Frontend Micro-Service Mesh: การควบคุม Service Discovery และ Load Balancing สำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

ในภูมิทัศน์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของการพัฒนาเว็บ การนำ microservices มาใช้ได้กลายเป็นเสาหลักสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และบำรุงรักษาได้ ในขณะที่ microservices เป็นข้อกังวลของ backend มาโดยตลอด การเพิ่มขึ้นของ สถาปัตยกรรม microfrontend กำลังนำหลักการที่คล้ายกันมาสู่ frontend การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิดชุดความท้าทายใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับวิธีการที่หน่วย frontend อิสระเหล่านี้ หรือ microfrontends สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ป้อนแนวคิดของ frontend micro-service mesh ซึ่งใช้ประโยชน์จากหลักการจาก backend service meshes เพื่อจัดการส่วนประกอบ frontend แบบกระจายเหล่านี้ หัวใจสำคัญของ mesh นี้คือความสามารถที่สำคัญสองประการ: service discovery และ load balancing คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะเจาะลึกแนวคิดเหล่านี้ สำรวจความสำคัญ กลยุทธ์การนำไปใช้ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน frontend ระดับโลกที่แข็งแกร่ง

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Frontend Micro-Service Mesh

ก่อนที่จะเจาะลึก service discovery และ load balancing สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า frontend micro-service mesh เกี่ยวข้องกับอะไร ไม่เหมือนกับ frontends แบบ monolithic แบบดั้งเดิม สถาปัตยกรรม microfrontend จะแบ่งส่วนต่อประสานผู้ใช้ (user interface) ออกเป็นชิ้นส่วนที่เล็กลง ซึ่งสามารถปรับใช้ได้อย่างอิสระ โดยมักจะจัดระเบียบตามความสามารถทางธุรกิจหรือเส้นทางของผู้ใช้ ชิ้นส่วนเหล่านี้สามารถพัฒนา ปรับใช้ และปรับขนาดได้โดยอัตโนมัติโดยทีมต่างๆ Frontend micro-service mesh ทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ abstraction หรือเฟรมเวิร์กการจัดระเบียบที่อำนวยความสะดวกในการโต้ตอบ การสื่อสาร และการจัดการหน่วย frontend แบบกระจายเหล่านี้

ส่วนประกอบและแนวคิดหลักภายใน frontend micro-service mesh มักจะรวมถึง:

• Microfrontends: แอปพลิเคชันหรือส่วนประกอบ frontend ที่มีอยู่ในตัวเอง
• Containerization: มักใช้เพื่อแพ็กเกจและปรับใช้ microfrontends อย่างสม่ำเสมอ (เช่น การใช้ Docker)
• Orchestration: แพลตฟอร์มเช่น Kubernetes สามารถจัดการการปรับใช้และวงจรชีวิตของคอนเทนเนอร์ microfrontend ได้
• API Gateway / Edge Service: จุดเริ่มต้นทั่วไปสำหรับคำขอของผู้ใช้ โดยกำหนดเส้นทางไปยัง microfrontend หรือ backend service ที่เหมาะสม
• Service Discovery: กลไกที่ microfrontends ค้นหาและสื่อสารซึ่งกันและกัน หรือกับ backend services
• Load Balancing: การกระจายปริมาณการเข้าชมที่เข้ามาในหลายอินสแตนซ์ของ microfrontend หรือ backend service เพื่อให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพ
• Observability: เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบ การบันทึก และการติดตามพฤติกรรมของ microfrontends

เป้าหมายของ frontend micro-service mesh คือการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือในการจัดการความซับซ้อนที่เกิดจากลักษณะการกระจายนี้ เพื่อให้มั่นใจถึงประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่น แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงสูง

บทบาทที่สำคัญของ Service Discovery

ในระบบแบบกระจาย เช่น สถาปัตยกรรม microfrontend บริการ (ในกรณีนี้คือ microfrontends และ backend services ที่เกี่ยวข้อง) ต้องสามารถค้นหาและสื่อสารซึ่งกันและกันแบบไดนามิก บริการต่างๆ มักจะถูกหมุนขึ้น ปรับขนาดลง หรือปรับใช้ใหม่ ซึ่งหมายความว่าตำแหน่งเครือข่าย (ที่อยู่ IP และพอร์ต) สามารถเปลี่ยนแปลงได้บ่อยครั้ง Service discovery คือกระบวนการที่ช่วยให้บริการค้นหาตำแหน่งเครือข่ายของบริการอื่นที่ต้องการโต้ตอบด้วย โดยไม่ต้องกำหนดค่าด้วยตนเองหรือ hardcoding

