تطبيق الخدمات المصغرة في بيئات الإنتاج

إنفورماتيك ديجيتال » الموارد » تطبيق الخدمات المصغرة في بيئات الإنتاج

إن تبني بنية الخدمات المصغرة في بيئة واقعية لا يقتصر على تقسيم النظام المتكامل إلى أجزاء أصغر فحسب، بل يتطلب إعادة النظر في البنية التحتية، والفرق، والعمليات، والبيانات، والأمن، والتشغيل . عند انتقال النظام من مرحلة النظرية إلى بيئة الإنتاج، تبرز مشكلات تتعلق باكتشاف الخدمات، والعقود بين الفرق، والتكامل المستمر/التسليم المستمر، والمراقبة، والمرونة، وقابلية التوسع. وإذا لم تُعالج هذه المشكلات بشكل صحيح، فقد تتحول الخدمات المصغرة إلى فوضى موزعة.

والخبر السار هو أننا نمتلك اليوم ثروة من الخبرات المتراكمة من مؤسسات مثل نتفليكس، وأمازون، وجوجل، وغيرها من الشركات الكبرى التي تدير مئات الخدمات المصغرة في بيئات الإنتاج . وبالاستناد إلى هذه الدروس، إلى جانب أفضل الممارسات في بيئات المؤسسات باستخدام Kubernetes وOpenShift، يمكننا تطوير منهجية قوية للغاية لتصميم ونشر وتشغيل الخدمات المصغرة على نطاق واسع دون فقدان السيطرة.

لماذا يتم نشر الخدمات المصغرة في بيئة الإنتاج (ومتى لا يكون ذلك مجديًا)

تتيح لك بنية الخدمات المصغرة المصممة جيدًا العمل مع فرق صغيرة ومستقلة ومتعددة التخصصات تتولى مسؤولية خدمة متكاملة. يعمل كل فريق ضمن سياق محدد بوضوح، ويمكنه النشر بشكل متكرر، ويتحمل المسؤولية الكاملة عن خدمته، مما يقلل من وقت دورة التطوير ويسرع من تقديم الميزات الجديدة.

من المزايا الرئيسية الأخرى إمكانية التوسع المستقل لكل خدمة على حدة . فلا داعي لتضخيم حجم التطبيق بأكمله إذا شهدت خدمات مثل الكتالوج أو صفحة الدفع أو واجهة برمجة التطبيقات العامة ارتفاعًا مفاجئًا في حركة البيانات. يمكنك تعديل كل خدمة مصغرة أفقيًا أو رأسيًا وفقًا لنمط تحميلها، وقياس تكلفة كل ميزة بدقة، والحفاظ على استمرارية الخدمة حتى في حال شهدت منطقة معينة زيادة مفاجئة في الاستهلاك.

إن طريقة تغليف هذه الخدمات ونشرها تُسهّل التنفيذ المستمر منخفض المخاطر . كما أن إصدار كل خدمة مصغرة بشكل مستقل يجعل اختبار الأفكار الجديدة والتراجع عن الإصدارات التي بها مشاكل أسهل بكثير: فالنشر التدريجي، والتراجع الأزرق/الأخضر، والتراجع التلقائي يقلل من تكلفة الفشل ويوفر مجالاً للتجربة.

من الناحية التقنية، تُتيح الخدمات المصغّرة حرية اختيار اللغات والأطر وقواعد البيانات لكل خدمة. فليست كل الاحتياجات تتناسب مع نفس البنية التقنية: فقد تحتاج إلى خدمات أعمال مكتوبة بلغة .NET أو Java، ومعالجة بيانات باستخدام Scala/Spark، وخدمات متخصصة مكتوبة بلغة Python أو F#، أو خدمات مصغّرة للذكاء الاصطناعي مكتوبة بلغة R. هذا التنوع المُتحكّم به يسمح لك باستخدام الأداة المناسبة لكل حالة، دون إجبار التطبيق بأكمله على تغيير تقني شامل.

