Pythonove Mikrostoritve: Poglobljen vpogled v implementacijo servisne mreže

Pokrajina razvoja programske opreme se je temeljito preusmerila k arhitekturi mikrostoritev. Razdelitev monolitskih aplikacij na manjše, neodvisno razporejene storitve ponuja neprimerljivo agilnost, razširljivost in odpornost. Python je s svojo čisto sintakso in zmogljivimi ogrodji, kot sta FastAPI in Flask, postal prva izbira za gradnjo teh storitev. Vendar pa ta porazdeljeni svet ni brez izzivov. S povečanjem števila storitev se povečuje tudi kompleksnost upravljanja njihovih interakcij. Tu nastopi servisna mreža.

Ta obsežen vodnik je namenjen globalnemu občinstvu programskih inženirjev, strokovnjakov DevOps in arhitektov, ki delajo s Pythonom. Raziskali bomo, zakaj servisna mreža ni le "dobro imeti", ampak bistvena komponenta za izvajanje mikrostoritev v velikem obsegu. Razjasnili bomo, kaj je servisna mreža, kako rešuje kritične operativne izzive in ponudili praktičen pogled na implementacijo v okolju mikrostoritev, ki temelji na Pythonu.

Kaj so Pythonove mikrostoritve? Hitra osvežitev

Preden se potopimo v mrežo, vzpostavimo skupno osnovo. Arhitektura mikrostoritev je pristop, kjer je ena sama aplikacija sestavljena iz številnih ohlapno povezanih in neodvisno razporejenih manjših storitev. Vsaka storitev je samostojna, odgovorna za določeno poslovno zmogljivost in komunicira z drugimi storitvami prek omrežja, običajno prek API-jev (kot sta REST ali gRPC).

Python je izjemno primeren za to paradigmo zaradi:

• Enostavnost in hitrost razvoja: Pythonova berljiva sintaksa omogoča ekipam hitro gradnjo in ponavljanje storitev.
• Bogat ekosistem: Obsežna zbirka knjižnic in ogrodij za vse, od spletnih strežnikov (FastAPI, Flask) do podatkovne znanosti (Pandas, Scikit-learn).
• Zmogljivost: Sodobna asinhrona ogrodja, kot je FastAPI, zgrajena na Starlette in Pydantic, zagotavljajo zmogljivost, primerljivo z NodeJS in Go za I/O-vezane naloge, ki so pogoste v mikrostoritvah.

Predstavljajte si globalno platformo za e-trgovino. Namesto ene ogromne aplikacije bi jo lahko sestavljale mikrostoritve, kot so:

• Uporabniška storitev: Upravlja uporabniške račune in preverjanje pristnosti.
• Storitev izdelkov: Obravnava katalog izdelkov in zalogo.
• Storitev naročil: Obdeluje nova naročila in plačila.
• Storitev pošiljanja: Izračuna stroške pošiljanja in uredi dostavo.

Storitev naročil, napisana v Pythonu, mora komunicirati z uporabniško storitvijo, da preveri stranko, in s storitvijo izdelkov, da preveri zalogo. Ta komunikacija poteka prek omrežja. Zdaj pomnožite to z desetinami ali stotinami storitev in kompleksnost začne prihajati na površje.

Temeljni izzivi porazdeljene arhitekture

Ko komponente vaše aplikacije komunicirajo prek omrežja, podedujete vso inherentno nezanesljivost omrežja. Enostaven klic funkcije monolita postane zapletena omrežna zahteva, polna potencialnih težav. Te se pogosto imenujejo operativne težave "2. dne", ker postanejo očitne po začetni uvedbi.

Nezanesljivost omrežja

Kaj se zgodi, če storitev izdelkov počasi odgovarja ali je začasno nedosegljiva, ko jo pokliče storitev naročil? Zahteva morda ne bo uspela. Koda aplikacije mora zdaj to obravnavati. Ali naj poskusi znova? Kolikokrat? S kakšno zamudo (eksponentno odstopanje)? Kaj pa, če storitev izdelkov popolnoma ne deluje? Ali naj za nekaj časa prenehamo pošiljati zahteve, da si opomore? To logiko, vključno z ponovnimi poskusi, časovnimi omejitvami in odklopniki, je treba implementirati v vsaki storitvi, za vsak omrežni klic. To je odvečno, nagnjeno k napakam in prenatrpa vašo Python poslovno logiko.

