Išnagrinėkite įvykių valdomą architektūrą (EDA) ir jos įgyvendinimą naudojant AWS Lambda funkcijas. Sužinokite apie privalumus, naudojimo atvejus, geriausią praktiką ir išplėstinius modelius, skirtus kurti keičiamo dydžio ir reaguojančias programas visame pasaulyje.
Įvykių valdoma architektūra: išsami „Lambda“ funkcijų apdorojimo analizė
Šiandieninėje sparčioje skaitmeninėje aplinkoje įmonėms reikalingos programos, kurios būtų labai keičiamo dydžio, reaguojančios ir patikimos. Įvykių valdoma architektūra (EDA) suteikia galingą paradigmą tokioms sistemoms kurti. Šiame tinklaraščio įraše nagrinėjama EDA, konkrečiai daugiausia dėmesio skiriant jos įgyvendinimui naudojant AWS Lambda funkcijas, ir nagrinėjami privalumai, naudojimo atvejai, geriausia praktika ir išplėstiniai modeliai, skirti kurti keičiamo dydžio ir reaguojančias programas visame pasaulyje.
Kas yra įvykių valdoma architektūra (EDA)?
Įvykių valdoma architektūra yra paskirstytas asinchroninis architektūrinis modelis, kai paslaugos bendrauja skleisdamos ir reaguodamos į įvykius. Įvykis yra reikšmingas būsenos pasikeitimas. Kai įvyksta būsenos pasikeitimas, paslauga paskelbia įvykį, kurį vėliau naudoja kitos paslaugos, kurios domisi tuo įvykiu. Šis atsiejimas leidžia paslaugoms veikti nepriklausomai ir beveik realiuoju laiku reaguoti į sistemos pokyčius.
Pagrindinės EDA savybės:
- Asinchroninis ryšys: Paslaugos neturi laukti atsakymo iš kitų paslaugų.
- Atsiejimas: Paslaugos yra nepriklausomos ir gali būti kuriamos, diegiamos ir keičiamos atskirai.
- Keičiamumas: Lengva keisti atskirų paslaugų dydį pagal konkrečius poreikius.
- Reagavimas: Paslaugos beveik realiuoju laiku reaguoja į įvykius, užtikrindamos geresnę naudotojo patirtį.
- Lankstumas: Lengva pridėti arba pašalinti paslaugas nepaveikiant visos sistemos.
AWS Lambda: be serverio skaičiavimo paslauga
AWS Lambda yra be serverio skaičiavimo paslauga, leidžianti vykdyti kodą neapdorojant arba nevaldant serverių. Jūs tiesiog įkeliate savo kodą kaip „Lambda funkciją“, o AWS pasirūpina visa kita. Lambda funkcijas suaktyvina įvykiai iš įvairių AWS paslaugų, tokių kaip Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway ir Amazon SNS, todėl tai yra idealus pasirinkimas EDA įgyvendinimui.
Pagrindiniai Lambda naudojimo EDA privalumai:
- Nėra serverio valdymo: Pašalina serverių valdymo pridėtines išlaidas.
- Automatinis keitimas: Lambda automatiškai keičia dydį, kad apdorotų gaunamą įvykių apkrovą.
- Mokėjimas pagal naudojimą: Mokate tik už skaičiavimo laiką, kurį sunaudoja jūsų funkcija.
- Integracija su AWS paslaugomis: Sklandžiai integruojama su kitomis AWS paslaugomis.
- Didelis pasiekiamumas: Lambda funkcijos yra labai pasiekiamos ir atsparios gedimams.
Kaip Lambda funkcijos apdoroja įvykius
Lambda funkcijų įvykių apdorojimo procesą galima suskirstyti į šiuos veiksmus:
- Įvykio šaltinis: AWS paslaugoje įvyksta įvykis (pvz., failas įkeliamas į S3).
- Įvykio suaktyvinimas: Įvykis suaktyvina Lambda funkciją.
- Lambda iškvietimas: Lambda paslauga vykdo nurodytą funkciją pagal įvykį.
- Funkcijos vykdymas: Lambda vykdo kodą, apdorodama įvykio duomenis.
- Atsakymas / išvestis: Funkcija gali grąžinti atsakymą arba atlikti veiksmus, pvz., rašyti į duomenų bazę arba paskelbti kitą įvykį.
Pavyzdys: vaizdų apdorojimas naudojant Lambda ir S3: Įsivaizduokite scenarijų, kai norite automatiškai generuoti miniatiūras vaizdų, įkeltų į Amazon S3 kaušą. Galima įgyvendinti šiuos veiksmus:
- Kai vaizdas įkeliamas į S3 kaušą, sugeneruojamas S3 įvykis.
- S3 įvykis suaktyvina Lambda funkciją.
- Lambda funkcija atsisiunčia vaizdą iš S3.