เหตุใด Service Discovery จึงจำเป็นสำหรับ Frontend Microservices

• สภาพแวดล้อมแบบไดนามิก: การปรับใช้แบบ cloud-native มีลักษณะเป็นไดนามิกโดยธรรมชาติ คอนเทนเนอร์มีลักษณะชั่วคราว และการปรับขนาดอัตโนมัติสามารถเปลี่ยนจำนวนอินสแตนซ์ที่กำลังทำงานของบริการได้ตลอดเวลา การจัดการ IP/พอร์ตด้วยตนเองเป็นไปไม่ได้
• Decoupling: Microfrontends ควรเป็นอิสระ Service discovery จะ decouple ผู้บริโภคของบริการจากผู้ผลิต ทำให้ผู้ผลิตสามารถเปลี่ยนตำแหน่งหรือจำนวนอินสแตนซ์ได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผู้บริโภค
• ความยืดหยุ่น: หากอินสแตนซ์หนึ่งของบริการไม่สมบูรณ์ Service discovery สามารถช่วยให้ผู้บริโภคค้นหาทางเลือกที่ดีต่อสุขภาพได้
• ความสามารถในการปรับขนาด: เมื่อปริมาณการเข้าชมเพิ่มขึ้น สามารถหมุนอินสแตนซ์ใหม่ของ microfrontend หรือ backend service ขึ้นได้ Service discovery ช่วยให้อินสแตนซ์ใหม่เหล่านี้สามารถลงทะเบียนและพร้อมใช้งานสำหรับการบริโภคได้ทันที
• ความเป็นอิสระของทีม: ทีมต่างๆ สามารถปรับใช้และปรับขนาดบริการของตนได้อย่างอิสระ โดยรู้ว่าบริการอื่นๆ สามารถค้นหาได้

รูปแบบ Service Discovery

มีสองรูปแบบหลักสำหรับการนำ service discovery ไปใช้:

1. Client-Side Discovery

ในรูปแบบนี้ ไคลเอ็นต์ (microfrontend หรือเลเยอร์การประสานงาน) มีหน้าที่ในการสอบถาม service registry เพื่อค้นหาตำแหน่งของบริการที่ต้องการ เมื่อมีรายการอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งานแล้ว ไคลเอ็นต์จะตัดสินใจว่าจะเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ใด

วิธีการทำงาน:

1. Service Registration: เมื่อ microfrontend (หรือส่วนประกอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์) เริ่มทำงาน จะลงทะเบียนตำแหน่งเครือข่าย (ที่อยู่ IP, พอร์ต) กับ service registry ที่รวมศูนย์
2. Service Query: เมื่อไคลเอ็นต์ต้องการสื่อสารกับบริการเฉพาะ (เช่น microfrontend 'product-catalog' ต้องการดึงข้อมูลจาก backend service 'product-api') จะสอบถาม service registry สำหรับอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งานของบริการเป้าหมาย
3. Client-Side Load Balancing: service registry จะส่งคืนรายการอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งาน จากนั้นไคลเอ็นต์จะใช้อัลกอริทึม load balancing ฝั่งไคลเอ็นต์ (เช่น round-robin, การเชื่อมต่อที่น้อยที่สุด) เพื่อเลือกอินสแตนซ์และทำการร้องขอ

เครื่องมือและเทคโนโลยี:

• Service Registries: Eureka (Netflix), Consul, etcd, Zookeeper
• Client Libraries: ไลบรารีที่จัดทำโดยเครื่องมือเหล่านี้ที่รวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือเฟรมเวิร์ก frontend ของคุณเพื่อจัดการการลงทะเบียนและการค้นพบ

ข้อดีของ Client-Side Discovery:

• โครงสร้างพื้นฐานที่เรียบง่ายกว่า: ไม่จำเป็นต้องมีเลเยอร์ proxy เฉพาะสำหรับการค้นพบ
• การสื่อสารโดยตรง: ไคลเอ็นต์สื่อสารโดยตรงกับอินสแตนซ์บริการ ซึ่งอาจมี latency ที่ต่ำกว่า

ข้อเสียของ Client-Side Discovery:

• ความซับซ้อนในไคลเอ็นต์: แอปพลิเคชันไคลเอ็นต์ต้องใช้ตรรกะการค้นพบและการ load balancing ซึ่งอาจเป็นเรื่องท้าทายในเฟรมเวิร์ก frontend
• การ coupling ที่แน่นแฟ้นกับ registry: ไคลเอ็นต์ถูกผูกไว้กับ API ของ service registry
• เฉพาะภาษา/เฟรมเวิร์ก: ตรรกะการค้นพบต้องถูกนำไปใช้สำหรับเทคโนโลยี stack frontend แต่ละรายการ

