Implementace mikroslužeb v produkčním prostředí

Informatec Digital » Zdroje » Implementace mikroslužeb v produkčním prostředí

Přijetí architektury mikroslužeb v reálném prostředí neznamená jen rozdělit monolit na menší části; zahrnuje přehodnocení infrastruktury, týmů, procesů, dat, zabezpečení a provozu . Když systém přechází z teorie do produkčního clusteru, vznikají problémy týkající se vyhledávání služeb, smluv mezi týmy, CI/CD, pozorovatelnosti, odolnosti a škálovatelnosti. Pokud se tyto problémy řádně neřeší, mohou z mikroslužeb udělat distribuovaný chaos.

Dobrou zprávou je, že dnes máme bohaté nashromážděné zkušenosti od organizací jako Netflix, Amazon, Google a dalších velkých korporací, které provozují stovky mikroslužeb v produkčním prostředí . Na základě těchto poznatků a osvědčených postupů v podnikových prostředích využívajících Kubernetes a OpenShift můžeme vyvinout velmi robustní přístup k návrhu, nasazení a provozu mikroslužeb ve velkém měřítku, aniž bychom ztratili kontrolu.

Proč nasazovat mikroslužby do produkčního prostředí (a kdy se to nevyplatí)

Dobře navržená architektura mikroslužeb vám umožňuje pracovat s malými, autonomními a multifunkčními týmy , které přebírají odpovědnost za komplexní službu. Každý tým pracuje v dobře definovaném kontextu, může často nasazovat služby a převzít plnou odpovědnost za svou službu, což zkracuje dobu vývojového cyklu a urychluje dodávání nových funkcí.

Další klíčovou výhodou je nezávislé škálování pro každou službu . Pokud dochází k nárůstu provozu pouze u katalogu, pokladny nebo veřejného API, nemusíte předimenzovat celou aplikaci. Každou mikroslužbu můžete upravit horizontálně nebo vertikálně podle jejího vzoru zátěže, přesně měřit náklady na každou funkci a zachovat dostupnost, i když v určité oblasti dojde k nárůstu spotřeby.

Způsob, jakým jsou tyto služby zabaleny a nasazeny, usnadňuje průběžnou implementaci s nízkým rizikem . Nezávislé vydávání každé mikroslužby výrazně zjednodušuje testování nových nápadů a vracení problematických verzí: kanárková nasazení, modré/zelené vrácení zpět a automatizované vrácení zpět snižují náklady na selhání a poskytují prostor pro experimentování.

Z technologického hlediska mikroslužby podporují svobodu volby jazyků, frameworků a databází pro každou službu. Ne všechny potřeby se hodí do stejného technologického balíčku: můžete mít obchodní služby v .NET nebo Javě, zpracování dat ve Scale/Sparku, specializované služby v Pythonu nebo F# nebo mikroslužby umělé inteligence v R. Tato řízená diverzita vám umožňuje použít pro každý případ ten správný nástroj, aniž byste museli celou aplikaci nutit ke globálnímu technologickému posunu.

Rozdělení systému na malé, dobře definované části navíc usnadňuje opětovné použití funkcí jako stavebních bloků . Mikroslužba původně vytvořená jako součást větší funkcionality může být později znovu použita jako závislost jiných částí systému bez nutnosti přepisování logiky. A protože jsou služby izolované, selhání jedné z nich obvykle vede k částečné degradaci systému, nikoli k úplnému výpadku systému, za předpokladu, že byla odolnost navržena od samého začátku.

Architektonický a servisní design

Aby mikroslužby dobře fungovaly v produkčním prostředí, je nezbytné začít s pečlivým návrhem hranic služeb a odpovědností . V praxi to obvykle začíná identifikací hrubozrnných služeb v rámci stávajícího monolitu: velkých funkčních oblastí nebo obchodních domén (např. objednávky, katalog, uživatelé, fakturace), které již mají určité logické oddělení.

