M

MLOG

Latviešu

Atklājiet mākoņfunkciju un notikumu virzītas arhitektūras spēku: iemācieties veidot mērogojamas, efektīvas un rentablas lietojumprogrammas. Izpētiet lietošanas gadījumus, labāko praksi un reālus piemērus.

Mākoņfunkcijas: dziļa ieniršana notikumu virzītā arhitektūrā

Mūsdienu dinamiskajā tehnoloģiju vidē uzņēmumi pastāvīgi meklē veidus, kā optimizēt savu darbību, uzlabot mērogojamību un samazināt izmaksas. Viena arhitektūra, kas pēdējos gados ir ieguvusi milzīgu popularitāti, ir notikumu virzīta arhitektūra, un šīs paradigmas pamatā ir mākoņfunkcijas. Šī visaptverošā rokasgrāmata iedziļināsies mākoņfunkciju pamatjēdzienos, pētot to lomu notikumu virzītā arhitektūrā, izceļot to priekšrocības un sniedzot praktiskus piemērus, lai ilustrētu to spēku.

Kas ir mākoņfunkcijas?

Mākoņfunkcijas ir bezservera, notikumu virzīti skaitļošanas pakalpojumi, kas ļauj izpildīt kodu, reaģējot uz notikumiem, nepārvaldot serverus vai infrastruktūru. Tās ir bezservera skaitļošanas pamatkomponents, kas ļauj izstrādātājiem koncentrēties tikai uz koda rakstīšanu, kas risina konkrētu biznesa loģiku. Iedomājieties tās kā vieglus, pēc pieprasījuma koda fragmentus, kas sāk darboties tikai tad, kad tas ir nepieciešams.

Iedomājieties to šādi: tradicionālai uz serveriem balstītai lietojumprogrammai ir nepieciešams nodrošināt un uzturēt serverus, instalēt operētājsistēmas un pārvaldīt visu infrastruktūras kopumu. Ar mākoņfunkcijām visa šī sarežģītība tiek abstrahēta. Jūs vienkārši uzrakstāt savu funkciju, definējat tās trigeri (notikumu, kas izraisa tās izpildi) un izvietojat to mākonī. Mākoņpakalpojumu sniedzējs rūpējas par mērogošanu, ielāpu uzstādīšanu un pamatā esošās infrastruktūras pārvaldību.

Mākoņfunkciju galvenās īpašības:

Izpratne par notikumu virzītu arhitektūru

Notikumu virzīta arhitektūra (EDA) ir programmatūras arhitektūras paradigma, kurā komponenti sazinās viens ar otru, radot un patērējot notikumus. Notikums ir būtiska stāvokļa maiņa, piemēram, lietotāja augšupielādēts fails, jauns pasūtījums vai sensora rādījums, kas pārsniedz slieksni.

EDA sistēmā komponenti (vai pakalpojumi) tieši neizsauc viens otru. Tā vietā viņi publicē notikumus notikumu kopnē vai ziņojumu rindā, un citi komponenti abonē šos notikumus, lai tos saņemtu un apstrādātu. Šī komponentu atsaiste piedāvā vairākas priekšrocības:

Mākoņfunkciju loma EDA

Mākoņfunkcijas kalpo kā ideāli būvbloki EDA sistēmām. Tās var izmantot, lai:

Mākoņfunkciju un notikumu virzītas arhitektūras izmantošanas priekšrocības

Mākoņfunkciju un EDA pieņemšana piedāvā daudzas priekšrocības visu izmēru organizācijām:

Biežākie mākoņfunkciju un notikumu virzītas arhitektūras lietošanas gadījumi

Mākoņfunkcijas un EDA ir piemērojamas plašam lietošanas gadījumu klāstam dažādās nozarēs:

Praktiski mākoņfunkciju piemēri darbībā

Apskatīsim dažus konkrētus piemērus, kā mākoņfunkcijas var izmantot reālu problēmu risināšanai.