Praznina opaznosti

V monolitu je razumevanje zmogljivosti relativno preprosto. V okolju mikrostoritev lahko ena sama uporabniška zahteva prečka pet, deset ali celo več storitev. Če je ta zahteva počasna, kje je ozko grlo? Za odgovor na to je potreben enoten pristop k:

• Meritve: Dosledno zbiranje meritev, kot so zakasnitev zahteve, stopnje napak in obseg prometa (»zlati signali«), iz vsake storitve.
• Beleženje: Združevanje dnevnikov iz stotin primerkov storitev in njihovo povezovanje z določeno zahtevo.
• Porazdeljeno sledenje: Sledenje poti ene same zahteve po vseh storitvah, ki jih prizadene, da se vizualizira celoten graf klicev in določijo zakasnitve.

Ročna implementacija tega pomeni dodajanje obsežne instrumentacije in nadzornih knjižnic v vsako Python storitev, ki lahko sčasoma postane nedosledna in poveča stroške vzdrževanja.

Varnostni labirint

Kako zagotovite, da je komunikacija med vašo storitvijo naročil in uporabniško storitvijo varna in šifrirana? Kako zagotovite, da ima samo storitev naročil dovoljenje za dostop do občutljivih končnih točk zaloge v storitvi izdelkov? V tradicionalni nastavitvi se lahko zanašate na pravila na ravni omrežja (požarni zidovi) ali vdelate skrivnosti in logiko preverjanja pristnosti v vsako aplikacijo. To postane neverjetno težko upravljati v velikem obsegu. Potrebujete omrežje z ničelnim zaupanjem, kjer vsaka storitev preveri pristnost in avtorizira vsak klic, koncept, znan kot medsebojni TLS (mTLS) in natančen nadzor dostopa.

Zapletene uvedbe in upravljanje prometa

Kako izdate novo različico vaše storitve izdelkov, ki temelji na Pythonu, ne da bi povzročili izpad? Pogosta strategija je kanarska izdaja, kjer počasi usmerite majhen odstotek prometa v živo (npr. 1 %) v novo različico. Če deluje dobro, postopoma povečujete promet. Implementacija tega pogosto zahteva zapleteno logiko na ravni uravnotežilnika obremenitve ali prehodov API. Enako velja za A/B testiranje ali zrcaljenje prometa za namene testiranja.

Vstopite v servisno mrežo: Omrežje za storitve

Servisna mreža je namenska, konfigurabilna infrastrukturna plast, ki obravnava te izzive. Je omrežni model, ki sedi na vrhu vašega obstoječega omrežja (kot je tisto, ki ga zagotavlja Kubernetes) za upravljanje vse komunikacije med storitvami. Njegov glavni cilj je, da je ta komunikacija zanesljiva, varna in opazna.

Glavne komponente: Kontrolna ravnina in podatkovna ravnina

Servisna mreža ima dva glavna dela:

• Podatkovna ravnina: To je sestavljena iz niza lahkih omrežnih posrednikov, imenovanih stranski avtomobili, ki so razporejeni poleg vsakega primerka vaše mikrostoritve. Ti posredniki prestrežejo ves dohodni in odhodni omrežni promet v in iz vaše storitve. Ne vedo ali jih ne zanima, da je vaša storitev napisana v Pythonu; delujejo na ravni omrežja. Najbolj priljubljen posrednik, ki se uporablja v servisnih mrežah, je Envoy.
• Kontrolna ravnina: To so »možgani« servisne mreže. To je niz komponent, s katerimi vi, operater, komunicirate. Kontrolni ravnini zagotovite pravila in politike na visoki ravni (npr. »ponovite neuspešne zahteve za storitev izdelkov do 3-krat«). Kontrolna ravnina nato te politike prevede v konfiguracije in jih potisne v vse stranske avtomobilske posrednike v podatkovni ravnini.

Ključni zaključek je ta: servisna mreža premakne logiko za omrežna vprašanja iz vaših posameznih Python storitev in v plast platforme. Vašemu razvijalcu FastAPI ni več treba uvažati knjižnice za ponovne poskuse ali pisati kode za obravnavo mTLS certifikatov. Pišejo poslovno logiko, mreža pa poskrbi za ostalo pregledno.

Zahteva od storitve naročil do storitve izdelkov zdaj poteka takole: Storitev naročil → Stranski avtomobil storitve naročil → Stranski avtomobil storitve izdelkov → Storitev izdelkov. Vsa čarovnija – ponovni poskusi, uravnoteženje obremenitve, šifriranje, zbiranje meritev – se zgodi med obema stranskima avtomobiloma, ki ju upravlja kontrolna ravnina.