2. Server-Side Discovery

ในรูปแบบนี้ ไคลเอ็นต์ทำการร้องขอไปยังเราเตอร์หรือ load balancer ที่รู้จัก เราเตอร์/load balancer นี้มีหน้าที่ในการสอบถาม service registry และส่งต่อการร้องขอไปยังอินสแตนซ์ที่เหมาะสมของบริการเป้าหมาย ไคลเอ็นต์ไม่ทราบถึงอินสแตนซ์บริการพื้นฐาน

วิธีการทำงาน:

1. Service Registration: เช่นเดียวกับ client-side discovery บริการต่างๆ จะลงทะเบียนตำแหน่งของตนกับ service registry
2. Client Request: ไคลเอ็นต์ส่งคำขอไปยังที่อยู่คงที่และเป็นที่รู้จักของเราเตอร์/load balancer โดยมักจะระบุบริการเป้าหมายตามชื่อ (เช่น `GET /api/products`)
3. Server-Side Routing: เราเตอร์/load balancer ได้รับคำขอ สอบถาม service registry สำหรับอินสแตนซ์ของบริการ 'products' เลือกอินสแตนซ์โดยใช้ server-side load balancing และส่งต่อคำขอไปยังอินสแตนซ์นั้น

เครื่องมือและเทคโนโลยี:

• API Gateways: Kong, Apigee, AWS API Gateway, Traefik
• Service Mesh Proxies: Envoy Proxy (ใช้ใน Istio, App Mesh), Linkerd
• Cloud Load Balancers: AWS ELB, Google Cloud Load Balancing, Azure Load Balancer

ข้อดีของ Server-Side Discovery:

• ไคลเอ็นต์ที่เรียบง่าย: แอปพลิเคชัน frontend ไม่จำเป็นต้องใช้ตรรกะการค้นพบ เพียงแค่ทำการร้องขอไปยัง endpoint ที่รู้จัก
• การควบคุมแบบรวมศูนย์: ตรรกะการค้นพบและการกำหนดเส้นทางได้รับการจัดการจากส่วนกลาง ทำให้การอัปเดตง่ายขึ้น
• ไม่ขึ้นกับภาษา: ใช้งานได้โดยไม่คำนึงถึงเทคโนโลยี stack frontend
• Observability ที่เพิ่มขึ้น: พร็อกซีแบบรวมศูนย์สามารถจัดการการบันทึก การติดตาม และเมตริกได้อย่างง่ายดาย

ข้อเสียของ Server-Side Discovery:

• Added hop: แนะนำ extra network hop ผ่าน proxy/load balancer ซึ่งอาจเพิ่ม latency
• ความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน: ต้องจัดการ API Gateway หรือเลเยอร์ proxy

การเลือก Service Discovery ที่เหมาะสมสำหรับ Frontend Microservices

สำหรับ frontend microservices โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถาปัตยกรรม microfrontend ที่ส่วนต่างๆ ของ UI อาจได้รับการพัฒนาโดยทีมต่างๆ โดยใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน server-side discovery มักจะเป็นแนวทางที่ใช้งานได้จริงและบำรุงรักษาได้มากกว่า นี่เป็นเพราะ:

• ความเป็นอิสระของเฟรมเวิร์ก: นักพัฒนา frontend สามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างส่วนประกอบ UI โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการรวมไลบรารีไคลเอ็นต์ service discovery ที่ซับซ้อน
• การจัดการแบบรวมศูนย์: ความรับผิดชอบในการค้นหาและกำหนดเส้นทางไปยัง backend services หรือแม้แต่ microfrontends อื่นๆ สามารถจัดการได้โดย API Gateway หรือเลเยอร์การกำหนดเส้นทางเฉพาะ ซึ่งสามารถดูแลรักษาได้โดยทีมแพลตฟอร์ม
• ความสอดคล้อง: กลไกการค้นพบแบบรวมที่เป็นหนึ่งเดียวในทุก microfrontends ช่วยให้มั่นใจถึงพฤติกรรมที่สอดคล้องกันและการแก้ไขปัญหาที่ง่ายขึ้น

