Implementarea microserviciilor în medii de producție

Informatec Digital » Recursos » Implementarea microserviciilor în medii de producție

Adoptarea unei arhitecturi de microservicii într-un mediu real nu înseamnă doar împărțirea unui monolit în bucăți mai mici: implică regândirea infrastructurii, echipamentelor, proceselor, datelor, securității și operațiunilorCând sistemul trece de la clusterul teoretic la cel de producție, apar probleme legate de descoperirea serviciilor, contractele dintre echipe, CI/CD, observabilitate, reziliență și scalabilitate, care, dacă nu sunt abordate corespunzător, transformă microserviciile într-un haos distribuit.

Vestea bună este că astăzi avem multă experiență acumulată de la organizații precum Netflix, Amazon, Google sau corporații mari care conduc... Sute de microservicii în producțiePe baza acestor lecții, plus a celor mai bune practici din mediile enterprise pe Kubernetes și OpenShift, se poate elabora o abordare foarte solidă pentru proiectarea, implementarea și operarea microserviciilor la scară largă, fără a pierde controlul.

De ce să implementăm microservicii în producție (și când nu merită)

O arhitectură de microservicii bine concepută vă permite să lucrați cu echipe mici, autonome și multifuncționale care își asumă responsabilitatea pentru un serviciu complet. Fiecare echipă operează într-un context bine definit, poate implementa frecvent și își asumă întreaga responsabilitate pentru serviciul său, reducând timpul ciclului de dezvoltare și accelerând livrarea de noi funcționalități.

Un alt beneficiu cheie este scalare independentă per serviciuNu este nevoie să supradimensionați întreaga aplicație dacă doar catalogul, procesul de finalizare a comenzii sau API-ul public înregistrează vârfuri de trafic. Puteți scala fiecare microserviciu pe orizontală sau verticală în funcție de modelul său de încărcare, puteți măsura cu precizie costul fiecărei funcții și puteți menține disponibilitatea chiar dacă o anumită zonă înregistrează o creștere bruscă a consumului.

Modul în care aceste servicii sunt ambalate și implementate facilitează o implementare continuă cu risc scăzutDacă fiecare microserviciu este lansat independent, testarea ideilor noi și revenirea la versiunile problematice sunt mult mai simple: implementările canary, implementările blue/green și revenirile automate reduc costul erorilor și permit experimentare.

Din punct de vedere tehnologic, microserviciile promovează libertatea de a alege limbaje, framework-uri și baze de date per serviciu. Nu toate nevoile se încadrează în aceeași stivă tehnologică: puteți avea servicii de business în .NET sau Java, procesare de date în Scala/Spark, servicii specializate în Python sau F# sau microservicii de inteligență artificială în R. Această diversitate controlată vă permite să utilizați instrumentul potrivit pentru fiecare caz, fără a implica întreaga aplicație într-o schimbare tehnologică globală.

În plus, descompunerea acesteia în părți mici, bine definite, facilitează reutilizarea funcționalităților ca elemente constitutiveUn microserviciu creat inițial ca parte a unei funcționalități poate fi reutilizat ulterior ca o dependență a altor părți ale sistemului, fără a fi necesară rescrierea logicii. Și, deoarece serviciile sunt izolate, o defecțiune a unuia dintre ele duce de obicei la degradarea parțială a sistemului, nu la o întrerupere totală a acestuia, cu condiția ca reziliența să fi fost proiectată de la început.

Proiectare arhitecturală și de servicii

Pentru ca microserviciile să funcționeze bine în producție, trebuie să începeți cu un proiectarea atentă a limitelor de servicii și a responsabilitățilorÎn termeni practici, de obicei, începe prin identificarea serviciilor detaliate în cadrul monolitului existent: zone funcționale mari sau domenii de afaceri (de exemplu, comenzi, catalog, utilizatori, facturare) care au deja o separare logică.