علاوة على ذلك، يُسهّل تقسيم النظام إلى أجزاء صغيرة ومحددة جيدًا إعادة استخدام الوظائف كعناصر بناء أساسية . يمكن إعادة استخدام خدمة مصغرة أُنشئت في البداية كجزء من وظيفة أكبر لاحقًا كجزء تابع لأجزاء أخرى من النظام دون الحاجة إلى إعادة كتابة منطقها. ولأن الخدمات معزولة، فإن أي عطل في إحداها عادةً ما يؤدي إلى تدهور جزئي في النظام، وليس إلى توقفه بالكامل، شريطة أن تكون المرونة قد صُممت في النظام منذ البداية.

التصميم المعماري وتصميم الخدمات

لكي تعمل الخدمات المصغرة بكفاءة في بيئة الإنتاج، من الضروري البدء بتصميم دقيق لحدود الخدمات ومسؤولياتها . عمليًا، يبدأ هذا عادةً بتحديد الخدمات العامة ضمن النظام المتكامل الحالي: وهي مجالات وظيفية أو أعمال واسعة (مثل الطلبات، والكتالوج، والمستخدمين، والفواتير) التي تتمتع بالفعل بفصل منطقي.

انطلاقًا من هذه اللبنات الأساسية الكبيرة، تتضمن العملية تحسين التصميم للحصول على خدمات مصغرة دقيقة تعمل على مجموعة بيانات متماسكة ، وتمتلك نموذجها الخاص، وتعرف بدقة ما تحتاج إلى قراءته أو كتابته إلى الخدمات الأخرى. تعتمد هذه العملية عادةً على مفاهيم التصميم الموجه بالمجال (DDD) والسياقات المحددة، مما يمنع الخدمة المصغرة من أن تصبح "وحدة متكاملة مصغرة".

يجب أن تتمتع واجهات برمجة التطبيقات التي تعرض هذه الخدمات بعقود محددة جيدًا ومستقرة . وهذا يستلزم توثيقًا دقيقًا (REST مع OpenAPI، وgRPC مع ملفات .proto، وما إلى ذلك)، وترقيم إصدارات واضح، والحفاظ على التوافق مع الإصدارات السابقة قدر الإمكان، وأتمتة التحقق من صحة العقود لاكتشاف التغييرات الجذرية قبل وصولها إلى بيئة الإنتاج.

في بيئات تضم عشرات أو مئات الخدمات، من الضروري دمج أنماط المرونة منذ مرحلة التصميم، لضمان جاهزية النظام لحالات الفشل الجزئي . تساعد أنماط مثل قواطع الدائرة، وإعادة المحاولة مع فترة تأخير، وفترات المهلة المحددة بدقة، والحواجز، والضغط العكسي، على منع تعطل خدمة واحدة من التأثير على باقي الخدمات. تُعد أدوات هندسة الفوضى، مثل ChaosMonkey أو Gremlin، مفيدة لاختبار سلوك المنصة عمليًا في ظل انقطاعات مُحاكاة.

تجمع العديد من الأنظمة المعقدة بين خدمات CRUD البسيطة نسبيًا وخدمات أكثر تطورًا تتعامل مع قواعد العمل المتغيرة. لا تتطلب جميع الخدمات المصغرة بنية داخلية معقدة : فبعضها قد يكون مجرد وحدات تحكم HTTP بسيطة مع وصول أساسي إلى البيانات، بينما يمكن لخدمات أخرى، مثل خدمات الطلبات أو الفوترة، الاستفادة من أنماط أكثر تقدمًا (مثل DDD وCQRS وأحداث النطاق، إلخ).

