M

MLOG

ಕನ್ನಡ

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ: ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಅನುಷ್ಠಾನ, ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್: ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಧಾನವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಇವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಥ್ರೆಡ್ ಮುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಇವು ಬಳಕೆದಾರರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದಂತೆ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗೆ ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಏಕಕಾಲೀನ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು. ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬಫರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ ಕಾರಣ:

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದು, ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಜಾಬ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಗ ಕ್ಯೂ ಆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ವರ್ಕರ್ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಕ್ಯೂ ಆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಡೆಡ್-ಲೆಟರ್ ಕ್ಯೂಗೆ ಸರಿಸಬಹುದು.

ಜನಪ್ರಿಯ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು

ಹಲವಾರು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳಿವೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

RabbitMQ

RabbitMQ ಒಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಹು ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ RabbitMQ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

Kafka

Kafka ಒಂದು ವಿತರಿಸಿದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಅಧಿಕ-ಥ್ರೋಪುಟ್, ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Kafka ತನ್ನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. RabbitMQ ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, Kafka ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮರುಪ್ಲೇ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

Redis

Redis ಒಂದು ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಸ್ಟೋರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ತನ್ನ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಅಧಿಕ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ Redis ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, Redis RabbitMQ ಅಥವಾ Kafka ದಷ್ಟು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವಂತಿಲ್ಲ. ಪರ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಅವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS ಎಂಬುದು Amazon Web Services ನೀಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. SQS ಎರಡು ರೀತಿಯ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕ್ಯೂಗಳು ಮತ್ತು FIFO (First-In-First-Out) ಕ್ಯೂಗಳು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub ಎಂಬುದು Google Cloud Platform ನೀಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ, ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪುಶ್ ಮತ್ತು ಪುಲ್ ಡೆಲಿವರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage ಎಂಬುದು Microsoft Azure ಒದಗಿಸುವ ಒಂದು ಸೇವೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ನೀವು ಕ್ಯೂ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:

ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಉದಾಹರಣೆ 1: Celery ಮತ್ತು RabbitMQ ನೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು (Python)

Celery ಎಂಬುದು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ Python ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು RabbitMQ ಅನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಬ್ರೋಕರ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Celery ಮತ್ತು RabbitMQ ಬಳಸಿ ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

# celeryconfig.py
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'
result_backend = 'redis://localhost:6379/0'

# tasks.py
from celery import Celery
import time

app = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@localhost//', backend='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def send_email(email_address, subject, message):
 time.sleep(10) # Simulate sending email
 print(f"Sent email to {email_address} with subject '{subject}' and message '{message}'")
 return f"Email sent to {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

result = send_email.delay('test@example.com', 'Hello', 'This is a test email.')
print(f"Task ID: {result.id}")

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, send_email ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು @app.task ನಿಂದ ಅಲಂಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು Celery ಗೆ ಇದನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಟಾಸ್ಕ್ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. send_email.delay() ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಯು ಟಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು RabbitMQ ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ Celery ವರ್ಕರ್‌ಗಳು ಕ್ಯೂನಿಂದ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 2: Kafka ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು (Java)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Kafka ಅನ್ನು ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ಆಗಿ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ Java ವರ್ಕರ್ ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

// Kafka Producer (Java)
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class ImageProducer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 producer.send(new ProducerRecord("image-processing", Integer.toString(i), "image_" + i + ".jpg"));
 System.out.println("Message sent successfully");
 }
 producer.close();
 }
}

// Kafka Consumer (Java)
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.Arrays;

public class ImageConsumer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.setProperty("group.id", "image-processor");
 props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
 props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
 props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 consumer.subscribe(Arrays.asList("image-processing"));
 while (true) {
 ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
 for (ConsumerRecord record : records) {
 System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // Simulate image processing
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

ಪ್ರೊಡ್ಯೂಸರ್ ಇಮೇಜ್ ಫೈಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು Kafka ಟಾಪಿಕ್ "image-processing" ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಈ ಟಾಪಿಕ್‌ಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಬಂದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು Kafka ಬಳಸಿ ಸರಳವಾದ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 3: AWS SQS ಮತ್ತು Lambda ನೊಂದಿಗೆ ನಿಗದಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು AWS SQS ಮತ್ತು Lambda ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. AWS CloudWatch Events ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ನಂತರ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ SQS ಕ್ಯೂಗೆ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ವರ್ಕರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಯೂನಿಂದ ಜಾಬ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 1: SQS ಕ್ಯೂ ರಚಿಸಿ

AWS ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಕನ್ಸೋಲ್‌ನಲ್ಲಿ SQS ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕ್ಯೂನ ARN (Amazon Resource Name) ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಹಂತ 2: Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ರಚಿಸಿ (ಶೆಡ್ಯೂಲರ್)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json
import datetime

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

def lambda_handler(event, context):
 message = {
 'task': 'Generate Report',
 'timestamp': str(datetime.datetime.now())
 }

 response = sqs.send_message(
 QueueUrl=QUEUE_URL,
 MessageBody=json.dumps(message)
 )

 print(f"Message sent to SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message sent to SQS'
 }

ಹಂತ 3: Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ರಚಿಸಿ (ವರ್ಕರ್)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json
import time

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Received message: {body}")
 # Simulate report generation
 print("Generating report...")
 # time.sleep(5)
 print("Report generated successfully.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message processed'
 }

ಹಂತ 4: CloudWatch Events ನಿಯಮವನ್ನು ರಚಿಸಿ

ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡಲು CloudWatch Events ನಿಯಮವನ್ನು ರಚಿಸಿ. Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲು ನಿಯಮವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.

ಹಂತ 5: ವರ್ಕರ್ Lambda ಗಾಗಿ SQS ಟ್ರಿಗರ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ

ವರ್ಕರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ SQS ಟ್ರಿಗರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಇದು SQS ಕ್ಯೂಗೆ ಹೊಸ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ವರ್ಕರ್ Lambda ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ರಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು AWS ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ

ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಒಂದು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

ತೀರ್ಮಾನ

ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಜಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಸಣ್ಣ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮೆಸೇಜ್ ಕ್ಯೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೃಢ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.