisvõime: Teenused reageerivad sündmustele peaaegu reaalajas, pakkudes reageerimisvõimelisemat kasutajakogemust.
• Vähendatud kulud: Kasutuspõhine hinnakujundus aitab vähendada kulusid, eriti rakenduste puhul, millel on muutuv töökoormus.
• Lihtsustatud arendus: Keskenduge äriloogika kirjutamisele, muretsemata infrastruktuuri haldamise pärast.
• Täiustatud tõrketaluvus: Teenused on lahti ühendatud, seega ei mõjuta ühe teenuse tõrked tingimata teisi teenuseid.

Parimad praktikad EDA ehitamiseks Lambdaga

Tugevate ja skaleeritavate EDA süsteemide ehitamiseks Lambdaga kaaluge järgmisi parimaid praktikaid:

• Valige õige sündmuse allikas: Valige oma kasutusjuhtumi jaoks sobiv sündmuse allikas. (nt S3 failide üleslaadimiseks, SNS pub/sub sõnumside jaoks, DynamoDB Streams andmebaasi muudatuste jaoks).
• Kujundage sündmused hoolikalt: Veenduge, et sündmused sisaldavad tarbijate jaoks vajalikku teavet nende ülesannete täitmiseks. Kasutage hästi määratletud sündmuse skeemi.
• Rakendage idempotentsust: Veenduge, et teie Lambda funktsioonid on identsed, mis tähendab, et neid saab käivitada mitu korda, põhjustamata soovimatuid kõrvalmõjusid. See on oluline uuesti proovimiste haldamiseks ja andmete järjepidevuse tagamiseks.
• Käsitlege vigu graatsiliselt: Rakendage veahaldus- ja uuesti proovimise mehhanisme, et käsitleda mööduvaid vigu. Kasutage surnud kirjade järjekordi (DLQ), et salvestada sündmusi, mida ei saa töödelda.
• Jälgige ja logige: Jälgige oma Lambda funktsioone ja logige olulised sündmused tõrkeotsinguks ja analüüsiks. Kasutage jälgimiseks ja logimiseks AWS CloudWatchi.
• Turvake oma funktsioonid: Kasutage IAM rolle, et anda oma Lambda funktsioonidele vajalikud õigused teistele AWS-i teenustele juurdepääsuks.
• Optimeerige funktsiooni jõudlust: Optimeerige oma Lambda funktsiooni koodi jõudluse jaoks. Kasutage tõhusaid algoritme ja andmestruktuure. Minimeerige sõltuvusi ja külmkäivitusi.
• Arvestage samaaegsuse piirangutega: Olge teadlik Lambda samaaegsuse piirangutest ja kohandage neid vastavalt vajadusele. Kasutage reserveeritud samaaegsust, et tagada oma funktsioonidele piisavalt võimsust sündmusekoormuse haldamiseks.

Täiustatud mustrid EDA jaoks Lambdaga

Lisaks EDA põhilisele rakendamisele Lambdaga on olemas mitmeid täiustatud mustreid, mida saab kasutada keerukamate süsteemide ehitamiseks.

Sündmuse hankimine

Sündmuse hankimine on muster, kus kõik rakenduse oleku muudatused salvestatakse sündmuste jadana. Selle asemel, et salvestada objekti praegust olekut, salvestate sündmuste ajaloo, mis selleni viis. See võimaldab teil objekti oleku igal ajahetkel uuesti üles ehitada.

Sündmuse hankimise eelised:

• Auditeeritavus: Teil on täielik auditijälg kõigist süsteemi muudatustest.
• Taasesitatavus: Saate sündmusi uuesti esitada, et süsteemi olek uuesti üles ehitada või ajaloolist analüüsi teha.
• Ajutised päringud: Saate süsteemi olekut igal ajahetkel pärida.

Näide:

Kaaluge e-kaubanduse rakendust, mis kasutab sündmuse hankimist klientide tellimuste jälgimiseks. Selle asemel, et salvestada tellimuse praegust olekut andmebaasi, salvestate sündmuste jada, näiteks "Tellimus loodud", "Kaup lisatud", "Makse laekunud", "Tellimus saadetud" ja "Tellimus kohale toimetatud". Tellimuse praeguse oleku hankimiseks taasesitate kõik selle tellimusega seotud sündmused.

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

CQRS on muster, mis eraldab andmesalvestuse lugemis- ja kirjutamistoimingud. See võimaldab teil lugemis- ja kirjutamismudeleid sõltumatult optimeerida. CQRS süsteemis kasutatakse käske andmete värskendamiseks ja päringuid andmete hankimiseks. Käske haldab tavaliselt eraldi teenus kui päringuid.

CQRS eelised:

• Parem jõudlus: Saate lugemis- ja kirjutamismudeleid jõudluse saavutamiseks sõltumatult optimeerida.
• Suurenenud skaleeritavus: Saate lugemis- ja kirjutamisteenuseid sõltumatult skaleerida.
• Lihtsustatud arendus: Saate keerukate rakenduste arendust lihtsustada, eraldades lugemis- ja kirjutamisloogika.

