Hodisa asosidagi arxitektura (EDA) va uning AWS Lambda funksiyalari yordamida amalga oshirilishini o'rganing. Masshtablanadigan va tezkor ilovalarni yaratish uchun foyda, foydalanish holatlari, eng yaxshi amaliyotlar va ilg'or usullarni o'rganing.
Hodisa asosidagi arxitektura: Lambda funksiyasini qayta ishlashga chuqur kirish
Bugungi tez rivojlanayotgan raqamli landshaftda bizneslar yuqori darajada masshtablanadigan, tezkor va ishonchli ilovalarni talab qiladi. Hodisa asosidagi arxitektura (EDA) bunday tizimlarni qurish uchun kuchli paradigmani ta'minlaydi. Ushbu blog post EDAga chuqur kirib boradi, xususan, uning AWS Lambda funksiyalari yordamida amalga oshirilishiga e'tibor qaratadi va butun dunyo bo'ylab masshtablanadigan va tezkor ilovalarni yaratish uchun foyda, foydalanish holatlari, eng yaxshi amaliyotlar va ilg'or usullarni o'rganadi.
Hodisa asosidagi arxitektura (EDA) nima?
Hodisa asosidagi arxitektura - bu xizmatlar hodisalarni chiqarish va ularga javob berish orqali aloqa qiladigan taqsimlangan asinxron arxitektura namunasi. Hodisa - bu holatdagi muhim o'zgarish. Holat o'zgarishi sodir bo'lganda, xizmat hodisani nashr etadi, keyin bu hodisaga qiziqqan boshqa xizmatlar tomonidan iste'mol qilinadi. Ushbu ajratish xizmatlarga mustaqil ravishda ishlashga va tizimdagi o'zgarishlarga deyarli real vaqtda javob berishga imkon beradi.
EDAning asosiy xususiyatlari:
- Asinxron aloqa: Xizmatlar boshqa xizmatlardan javob kutishga hojat yo'q.
- Bo'sh bog'lanish: Xizmatlar mustaqil va alohida ishlab chiqilishi, joylashtirilishi va masshtablantirilishi mumkin.
- Masshtablilik: O'ziga xos ehtiyojlariga asoslanib, individual xizmatlarni masshtablash oson.
- Tezkorlik: Xizmatlar hodisalarga deyarli real vaqtda javob beradi, bu esa foydalanuvchi tajribasini yanada tezkor qiladi.
- Moslashuvchanlik: Umumiy tizimga ta'sir qilmasdan xizmatlarni qo'shish yoki olib tashlash oson.
AWS Lambda: Serverlarsiz hisoblash xizmati
AWS Lambda - bu serverlarni ta'minlamasdan yoki boshqarmasdan kodni ishga tushirishga imkon beruvchi serverlarsiz hisoblash xizmati. Siz shunchaki kodingizni "Lambda funksiyasi" sifatida yuklaysiz va AWS hamma narsaga g'amxo'rlik qiladi. Lambda funksiyalari Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway va Amazon SNS kabi turli AWS xizmatlaridan olingan hodisalar bilan ishga tushiriladi, bu esa uni EDA ni amalga oshirish uchun ideal tanlov qiladi.
EDA uchun Lambdadan foydalanishning asosiy afzalliklari:
- Serverni boshqarish yo'q: Serverlarni boshqarish xarajatlarini yo'q qiladi.
- Avtomatik masshtablash: Lambda kiruvchi hodisa yukini boshqarish uchun avtomatik ravishda masshtablanadi.
- Foydalanish uchun to'lov narxlari: Siz faqat funksiyangiz iste'mol qiladigan hisoblash vaqti uchun to'laysiz.
- AWS xizmatlari bilan integratsiya: Boshqa AWS xizmatlari bilan uzluksiz integratsiya.
- Yuqori mavjudlik: Lambda funksiyalari yuqori darajada mavjud va nosozliklarga chidamli.
Lambda funksiyalari hodisalarni qanday qayta ishlaydi
Lambda funksiyalarining hodisalarni qayta ishlash jarayonini quyidagi bosqichlarga bo'lish mumkin:
- Hodisa manbai: AWS xizmatida hodisa sodir bo'ladi (masalan, fayl S3ga yuklanadi).