- Lambda funkcija pakeičia vaizdo dydį, kad sukurtų miniatiūrą.
- Lambda funkcija įkelia miniatiūrą atgal į S3.
Lambda funkcijų apdorojimo naudojimo atvejai EDA
Lambda funkcijos puikiai tinka įvairiems įvykių valdomiems naudojimo atvejams, įskaitant:
- Duomenų apdorojimas: Didelio duomenų kiekio apdorojimas realiuoju laiku (pvz., žurnalo analizė, duomenų transformavimas).
- Realaus laiko analizė: Realaus laiko informacijos suvestinių ir ataskaitų sistemų kūrimas.
- Webhook: Webhook apdorojimas iš trečiųjų šalių paslaugų (pvz., GitHub, Slack).
- IoT programos: Duomenų apdorojimas iš IoT įrenginių (pvz., jutiklių duomenys, telemetrija).
- Mobiliosios programos sąsajos: Kūrimas be serverio mobiliųjų programų sąsajų.
- E. komercija: Užsakymų apdorojimas, atsargų valdymas ir klientų patirties suasmeninimas.
Pasaulinė e. komercijos platforma
E. komercijos platforma gali naudoti EDA įvairiems įvykiams apdoroti. Pavyzdžiui:
- Užsakymo pateikimas: Kai pateikiamas užsakymas, išspinduliuojamas įvykis. Lambda funkcija apdoroja užsakymą, atnaujina atsargas ir inicijuoja mokėjimo apdorojimą.
- Mokėjimo patvirtinimas: Sėkmingai atlikus mokėjimą, įvykis suaktyvina Lambda funkciją, kad klientui būtų išsiųsti užsakymo patvirtinimo el. laiškai ir sandėlis būtų informuotas apie siuntimą.
- Atsargų atnaujinimas: Kai keičiasi atsargų lygis, išspinduliuojamas įvykis. Lambda funkcija atnaujina produktų sąrašus skirtinguose regionuose ir suaktyvina įspėjimus, jei atsargų lygis yra žemas.
Finansinių operacijų apdorojimas
Finansų įstaigos gali pasinaudoti EDA, kad apdorotų operacijas realiuoju laiku. Apsvarstykite šiuos pavyzdžius:
- Sukčiavimo aptikimas: Kiekvienai operacijai išspinduliuojamas įvykis. Lambda funkcijos analizuoja operacijų modelius ir pažymi įtartiną veiklą peržiūrai.
- Realaus laiko ataskaitų teikimas: Operacijų įvykiai suaktyvina Lambda funkcijas, kad būtų atnaujintos realaus laiko informacijos suvestinės, skirtos pagrindiniams veiklos rodikliams (KPI) stebėti.
- Atitiktis reglamentams: Operacijų įvykiai gali suaktyvinti Lambda funkcijas, kad būtų patikrinta, ar laikomasi reglamentų skirtingose jurisdikcijose, ir sugeneruotos reikalingos ataskaitos.
EDA naudojimo su Lambda privalumai
- Patobulintas keičiamumas: Lengvai keiskite atskirų paslaugų dydį pagal konkrečius poreikius. Lambda automatiškai keičia dydį, kad apdorotų įvykių apkrovą.
- Padidintas reagavimas: Paslaugos beveik realiuoju laiku reaguoja į įvykius, užtikrindamos geresnę naudotojo patirtį.
- Sumažintos išlaidos: Mokėjimo pagal naudojimą kainodaros modelis padeda sumažinti išlaidas, ypač programoms su kintamu darbo krūviu.
- Supaprastintas kūrimas: Sutelkite dėmesį į verslo logikos rašymą nesirūpindami infrastruktūros valdymu.
- Patobulintas atsparumas gedimams: Paslaugos yra atsietos, todėl vienos paslaugos gedimai nebūtinai daro įtaką kitoms paslaugoms.
Geriausia EDA kūrimo su Lambda praktika
Norėdami sukurti patikimas ir keičiamo dydžio EDA sistemas su Lambda, apsvarstykite šią geriausią praktiką:
- Pasirinkite tinkamą įvykio šaltinį: Pasirinkite tinkamą įvykio šaltinį savo naudojimo atvejui. (pvz., S3 failų įkėlimui, SNS pub / sub pranešimų siuntimui, DynamoDB Streams duomenų bazės pakeitimams).
- Atsargiai kurkite įvykius: Įsitikinkite, kad įvykiuose yra reikalinga informacija, kad vartotojai galėtų atlikti savo užduotis. Naudokite gerai apibrėžtą įvykių schemą.
- Įgyvendinkite idempotenciją: Įsitikinkite, kad jūsų Lambda funkcijos yra idempotentinės, o tai reiškia, kad jas galima vykdyti kelis kartus nesukeliant nenumatytų šalutinių poveikių. Tai labai svarbu apdorojant pakartotinius bandymus ir užtikrinant duomenų nuoseklumą.
