リアクティブ マイクロサービス、データセンター スケール オペレーティング システム(DCOS)、そしてステージング リアクティブ データ パイプラインは、今週のリアクティブ サミット 2016 カンファレンスにおける目玉であった。
Lightbendの共同設立者でありCTOで、リアクティブ マイクロサービス アーキテクチャのレポートの著者である、Jonas Boner氏はカンファレンスでキーノートプレゼンテーションをした。
彼は、従来のアプリケーションアーキテクチャとプラットフォームは廃れたというガートナーのレポートを引用した。分散システムは、アプリケーションの開発やデプロイする異なる方法であるマイクロサービスに関連している。ガイドラインの幾つかは、全てのものを分離する、隔壁を使う、非同期にすることである。
マイクロサービスは、状態を所持するように設計されるべきである。状態管理はマイクロサービスの設計にける重要な部分である。Bonar氏は、"ステートレス" アーキテクチャが存在しないと言う。それは誰か他の問題である。開発者は、一貫したバウンダリとバウンダリコンテキストを明確にする必要がある。彼は、イベントソーシングやCQRSのような他のパターンについても話をした。
リアクティブ マイクロサービスは移動しやすく、アドレス可能であるべきである。仮想アドレッシングは、ステートレスサービス、ステートフルサービスの複製、そしてステートフルサービスの再配置の間のロードバランシングに役に立つ。
マイクロサービスがシステムに入ってくる。だから、結合とコミュニケーションを最小化することに努力すべきである。私たちは、イベントの一貫性を信頼すべきである。驚かされない。世の中の流れである。
彼はマイクロサービス・パターンの使用を検討することを開発者に提案した。API GatewayやCircuit Breakers、そして設計においてback-pressureをいつも適用する。なぜなら早いシステムは遅いシステムに過負荷を掛けるべきではないからである。
他のキーノートプレゼンテーションでは、エンタープライズDC/OSのMesosphereのバイスプレジデントであるEdward Hsu氏は、コンテナやマイクロサービス技術を使って、現代的なアプリケーションを開発することについて講演した。Mesosphereのコミュニティとデータセンター オペレーティング システム(DC/OS)。彼は、地質空間データ分析を目的としたソリューションを使ったESRIのケーススタディについて話をした。
Helena Edelson氏も、ストリーミングビッグデータ、アナリティクスや機械学習のためのリアクティブ分散システムについて、カンファレンスで講演した。彼女は分散システムでリアクティブになることは重要であると言った。そして、システムの失敗やエラーから学ぶことができ、どうやったらレジリエンスでスケーラブルなシステムを構築できるのかを議論した。失敗する背景は機械学習ストリームで処理するためにメッセージトピックが転送される場合であるとして、アーキテクチャについて述べた。アーキテクチャは、Kafka、Spark Streaming、Spark MLLib、CassandraやFiloDBデータベースなどの技術を基盤にしている。開発者は、フォルトトレランスとエラーハンドリング戦略や、クラスタにおける全てのアプリケーションやノードへの経路確認を固めるべきである。彼女は適応するロードバランシングやクラスタメトリクスAPIについても話をした。
Cake SolutionsのJaakko Pallari氏とSimon Souter氏は、ステージング リアクティブ データ パイプライン.について話をした。ステージング リアクティブ データ パイプラインは、Staged EDA (SEDA)アーキテクチャを基盤としている。処理はキューによって分離されており、そして処理はステージで行われる。マイクロサービスは処理コンポーネントとして使われる。そして、メッセージングミドルウェアはマイクロサービス間のレジリエンスデータ分散に役立つ。背骨ともいえるApache Kafkaは、分散データパイプラインとして実行するための基本的なアーキテクチャを授ける。
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