البنية التحتية للإنتاج: الحوسبة السحابية، والحاويات، وKubernetes/OpenShift

تُظهر التجارب العملية أن أداء الخدمات المصغرة يتحسن بشكل ملحوظ عند نشرها على بنية تحتية سحابية مزودة بحاويات وأنظمة تنسيق، مقارنةً بنشرها على أجهزة افتراضية معزولة. توفر منصات مثل Kubernetes وOpenShift الأدوات الأساسية اللازمة لتغليف الخدمات في حاويات، وتوسيع نطاقها، وتحديثها، وموازنة الأحمال، وضمان توافرها العالي.

عادةً، تُغلّف كل خدمة مصغّرة في صورة حاوية تستند إلى صورة أساسية للشركة (على سبيل المثال، OpenJDK 21 لخدمات Java) يديرها فريق البنية التحتية. تُحدّث هذه الصورة الأساسية باستمرار بتحديثات الأمان، وعند إصدار نسخة جديدة، تتولى فرق التطوير مسؤولية إعادة بناء خدماتها ونشرها في البيئات المناسبة.

في Kubernetes/OpenShift، تُعدّ وحدة النشر الأساسية هي pod، التي تُغلّف حاوية واحدة أو أكثر . عادةً، تتوافق الخدمة المصغّرة مع نوع pod، ويتم نشرها باستخدام موارد مثل Deployments (للخدمات عديمة الحالة) أو StatefulSets (عند وجود حالة مرتبطة). منذ البداية، يُحدّد الحد الأدنى لعدد النسخ المتماثلة لكل بيئة، بحيث تتمتع بيئات الاختبار وما قبل الإنتاج والإنتاج بمستويات توافر تتناسب مع أهميتها.

يتم تطبيق التوسع التلقائي باستخدام HorizontalPodAutoscaler (HPA) ، الذي يُعدّل عدد النسخ المتماثلة بناءً على مقاييس مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة أو مقاييس مخصصة أخرى. كما يجب على النظام الأساسي تهيئة قواعد منع التقارب بين وحدات التشغيل لتوزيع نسخ الخدمة نفسها على عُقد مختلفة، مما يمنع تعطل عُقدة واحدة من إيقاف جميع النسخ.

فيما يتعلق بتحديد الحجم الرأسي، تُستخدم خاصيتا resources.requests و resources.limits لتحديد نطاق موارد وحدة المعالجة المركزية والذاكرة التي يمكن أن يستهلكها حاوية (Pod). على سبيل المثال، يتم حجز حد أدنى قدره 100 ميجابايت من وحدة المعالجة المركزية و256 ميجابايت من الذاكرة، والسماح بما يصل إلى 500 ميجابايت و2 جيجابايت على التوالي لخدمة جافا، مع ضبط إعدادات JVM (Xms، Xmx، Xss) لتحقيق الاستخدام الأمثل لموارد الحاوية.

إدارة الحالة: الخدمات المصغرة عديمة الحالة والخدمات المصغرة ذات الحالة

تُصمَّم معظم الخدمات المصغّرة للأعمال كخدمات عديمة الحالة . وهذا يعني أن الوحدة لا تخزّن المعلومات التي يجب أن تبقى بعد إعادة التشغيل؛ إذ تُحفظ الحالة في قواعد بيانات خارجية، أو قوائم انتظار الرسائل، أو غيرها من وسائل التخزين. يُسهّل هذا النهج التوسع الأفقي الديناميكي وعمليات النشر السلسة، حيث يمكن لأي نسخة التعامل مع أي طلب.

مع ذلك، توجد حالات لا بديل فيها عن استخدام الخدمات المصغرة ذات الحالة المدعومة بوحدات تخزين دائمة . ينطبق هذا على بعض قواعد البيانات، وأنظمة الملفات الموزعة، أو المكونات التي تتطلب الاحتفاظ بالبيانات المحلية. تُنشر هذه الوحدات عادةً باستخدام StatefulSets، وتُربط بوحدات التخزين الدائمة باستخدام PersistentVolumeClaims، وتتوسع رأسيًا بدلًا من أفقيًا.