- Tvarkykite klaidas sklandžiai: Įgyvendinkite klaidų tvarkymo ir pakartotinio bandymo mechanizmus, kad apdorotumėte trumpalaikes klaidas. Naudokite mirusiųjų laiškų eiles (DLQ), kad saugotumėte įvykius, kurių negalima apdoroti.
- Stebėkite ir registruokite: Stebėkite savo Lambda funkcijas ir registruokite svarbius įvykius, kad galėtumėte šalinti triktis ir analizuoti. Naudokite AWS CloudWatch stebėjimui ir registravimui.
- Apsaugokite savo funkcijas: Naudokite IAM vaidmenis, kad suteiktumėte savo Lambda funkcijoms reikiamus leidimus pasiekti kitas AWS paslaugas.
- Optimizuokite funkcijos veikimą: Optimizuokite Lambda funkcijos kodą, kad jis veiktų geriau. Naudokite efektyvius algoritmus ir duomenų struktūras. Sumažinkite priklausomybes ir šaltus paleidimus.
- Apsvarstykite lygiagretaus vykdymo apribojimus: Žinokite apie Lambda lygiagretaus vykdymo apribojimus ir atitinkamai juos koreguokite. Naudokite rezervuotą lygiagretų vykdymą, kad užtikrintumėte, jog jūsų funkcijos turi pakankamai pajėgumų įvykių apkrovai apdoroti.
Išplėstiniai EDA modeliai su Lambda
Be pagrindinio EDA įgyvendinimo su Lambda, yra keletas išplėstinių modelių, kuriuos galima naudoti sudėtingesnėms sistemoms kurti.
Įvykių šaltiniai
Įvykių šaltiniai yra modelis, kai visi programos būsenos pakeitimai saugomi kaip įvykių seka. Užuot saugoję dabartinę objekto būseną, saugote įvykių, dėl kurių susidarė ta būsena, istoriją. Tai leidžia jums atkurti objekto būseną bet kuriuo momentu.
Įvykių šaltinių privalumai:
- Audito galimybė: Turite visą sistemos pakeitimų audito seką.
- Atkūrimo galimybė: Galite atkurti įvykius, kad atkurtumėte sistemos būseną arba atliktumėte istorinę analizę.
- Laikinosios užklausos: Galite užklausti sistemos būseną bet kuriuo momentu.
Pavyzdys:
Įsivaizduokite e. komercijos programą, kuri naudoja įvykių šaltinius klientų užsakymams sekti. Užuot saugoję dabartinę užsakymo būseną duomenų bazėje, saugote įvykių seką, tokią kaip „Užsakymas sukurtas“, „Prekė pridėta“, „Mokėjimas gautas“, „Užsakymas išsiųstas“ ir „Užsakymas pristatytas“. Norėdami atgauti dabartinę užsakymo būseną, atkuriate visus su tuo užsakymu susijusius įvykius.
CQRS (komandų užklausų atsakomybės atskyrimas)
CQRS yra modelis, kuris atskiria duomenų saugyklos skaitymo ir rašymo operacijas. Tai leidžia jums optimizuoti skaitymo ir rašymo modelius nepriklausomai. CQRS sistemoje komandos naudojamos duomenims atnaujinti, o užklausos naudojamos duomenims atgauti. Komandas paprastai tvarko atskira paslauga nei užklausas.
CQRS privalumai:
- Patobulintas našumas: Galite optimizuoti skaitymo ir rašymo modelius nepriklausomai, kad pagerintumėte našumą.
- Padidintas keičiamumas: Galite keisti skaitymo ir rašymo paslaugų dydį nepriklausomai.
- Supaprastintas kūrimas: Galite supaprastinti sudėtingų programų kūrimą atskirdami skaitymo ir rašymo logiką.
Pavyzdys:
Įsivaizduokite internetinę žaidimų programą, kuri naudoja CQRS. Komandas, tokias kaip „Perkelti žaidėją“ ir „Pulti priešą“, tvarko rašymo paslauga, kuri atnaujina žaidimo būseną. Užklausas, tokias kaip „Gauti žaidėjo vietą“ ir „Gauti priešo sveikatą“, tvarko skaitymo paslauga, kuri atgauna žaidimo būseną. Skaitymo paslauga gali būti optimizuota greitam skaitymui, o rašymo paslauga gali būti optimizuota patikimam rašymui.
Išsiuntimo modelis
Išsiuntimo modelis apima vieno įvykio paskirstymą keliems vartotojams. Tai galima pasiekti naudojant tokias paslaugas kaip Amazon SNS (paprasta pranešimų siuntimo paslauga). Įvykis skelbiamas SNS temoje, kuri tada persiunčia įvykį keliems prenumeratoriams (pvz., Lambda funkcijoms, SQS eilėms).