- Hodisa tetigi: Hodisa Lambda funksiyasini ishga tushiradi.
- Lambda chaqiruvi: Lambda xizmati hodisaga asoslangan holda belgilangan funktsiyani bajaradi.
- Funksiyani bajarish: Lambda hodisa ma'lumotlarini qayta ishlab, kodni ishga tushiradi.
- Javob/Chiqish: Funksiya javob qaytarishi yoki ma'lumotlar bazasiga yozish yoki boshqa hodisani nashr etish kabi harakatlarni bajarishi mumkin.
Misol: Lambda va S3 bilan tasvirni qayta ishlash: Amazon S3 chelakka yuklangan tasvirlarning eskizlarini avtomatik ravishda yaratmoqchi bo'lgan stsenariyni ko'rib chiqing. Quyidagi bosqichlar amalga oshirilishi mumkin:
- Tasvir S3 chelakka yuklanganda, S3 hodisasi yaratiladi.
- S3 hodisasi Lambda funksiyasini ishga tushiradi.
- Lambda funksiyasi S3 dan tasvirni yuklab oladi.
- Lambda funksiyasi eskiz yaratish uchun tasvirni o'lchamini o'zgartiradi.
- Lambda funksiyasi eskizni S3ga qaytaradi.
EDA da Lambda funksiyasini qayta ishlash uchun foydalanish holatlari
Lambda funksiyalari hodisa asosidagi foydalanish holatlarining keng doirasi uchun juda mos keladi, jumladan:
- Ma'lumotlarni qayta ishlash: Katta hajmdagi ma'lumotlarni real vaqtda qayta ishlash (masalan, jurnalni tahlil qilish, ma'lumotlarni o'zgartirish).
- Real vaqtda tahlil: Real vaqtda boshqaruv panellarini va hisobot berish tizimlarini yaratish.
- Webhooklar: Uchinchi tomon xizmatlaridan (masalan, GitHub, Slack) webhooklarni boshqarish.
- IoT ilovalari: IoT qurilmalaridan olingan ma'lumotlarni qayta ishlash (masalan, sensor ma'lumotlari, telemetriya).
- Mobil backendlar: Serverlarsiz mobil backendlarni yaratish.
- Elektron tijorat: Buyurtmalarni qayta ishlash, inventarni boshqarish va mijozlar tajribasini shaxsiylashtirish.
Global elektron tijorat platformasi
Elektron tijorat platformasi turli hodisalarni boshqarish uchun EDA dan foydalanishi mumkin. Misol uchun:
- Buyurtmani joylashtirish: Buyurtma joylashtirilganda, hodisa chiqariladi. Lambda funksiyasi buyurtmani qayta ishlaydi, inventarni yangilaydi va to'lovni qayta ishlashni boshlaydi.
- To'lovni tasdiqlash: To'lov muvaffaqiyatli bo'lgandan so'ng, hodisa buyurtmani tasdiqlash elektron pochta xabarlarini mijozga yuborish va omborni jo'natish uchun xabardor qilish uchun Lambda funksiyasini ishga tushiradi.
- Inventarni yangilash: Inventar darajasi o'zgarganda, hodisa chiqariladi. Lambda funksiyasi mahsulot ro'yxatlarini turli mintaqalarda yangilaydi va agar zaxira darajasi past bo'lsa, ogohlantirishlarni ishga tushiradi.
Moliyaviy tranzaktsiyalarni qayta ishlash
Moliyaviy institutlar tranzaktsiyalarni real vaqtda qayta ishlash uchun EDA dan foydalanishlari mumkin. Ushbu misollarni ko'rib chiqing:
- Firibgarlikni aniqlash: Har bir tranzaktsiya uchun hodisa chiqariladi. Lambda funksiyalari tranzaktsiya namunalarini tahlil qiladi va ko'rib chiqish uchun shubhali harakatlarni belgilaydi.
- Real vaqtda hisobot berish: Tranzaktsiya hodisalari asosiy ishlash ko'rsatkichlarini (KPI) monitoring qilish uchun real vaqtda boshqaruv panellarini yangilash uchun Lambda funksiyalarini ishga tushiradi.