1. piemērs: Attēlu izmēru maiņa pēc augšupielādes mākoņkrātuvē

Iedomājieties, ka jums ir vietne, kurā lietotāji var augšupielādēt attēlus. Jūs vēlaties automātiski mainīt šo attēlu izmērus, lai izveidotu sīktēlus dažādiem displeja izmēriem. To var panākt, izmantojot mākoņfunkciju, ko aktivizē mākoņkrātuves augšupielādes notikums.

Trigeris: Mākoņkrātuves augšupielādes notikums

Funkcija:


from google.cloud import storage
from PIL import Image
import io

def resize_image(event, context):
    """Resizes an image uploaded to Cloud Storage."""

    bucket_name = event['bucket']
    file_name = event['name']

    if not file_name.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
        return

    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(file_name)
    image_data = blob.download_as_bytes()

    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    image.thumbnail((128, 128))

    output = io.BytesIO()
    image.save(output, format=image.format)
    thumbnail_data = output.getvalue()

    thumbnail_file_name = f'thumbnails/{file_name}'
    thumbnail_blob = bucket.blob(thumbnail_file_name)
    thumbnail_blob.upload_from_string(thumbnail_data, content_type=blob.content_type)

    print(f'Thumbnail created: gs://{bucket_name}/{thumbnail_file_name}')

Šī funkcija tiek aktivizēta ikreiz, kad norādītajā mākoņkrātuves segmentā tiek augšupielādēts jauns fails. Tā lejupielādē attēlu, maina tā izmēru uz 128x128 pikseļiem un augšupielādē sīktēlu tajā pašā segmentā mapē 'thumbnails'.

2. piemērs: Sveiciena e-pasta vēstuļu sūtīšana pēc lietotāja reģistrācijas

Apsveriet tīmekļa lietojumprogrammu, kurā lietotāji var izveidot kontus. Jūs vēlaties automātiski nosūtīt sveiciena e-pasta vēstuli jauniem lietotājiem pēc reģistrācijas. To var panākt, izmantojot mākoņfunkciju, ko aktivizē Firebase Authentication notikums.

Trigeris: Firebase Authentication jauna lietotāja notikums

Funkcija:


from firebase_admin import initialize_app, auth
from sendgrid import SendGridAPIClient
from sendgrid.helpers.mail import Mail
import os

initialize_app()

def send_welcome_email(event, context):
    """Sends a welcome email to a new user."""

    user = auth.get_user(event['data']['uid'])
    email = user.email
    display_name = user.display_name

    message = Mail(
        from_email='your_email@example.com',
        to_emails=email,
        subject='Welcome to Our App!',
        html_content=f'Dear {display_name},\n\nWelcome to our app! We are excited to have you on board.\n\nBest regards,\nThe Team'
    )
    try:
        sg = SendGridAPIClient(os.environ.get('SENDGRID_API_KEY'))
        response = sg.send(message)
        print(f'Email sent to {email} with status code: {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'Error sending email: {e}')

Šī funkcija tiek aktivizēta ikreiz, kad Firebase Authentication tiek izveidots jauns lietotājs. Tā iegūst lietotāja e-pasta adresi un parādāmo vārdu un nosūta sveiciena e-pastu, izmantojot SendGrid API.

3. piemērs: Klientu atsauksmju noskaņojuma analīze

Pieņemsim, ka jums ir e-komercijas platforma un vēlaties reāllaikā analizēt klientu atsauksmju noskaņojumu. Jūs varat izmantot mākoņfunkcijas, lai apstrādātu atsauksmes, tiklīdz tās tiek iesniegtas, un noteiktu, vai tās ir pozitīvas, negatīvas vai neitrālas.