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ไซต์ e-commerce ของคุณมี microfrontends แยกต่างหากสำหรับรายการผลิตภัณฑ์ รายละเอียดผลิตภัณฑ์ และตะกร้าสินค้า Microfrontends เหล่านี้อาจต้องเรียก backend services ต่างๆ (เช่น `product-service`, `inventory-service`, `cart-service`) API Gateway สามารถทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นเดียว ค้นหาอินสแตนซ์ backend service ที่ถูกต้องสำหรับแต่ละคำขอ และกำหนดเส้นทางตามนั้น ในทำนองเดียวกัน หาก microfrontend หนึ่งต้องการดึงข้อมูลที่แสดงผลโดยอีก microfrontend หนึ่ง (เช่น การแสดงราคาผลิตภัณฑ์ภายในรายการผลิตภัณฑ์) เลเยอร์การกำหนดเส้นทางหรือ BFF (Backend for Frontend) สามารถอำนวยความสะดวกนี้ผ่าน service discovery

ศิลปะแห่ง Load Balancing

เมื่อค้นพบบริการแล้ว ขั้นตอนสำคัญต่อไปคือการกระจายปริมาณการเข้าชมที่เข้ามาอย่างมีประสิทธิภาพในหลายอินสแตนซ์ของบริการ Load balancing คือกระบวนการกระจายปริมาณการใช้งานเครือข่ายหรือภาระงานการคำนวณในคอมพิวเตอร์หลายเครื่องหรือเครือข่ายทรัพยากร เป้าหมายหลักของการ load balancing คือ:

• เพิ่ม throughput สูงสุด: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบสามารถจัดการคำขอได้มากที่สุด
• ลดเวลาตอบสนองให้เหลือน้อยที่สุด: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ใช้ได้รับการตอบสนองที่รวดเร็ว
• หลีกเลี่ยงการโอเวอร์โหลดทรัพยากรเดียว: ป้องกันไม่ให้อินสแตนซ์ใดอินสแตนซ์หนึ่งกลายเป็นคอขวด
• เพิ่มความพร้อมใช้งานและความน่าเชื่อถือ: หากอินสแตนซ์หนึ่งล้มเหลว ปริมาณการเข้าชมสามารถเปลี่ยนเส้นทางไปยังอินสแตนซ์ที่สมบูรณ์ได้

Load Balancing ในบริบทของ Frontend Micro-Service Mesh

ในบริบทของ frontend microservices การ load balancing จะถูกนำไปใช้ในระดับต่างๆ:

• Load Balancing API Gateway/Edge Services: การกระจายปริมาณการใช้งานของผู้ใช้ที่เข้ามาในหลายอินสแตนซ์ของ API Gateway หรือจุดเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน microfrontend ของคุณ
• Load Balancing Backend Services: การกระจายคำขอจาก microfrontends หรือ API Gateways ไปยังอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งานของ backend microservices
• Load Balancing Instances of the Same Microfrontend: หาก microfrontend โดยเฉพาะถูกปรับใช้กับหลายอินสแตนซ์เพื่อความสามารถในการปรับขนาด ปริมาณการใช้งานไปยังอินสแตนซ์เหล่านั้นจะต้องสมดุล

อัลกอริทึม Load Balancing ทั่วไป

Load balancers ใช้อัลกอริทึมต่างๆ เพื่อตัดสินใจว่าจะส่งปริมาณการเข้าชมไปยังอินสแตนซ์ใด การเลือกอัลกอริทึมสามารถส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร

1. Round Robin

นี่คือหนึ่งในอัลกอริทึมที่ง่ายที่สุด คำขอจะถูกกระจายตามลำดับไปยังแต่ละเซิร์ฟเวอร์ในรายการ เมื่อถึงจุดสิ้นสุดของรายการแล้ว จะเริ่มต้นใหม่อีกครั้งตั้งแต่ต้น

ตัวอย่าง: เซิร์ฟเวอร์ A, B, C คำขอ: 1->A, 2->B, 3->C, 4->A, 5->B, ฯลฯ

ข้อดี: ง่ายต่อการนำไปใช้ กระจายโหลดอย่างสม่ำเสมอหากเซิร์ฟเวอร์มีความจุใกล้เคียงกัน

ข้อเสีย: ไม่คำนึงถึงโหลดของเซิร์ฟเวอร์หรือเวลาตอบสนอง เซิร์ฟเวอร์ที่ช้ายังคงสามารถรับคำขอได้

2. Weighted Round Robin

คล้ายกับ Round Robin แต่เซิร์ฟเวอร์จะได้รับ 'weight' เพื่อระบุความจุสัมพัทธ์ เซิร์ฟเวอร์ที่มี weight ที่สูงกว่าจะได้รับคำขอมากขึ้น สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณมีเซิร์ฟเวอร์ที่มีข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน

ตัวอย่าง: เซิร์ฟเวอร์ A (weight 2), เซิร์ฟเวอร์ B (weight 1) คำขอ: A, A, B, A, A, B

ข้อดี: คำนึงถึงความจุของเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน

ข้อเสีย: ยังคงไม่พิจารณาโหลดหรือเวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์จริง

3. Least Connection

อัลกอริทึมนี้กำหนดเส้นทางปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่มีการเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่น้อยที่สุด เป็นแนวทางที่ไดนามิกมากขึ้นที่พิจารณาโหลดปัจจุบันบนเซิร์ฟเวอร์

ตัวอย่าง: หากเซิร์ฟเวอร์ A มี 5 การเชื่อมต่อ และเซิร์ฟเวอร์ B มี 2 คำขอใหม่จะไปที่เซิร์ฟเวอร์ B

ข้อดี: มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการกระจายโหลดตามกิจกรรมของเซิร์ฟเวอร์ปัจจุบัน

ข้อเสีย: ต้องติดตามการเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่สำหรับแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเพิ่ม overhead

4. Weighted Least Connection

รวม Least Connection กับ server weights เซิร์ฟเวอร์ที่มีการเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับ weight จะได้รับการร้องขอถัดไป

ข้อดี: ดีที่สุดของทั้งสองโลก – พิจารณาความจุของเซิร์ฟเวอร์และโหลดปัจจุบัน

ข้อเสีย: ซับซ้อนที่สุดในการนำไปใช้และจัดการ

5. IP Hash

วิธีนี้ใช้ hash ของที่อยู่ IP ของไคลเอ็นต์เพื่อกำหนดว่าเซิร์ฟเวอร์ใดได้รับการร้องขอ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคำขอทั้งหมดจากที่อยู่ IP ของไคลเอ็นต์เฉพาะจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวกันอย่างสม่ำเสมอ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่รักษา session state บนเซิร์ฟเวอร์

ตัวอย่าง: Client IP 192.168.1.100 hashes ไปยังเซิร์ฟเวอร์ A คำขอที่ตามมาทั้งหมดจาก IP นี้จะไปที่เซิร์ฟเวอร์ A

ข้อดี: มั่นใจใน session persistence สำหรับแอปพลิเคชัน stateful

ข้อเสีย: หากไคลเอ็นต์จำนวนมากแชร์ IP เดียว (เช่น อยู่เบื้องหลัง NAT gateway หรือ proxy) การกระจายโหลดอาจไม่สม่ำเสมอ หากเซิร์ฟเวอร์เสีย ไคลเอ็นต์ทั้งหมดที่กำหนดให้กับมันจะได้รับผลกระทบ

6. Least Response Time

กำหนดเส้นทางปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่มีการเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่น้อยที่สุดและเวลาตอบสนองเฉลี่ยต่ำสุด สิ่งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทั้งโหลดและการตอบสนอง

ข้อดี: มุ่งเน้นไปที่การส่งมอบการตอบสนองที่เร็วที่สุดให้กับผู้ใช้

ข้อเสีย: ต้องมีการตรวจสอบเวลาตอบสนองที่ซับซ้อนมากขึ้น

Load Balancing ในระดับต่างๆ

Layer 4 (Transport Layer) Load Balancing

ทำงานที่ transport layer (TCP/UDP) ส่งต่อปริมาณการใช้งานตามที่อยู่ IP และพอร์ต รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แต่ไม่ได้ตรวจสอบเนื้อหาของปริมาณการใช้งาน

ตัวอย่าง: network load balancer กระจายการเชื่อมต่อ TCP ไปยังอินสแตนซ์ต่างๆ ของ backend service

Layer 7 (Application Layer) Load Balancing

ทำงานที่ application layer (HTTP/HTTPS) สามารถตรวจสอบเนื้อหาของปริมาณการใช้งาน เช่น ส่วนหัว HTTP, URL, คุกกี้ ฯลฯ เพื่อทำการตัดสินใจในการกำหนดเส้นทางที่ชาญฉลาดมากขึ้น มักใช้โดย API Gateways

ตัวอย่าง: API Gateway กำหนดเส้นทางคำขอ `/api/products` ไปยังอินสแตนซ์บริการผลิตภัณฑ์ และคำขอ `/api/cart` ไปยังอินสแตนซ์บริการตะกร้าสินค้า ตาม URL path

การนำ Load Balancing ไปใช้ในทางปฏิบัติ

1. Cloud Provider Load Balancers:

ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (AWS, Azure, GCP) เสนอบริการ load balancing ที่มีการจัดการ เหล่านี้สามารถปรับขนาดได้สูง เชื่อถือได้ และรวมเข้ากับบริการประมวลผล (เช่น EC2, AKS, GKE) ได้อย่างราบรื่น