Išsiuntimo modelio privalumai:
- Lygiagretus apdorojimas: Leidžia keliems vartotojams apdoroti tą patį įvykį vienu metu.
- Atsiejimas: Vartotojai yra nepriklausomi vienas nuo kito ir gali būti pridėti arba pašalinti nepaveikiant leidėjo.
- Keičiamumas: Lengvai keiskite vartotojų skaičių pagal apdorojimo poreikius.
Pavyzdys:
Socialinės žiniasklaidos platforma gali naudoti išsiuntimo modelį naudotojų įrašams tvarkyti. Kai naudotojas sukuria įrašą, įvykis skelbiamas SNS temoje. Kelios Lambda funkcijos prenumeruoja šią temą:
- Viena funkcija analizuoja įrašą dėl netinkamo turinio.
- Kita funkcija atnaujina naudotojo laiko juostą.
- Trečia funkcija indeksuoja įrašą paieškai.
Išskaidymo ir surinkimo modelis
Išskaidymo ir surinkimo modelis apima vienos užklausos siuntimą kelioms paslaugoms (išskaidymo etapas) ir tada tų paslaugų rezultatų sujungimą (surinkimo etapas). Šis modelis yra naudingas kaupiant duomenis iš kelių šaltinių arba atliekant lygiagretų apdorojimą.
Išskaidymo ir surinkimo modelio privalumai:
- Lygiagretus apdorojimas: Leidžia atlikti užduotis lygiagrečiai, sumažinant bendrą apdorojimo laiką.
- Duomenų kaupimas: Leidžia sukaupti duomenis iš kelių šaltinių į vieną atsakymą.
- Atsparumas gedimams: Jei viena paslauga sugenda, vis tiek galite grąžinti dalinį atsakymą su kitų paslaugų rezultatais.
Pavyzdys:
Oro linijų užsakymo programa gali naudoti išskaidymo ir surinkimo modelį, kad ieškotų skrydžių iš kelių oro linijų. Užklausa siunčiama kelioms oro linijų API (išskaidymo etapas). Tada kiekvienos oro linijų API rezultatai sujungiami į vieną atsakymą, kuris rodomas naudotojui (surinkimo etapas).
Pasauliniai EDA aspektai su Lambda
Kuriant EDA sistemas su Lambda pasaulinei auditorijai, svarbu atsižvelgti į šiuos veiksnius:
- Duomenų saugojimas: Užtikrinkite, kad duomenys būtų saugomi ir apdorojami laikantis vietinių reglamentų. Naudokite AWS regionus skirtingose geografinėse vietose, kad atitiktumėte duomenų saugojimo reikalavimus.
- Delss: Sumažinkite delsą dislokuodami Lambda funkcijas AWS regionuose, kurie yra arti jūsų naudotojų. Naudokite Amazon CloudFront turiniui talpykloje išsaugoti ir sumažinti delsą statiniams ištekliams.
- Lokalizavimas: Lokalizuokite savo programą skirtingoms kalboms ir kultūroms. Naudokite AWS Lambda duomenims apdoroti ir atsakymams generuoti skirtingomis kalbomis.
- Laiko juostos: Tinkamai tvarkykite laiko juostas. Naudokite nuoseklią laiko juostą visoje savo programoje ir konvertuokite tarp laiko juostų, jei reikia.
- Valiuta: Palaikykite kelias valiutas. Naudokite AWS Lambda konvertuoti tarp valiutų ir apskaičiuoti kainas vietinėmis valiutomis.
- Atitiktis: Užtikrinkite, kad jūsų programa atitiktų visus atitinkamus reglamentus, tokius kaip GDPR, HIPAA ir PCI DSS.
Išvada
Įvykių valdoma architektūra, kartu su AWS Lambda galia, suteikia patikimą ir keičiamo dydžio sprendimą šiuolaikinėms programoms kurti. Suprasdami pagrindines EDA sąvokas, pasinaudodami Lambda galimybėmis be serverio ir laikydamiesi geriausios praktikos, kūrėjai gali sukurti reaguojančias, patikimas ir ekonomiškas sistemas. Pažangių modelių, tokių kaip įvykių šaltiniai, CQRS ir išsiuntimo modelis, įtraukimas dar labiau pagerina EDA diegimų galimybes. Verslui toliau plečiantis visame pasaulyje, duomenų saugojimo, delsos, lokalizavimo ir atitikties svarstymas yra būtinas norint suteikti sklandžią patirtį naudotojams visame pasaulyje. Kruopščiai planuodami ir įgyvendindami šias strategijas, organizacijos gali išnaudoti visą įvykių valdomos architektūros su Lambda potencialą ir kurti programas, kurios yra paruoštos ateičiai.