Pornind de la acele blocuri mari, trebuie să rafinezi până obții microservicii cu granularitate fină care lucrează pe un set de date coerentAr trebui să dețină propriul model și să știe exact ce trebuie să citească sau să scrie în alte servicii. Acest proces este de obicei susținut de concepte de design bazat pe domeniu (DDD) și contexte delimitate, împiedicând un microserviciu să devină un „mini-monolit”.

API-urile care expun aceste servicii trebuie să aibă contracte bine definite și stabileAceasta implică o documentație riguroasă (REST cu OpenAPI, gRPC cu fișiere .proto etc.), versionare explicită, menținerea compatibilității inverse acolo unde este posibil și automatizarea validării contractelor pentru a detecta modificările importante înainte ca acestea să ajungă în producție.

În medii cu zeci sau sute de servicii, este crucial să se includă modele de reziliență încă din etapa de proiectare, astfel încât sistemul să fiți pregătiți pentru eșecuri parțialeModele precum întrerupătoarele de circuit, reîncercările cu întrerupere, timeout-urile bine definite, blocajele și contrapresiunea ajută la prevenirea afectării restul de către defecțiunea unui serviciu. Instrumente de inginerie a haosului, precum Chaos Monkey sau Gremlin, sunt utilizate pentru a testa practic modul în care se comportă platforma în cazul unor întreruperi simulate.

În multe sisteme complexe, serviciile CRUD relativ simple coexistă cu unele mai sofisticate care se concentrează pe schimbarea regulilor de business. Nu toate microserviciile au nevoie de o arhitectură internă complexăUnele pot fi simple controlere HTTP cu acces de bază la date, în timp ce altele, cum ar fi serviciul de comenzi sau facturare, pot profita de modele mai avansate (DDD, CQRS, evenimente de domeniu etc.).

Infrastructură de producție: cloud, containere și Kubernetes/OpenShift

Experiența din lumea reală arată că microserviciile se potrivesc mult mai bine atunci când sunt implementate pe infrastructură cloud cu containere și orchestrare decât pe mașini virtuale izolate. Platforme precum Kubernetes și OpenShift oferă primitivele necesare pentru a împacheta serviciile sub formă de containere, a le scala, a le actualiza, a echilibra sarcina și a gestiona disponibilitatea ridicată.

De obicei, fiecare microserviciu este imagine ambalaj într-un recipient bazată pe o imagine de bază a companiei (de exemplu, OpenJDK 21 pentru servicii Java) guvernat de echipa de infrastructură. Această imagine de bază este actualizată cu patch-uri de securitate, iar când este lansată o nouă versiune, echipele de dezvoltare sunt responsabile pentru reconstruirea și redistribuirea serviciilor lor în mediile corespunzătoare.

În Kubernetes/OpenShift, unitatea de implementare de bază este pod, care încapsulează unul sau mai multe recipienteDe obicei, un microserviciu corespunde unui tip de pod și este implementat folosind resurse precum Deployments (pentru servicii fără stare) sau StatefulSets (atunci când există o stare asociată). De la început, este definit un număr minim de replici per mediu, astfel încât mediile de testare, pre-producție și producție să aibă niveluri de disponibilitate adecvate criticității lor.

Scalarea automată este implementată cu Autoscaler cu pod orizontal (HPA)Aceasta ajustează numărul de replici pe baza unor valori precum CPU, memorie sau alte valori personalizate. Platforma trebuie, de asemenea, să configureze reguli anti-afinitate pentru pod-uri, astfel încât replicile aceluiași serviciu să fie distribuite pe diferite noduri, împiedicând o eroare de nod să întrerupă toate instanțele.

În ceea ce privește dimensionarea verticală, aceasta se joacă cu resurse.cereri și resurse.limite Pentru a defini intervalul de CPU și memorie pe care un pod îl poate consuma. De exemplu, rezervarea a minimum 100m de CPU și 256Mi de memorie și permiterea a până la 500m și, respectiv, 2Gi într-un serviciu Java, ajustarea JVM (Xms, Xmx, Xss) pentru a utiliza eficient resursele containerului.