Počínaje těmito velkými stavebními bloky zahrnuje proces zdokonalování návrhu, aby se získaly jemně granulární mikroslužby, které fungují na koherentní datové sadě , vlastní svůj vlastní model a přesně vědí, co potřebují číst nebo zapisovat do jiných služeb. Tento proces se obvykle opírá o koncepty doménově řízeného designu (DDD) a ohraničené kontexty, což brání tomu, aby se mikroslužba stala „mini monolitem“.

API, která tyto služby zpřístupňují, musí mít dobře definované a stabilní smlouvy . To znamená důkladnou dokumentaci (REST s OpenAPI, gRPC se soubory .proto atd.), explicitní verzování, udržování zpětné kompatibility, kde je to možné, a automatizaci ověřování smluv za účelem detekce kritických změn před jejich uvedením do produkčního prostředí.

V prostředích s desítkami nebo stovkami služeb je klíčové začlenit vzorce odolnosti již od fáze návrhu, aby byl systém připraven na částečné výpadky . Vzory, jako jsou jističe, opakované pokusy s omezením, dobře definované časové limity, přepážky a protitlak, pomáhají zabránit tomu, aby selhání jedné služby snížilo provoz ostatních. Nástroje Chaos Engineering, jako je ChaosMonkey nebo Gremlin, jsou užitečné pro praktické testování chování platformy při simulovaných výpadcích.

Mnoho složitých systémů kombinuje relativně jednoduché služby CRUD se sofistikovanějšími službami, které zpracovávají vyvíjející se obchodní pravidla. Ne všechny mikroslužby vyžadují složitou interní architekturu : některé mohou být jednoduchými HTTP řadiči se základním přístupem k datům, zatímco jiné, jako například objednávky nebo fakturační služby, mohou využívat pokročilejší vzory (DDD, CQRS, události domén atd.).

Produkční infrastruktura: cloud, kontejnery a Kubernetes/OpenShift

Reálné zkušenosti ukazují, že mikroslužby fungují mnohem lépe, když jsou nasazeny na cloudové infrastruktuře s kontejnery a orchestrací, než na izolovaných virtuálních strojích. Platformy jako Kubernetes a OpenShift poskytují nezbytné primitivy pro balení služeb jako kontejnerů, škálování, aktualizaci, vyvažování zátěže a správu vysoké dostupnosti.

Každá mikroslužba je obvykle zabalena v kontejnerovém obrazu založeném na základním podnikovém obrazu (například OpenJDK 21 pro služby Java) spravovaném týmem infrastruktury. Tento základní obraz je aktualizován bezpečnostními záplatami a po vydání nové verze jsou vývojové týmy zodpovědné za opětovné sestavení a opětovné nasazení svých služeb v odpovídajících prostředích.

V Kubernetes/OpenShift je základní jednotkou nasazení pod, který zapouzdřuje jeden nebo více kontejnerů . Mikroslužba obvykle odpovídá typu pod a je nasazena pomocí zdrojů, jako jsou Deployments (pro bezstavové služby) nebo StatefulSets (pokud existuje přidružený stav). Od samého začátku je definován minimální počet replik na prostředí, aby testovací, předprodukční a produkční prostředí měla úrovně dostupnosti odpovídající jejich kritičnosti.

Automatické škálování je implementováno pomocí nástroje HorizontalPodAutoscaler (HPA) , který upravuje počet replik na základě metrik, jako je CPU, paměť nebo jiné vlastní metriky. Platforma musí také nakonfigurovat pravidla pro ochranu před afinitou podů, aby distribuovala repliky stejné služby mezi různé uzly, a zabránila tak selhání jednoho uzlu, které by vyřadilo všechny instance.

Pokud jde o vertikální dimenzování, resources.requests a resources.limits se používají k definování rozsahu CPU a paměti, které může pod spotřebovat. Například rezervace minimálně 100 MB CPU a 256 MB paměti a povolení až 500 MB a 2 GB pro službu Java, úprava JVM (Xms, Xmx, Xss) pro efektivní využití zdrojů kontejneru.