Glavni stebri servisne mreže

Razčlenimo prednosti, ki jih ponuja servisna mreža, v štiri ključne stebre.

1. Zanesljivost in odpornost

Servisna mreža naredi vaš porazdeljeni sistem robustnejši, ne da bi spremenili kodo vaše aplikacije.

• Samodejni ponovni poskusi: Če klic v storitev ne uspe s prehodno omrežno napako, lahko stranski avtomobil samodejno poskusi znova, na podlagi konfigurirane politike.
• Časovne omejitve: Lahko uveljavite dosledne časovne omejitve na ravni storitve. Če odzivna storitev ne odgovori v 200 ms, zahteva hitro ne uspe, kar preprečuje zadrževanje virov.
• Odklopniki: Če primerek storitve dosledno ne uspe, ga lahko stranski avtomobil začasno odstrani iz sklopa za uravnoteženje obremenitve (sproži tokokrog). To preprečuje kaskadne napake in daje nezdravi storitvi čas, da si opomore.

2. Globoka opaznost

Stranski avtomobilski posrednik je popolna točka za opazovanje prometa. Ker vidi vsako zahtevo in odgovor, lahko samodejno ustvari veliko količino telemetričnih podatkov.

• Meritve: Mreža samodejno ustvari podrobne meritve za ves promet, vključno z zakasnitvijo (p50, p90, p99), stopnjami uspešnosti in obsegom zahtev. Te lahko strga orodje, kot je Prometheus, in vizualizira na nadzorni plošči, kot je Grafana.
• Porazdeljeno sledenje: Stranski avtomobili lahko vbrizgajo in razširjajo glave sledi (kot sta B3 ali W3C Trace Context) med klici storitev. To omogoča orodjem za sledenje, kot sta Jaeger ali Zipkin, da združijo celotno potovanje zahteve in zagotovijo popolno sliko obnašanja vašega sistema.
• Dnevniki dostopa: Pridobite dosledne, podrobne dnevnike za vsak klic med storitvami, ki prikazujejo vir, cilj, pot, zakasnitev in kodo odziva, vse brez ene same izjave `print()` v vaši Python kodi.

Orodja, kot je Kiali, lahko celo uporabijo te podatke za ustvarjanje grafa odvisnosti vaših mikrostoritev v živo, ki prikazuje pretok prometa in stanje v realnem času.

3. Univerzalna varnost

Servisna mreža lahko uveljavi varnostni model z ničelnim zaupanjem znotraj vašega grozda.

• Medsebojni TLS (mTLS): Mreža lahko samodejno izda kriptografske identitete (certifikate) vsaki storitvi. Nato jih uporabi za šifriranje in preverjanje pristnosti vsega prometa med storitvami. To zagotavlja, da nobena nepreverjena storitev ne more niti komunicirati z drugo storitvijo in da so vsi podatki med prenosom šifrirani. To se vklopi s preprostim stikalom za konfiguracijo.
• Politike avtorizacije: Ustvarite lahko zmogljiva, natančna pravila nadzora dostopa. Na primer, lahko napišete politiko, ki določa: »Dovoli zahteve `GET` iz storitev z identiteto 'order-service' do končne točke `/products` na 'product-service', vendar zavrni vse ostalo.« To se uveljavi na ravni stranskega avtomobila, ne v vaši Python kodi, zaradi česar je veliko bolj varno in revidirano.

4. Prilagodljivo upravljanje prometa

To je ena najmočnejših funkcij servisne mreže, ki vam omogoča natančen nadzor nad pretokom prometa skozi vaš sistem.

• Dinamično usmerjanje: Usmerjajte zahteve na podlagi glav, piškotkov ali drugih metapodatkov. Na primer, usmerite beta uporabnike v novo različico storitve tako, da preverite določeno glavo HTTP.
• Kanarske izdaje in A/B testiranje: Implementirajte sofisticirane strategije uvajanja z delitvijo prometa po odstotkih. Na primer, pošljite 90 % prometa v različico `v1` vaše Python storitve in 10 % v novo `v2`. Lahko spremljate meritve za `v2` in če je vse videti v redu, postopoma preusmerjate več prometa, dokler `v2` ne obravnava 100 %.
• Vbrizgavanje napak: Za testiranje odpornosti vašega sistema lahko z mrežo namerno vbrizgate napake, kot so napake HTTP 503 ali omrežne zamude, za določene zahteve. To vam pomaga najti in odpraviti slabosti, preden povzročijo resničen izpad.