Managementul stării: microservicii stateless și stateful

Majoritatea microserviciilor de afaceri sunt concepute ca servicii fără statAceasta înseamnă că pod-ul nu stochează informații care trebuie să supraviețuiască repornirii; starea este persistată în baze de date externe, cozi de mesaje sau alte spații de stocare. Această abordare facilitează scalarea orizontală dinamică și implementările fără probleme, deoarece orice replică poate gestiona orice solicitare.

Totuși, există scenarii în care nu există altă opțiune decât să existe microservicii cu stare suportate de volume persistenteAcesta este cazul unor baze de date, sisteme de fișiere distribuite sau componente care necesită menținerea datelor locale. Aceste pod-uri sunt de obicei implementate cu StatefulSets, legate de PersistentVolumes folosind PersistentVolumeClaims și se scalează vertical în loc de orizontal.

Când un microserviciu are nevoie de stocare persistentă, un PersistentVolumeClaim (PVC) cu dimensiune, mod de acces și utilizare preconizatăEchipa de operațiuni este responsabilă de furnizarea acesteia în conformitate cu politicile platformei. Această PVC este menționată în manifestul de implementare și montată pe pod, astfel încât serviciul să poată citi și scrie date în mod persistent.

Deși un model cu stări poate fi necesar în anumite cazuri, recomandarea generală este să încercați să faceți ca cât mai multe servicii posibil rămân apatrideAcest lucru simplifică implementarea, scalarea, reziliența și recuperarea în caz de dezastru și reduce complexitatea operațională în mediile cu multe microservicii.

Descentralizarea datelor și suveranitatea serviciilor

În infrastructurile tradiționale, este obișnuit să se centralizeze bazele de date și stocarea pentru a maximiza eficiența. În cazul microserviciilor, această abordare este diferită. Acest lucru intră în conflict cu autonomia echipei și decuplarea.Dacă mai multe servicii au aceeași schemă relațională, orice modificare structurală poate bloca mai multe echipe și poate întrerupe neintenționat compatibilitatea.

Prin urmare, practica recomandată este ca fiecare microserviciu să fie proprietarul propriului model de date și al propriei baze de dateDeși într-un mediu de dezvoltare această bază de date ar putea rula ca un container în cadrul clusterului pentru a simplifica implementarea, în producție se utilizează de obicei instanțele gestionate în cloud sau alte servere de baze de date cu disponibilitate ridicată, menținând întotdeauna o limită clară de proprietate.

Aceasta nu înseamnă că nu există integrare între date: înseamnă că Consistența dintre servicii este gestionată cu evenimente și mesagerie asincronăAcceptarea consistenței finale atunci când este rezonabil. Este obișnuit să se utilizeze magistrale de evenimente (RabbitMQ, Azure Service Bus, Kafka etc.) pentru a propaga schimbările de stare între microservicii, reducând dependențele puternice de o singură bază de date.

Platforma cloud facilitează alegerea de către echipe tipul optim de bază de date pentru fiecare serviciu (relațional, bazat pe documente, cheie-valoare, serii temporale etc.), fără a impune o singură tehnologie. Important este ca designul să ia în considerare posibilitatea migrării schemelor și structurilor fără a încălca contractele cu alte servicii și ca deciziile privind datele să fie luate în conformitate cu limitele domeniului fiecărui microserviciu.

Guvernanță distribuită, echipe și organizare

Trecerea la microservicii fără a schimba organizația înseamnă a cere probleme. În loc de clasicul... Silozuri funcționale pentru rețele, sisteme, baze de date, dezvoltare și operațiuniSe încurajează o structură bazată pe echipe de produs, care să reunească profiluri de dezvoltare, QA, DevOps și, acolo unde este cazul, analiști de afaceri sau de date.