Näide:

Kaaluge online mängurakendust, mis kasutab CQRS-i. Käske, nagu "Liiguta mängijat" ja "Ründa vaenlast", haldab kirjutamisteenus, mis värskendab mängu olekut. Päringuid, nagu "Hangi mängija asukoht" ja "Hangi vaenlase tervis", haldab lugemisteenus, mis hangib mängu oleku. Lugemisteenust saab optimeerida kiireteks lugemisteks, kirjutamisteenust aga usaldusväärseteks kirjutamisteks.

Fan-Out muster

Fan-Out muster hõlmab ühe sündmuse jagamist mitmele tarbijale. Seda saab saavutada selliste teenuste abil nagu Amazon SNS (Simple Notification Service). Sündmus avaldatakse SNS teemas, mis seejärel edastab sündmuse mitmele tellijale (nt Lambda funktsioonid, SQS järjekorrad).

Fan-Out mustri eelised:

• Paralleelne töötlemine: Võimaldab mitmel tarbijal sama sündmust samaaegselt töödelda.
• Lahtisidumine: Tarbijad on üksteisest sõltumatud ja neid saab lisada või eemaldada ilma kirjastajat mõjutamata.
• Skaleeritavus: Lihtne skaleerida tarbijate arvu vastavalt töötlemisvajadustele.

Näide:

Sotsiaalmeedia platvorm saab kasutaja postituste haldamiseks kasutada Fan-Out mustrit. Kui kasutaja loob postituse, avaldatakse sündmus SNS teemas. Mitmed Lambda funktsioonid tellivad selle teema:

• Üks funktsioon analüüsib postitust sobimatu sisu suhtes.
• Teine funktsioon värskendab kasutaja ajajoont.
• Kolmas funktsioon indekseerib postituse otsinguks.

Scatter-Gather muster

Scatter-Gather muster hõlmab ühe päringu saatmist mitmele teenusele ("hajuta" faas) ja seejärel nende teenuste tulemuste koondamist ("kogu" faas). See muster on kasulik andmete koondamiseks mitmest allikast või paralleelseks töötlemiseks.

Scatter-Gather mustri eelised:

• Paralleelne töötlemine: Võimaldab teil ülesandeid paralleelselt sooritada, vähendades üldist töötlemisaega.
• Andmete koondamine: Võimaldab teil andmeid koondada mitmest allikast üheks vastuseks.
• Tõrketaluvus: Kui üks teenus ebaõnnestub, saate siiski tagastada osalise vastuse teiste teenuste tulemustega.

Näide:

Lennupiletite broneerimise rakendus saab lennufirmade lendude otsimiseks kasutada Scatter-Gather mustrit. Päring saadetakse mitmele lennufirma API-le ("hajuta" faas). Iga lennufirma API tulemused koondatakse seejärel üheks vastuseks, mida kuvatakse kasutajale ("kogu" faas).

Globaalsed kaalutlused EDA jaoks Lambdaga

Kui ehitate EDA süsteeme Lambdaga globaalsele publikule, on oluline arvestada järgmiste teguritega:

• Andmete asukoht: Veenduge, et andmeid säilitatakse ja töödeldakse vastavalt kohalikele eeskirjadele. Kasutage andmete asukohanõuete täitmiseks AWS piirkondi erinevates geograafilistes asukohtades.
• Latentsus: Minimeerige latentsust, juurutades Lambda funktsioone AWS piirkondades, mis on teie kasutajatele lähedal. Kasutage Amazon CloudFronti sisu vahemällu salvestamiseks ja staatiliste varade latentsuse vähendamiseks.
• Lokaliseerimine: Lokaliseerige oma rakendus erinevatele keeltele ja kultuuridele. Kasutage AWS Lambdat andmete töötlemiseks ja vastuste genereerimiseks erinevates keeltes.
• Ajavööndid: Käsitlege ajavööndeid õigesti. Kasutage kogu rakenduses ühtset ajavööndit ja teisendage vajadusel ajavööndite vahel.
• Valuuta: Toetage mitut valuutat. Kasutage AWS Lambdat valuutade vahel teisendamiseks ja hindade arvutamiseks kohalikes valuutades.
• Vastavus: Veenduge, et teie rakendus vastab kõigile asjakohastele eeskirjadele, nagu GDPR, HIPAA ja PCI DSS.

Kokkuvõte

Sündmuspõhine arhitektuur koos AWS Lambda võimsusega pakub tugeva ja skaleeritava lahenduse kaasaegsete rakenduste ehitamiseks. Mõistes EDA põhimõisteid, kasutades ära Lambda serverless võimalusi ja järgides parimaid praktikaid, saavad arendajad luua reageerimisvõimelisi, usaldusväärseid ja kulutõhusaid süsteeme. Täiustatud mustrite, nagu sündmuse hankimine, CQRS ja Fan-Out muster, omaksvõtmine suurendab veelgi EDA rakenduste võimalusi. Kuna ettevõtted jätkavad globaalset laienemist, on andmete asukoha, latentsuse, lokaliseerimise ja vastavuse kaalumine ülioluline kasutajatele sujuva kogemuse pakkumiseks kogu maailmas. Nende strateegiate hoolika planeerimise ja rakendamise abil saavad organisatsioonid avada sündmuspõhise arhitektuuri täieliku potentsiaali Lambdaga ja ehitada rakendusi, mis on tulevikuks valmis.