عندما تحتاج خدمة مصغرة إلى تخزين دائم، يتم طلب طلب وحدة تخزين دائمة (PVC) مع تحديد حجمها ونمط الوصول إليها والاستخدام المقصود، ويقوم فريق العمليات بتوفيرها وفقًا لسياسات المنصة. تتم الإشارة إلى وحدة التخزين الدائمة هذه في بيان النشر وتثبيتها على الحاوية (pod) لتمكين الخدمة من قراءة البيانات وكتابتها بشكل دائم.

مع أن النماذج التي تحتفظ بالحالة قد تكون ضرورية في حالات محددة، إلا أن التوصية العامة هي إبقاء أكبر عدد ممكن من الخدمات بدون حالة . هذا يُبسط عملية النشر والتوسع والمرونة والتعافي من الكوارث، ويقلل من التعقيد التشغيلي في البيئات التي تحتوي على العديد من الخدمات المصغرة.

لامركزية البيانات وسيادة الخدمات

في البنى التحتية التقليدية، يشيع مركزة قواعد البيانات والتخزين لزيادة الكفاءة إلى أقصى حد. أما في بنية الخدمات المصغرة، فيتعارض هذا النهج مع استقلالية الفريق وفصل المهام . فإذا كانت العديد من الخدمات تشترك في نفس المخطط العلائقي، فإن أي تغيير هيكلي قد يعيق عمل فرق متعددة ويؤدي دون قصد إلى الإخلال بالتوافق.

لذا، يُنصح بأن تمتلك كل خدمة مصغرة نموذج بيانات وقاعدة بيانات خاصين بها ، مع العلم أنه في بيئة التطوير، تعمل قاعدة البيانات كحاوية داخل المجموعة لتسهيل النشر. أما في بيئة الإنتاج، فيُستخدم عادةً مثيلات مُدارة سحابيًا أو خوادم قواعد بيانات أخرى عالية التوفر، مع الحفاظ دائمًا على حدود ملكية واضحة.

لا يعني هذا عدم وجود تكامل للبيانات، بل يعني أن التناسق بين الخدمات يُدار باستخدام الأحداث والمراسلة غير المتزامنة ، مع قبول التناسق النهائي عند الضرورة. ومن الشائع استخدام ناقلات الأحداث (مثل RabbitMQ وAzure Service Bus وKafka وغيرها) لنشر تغييرات الحالة بين الخدمات المصغرة، مما يقلل الاعتماد الكبير على قاعدة بيانات واحدة.

تُسهّل منصة الحوسبة السحابية على الفرق اختيار نوع قاعدة البيانات الأمثل لكل خدمة (علائقية، مستندية، مفتاح-قيمة، سلاسل زمنية، إلخ)، دون فرض تقنية واحدة. يكمن جوهر الأمر في أن التصميم يراعي إمكانية نقل المخططات والهياكل دون الإخلال بالاتفاقيات مع الخدمات الأخرى، وأن قرارات البيانات تُتخذ بما يتوافق مع حدود نطاق كل خدمة مصغّرة.

الحوكمة والفرق والتنظيم الموزع

إن الانتقال إلى بنية الخدمات المصغرة دون تغيير الهيكل التنظيمي يُعدّ مجازفة. فبدلاً من الهياكل الوظيفية التقليدية المنعزلة كالشبكات والأنظمة وقواعد البيانات والتطوير والعمليات ، يُنصح بإنشاء هيكل قائم على فرق المنتجات، يجمع بين خبرات التطوير وضمان الجودة وهندسة DevOps، وعند الاقتضاء، محللي الأعمال أو البيانات.

يتولى كل فريق مسؤولية خدمة مصغرة واحدة أو أكثر ضمن نفس المجال الوظيفي، حيث يقوم بتطويرها وتشغيلها (أي بناءها وتشغيلها) . وهذا يعني أن الفريق يدير مسارات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD)، ويتعاون مع قسم البنية التحتية لتلبية الاحتياجات الخاصة، ويشارك في عمليات المراقبة والاستجابة للحوادث. وتركز البنية التحتية ومنصة الحوسبة السحابية على توفير خدمات مشتركة وموحدة.