Fiecare echipă este responsabilă pentru unul sau mai multe microservicii din cadrul aceluiași domeniu funcțional și își asumă atât dezvoltarea ca operațiune (o construiești, o conduci)Aceasta înseamnă că echipa își gestionează fluxurile de lucru integrate/de dezvoltare continuă, colaborează cu infrastructura pentru nevoi specifice și participă la monitorizarea și răspunsul la incidente. Domeniile de infrastructură și platformă cloud se concentrează pe furnizarea de servicii comune și standardizate.

Pentru a preveni ca această guvernare distribuită să ducă la anarhie, este esențial să se definească standarde ușoare și cataloage partajateImagini de bază aprobate, modele de implementare, convenții de denumire pentru spații de nume și servicii, ghiduri API, șabloane Dockerfile și Kustomize etc. Aceste ghiduri servesc drept „balustrade” care ghidează echipele fără a le bloca capacitatea de a lua decizii.

Multe medii de afaceri utilizează spații de nume separate prin proiect sau domeniucu cel puțin câte unul per mediu (dezvoltare, pre-producție, producție). Un proiect mare își poate distribui microserviciile în mai multe spații de nume, cu condiția ca comunicațiile interne să fie configurate corespunzător și regulile de securitate să fie respectate.

CI/CD, automatizare și modelul GitOps

Când o arhitectură are zeci sau sute de microservicii, singura modalitate de a le menține operaționale este să se investească masiv în automatizare end-to-endAceasta include conducte CI/CD consistente, definirea implementării declarative, testarea automată și mecanismele automate de revenire la versiunea inițială.

O pipeline tipică de integrare continuă și livrare continuă gestionează compilați codul, rulați teste, analizați calitatea cu instrumente precum SonarQubeConstruiți imaginea containerului din fișierul Dockerfile al companiei și actualizați manifestele de implementare. De acolo, un sistem precum ArgoCD sau similar aplică modificările clusterului urmând o abordare GitOps.

Fiecare depozit de microservicii include de obicei un fișier Dockerfile standardizat, un fișier de configurare pentru conductă (de exemplu, ci.json)Proprietăți pentru analiza calității și un director de implementare cu definiții Kubernetes (Kustomize sau Helm) separate în funcție de mediu. Webhook-urile de repozitoriu declanșează canalul atunci când apar evenimente precum push-uri de etichete sau cereri de îmbinare.

Modelul GitOps afirmă că Sursa de adevăr pentru infrastructură și implementare este depozitul Git.Manifestele pentru Implementări, Servicii, ConfigMaps, PVC-uri, SealedSecrets și alte resurse sunt versionate acolo, iar instrumente specifice gestionează sincronizarea stării clusterului cu ceea ce este definit în Git. Acest lucru oferă trasabilitate, revizuiri ale solicitărilor de extragere și capacități ușoare de rollback.

Setări, secrete și securitate

Într-o platformă matură de microservicii, gestionarea configurației se bazează pe ConfigMaps pentru parametri nesensibili și Secrets pentru informații confidențialeFiecare microserviciu are de obicei propriul ConfigMap per mediu, care stochează proprietăți precum adrese URL ale serviciilor dependente, semnalizatoare de funcționalitate sau parametri de reglare.

Secretele (acreditări, chei, token-uri, certificate) sunt gestionate cu politici stricte de securitateÎn medii mai puțin critice, poate fi acceptabilă păstrarea lor în text simplu gestionat de echipa de dezvoltare, dar în pre-producție și producție se recomandă criptarea lor folosind instrumente precum Sealed Secrets sau manageri de cloud externi specifici.

Când un secret trebuie partajat între mai multe servicii (de exemplu, Acreditări OTEL Collector sau un keystore comunAcest lucru poate fi centralizat într-un depozit de configurare per spațiu de nume. Proiectele care partajează acest spațiu de nume se coordonează pentru a-l actualiza atunci când este necesar, menținând controlul asupra cine poate citi sau modifica aceste resurse.