Správa stavu: bezstavové a stavové mikroslužby

Většina podnikových mikroslužeb je navržena jako bezstavové služby . To znamená, že pod neukládá informace, které musí přežít restartování; stav je uchováván v externích databázích, frontách zpráv nebo jiném úložišti. Tento přístup usnadňuje dynamické horizontální škálování a bezproblémové nasazení, protože jakákoli replika zvládne jakýkoli požadavek.

Existují však scénáře, kdy neexistuje jiná možnost než mít stavové mikroslužby podporované persistentními svazky . To je případ některých databází, distribuovaných souborových systémů nebo komponent, které vyžadují údržbu lokálních dat. Tyto pody se obvykle nasazují se StatefulSets, propojují se s PersistentVolumes pomocí PersistentVolumeClaims a škálují se vertikálně, nikoli horizontálně.

Když mikroslužba potřebuje trvalé úložiště, je vyžádán PersistentVolumeClaim (PVC) s jeho velikostí, režimem přístupu a zamýšleným použitím a provozní tým jej zřídí podle zásad platformy. Na tento PVC se odkazuje v manifestu nasazení a je připojen k podu, aby služba mohla trvale číst a zapisovat data.

I když stavové modely mohou být v určitých případech nezbytné, obecným doporučením je ponechat co nejvíce služeb bezestavových . To zjednodušuje nasazení, škálování, odolnost a zotavení po havárii a snižuje provozní složitost v prostředích s mnoha mikroslužbami.

Decentralizace dat a suverenita služeb

V tradičních infrastrukturách je běžné centralizovat databáze a úložiště, aby se maximalizovala efektivita. U mikroslužeb je tento přístup v konfliktu s autonomií a oddělením týmů . Pokud mnoho služeb sdílí stejné relační schéma, jakákoli strukturální změna může zablokovat více týmů a neúmyslně narušit kompatibilitu.

Doporučeným postupem proto je, aby každá mikroslužba vlastnila svůj vlastní datový model a databázi , ačkoli ve vývojovém prostředí tato databáze běží jako kontejner v rámci clusteru, aby se zjednodušilo nasazení. V produkčním prostředí se obvykle používají cloudově spravované instance nebo jiné vysoce dostupné databázové servery, přičemž se vždy zachovává jasná hranice vlastnictví.

To neznamená, že neexistuje žádná integrace dat; znamená to, že konzistence mezi službami je spravována pomocí událostí a asynchronního zasílání zpráv , přičemž se případná konzistence akceptuje, pokud je to přiměřené. Je běžné používat sběrnice událostí (RabbitMQ, Azure Service Bus, Kafka atd.) k šíření změn stavu mezi mikroslužbami, čímž se snižují silné závislosti na jedné databázi.

Cloudová platforma usnadňuje týmům výběr optimálního typu databáze pro každou službu (relační, dokumentová, klíč-hodnota, časová řada atd.), aniž by bylo nutné vnucovat jednu technologii. Klíčové je, aby návrh zohledňoval možnost migrace schémat a struktur bez porušení smluv s jinými službami a aby rozhodnutí o datech byla přijímána v souladu s hranicemi domény každé mikroslužby.

Distribuovaná správa, týmy a organizace

Přechod na mikroslužby bez změny organizace si koleduje o potíže. Místo klasických funkčních sil sítí, systémů, databází, vývoje a provozu se doporučuje struktura založená na produktových týmech, které sdružují profily z oblasti vývoje, QA, DevOps a případně i obchodních nebo datových analytiků.

Každý tým je zodpovědný za jednu nebo více mikroslužeb v rámci stejné funkční domény a stará se o vývoj i provoz (vytvoříte to, vy to spustíte) . To znamená, že tým spravuje své CI/CD pipelines, spolupracuje s infrastrukturou na specifických potřebách a podílí se na monitorování a reakci na incidenty. Infrastruktura a cloudová platforma se zaměřují na poskytování společných a standardizovaných služeb.