لمنع هذه الحوكمة الموزعة من الانزلاق إلى الفوضى، من الضروري تحديد معايير خفيفة الوزن وقوائم مشتركة : صور أساسية معتمدة، وأنماط نشر، واتفاقيات تسمية لمساحات الأسماء والخدمات، وإرشادات واجهة برمجة التطبيقات، وقوالب Dockerfile وKustomize، وما إلى ذلك. تعمل هذه الإرشادات كـ "ضوابط" توجه الفرق دون أن تعيق قدرتها على اتخاذ القرارات.

في العديد من بيئات المؤسسات، تُستخدم مساحات أسماء منفصلة لكل مشروع أو نطاق ، مع وجود مساحة واحدة على الأقل لكل بيئة (التطوير، ما قبل الإنتاج، الإنتاج). يمكن لمشروع كبير توزيع خدماته المصغرة عبر مساحات أسماء متعددة، شريطة أن تكون الاتصالات الداخلية مُهيأة بشكل صحيح وأن تُراعى قواعد الأمان.

التكامل المستمر/التسليم المستمر، والأتمتة، ونموذج GitOps

عندما تتألف بنية النظام من عشرات أو مئات الخدمات المصغرة، فإن السبيل الوحيد لضمان استمرار عملها هو الاستثمار بكثافة في الأتمتة الشاملة . ويشمل ذلك مسارات التكامل المستمر/التسليم المستمر المتسقة، وتعريفات النشر التصريحية، والاختبار الآلي، وآليات التراجع التلقائي.

تتولى عملية التكامل والتسليم المستمر النموذجية تجميع التعليمات البرمجية، وتشغيل الاختبارات، وتحليل الجودة باستخدام أدوات مثل SonarQube ، وبناء صورة الحاوية من ملف Dockerfile الخاص بالشركة، وتحديث بيانات النشر. ومن ثم، يقوم نظام مثل ArgoCD أو ما شابه بتطبيق التغييرات على المجموعة باستخدام منهجية GitOps.

يتضمن كل مستودع للخدمات المصغرة عادةً ملف Dockerfile موحدًا، وملف تهيئة لخط الأنابيب (مثل ci.json) ، وخصائص لتحليل الجودة، ودليل نشر يحتوي على تعريفات Kubernetes (Kustomize أو Helm) مفصولة حسب البيئة. تُفعّل روابط الويب الخاصة بالمستودع خط الأنابيب عند حدوث أحداث مثل دفع الوسوم أو طلبات الدمج.

يُرسّخ نمط GitOps مستودع Git كمصدر موثوق للبنية التحتية والنشر . تُحفظ فيه بيانات النشر والخدمات وخرائط التكوين ووحدات التخزين الدائمة والأسرار المختومة وغيرها من الموارد، وتتولى أدوات مُخصصة مزامنة حالة المجموعة مع ما هو مُعرّف في Git. يُوفر هذا إمكانية التتبع ومراجعة طلبات السحب وإمكانية التراجع بسهولة.

الإعدادات والأسرار والأمان

في منصة الخدمات المصغرة المتطورة، تعتمد إدارة التكوين على خرائط التكوين (ConfigMaps) للمعلمات غير الحساسة، وعلى الأسرار (Secrets) للمعلومات السرية . عادةً ما تمتلك كل خدمة مصغرة خريطة تكوين خاصة بها تتناسب مع بيئتها، والتي تخزن خصائص مثل عناوين URL للخدمات التابعة، وعلامات الوظائف، ومعلمات الضبط.

تُدار البيانات السرية (بيانات الاعتماد، والمفاتيح، والرموز، والشهادات) وفق سياسات أمنية صارمة . في البيئات الأقل حساسية، قد يكون من المقبول الاحتفاظ بها كنص عادي يديره فريق التطوير، ولكن في بيئات ما قبل الإنتاج والإنتاج، يُنصح بتشفيرها باستخدام أدوات مثل Sealed Secrets أو مديري البيانات الخارجيين السحابيين المتخصصين.