- Normativ muvofiqlik: Tranzaktsiya hodisalari turli yurisdiktsiyalarda qoidalarga muvofiqligini tekshirish va zaruriy hisobotlarni yaratish uchun Lambda funksiyalarini ishga tushirishi mumkin.
Lambda bilan EDA dan foydalanishning afzalliklari
- Yaxshilangan masshtablilik: O'ziga xos ehtiyojlariga asoslanib, individual xizmatlarni osonlikcha masshtablang. Lambda hodisa yukini boshqarish uchun avtomatik ravishda masshtablanadi.
- Oshgan tezkorlik: Xizmatlar hodisalarga deyarli real vaqtda javob beradi, bu esa foydalanuvchi tajribasini yanada tezkor qiladi.
- Kamaytirilgan xarajatlar: Foydalanish uchun to'lov narxlari modeli, ayniqsa, o'zgaruvchan ish yuklamalari bo'lgan ilovalar uchun xarajatlarni kamaytirishga yordam beradi.
- Soddalashtirilgan ishlab chiqish: Infrastrukturani boshqarish haqida tashvishlanmasdan biznes-mantiqni yozishga e'tibor qarating.
- Kengaytirilgan nosozliklarga chidamlilik: Xizmatlar ajratilgan, shuning uchun bitta xizmatdagi nosozliklar boshqa xizmatlarga ta'sir qilishi shart emas.
Lambda bilan EDA qurish uchun eng yaxshi amaliyotlar
Lambda bilan mustahkam va masshtablanadigan EDA tizimlarini qurish uchun quyidagi eng yaxshi amaliyotlarni ko'rib chiqing:
- To'g'ri hodisa manbasini tanlang: Foydalanish holatingiz uchun mos hodisa manbasini tanlang. (masalan, fayllarni yuklash uchun S3, nashr qilish/obuna xabarlari uchun SNS, ma'lumotlar bazasidagi o'zgarishlar uchun DynamoDB Streams).
- Hodisalarni ehtiyotkorlik bilan loyihalashtiring: Hodisalar iste'molchilar o'z vazifalarini bajarishlari uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni o'z ichiga olishiga ishonch hosil qiling. Yaxshi belgilangan hodisa sxemasidan foydalaning.
- Idempotentlikni amalga oshiring: Lambda funksiyalaringiz idempotent bo'lishiga ishonch hosil qiling, ya'ni ular kutilmagan yon ta'sirlarni keltirib chiqarmasdan bir necha marta bajarilishi mumkin. Bu qayta urinishlarni boshqarish va ma'lumotlar izchilligini ta'minlash uchun juda muhimdir.
- Xatolarni mohirlik bilan hal qiling: O'tkinchi xatolarni hal qilish uchun xatolarni hal qilish va qayta urinish mexanizmlarini amalga oshiring. Qayta ishlanmaydigan hodisalarni saqlash uchun o'lik xatlar navbatlaridan (DLQ) foydalaning.
- Monitoring qiling va jurnalga yozing: Lambda funksiyalaringizni monitoring qiling va muammolarni bartaraf etish va tahlil qilish uchun muhim hodisalarni jurnalga yozing. Monitoring va jurnalga yozish uchun AWS CloudWatchdan foydalaning.
- Funksiyalaringizni himoya qiling: Boshqa AWS xizmatlariga kirish uchun Lambda funksiyalaringizga zaruriy ruxsatlarni berish uchun IAM rollaridan foydalaning.
- Funksiya unumdorligini optimallashtiring: Funksiya kodingizni unumdorlik uchun optimallashtiring. Samarali algoritmlar va ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalaning. Bog'liqlikni va sovuq ishga tushishlarni kamaytiring.
- Konkurentlik chegaralarini ko'rib chiqing: Lambdaning konkurentlik chegaralaridan xabardor bo'ling va ularni zarur bo'lganda sozlang. Funksiyalaringizda hodisa yukini boshqarish uchun etarli sig'imga ega bo'lishini ta'minlash uchun zaxiralangan konkurentlikdan foydalaning.