• AWS: Elastic Load Balancing (ELB) - Application Load Balancer (ALB), Network Load Balancer (NLB), Gateway Load Balancer (GLB) ALBs เป็น Layer 7 และโดยทั่วไปใช้สำหรับปริมาณการใช้งาน HTTP/S
• Azure: Azure Load Balancer, Application Gateway
• GCP: Cloud Load Balancing (HTTP(S) Load Balancing, TCP/SSL Proxy Load Balancing)

บริการเหล่านี้มักจะมีการตรวจสอบสถานะในตัว การสิ้นสุด SSL และการสนับสนุนสำหรับอัลกอริทึม load balancing ต่างๆ

2. API Gateways:

API Gateways เช่น Kong, Traefik หรือ Apigee มักจะรวมความสามารถในการ load balancing สามารถกำหนดเส้นทางปริมาณการใช้งานไปยัง backend services ตามกฎที่กำหนด และกระจายไปยังอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งาน

ตัวอย่าง: ทีม microfrontend สามารถกำหนดค่า API Gateway เพื่อกำหนดเส้นทางคำขอทั้งหมดไปยัง `api.example.com/users` ไปยังคลัสเตอร์ `user-service` Gateway ที่ทราบอินสแตนซ์ที่ดีต่อสุขภาพของ `user-service` (ผ่าน service discovery) จะ load balance คำขอที่เข้ามาโดยใช้อัลกอริทึมที่เลือก

3. Service Mesh Proxies (เช่น Envoy, Linkerd):

เมื่อใช้ service mesh เต็มรูปแบบ (เช่น Istio หรือ Linkerd) service mesh data plane (ประกอบด้วย proxies เช่น Envoy) จะจัดการทั้ง service discovery และ load balancing โดยอัตโนมัติ Proxy จะสกัดกั้นปริมาณการใช้งานขาออกทั้งหมดจากบริการ และกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาดไปยังปลายทางที่เหมาะสม โดยทำการ load balancing ในนามของแอปพลิเคชัน

ตัวอย่าง: microfrontend ทำการร้องขอ HTTP ไปยังบริการอื่น Proxy Envoy ที่แทรกพร้อมกับ microfrontend จะแก้ไขที่อยู่ของบริการผ่านกลไก service discovery (มักจะเป็น Kubernetes DNS หรือ registry ที่กำหนดเอง) จากนั้นจึงใช้นโยบาย load balancing (กำหนดค่าใน service mesh control plane) เพื่อเลือกอินสแตนซ์ที่ดีต่อสุขภาพของบริการเป้าหมาย

การรวม Service Discovery และ Load Balancing

พลังของ frontend micro-service mesh มาจากการรวม service discovery และ load balancing อย่างราบรื่น สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นฟังก์ชันที่เป็นอิสระ แต่เป็นกลไกที่เสริมซึ่งกันและกันในการทำงานร่วมกัน

ขั้นตอนทั่วไป:

1. Service Registration: อินสแตนซ์ Microfrontend และอินสแตนซ์ backend service ลงทะเบียนตัวเองกับ Service Registry ส่วนกลาง (เช่น Kubernetes DNS, Consul, Eureka)
2. Discovery: ต้องทำการร้องขอ ส่วนประกอบตัวกลาง (API Gateway, Service Proxy หรือ Client-Side Resolver) สอบถาม Service Registry เพื่อรับรายการตำแหน่งเครือข่ายที่พร้อมใช้งานสำหรับบริการเป้าหมาย
3. Load Balancing Decision: จากรายการที่สอบถามและ Load Balancing Algorithm ที่กำหนดค่า ส่วนประกอบตัวกลางจะเลือกอินสแตนซ์เฉพาะ
4. Request Forwarding: คำขอถูกส่งไปยังอินสแตนซ์ที่เลือก
5. Health Checks: load balancer หรือ service registry ดำเนินการตรวจสอบสถานะอย่างต่อเนื่องบนอินสแตนซ์ที่ลงทะเบียน อินสแตนซ์ที่ไม่สมบูรณ์จะถูกลบออกจากกลุ่มเป้าหมายที่พร้อมใช้งาน ป้องกันไม่ให้ส่งคำขอไปยังอินสแตนซ์เหล่านั้น

สถานการณ์ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลก

ลองจินตนาการถึงแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลกที่สร้างขึ้นด้วย microfrontends และ microservices:

• ประสบการณ์ผู้ใช้: ผู้ใช้ในยุโรปเข้าถึงแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ คำขอของพวกเขาจะเข้าสู่ global load balancer ก่อน ซึ่งจะนำพวกเขาไปยังจุดเริ่มต้นที่ใกล้ที่สุด (เช่น European API Gateway)
• API Gateway: European API Gateway ได้รับคำขอสำหรับข้อมูลผลิตภัณฑ์
• Service Discovery: API Gateway (ทำหน้าที่เป็น client-side discovery ของเซิร์ฟเวอร์) สอบถาม service registry (เช่น Kubernetes cluster's DNS) เพื่อค้นหาอินสแตนซ์ที่พร้อมใช้งานของ `product-catalog-service` (ซึ่งอาจถูกปรับใช้ในศูนย์ข้อมูลในยุโรป)
• Load Balancing: API Gateway ใช้อัลกอริทึม load balancing (เช่น Least Connection) เพื่อเลือกอินสแตนซ์ที่ดีที่สุดของ `product-catalog-service` เพื่อให้บริการคำขอ ทำให้มั่นใจได้ถึงการกระจายอย่างสม่ำเสมอในอินสแตนซ์ในยุโรปที่พร้อมใช้งาน
• Backend Communication: `product-catalog-service` อาจต้องเรียก `pricing-service` ในทางกลับกัน ดำเนินการ service discovery และ load balancing ของตัวเองเพื่อเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ `pricing-service` ที่สมบูรณ์

แนวทางที่กระจายแต่มีการจัดระเบียบนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้ทั่วโลกจะได้รับการเข้าถึงคุณสมบัติของแอปพลิเคชันที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่ตั้งหรือจำนวนอินสแตนซ์ของแต่ละบริการที่กำลังทำงานอยู่

ความท้าทายและข้อควรพิจารณาสำหรับ Frontend Microservices

ในขณะที่หลักการต่างๆ คล้ายกับ backend service meshes การนำไปใช้กับ frontend ทำให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร:

• ความซับซ้อนของ Client-Side: การนำ service discovery และ load balancing ฝั่งไคลเอ็นต์ไปใช้โดยตรงภายใน frontend frameworks (เช่น React, Angular, Vue) อาจเป็นเรื่องยุ่งยากและเพิ่ม overhead อย่างมากให้กับแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์ ซึ่งมักจะนำไปสู่การสนับสนุน server-side discovery
• State Management: หาก microfrontends พึ่งพาสถานะที่ใช้ร่วมกันหรือข้อมูล session การตรวจสอบให้แน่ใจว่าสถานะนี้ได้รับการจัดการอย่างถูกต้องในอินสแตนซ์ที่กระจายจะกลายเป็นสิ่งสำคัญ Load balancing ของ IP Hash สามารถช่วยในการ session persistence หากสถานะถูกผูกไว้กับเซิร์ฟเวอร์
• Inter-Frontend Communication: Microfrontends อาจต้องสื่อสารซึ่งกันและกัน การจัดระเบียบการสื่อสารนี้ ซึ่งอาจผ่าน BFF หรือ event bus ต้องการการออกแบบที่รอบคอบ และสามารถใช้ประโยชน์จาก service discovery เพื่อค้นหา endpoints การสื่อสารได้
• Tooling and Infrastructure: การตั้งค่าและจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น (API Gateways, service registries, proxies) ต้องใช้ทักษะเฉพาะทางและสามารถเพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงานได้
• Performance Impact: แต่ละเลเยอร์ของ indirection (เช่น API Gateway, proxy) สามารถแนะนำ latency การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการกำหนดเส้นทางและการค้นพบเป็นสิ่งสำคัญ
• Security: การรักษาความปลอดภัยในการสื่อสารระหว่าง microfrontends และ backend services รวมถึงการรักษาความปลอดภัยให้กับโครงสร้างพื้นฐาน service discovery และ load balancing นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ Frontend Micro-Service Mesh ที่แข็งแกร่ง