عندما يلزم مشاركة سرّ بين خدمات متعددة (على سبيل المثال، بيانات اعتماد جامع بيانات OTEL أو مخزن مفاتيح مشترك )، يمكن مركزته في مستودع تكوين لكل مساحة اسم. وتنسق المشاريع التي تشترك في مساحة الاسم هذه لتحديثها حسب الحاجة، مع الحفاظ على التحكم في من يمكنه قراءة هذه الموارد أو تعديلها.

فيما يتعلق بأمن الاتصالات، يُعدّ نموذج " انعدام الثقة " النمط السائد : فلا يُفترض أي شيء لمجرد أن حركة البيانات "داخلية". يجب توثيق جميع المكالمات بين الخدمات، سواءً الداخلية أو الخارجية، وتفويضها، ويُفضّل استخدام بروتوكول mTLS أو رموز JWT أو آليات مماثلة. لا تُفوّض الخدمات المصغّرة الأمن بشكلٍ أعمى إلى مدير واجهة برمجة التطبيقات أو الشبكة؛ بل تُجري عمليات التحقق الخاصة بها أيضًا.

التواصل بين الخدمات المصغرة وواجهات برمجة التطبيقات والرسائل

في بنية الخدمات المصغرة المتطورة، تُقسّم طبقة الاتصال إلى عدة أقسام. بالنسبة لحركة البيانات من العملاء (المتصفحات، تطبيقات الجوال، جهات خارجية) إلى الواجهة الخلفية، تُستخدم واجهات برمجة التطبيقات المنشورة التي يديرها مدير واجهات برمجة التطبيقات . عادةً ما تكون هذه الواجهات متوافقة مع REST (غالبًا باستخدام OpenAPI) أو، في بعض الحالات، gRPC مُتاحة عبر بوابة.

تُدار المكالمات بين الخدمات المصغرة الموجودة في نفس نطاق الاسم، أو حتى عبر نطاقات أسماء متعددة ضمن نفس المشروع، عادةً بواسطة خدمات Kubernetes الداخلية المزودة بنظام أسماء نطاقات داخلي . تتجاوز هذه المكالمات مدير واجهة برمجة التطبيقات العامة، لكنها تلتزم بسياسات الأمان والمصادقة والتفويض. في هذه الحالات، يمكن استخدام شبكة خدمات أو بوابات داخلية لتطبيق سياسات مشتركة.

عندما تنتمي الخدمات المصغرة إلى مجالات وظيفية أو مشاريع مختلفة ، يُعتبر التواصل "عامًا" على مستوى المؤسسة. في هذه الحالات، من الممارسات الشائعة استخدام مدير واجهة برمجة التطبيقات (API Manager) أو ناقل قابلية التشغيل البيني، حيث تُدار العقود والحصص والأمان والتحكم في الإصدارات والتدقيق، مما يمنع الربط المباشر بين المجموعات أو مساحات الأسماء المستقلة.

فيما يتعلق بالتكامل مع الأنظمة القديمة أو الخارجية، التي قد لا توفر دائمًا واجهات برمجة تطبيقات حديثة، فمن الشائع الاعتماد على موصلات محددة عبر ناقل قابلية التشغيل البيني . بهذه الطريقة، تتحدث الخدمات المصغرة لغة مشتركة (على سبيل المثال، الأحداث أو واجهات برمجة تطبيقات REST الداخلية)، ويتولى الموصل عملية الترجمة من وإلى النظام القديم، مع تعزيز الأمان دائمًا.