Aby se zabránilo tomu, aby se tato distribuovaná správa věcí veřejných proměnila v anarchii, je zásadní definovat odlehčené standardy a sdílené katalogy : schválené základní obrazy, vzory nasazení, konvence pojmenování pro jmenné prostory a služby, pokyny pro API, šablony Dockerfile a Kustomize atd. Tyto pokyny slouží jako „zábradlí“, která orientují týmy, aniž by jim blokovala schopnost činit rozhodnutí.

V mnoha podnikových prostředích se pro každý projekt nebo doménu používají samostatné jmenné prostory , přičemž alespoň jeden je určen pro každé prostředí (vývojové, předprodukční, produkční). Velký projekt může distribuovat své mikroslužby napříč několika jmennými prostory, za předpokladu, že je správně nakonfigurována interní komunikace a jsou dodržována bezpečnostní pravidla.

CI/CD, automatizace a model GitOps

Pokud architektura zahrnuje desítky nebo stovky mikroslužeb, jediným způsobem, jak je udržet v provozu, je značné investice do komplexní automatizace . To zahrnuje konzistentní kanály CI/CD, deklarativní definice nasazení, automatizované testování a automatické mechanismy vrácení zpět.

Typický proces kontinuální integrace a dodávek zahrnuje kompilaci kódu, spouštění testů, analýzu kvality pomocí nástrojů jako SonarQube , sestavení image kontejneru z firemního Dockerfile a aktualizaci manifestů nasazení. Odtud systém jako ArgoCD nebo podobný aplikuje změny na cluster pomocí přístupu GitOps.

Každé úložiště mikroslužeb obvykle obsahuje standardizovaný soubor Dockerfile, konfigurační soubor pipeline (např. ci.json) , vlastnosti pro analýzu kvality a adresář pro nasazení s definicemi Kubernetes (Kustomize nebo Helm) oddělenými podle prostředí. Webhooky úložiště spouštějí pipeline, když dojde k událostem, jako jsou odeslání tagů nebo požadavky na sloučení.

Vzor GitOps zavádí repozitář Git jako zdroj informací o infrastruktuře a nasazení . Manifesty pro nasazení, služby, ConfigMaps, PVC, SealedSecrets a další zdroje jsou zde verzovány a specifické nástroje zajišťují synchronizaci stavu clusteru s tím, co je definováno v Gitu. To poskytuje sledovatelnost, kontrolu pull requestů a snadné vrácení zpět.

Nastavení, tajné funkce a zabezpečení

V rozvinuté platformě mikroslužeb se správa konfigurace spoléhá na ConfigMaps pro necitlivé parametry a Secrets pro důvěrné informace . Každá mikroslužba má obvykle svůj vlastní ConfigMap specifický pro dané prostředí, který ukládá vlastnosti, jako jsou URL závislých služeb, funkční příznaky a parametry ladění.

S tajnými údaji (přihlašovacími údaji, klíči, tokeny, certifikáty) se zachází podle přísných bezpečnostních zásad . V méně kritických prostředích může být přijatelné uchovávat je v prostém textu spravovaném vývojovým týmem, ale v předprodukčním a produkčním prostředí se doporučuje je šifrovat pomocí nástrojů, jako jsou Sealed Secrets nebo specifických externích cloudových správců.

Pokud je třeba sdílet tajný klíč mezi více službami (například přihlašovací údaje OTEL Collector nebo společné úložiště klíčů ), lze jej centralizovat v konfiguračním úložišti pro každý jmenný prostor. Projekty sdílející tento jmenný prostor koordinují jeho aktualizaci podle potřeby a udržují kontrolu nad tím, kdo může tyto zdroje číst nebo upravovat.

Pokud jde o bezpečnost komunikace, dominantním modelem je nulová důvěra : nic se nebere jako samozřejmost jen proto, že provoz je „interní“. Všechna volání mezi službami, interními i externími, musí být ověřena a autorizována, ideálně pomocí tokenů mTLS, JWT nebo jiných ekvivalentních mechanismů. Mikroslužby slepě nedelegují bezpečnost na API Manager nebo síť; provádějí také vlastní kontroly.