เพื่อนำ service discovery และ load balancing ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับ frontend microservices ของคุณ ให้พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• จัดลำดับความสำคัญของ Server-Side Discovery: สำหรับสถาปัตยกรรม frontend microservice ส่วนใหญ่ การใช้ประโยชน์จาก API Gateway หรือเลเยอร์การกำหนดเส้นทางเฉพาะสำหรับ service discovery และ load balancing จะทำให้โค้ด frontend ง่ายขึ้นและรวมศูนย์การจัดการ
• ทำให้การลงทะเบียนและการยกเลิกการลงทะเบียนเป็นอัตโนมัติ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริการจะลงทะเบียนโดยอัตโนมัติเมื่อเริ่มต้นและยกเลิกการลงทะเบียนอย่างสง่างามเมื่อปิดตัวลงเพื่อให้ service registry ถูกต้อง แพลตฟอร์มการจัดระเบียบคอนเทนเนอร์มักจะจัดการสิ่งนี้โดยอัตโนมัติ
• ใช้การตรวจสอบสถานะที่แข็งแกร่ง: กำหนดค่าการตรวจสอบสถานะที่ถี่และแม่นยำสำหรับอินสแตนซ์บริการทั้งหมด Load balancers และ service registries พึ่งพาสิ่งเหล่านี้เพื่อกำหนดเส้นทางปริมาณการใช้งานไปยังอินสแตนซ์ที่สมบูรณ์เท่านั้น
• เลือกอัลกอริทึม Load Balancing ที่เหมาะสม: เลือกอัลกอริทึมที่ตรงกับความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณมากที่สุด โดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความจุของเซิร์ฟเวอร์ โหลดปัจจุบัน และข้อกำหนด session persistence เริ่มต้นอย่างง่าย (เช่น Round Robin) และพัฒนาตามความจำเป็น
• ใช้ประโยชน์จาก Service Mesh: สำหรับการปรับใช้ microfrontend ที่ซับซ้อน การนำโซลูชัน service mesh เต็มรูปแบบมาใช้ (เช่น Istio หรือ Linkerd) สามารถมอบชุดความสามารถที่ครอบคลุม รวมถึงการจัดการปริมาณการใช้งานขั้นสูง ความปลอดภัย และ observability โดยมักจะใช้ประโยชน์จาก proxies Envoy หรือ Linkerd
• ออกแบบมาเพื่อ Observability: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีการบันทึก เมตริก และการติดตามที่ครอบคลุมสำหรับ microservices ทั้งหมดของคุณและโครงสร้างพื้นฐานที่จัดการสิ่งเหล่านั้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการแก้ไขปัญหาและทำความเข้าใจคอขวดด้านประสิทธิภาพ
• รักษาความปลอดภัยให้กับโครงสร้างพื้นฐานของคุณ: ใช้การรับรองความถูกต้องและการอนุมัติสำหรับการสื่อสารระหว่างบริการต่อบริการ และการเข้าถึงที่ปลอดภัยไปยัง service registry และ load balancers ของคุณ
• พิจารณาการปรับใช้ในระดับภูมิภาค: สำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก ให้ปรับใช้ microservices และโครงสร้างพื้นฐานสนับสนุน (API Gateways, load balancers) ในหลายภูมิภาคทางภูมิศาสตร์เพื่อลด latency สำหรับผู้ใช้ทั่วโลกและปรับปรุงความทนทานต่อข้อผิดพลาด
• ทำซ้ำและเพิ่มประสิทธิภาพ: ตรวจสอบประสิทธิภาพและพฤติกรรมของ frontend ที่กระจายของคุณอย่างต่อเนื่อง เตรียมพร้อมที่จะปรับอัลกอริทึม load balancing การกำหนดค่า service discovery และโครงสร้างพื้นฐานเมื่อแอปพลิเคชันของคุณปรับขนาดและพัฒนา

สรุป

แนวคิดของ frontend micro-service mesh ซึ่งขับเคลื่อนโดย service discovery และ load balancing ที่มีประสิทธิภาพ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่สร้างแอปพลิเคชันเว็บระดับโลกที่ทันสมัย ปรับขนาดได้ และยืดหยุ่น ด้วยการ abstract ความซับซ้อนของตำแหน่งบริการแบบไดนามิกและกระจายปริมาณการใช้งานอย่างชาญฉลาด กลไกเหล่านี้ช่วยให้ทีมสร้างและปรับใช้ส่วนประกอบ frontend อิสระได้อย่างมั่นใจ

ในขณะที่ client-side discovery มีสถานที่ของตนเอง ข้อดีของ server-side discovery ซึ่งมักจะจัดระเบียบโดย API Gateways หรือรวมเข้ากับ service mesh นั้นน่าสนใจสำหรับสถาปัตยกรรม microfrontend เมื่อรวมกับกลยุทธ์ load balancing ที่ชาญฉลาดแล้ว แนวทางนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันของคุณยังคงมีประสิทธิภาพ พร้อมใช้งาน และปรับให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของภูมิทัศน์ดิจิทัลระดับโลก การยอมรับหลักการเหล่านี้จะปูทางไปสู่การพัฒนาที่คล่องตัวยิ่งขึ้น ความยืดหยุ่นของระบบที่ได้รับการปรับปรุง และประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่าสำหรับผู้ชมระดับนานาชาติของคุณ