إلى جانب التواصل المتزامن، تلعب المراسلة غير المتزامنة دورًا محوريًا . فهي تُستخدم لفصل العمليات، واستيعاب الارتفاعات المفاجئة في الطلب، ونشر أحداث الأعمال بين الخدمات، وتعزيز المرونة. عادةً ما يكون لكل حدث مخطط مُحدد جيدًا ومُؤرشف، مع آليات تتبع لمنع حدوث أعطال بين المنتجين والمستهلكين أثناء تطورها.

إمكانية المراقبة، جامع بيانات OTEL وتشغيله

في نظام يتألف من العديد من الخدمات المصغرة، يكاد يكون تشخيص المشكلة مستحيلاً دون مراقبة دقيقة. لذا ، تُدمج المقاييس والتسجيل المركزي والتتبعات الموزعة منذ مرحلة التصميم ، مما يتيح فهم ما يحدث على مستوى الخدمة والمنصة على حد سواء.

يُعدّ مُجمِّع بيانات القياس عن بُعد المفتوح (OTEL Collector) عنصرًا أساسيًا في هذا النظام ، حيث يُنشر في نطاق الاسم أو مركزيًا لجمع المقاييس والسجلات والآثار من جميع المكونات. كل ما تحتاجه الخدمات المصغّرة هو معرفة ضرورة إرسال بيانات القياس عن بُعد إلى المُجمِّع؛ ثم يقوم المُجمِّع بدوره بإعادة توجيهها إلى أنظمة المراقبة (مثل Prometheus وGrafana وJaeger وElastic وغيرها) دون الحاجة إلى معرفة الخدمة بالتفاصيل.

بالنسبة لطبقة البنية التحتية، تُستخدم أدوات تجميع وتصدير البيانات على مستوى العقدة لجمع مقاييس وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والقرص والشبكة والسجلات من الحاويات، وإرسالها إلى بروميثيوس وإيلاستيك سيرش على التوالي. وتُستخدم أدوات مثل غرافانا وكيبانا لعرض هذه المعلومات، وإنشاء لوحات معلومات، وتحديد التنبيهات باستخدام عتبات ذكية ودفاتر تشغيل مرتبطة بها.

عندما يحتاج مشروع ما إلى معالجة محددة للغاية لمقاييسه أو آثاره، يمكنه نشر نسخة خاصة به من OTEL Collector في مساحة الاسم الخاصة به، شريطة أن يكون لديه موافقة تشغيلية وأن يكون نموذج صيانة الإنتاج واضحًا.

استراتيجية الاختبار، والعقود، والخبرة في التطوير المحلي

يتطلب اختبار بنية الخدمات المصغرة الموزعة استراتيجية اختبار أكثر تطوراً من اختبار البنية المتجانسة. تظل اختبارات الوحدات أساسية، لكن اختبارات العقود (لواجهات برمجة التطبيقات والأحداث)، واختبارات التكامل بين الخدمات، والاختبارات الشاملة التي تغطي التدفقات الكاملة تكتسب أهمية متزايدة.

لتجنب مشاكل التوافق، تُستخدم تقنيات مثل اختبار العقود الموجهة للمستهلك ، حيث يحدد العملاء توقعات واجهة برمجة التطبيقات (API) ويلبيها مزودو الخدمة. يخضع كل تغيير في العقد لاختبار آلي ضمن مسارات التكامل المستمر (CI)، مما يمنع عمليات النشر التي قد تُعطل أيًا من المستهلكين المعروفين.

عندما يتجاوز عدد الخدمات المئة، يصبح تكرار النظام بأكمله محليًا أمرًا غير عملي. لذا، يعتمد التطوير على محاكاة الخدمات التابعة أو استخدام تقنية الربط مع بيئات بعيدة . عادةً ما يقوم المطورون بتشغيل مجموعة فرعية فقط من الخدمات المصغرة، ويستبدلون الباقي بنماذج وهمية أو محاكيات، أو يعيدون توجيه بعض الاستدعاءات إلى بيئة تكامل مشتركة.