Izbira vaše servisne mreže: Globalna perspektiva

Na voljo je več zrelih servisnih mrež z odprto kodo. Izbira je odvisna od potreb vaše organizacije, obstoječega ekosistema in operativnih zmogljivosti. Tri najpomembnejše so Istio, Linkerd in Consul.

Istio

• Pregled: Istio, ki ga podpirajo Google, IBM in drugi, je najbolj bogata in zmogljiva servisna mreža. Uporablja preizkušen posrednik Envoy.
• Prednosti: Neprimerljiva prilagodljivost pri upravljanju prometa, zmogljive varnostne politike in živ ekosistem. Je de facto standard za zapletene uvedbe na ravni podjetja.
• Premisleki: Njegova moč prihaja s kompleksnostjo. Krivulja učenja je lahko strma in ima višjo porabo virov v primerjavi z drugimi mrežami.

Linkerd

• Pregled: Diplomirani projekt CNCF (Cloud Native Computing Foundation), ki daje prednost preprostosti, zmogljivosti in enostavnosti uporabe.
• Prednosti: Izjemno enostaven za namestitev in začetek. Ima zelo majhen odtis virov zahvaljujoč svojemu po meri izdelanemu, ultra lahkemu posredniku, napisanem v Rustu. Funkcije, kot je mTLS, delujejo takoj, brez konfiguracije.
• Premisleki: Ima bolj mnenjski in osredotočen nabor funkcij. Čeprav izjemno dobro pokriva ključne primere uporabe opaznosti, zanesljivosti in varnosti, mu primanjkuje nekaterih naprednih, ezoteričnih zmogljivosti usmerjanja prometa Istia.

Consul Connect

• Pregled: Del širšega nabora orodij HashiCorp (ki vključuje Terraform in Vault). Njegova ključna razlika je podpora za večplatformna okolja.
• Prednosti: Najboljša izbira za hibridna okolja, ki obsegajo več grozdov Kubernetes, različne ponudnike oblakov in celo virtualne stroje ali strežnike brez operacijskega sistema. Njegova integracija s katalogom storitev Consul je brezhibna.
• Premisleki: Je del večjega izdelka. Če potrebujete samo servisno mrežo za en sam grozd Kubernetes, je Consul morda več, kot potrebujete.

Praktična implementacija: Dodajanje Python mikrostoritve v servisno mrežo

Pojdimo skozi konceptualni primer, kako bi dodali preprosto Python FastAPI storitev v mrežo, kot je Istio. Lepota tega postopka je v tem, kako malo morate spremeniti svojo Python aplikacijo.

Scenarij

Imamo preprosto `user-service`, napisano v Pythonu z uporabo FastAPI. Ima eno končno točko: `/users/{user_id}`.

1. korak: Python storitev (brez kode, specifične za mrežo)

Koda vaše aplikacije ostane čista poslovna logika. Ni uvozov za Istio, Linkerd ali Envoy.

main.py:

            from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

users_db = {
    1: {"name": "Alice", "location": "Global"},
    2: {"name": "Bob", "location": "International"}
}

@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
    return users_db.get(user_id, {"error": "User not found"})
            

              
                Copy
              
            
          

Priložena datoteka `Dockerfile` je prav tako standardna, brez posebnih sprememb.

2. korak: Uvedba Kubernetes

Določite uvedbo in storitev vaše storitve v standardnem YAML Kubernetes. Spet, tukaj še nič ni specifično za servisno mrežo.

            apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service-v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: your-repo/user-service:v1
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
            

              
                Copy
              
            
          

3. korak: Vbrizgavanje stranskega avtomobilskega posrednika

Tu se zgodi čarovnija. Po namestitvi vaše servisne mreže (npr. Istio) v vaš grozd Kubernetes omogočite samodejno vbrizgavanje stranskega avtomobila. Za Istio je to enkratni ukaz za vaš imenski prostor:

            kubectl label namespace default istio-injection=enabled
            

              
                Copy
              
            
          

Zdaj, ko uvedete svojo `user-service` z uporabo `kubectl apply -f your-deployment.yaml`, kontrolna ravnina Istio samodejno spremeni specifikacijo stroka, preden je ustvarjena. Doda posredniški vsebnik Envoy v strok. Vaš strok ima zdaj dva vsebina: vašo Python `user-service` in `istio-proxy`. Sploh vam ni bilo treba spremeniti vašega YAML.