Lambda bilan EDA uchun ilg'or usullar
Lambda bilan EDA ning asosiy amalga oshirilishidan tashqari, yanada murakkab tizimlarni qurish uchun foydalanish mumkin bo'lgan bir nechta ilg'or usullar mavjud.
Hodisalarni manbalash
Hodisalarni manbalash - bu ilovaning holatidagi barcha o'zgarishlar hodisalar ketma-ketligi sifatida saqlanadigan usul. Ob'ektning joriy holatini saqlash o'rniga, siz ushbu holatga olib kelgan hodisalar tarixini saqlaysiz. Bu sizga istalgan vaqtda ob'ektning holatini qayta qurishga imkon beradi.
Hodisalarni manbalashning afzalliklari:
- Auditorlik: Sizda tizimdagi barcha o'zgarishlarning to'liq audit izi mavjud.
- Qayta tiklanish: Tizimning holatini qayta qurish yoki tarixiy tahlilni amalga oshirish uchun hodisalarni qayta tiklashingiz mumkin.
- Vaqtinchalik so'rovlar: Siz istalgan vaqtda tizimning holatini so'rashingiz mumkin.
Misol:
Mijozlar buyurtmalarini kuzatish uchun hodisalarni manbalashdan foydalanadigan elektron tijorat ilovasini ko'rib chiqing. Buyurtmaning joriy holatini ma'lumotlar bazasida saqlash o'rniga, siz "Buyurtma yaratilgan", "Mahsulot qo'shilgan", "To'lov qabul qilingan", "Buyurtma jo'natilgan" va "Buyurtma yetkazib berilgan" kabi hodisalar ketma-ketligini saqlaysiz. Buyurtmaning joriy holatini olish uchun siz ushbu buyurtma bilan bog'liq barcha hodisalarni qayta tiklaysiz.
CQRS (Buyruq so'rovlari uchun mas'uliyatni ajratish)
CQRS - bu ma'lumotlar do'koni uchun o'qish va yozish operatsiyalarini ajratadigan usul. Bu sizga o'qish va yozish modellarini mustaqil ravishda optimallashtirishga imkon beradi. CQRS tizimida ma'lumotlarni yangilash uchun buyruqlardan va ma'lumotlarni olish uchun so'rovlardan foydalaniladi. Buyruqlar odatda so'rovlardan alohida xizmat tomonidan boshqariladi.
CQRS ning afzalliklari:
- Yaxshilangan unumdorlik: Siz o'qish va yozish modellarini unumdorlik uchun mustaqil ravishda optimallashtirishingiz mumkin.
- Oshgan masshtablilik: Siz o'qish va yozish xizmatlarini mustaqil ravishda masshtablashingiz mumkin.
- Soddalashtirilgan ishlab chiqish: O'qish va yozish mantiqini ajratish orqali murakkab ilovalarni ishlab chiqishni soddalashtirishingiz mumkin.
Misol:
CQRS dan foydalanadigan onlayn o'yin ilovasini ko'rib chiqing. "O'yinchini ko'chirish" va "Dushmanga hujum qilish" kabi buyruqlar o'yin holatini yangilaydigan yozish xizmati tomonidan boshqariladi. "O'yinchining joylashuvini olish" va "Dushmanning sog'lig'ini olish" kabi so'rovlar o'yin holatini oladigan o'qish xizmati tomonidan boshqariladi. O'qish xizmati tez o'qishlar uchun optimallashtirilishi mumkin, yozish xizmati esa ishonchli yozishlar uchun optimallashtirilishi mumkin.
Fan-Out usuli
Fan-Out usuli bitta hodisani bir nechta iste'molchilarga tarqatishni o'z ichiga oladi. Bunga Amazon SNS (Oddiy bildirishnoma xizmati) kabi xizmatlar yordamida erishish mumkin. Hodisa SNS mavzusiga nashr etiladi, keyin esa hodisani bir nechta obunachilarga (masalan, Lambda funksiyalari, SQS navbatlari) yuboradi.