Trigeris: Datu bāzes rakstīšanas notikums (piemēram, jauna atsauksme tiek pievienota datu bāzei)

Funkcija:


from google.cloud import language_v1
import os

def analyze_sentiment(event, context):
    """Analyzes the sentiment of a customer review."""

    review_text = event['data']['review_text']

    client = language_v1.LanguageServiceClient()
    document = language_v1.Document(content=review_text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    sentiment = client.analyze_sentiment(request={'document': document}).document_sentiment

    score = sentiment.score
    magnitude = sentiment.magnitude

    if score >= 0.25:
        sentiment_label = 'Positive'
    elif score <= -0.25:
        sentiment_label = 'Negative'
    else:
        sentiment_label = 'Neutral'

    print(f'Sentiment: {sentiment_label} (Score: {score}, Magnitude: {magnitude})')

    # Update the database with the sentiment analysis results
    # (Implementation depends on your database)

Šī funkcija tiek aktivizēta, kad datu bāzē tiek ierakstīta jauna atsauksme. Tā izmanto Google Cloud Natural Language API, lai analizētu atsauksmes teksta noskaņojumu un noteiktu, vai tas ir pozitīvs, negatīvs vai neitrāls. Pēc tam funkcija izdrukā noskaņojuma analīzes rezultātus un atjaunina datu bāzi ar noskaņojuma marķējumu, rādītāju un lielumu.

Pareizā mākoņfunkciju pakalpojumu sniedzēja izvēle

Vairāki mākoņpakalpojumu sniedzēji piedāvā mākoņfunkciju pakalpojumus. Populārākās iespējas ir:

Izvēloties pakalpojumu sniedzēju, ņemiet vērā tādus faktorus kā cenas, atbalstītās valodas, integrācija ar citiem pakalpojumiem un reģionālā pieejamība. Katram pakalpojumu sniedzējam ir savas stiprās un vājās puses, tāpēc ir svarīgi izvērtēt savas specifiskās prasības un izvēlēties pakalpojumu sniedzēju, kas vislabāk atbilst jūsu vajadzībām.

Labākā prakse mākoņfunkciju izstrādē

Lai nodrošinātu, ka jūsu mākoņfunkcijas ir efektīvas, uzticamas un drošas, ievērojiet šo labāko praksi:

Drošības apsvērumi mākoņfunkcijām

Drošība ir vissvarīgākā, izstrādājot mākoņfunkcijas. Šeit ir daži galvenie drošības apsvērumi, kas jāpatur prātā:

Mākoņfunkciju un notikumu virzītas arhitektūras nākotne

Mākoņfunkcijām un notikumu virzītai arhitektūrai ir lemts spēlēt arvien nozīmīgāku lomu programmatūras izstrādes nākotnē. Tā kā organizācijas turpina pieņemt mākonī bāzētas tehnoloģijas un mikropakalpojumu arhitektūras, bezservera skaitļošanas un notikumu virzītas komunikācijas priekšrocības kļūs vēl pārliecinošākas.

Mēs varam sagaidīt turpmākus uzlabojumus šādās jomās:

Secinājums

Mākoņfunkcijas un notikumu virzīta arhitektūra piedāvā spēcīgu kombināciju mērogojamu, efektīvu un rentablu lietojumprogrammu veidošanai. Pieņemot šīs tehnoloģijas, organizācijas var racionalizēt savus izstrādes procesus, samazināt infrastruktūras izmaksas un paātrināt inovācijas. Tā kā mākoņu ainava turpina attīstīties, mākoņfunkcijas un EDA paliks mūsdienu programmatūras izstrādes priekšplānā, dodot izstrādātājiem iespēju veidot nākamās paaudzes lietojumprogrammas.

Neatkarīgi no tā, vai jūs veidojat vienkāršu webhook apstrādātāju vai sarežģītu reāllaika datu apstrādes cauruļvadu, mākoņfunkcijas nodrošina elastīgu un mērogojamu platformu jūsu ideju īstenošanai. Aptveriet notikumu spēku un atraisiet bezservera skaitļošanas potenciālu ar mākoņfunkcijām.

Mākoņfunkcijas: dziļa ieniršana notikumu virzītā arhitektūrā | MLOG