Komunikace mezi mikroslužbami, API a zasíláním zpráv

V rozvinuté architektuře mikroslužeb je komunikační vrstva rozdělena do několika případů. Pro provoz z klientů (prohlížeče, mobilní aplikace, třetí strany) do back-endu se používají publikovaná API řízená API Managerem . Tato API jsou obvykle RESTful (často používají OpenAPI) nebo v některých případech gRPC a jsou vystavena prostřednictvím brány.

Volání mezi mikroslužbami nacházejícími se ve stejném jmenném prostoru, nebo dokonce napříč více jmennými prostory v rámci stejného projektu, jsou obvykle zpracovávána interními službami Kubernetes s interním DNS . Tato volání obcházejí veřejného API Manageru, ale dodržují zásady zabezpečení, ověřování a autorizace. Pro tyto scénáře lze použít síť služeb nebo interní brány, které vynucují společné zásady.

Pokud mikroslužby patří do různých funkčních domén nebo projektů , je komunikace na organizační úrovni považována za „veřejnou“. V těchto případech je běžnou praxí používat API Manager nebo sběrnici interoperability, kde se spravují smlouvy, kvóty, zabezpečení, verzování a auditování, což brání přímému propojení mezi nezávislými klastry nebo jmennými prostory.

Pokud jde o integraci se staršími nebo externími systémy, které nemusí vždy zpřístupňovat moderní API, je běžné spoléhat se na specifické konektory přes sběrnici interoperability . Tímto způsobem mikroslužby mluví společným jazykem (například události nebo interní REST API) a konektor zpracovává překlad do a ze staršího systému, vždy se zvýšeným zabezpečením.

Kromě synchronní komunikace hraje klíčovou roli asynchronní zasílání zpráv . Používá se k oddělení procesů, absorpci špiček, šíření obchodních událostí mezi službami a zlepšení odolnosti. Každá událost má obvykle dobře definované a verzované schéma s mechanismy sledování, které zabraňují selháním mezi producenty a spotřebiteli v průběhu jejich vývoje.

Pozorovatelnost, OTEL kolektor a provoz

V systému složeném z mnoha mikroslužeb je diagnostika problému bez dobré pozorovatelnosti téměř nemožná. Proto jsou metriky, centralizované protokolování a distribuované trasování integrovány od fáze návrhu , což umožňuje pochopení toho, co se děje na úrovni služby i platformy.

Ústřední součástí tohoto schématu je OpenTelemetry Collector (OTEL Collector) , který je nasazen v daném jmenném prostoru nebo centrálně pro sběr metrik, protokolů a tras ze všech komponent. Mikroslužby potřebují vědět pouze to, že by měly odesílat telemetrii do Collectoru; Collector ji poté přeposílá do systémů pro sledování (Prometheus, Grafana, Jaeger, Elastic atd.), aniž by služba musela znát podrobnosti.

Pro vrstvu infrastruktury se používají kolektory a exportéry na úrovni uzlů ke shromažďování metrik CPU, paměti, disku, sítě a protokolů z podů a jejich odesílání do Prometheus a Elasticsearch. Nástroje jako Grafana a Kibana se používají k vizualizaci těchto informací, vytváření dashboardů a definování upozornění s inteligentními prahovými hodnotami a souvisejícími runbooky.

Pokud projekt vyžaduje velmi specifické zpracování svých metrik nebo tras, může ve svém jmenném prostoru nasadit vlastní instanci OTEL Collectoru, za předpokladu, že má provozní schválení a model údržby produkčního prostředí je jasný.

Strategie testování, smlouvy a zkušenosti s lokálním vývojem

Testování distribuované architektury mikroslužeb vyžaduje sofistikovanější testovací strategii než testování monolitu. Jednotkové testy zůstávají nezbytné, ale stále důležitější jsou smluvní testy (pro API a události), integrační testy mezi službami a end-to-end testy, které procházejí kompletními toky.