4. korak: Uveljavljanje politik servisne mreže

Vaša Python storitev je zdaj del mreže! Ves promet v in iz nje se posreduje. Zdaj lahko uveljavite zmogljive politike. Uveljavimo strogi mTLS za vse storitve v imenskem prostoru.

peer-authentication.yaml:

            apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
  namespace: default
spec:
  mtls:
    mode: STRICT
            

              
                Copy
              
            
          

Z uporabo te ene same, preproste datoteke YAML ste šifrirali in preverili pristnost vse komunikacije med storitvami v imenskem prostoru. To je ogromna varnostna zmaga brez sprememb kode aplikacije.

Zdaj ustvarimo pravilo za usmerjanje prometa za izvedbo kanarske izdaje. Predpostavimo, da imate uvedeno `user-service-v2`.

virtual-service.yaml:

            apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: user-service
spec:
  hosts:
  - user-service
  http:
  - route:
    - destination:
        host: user-service
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: user-service
        subset: v2
      weight: 10
            

              
                Copy
              
            
          

S to `VirtualService` in ustrezno `DestinationRule` (ki določa podmnožice `v1` in `v2`) ste naročili Istiu, naj pošlje 90 % prometa v vašo staro storitev in 10 % v novo. Vse to se naredi na ravni infrastrukture, popolnoma pregledno za Python aplikacije in njihove klicatelje.

Kdaj naj uporabite servisno mrežo? (In kdaj ne)

Servisna mreža je zmogljivo orodje, vendar ni univerzalna rešitev. Sprejetje ene doda še eno plast infrastrukture za upravljanje.

Sprejmite servisno mrežo, ko:

• Vaše število mikrostoritev narašča (običajno več kot 5-10 storitev) in upravljanje njihovih interakcij postaja glavobol.
• Delujete v večjezičnem okolju, kjer je treba uveljavljati dosledne politike za storitve, napisane v Pythonu, Go in Javi.
• Imate stroge zahteve glede varnosti, opaznosti in odpornosti, ki jih je težko izpolniti na ravni aplikacije.
• Vaša organizacija ima ločene razvojne in operativne ekipe in želite razvijalcem omogočiti, da se osredotočijo na poslovno logiko, medtem ko operativna ekipa upravlja platformo.
• Ste močno vložili v orkestracijo vsebnikov, zlasti Kubernetes, kjer se servisne mreže najbolj brezhibno integrirajo.

Razmislite o alternativah, ko:

• Imate monolit ali samo peščico storitev. Operativni stroški mreže bodo verjetno presegli njene koristi.
• Vaša ekipa je majhna in nima zmogljivosti za učenje in upravljanje nove, zapletene infrastrukturne komponente.
• Vaša aplikacija zahteva najnižjo možno zakasnitev in je zakasnitev na ravni mikrosekund, ki jo doda stranski avtomobilski posrednik, nesprejemljiva za vaš primer uporabe.
• Vaše potrebe po zanesljivosti in odpornosti so preproste in jih je mogoče ustrezno rešiti z dobro vzdrževanimi knjižnicami na ravni aplikacije.

Zaključek: Omogočanje vaših Python mikrostoritev

Pot mikrostoritev se začne z razvojem, vendar hitro postane operativni izziv. Ko vaš porazdeljeni sistem, ki temelji na Pythonu, raste, lahko zapletenost omrežja, varnosti in opaznosti preplavi razvojne ekipe in upočasni inovacije.

Servisna mreža se neposredno spopada s temi izzivi, tako da jih abstrahira iz aplikacije in v namensko, jezikovno agnostično infrastrukturno plast. Zagotavlja enoten način za nadzor, zaščito in opazovanje komunikacije med storitvami, ne glede na to, v katerem jeziku so napisane.

Z uvedbo servisne mreže, kot sta Istio ali Linkerd, svojim Python razvijalcem omogočite, da počnejo tisto, kar znajo najbolje: gradijo odlične funkcije in zagotavljajo poslovno vrednost. Osvobojeni so bremena implementacije zapletene, standardne omrežne logike in se namesto tega lahko zanašajo na platformo, ki zagotavlja odpornost, varnost in vpogled. Za vsako organizacijo, ki resno razmišlja o razširitvi svoje arhitekture mikrostoritev, je servisna mreža strateška naložba, ki prinaša dividende v smislu zanesljivosti, varnosti in produktivnosti razvijalcev.