Цитаты из книги «Программирование Cloud Native. Микросервисы, Docker и Kubernetes»

Часто говорят, что классическая архитектура на основе сервисов отличается от ставших популярными сейчас «микро» -сервисов тем, что многое отдает на откуп «посредникам» (middleware), например системам обмена, настройки и хранения сообщений между компонентами и сервисами, так называемым «интеграционным шинам» (ESB, enterprise service bus). Микросервисы же эпохи облака минимизируют зависимость от работы со сложными посредниками и их правилами и проводят свои операции напрямую друг с другом

После получения первых, очень грубых приближений системы в целом, с минимумом возможностей, начинают проявляться более четкие границы ее ограниченных контекстов. Этот момент прекрасно подходит для разбиения модулей на микросервисы, если нужно, смену технологий в них, и децентрализацию данных. Принятые решения еще нужно будет пересмотреть

Микросервисы приводят к распределенной, гетерогенной, динамичной системе. Ей просто предначертано испытывать постоянные сбои, из-за сетевых вызовов, нагрузок, несовместимости версий, и многого другого.

Сетевые вызовы часто приносят с собой неизвестные заранее задержки (latency), и для быстрой работы приходится выполнять работу асинхронно (asynchronous), заранее не зная, в какой момент приходит ответ от остальных компонентов системы.

Четкое разделение обязанностей, абсолютная свобода в выборе технологий и хранении данных, точно настроенное масштабирование, и помощь контейнеров и Kubernetes

структура организации обязательно проявит себя в планировании и производстве любых продуктов и сервисов этой организации.

Самая распространенная проблема – управление сетевыми вызовами между микросервисами, отслеживание задержек, шифрование трафика – неплохо решается так называемыми микросервисными сетками (service mesh) – такими как Istio и Linkerd. Мы еще вспомним про них в дальнейших главах. Сбор распределенных журналов также отлично решается, например стеком ELK (Elastic, Logstash, Kibana), или Fluentd. Стандарт OpenTracing, метрики Prometheus, и отчеты Graphana уже встроены во многие библиотеки для создания микросервисов, и просто используя их, вы получите мощнейший центр наблюдения на своей системой. Тем не менее, все это богатство надо изучить, выбрать нужное и подходящее вам, и настроить – эти издержки надо обязательно добавить в общую стоимость разработки реальной системы из микросервисов. Резюме Микросервисы выглядят заманчиво, а вместе с контейнерами и оркестрацией Kubernetes и вовсе как очевидный выбор. Тем не менее, существует высокая цена эксплуатации системы, созданной на их основе, и экосистема для работы с ними требует инвестиций времени и ресурсов. В этой главе нет примеров – каждая система уникальна, и зависит прежде всего от области своего применения (domain). Архитектурные решения высокого уровня трудно описывать без сложного конкретного примера, поэтому мы увидели все с высоты птичьего полета, но все концепции данной главы можно попробовать перенести на свой собственный проект. Чтобы понять архитектуру и философию микросервисов чуть лучше, можно посоветовать следующие книги и ресурсы: – Сэм Ньюмен (Sam Newman), «Создание микросервисов». – www.cncf.io – главный сайт фонда Cloud Native Foundation, посмотрите раздел проектов (projects), многие посвящены работе микросервисных систем, в том числе OpenTracing и Prometheus. – Некоторые видео с конференций KubeCon удачно описывают микросервисы для людей с разной степенью подготовки, найдите их канал на YouTube. – Эрик Эванс (Eric Evans), «Предметно-ориентированное проектирование (DDD).» – www.martinfowler.com – статьи про микросервисы и связанные концепции. Кое-что доступно и на русском языке.

микросервисными сетками (service mesh)

компания Netflix использует «обезьяну с гранатой» (Chaos Monkey, перевод не дословный, но наша фраза на русском языке вполне подходит!),

Плюсы монолита очевидны – мгновенная скорость общения между сервисами и компонентами, зачастую в рамках одного процесса, общая база кода, м