Fan-Out usulining afzalliklari:
- Parallel qayta ishlash: Bir nechta iste'molchilarga bir xil hodisani bir vaqtning o'zida qayta ishlashga imkon beradi.
- Ajratish: Iste'molchilar bir-biridan mustaqil va nashriyotga ta'sir qilmasdan qo'shilishi yoki olib tashlanishi mumkin.
- Masshtablilik: Qayta ishlash ehtiyojlariga asoslanib, iste'molchilar sonini osonlikcha masshtablang.
Misol:
Ijtimoiy media platformasi foydalanuvchi postlarini boshqarish uchun Fan-Out usulidan foydalanishi mumkin. Foydalanuvchi post yaratganda, hodisa SNS mavzusiga nashr etiladi. Bir nechta Lambda funksiyalari ushbu mavzuga obuna bo'ladi:
- Bitta funksiya postni noto'g'ri mazmun uchun tahlil qiladi.
- Boshqa funksiya foydalanuvchining vaqt jadvalini yangilaydi.
- Uchinchi funksiya postni qidiruv uchun indekslaydi.
Scatter-Gather usuli
Scatter-Gather usuli bitta so'rovni bir nechta xizmatlarga ("scatter" bosqichi) yuborishni va keyin ushbu xizmatlardan olingan natijalarni birlashtirishni ("gather" bosqichi) o'z ichiga oladi. Ushbu usul bir nechta manbalardan ma'lumotlarni birlashtirish yoki parallel qayta ishlashni amalga oshirish uchun foydalidir.
Scatter-Gather usulining afzalliklari:
- Parallel qayta ishlash: Vazifalarni parallel ravishda bajarishga imkon beradi, bu esa umumiy qayta ishlash vaqtini qisqartiradi.
- Ma'lumotlarni birlashtirish: Bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarni bitta javobga birlashtirishga imkon beradi.
- Nosozliklarga chidamlilik: Agar bitta xizmat ishlamay qolsa, siz hali ham boshqa xizmatlardan olingan natijalar bilan qisman javob qaytarishingiz mumkin.
Misol:
Avia chiptalarni bron qilish ilovasi bir nechta aviakompaniyalardan reyslarni qidirish uchun Scatter-Gather usulidan foydalanishi mumkin. So'rov bir nechta aviakompaniya APIlariga yuboriladi ("scatter" bosqichi). Har bir aviakompaniya APIlaridan olingan natijalar keyin foydalanuvchiga ko'rsatiladigan yagona javobga birlashtiriladi ("gather" bosqichi).
Lambda bilan EDA uchun global e'tiborga olish
Global auditoriya uchun Lambda bilan EDA tizimlarini qurishda quyidagi omillarni ko'rib chiqish muhimdir:
- Ma'lumotlarni saqlash joyi: Ma'lumotlarning saqlanishi va qayta ishlanishi mahalliy qoidalarga muvofiq bo'lishini ta'minlang. Ma'lumotlarni saqlash talablariga javob berish uchun turli geografik joylardagi AWS mintaqalaridan foydalaning.
- Kechikish: Foydalanuvchilaringizga yaqin bo'lgan AWS mintaqalarida Lambda funksiyalarini joylashtirish orqali kechikishni kamaytiring. Kontentni keshlash va statik aktivlar uchun kechikishni kamaytirish uchun Amazon CloudFrontdan foydalaning.
- Mahalliylashtirish: Ilovangizni turli tillar va madaniyatlar uchun mahalliylashtiring. Ma'lumotlarni qayta ishlash va turli tillarda javoblar yaratish uchun AWS Lambdadan foydalaning.
- Vaqt zonasi: Vaqt zonalarini to'g'ri hal qiling. Ilovangiz bo'ylab izchil vaqt zonasidan foydalaning va zarur bo'lganda vaqt zonalarini o'zgartiring.
- Valyuta: Bir nechta valyutani qo'llab-quvvatlang. Valyutalarni o'zgartirish va mahalliy valyutalarda narxlarni hisoblash uchun AWS Lambdadan foydalaning.
- Muvofiqlik: Ilovangiz GDPR, HIPAA va PCI DSS kabi barcha tegishli qoidalarga muvofiq bo'lishini ta'minlang.