Aby se předešlo problémům s kompatibilitou, používají se techniky, jako je testování smluv orientované na zákazníka , kde klienti definují očekávání API a poskytovatelé služeb je plní. Každá změna smlouvy prochází automatizovaným testováním v rámci CI pipelines, což zabraňuje nasazením, která naruší známé zákazníky.

Když počet služeb překročí sto, lokální replikace celého systému se stává nepraktickou. Vývoj se proto spoléhá na simulace závislých služeb nebo tunelování do vzdálených prostředí . Vývojáři obvykle spouštějí pouze podmnožinu mikroslužeb a zbytek blokují pomocí mocků, falešných verzí nebo simulátorů, případně přesměrovávají určitá volání do sdíleného integračního prostředí.

Komplexní testování se stále více spoléhá na dočasná prostředí neboli „náhledy“ vytvořené z větví funkcí , které vytvářejí izolované prostředí se službami relevantními pro danou funkcionalitu. To minimalizuje tření mezi týmy, snižuje efekt „funguje to na mém počítači“ a detekuje problémy s integrací před dosažením dražších prostředí, jako je předprodukční verze.

Vzory nasazení mikroslužeb v produkčním prostředí

Kromě Kubernetes existuje v produkčním prostředí několik vzorů nasazení mikroslužeb, které stojí za to znát, protože řeší různé scénáře izolace, nákladů a vyspělosti . Jedním z nejstarších vzorů je více instancí služeb na hostitele, kde jeden fyzický nebo virtuální hostitel spouští několik instancí různých služeb, obvykle na sdíleném aplikačním serveru.

Ve vzoru instance služby pro jednotlivé virtuální počítače je každá služba zabalena jako obraz virtuálního počítače (například EC2 AMI) a běží na vlastní instanci. To nabízí silnou izolaci za cenu vyšší spotřeby zdrojů a pomalejšího spouštění. Nástroje jako Packer nebo řešení specifická pro poskytovatele cloudu usnadňují generování obrazů virtuálních počítačů připravených k produkčnímu prostředí.

Nejrozšířenějším vzorem je dnes instance služby na kontejner , kde je každá mikroslužba sestavena jako obraz kontejneru a nasazena na orchestrátoru (Kubernetes, OpenShift atd.). Kontejnery jsou lehčí než virtuální počítače, spouští se velmi rychle a umožňují zabalit vše potřebné pro službu, což zjednodušuje nasazení a umožňuje automatické škálování.

A konečně, popularitu si získaly i bezserverové přístupy, jako je AWS Lambda . Tyto balíčky obsahují funkce, které reagují na HTTP požadavky nebo události z jiných služeb (S3, DynamoDB, fronty atd.), přičemž uživatelé platí pouze za to, co používají. Tento vzorec je obzvláště vhodný pro velmi malé mikroslužby nebo krátkodobé úlohy řízené událostmi, i když zavádí další aspekty týkající se pozorovatelnosti, studeného startu a limitů provádění.

V praxi mnoho organizací skončí s hybridním ekosystémem: základní část systému běží na kontejnerech a orchestrátorech, zatímco některé pomocné komponenty jsou implementovány jako bezserverové funkce nebo jako specializované virtuální stroje, vždy s jasnými rozhraními a dobře definovanými protokoly pro jejich integraci do celku.

Pokud jde o uvedení všech těchto procesů do produkčního prostředí, rozdíl není jen ve zvolené technologii, ale také ve vybudované architektuře, která toleruje chyby, škáluje se tam, kde je to potřeba, automaticky se nasazují a jsou sledovatelné . Díky týmům sladěným s produkty, dobře spravovaným smlouvám, decentralizovaným datům a robustní cloudové platformě se mikroslužby z pouhého příslibu stávají efektivním a udržitelným způsobem, jak vyvíjet komplexní aplikace po celá léta.