يعتمد اختبار التكامل الشامل بشكل متزايد على بيئات مؤقتة أو "معاينات" مُنشأة من فروع الميزات ، والتي تُنشئ بيئة معزولة بالخدمات ذات الصلة بتلك الوظيفة. هذا يُقلل من الاحتكاك بين الفرق، ويُخفف من تأثير "يعمل على جهازي فقط"، ويكشف مشاكل التكامل قبل وصولها إلى بيئات أكثر تكلفة مثل بيئة ما قبل الإنتاج.

أنماط نشر الخدمات المصغرة في بيئة الإنتاج

إلى جانب Kubernetes، توجد أنماط نشر متعددة للخدمات المصغرة في بيئات الإنتاج تستحق المعرفة لأنها تعالج سيناريوهات مختلفة من حيث العزل والتكلفة والنضج . أحد أقدم هذه الأنماط هو تشغيل عدة نسخ من الخدمة على نفس المضيف، حيث يقوم مضيف فعلي أو افتراضي واحد بتشغيل عدة نسخ من خدمات مختلفة، عادةً على خادم تطبيقات مشترك.

في نمط مثيل الخدمة لكل جهاز افتراضي ، تُغلّف كل خدمة كصورة جهاز افتراضي (على سبيل المثال، صورة EC2 AMI) وتعمل على مثيلها الخاص. يوفر هذا عزلاً قوياً على حساب زيادة استهلاك الموارد وبطء بدء التشغيل. تُسهّل أدوات مثل Packer أو الحلول الخاصة بمزودي الخدمات السحابية إنشاء صور أجهزة افتراضية جاهزة للإنتاج.

النمط الأكثر شيوعًا اليوم هو نموذج "مثيل الخدمة لكل حاوية" ، حيث تُبنى كل خدمة مصغرة كصورة حاوية وتُنشر على منصة تنسيق (مثل Kubernetes أو OpenShift). تتميز الحاويات بأنها أخف وزنًا من الأجهزة الافتراضية، وتبدأ تشغيلها بسرعة كبيرة، وتتيح لك تجميع كل ما يلزم للخدمة، مما يُبسط عمليات النشر ويُمكّن من التوسع التلقائي.

أخيرًا، اكتسبت أساليب الحوسبة بلا خوادم، مثل AWS Lambda ، شعبيةً واسعة. تُقدّم هذه الحزم وظائف تستجيب لطلبات HTTP أو الأحداث الواردة من خدمات أخرى (مثل S3 وDynamoDB وقوائم الانتظار، إلخ)، حيث يدفع المستخدمون فقط مقابل ما يستخدمونه. يُعدّ هذا النمط مناسبًا بشكل خاص للخدمات المصغّرة الصغيرة جدًا أو المهام قصيرة الأجل التي تعتمد على الأحداث، على الرغم من أنه يُضيف اعتبارات إضافية تتعلق بإمكانية المراقبة، وبدء التشغيل البارد، وحدود التنفيذ.

في الواقع العملي، ينتهي المطاف بالعديد من المؤسسات بنظام بيئي هجين: يعمل الجزء الأساسي من النظام على الحاويات والمنسقين، بينما يتم تنفيذ بعض المكونات المساعدة كوظائف بدون خادم أو كأجهزة افتراضية متخصصة، ودائمًا بواجهات واضحة وبروتوكولات محددة جيدًا لدمجها في الكل.

عند تطبيق كل هذا في بيئة الإنتاج، لا يكمن الفرق في التقنية المختارة فحسب، بل في بناء بنية تحتية تتحمل الأعطال، وتتوسع عند الحاجة، وتُنشر تلقائيًا، وقابلة للمراقبة . بفضل فرق العمل المتوافقة مع المنتج، والعقود المُدارة بكفاءة، والبيانات اللامركزية، ومنصة الحوسبة السحابية القوية، تتحول الخدمات المصغرة من مجرد وعد إلى وسيلة فعالة ومستدامة لتطوير التطبيقات المعقدة لسنوات.