În domeniul securității comunicațiilor, modelul dominant este cel al Încredere zeroNimic nu este considerat de la sine înțeles doar pentru că traficul este „intern”. Toate apelurile dintre servicii, atât interne, cât și externe, trebuie autentificate și autorizate, ideal cu mTLS, token-uri JWT sau alte mecanisme echivalente. Microserviciile nu deleagă orbește securitatea către API Manager sau către rețea; ele efectuează și propriile verificări.

Comunicarea între microservicii, API-uri și mesagerie

Într-o arhitectură matură de microservicii, stratul de comunicare este împărțit în mai multe cazuri. Pentru traficul de la clienți (browsere, aplicații mobile, terțe părți) către back-end, se utilizează următoarele: API-uri publicate și guvernate prin intermediul unui manager de API-uriAceste API-uri sunt de obicei REST (adesea folosind OpenAPI) sau, în unele cazuri, gRPC expuse printr-un gateway.

Apelurile între microservicii care se află în același spațiu de nume sau chiar în mai multe spații de nume ale aceluiași proiect sunt de obicei gestionate de Servicii Kubernetes interne cu DNS internAcestea nu trec prin Managerul API public, dar respectă în continuare politicile de securitate, autentificare și autorizare. În aceste cazuri, se poate utiliza o rețea de servicii sau gateway-uri interne care impun politici comune.

Când microserviciile aparțin domenii funcționale diferite sau proiecte diferiteComunicarea este considerată „publică” la nivel organizațional. În aceste cazuri, este normal să se treacă printr-un Manager API sau o magistrală de interoperabilitate, unde sunt controlate contractele, cotele, securitatea, versionarea și auditarea, evitând cuplarea directă între clustere sau spații de nume independente.

În ceea ce privește integrarea cu sisteme vechi sau externe, care nu pot expune întotdeauna API-uri moderne, este obișnuit să se bazeze pe conectori specifici pe o magistrală de interoperabilitateÎn acest fel, microserviciile vorbesc un limbaj comun (de exemplu, evenimente sau API-uri REST interne), iar conectorul este responsabil pentru traducerea către și dinspre sistemul vechi, întotdeauna cu securitate consolidată.

Pe lângă comunicarea sincronă, Mesageria asincronă joacă un rol cheieEste utilizat pentru a decupla procesele, a absorbi vârfurile de solicitare, a propaga evenimente de business între servicii și a îmbunătăți reziliența. Fiecare eveniment are de obicei o schemă bine definită și versionată, cu mecanisme de urmărire pentru a preveni defecțiunile între producători și consumatori pe măsură ce evoluează.

Observabilitate, colector OTEL și funcționare

Într-un sistem compus din mai multe microservicii, diagnosticarea unei probleme fără o bună observabilitate este aproape imposibilă. De aceea, acestea sunt integrate încă din etapa de proiectare. metrici, înregistrare centralizată și urme distribuite, care ne permit să înțelegem ce se întâmplă la nivel de serviciu și platformă.

O piesă centrală în această schemă este Colector OpenTelemetry (Colector OTEL)Aceasta este implementată în spațiul de nume sau centralizat pentru a colecta metrici, jurnale și urme din toate componentele. Microserviciile trebuie doar să știe că trebuie să trimită telemetria către Colector; Colectorul o transmite apoi către sistemele de observabilitate (Prometheus, Grafana, Jaeger, Elastic etc.) fără ca serviciul să fie nevoit să cunoască detaliile.

Pentru planul de infrastructură, se utilizează următoarele colectori și exportatori la nivel de nod Aceste sisteme colectează valori de referință pentru CPU, memorie, disc, rețea și jurnal de la pod-uri, trimițându-le către Prometheus și, respectiv, Elasticsearch. Instrumente precum Grafana și Kibana sunt utilizate pentru a vizualiza aceste informații, a construi tablouri de bord și a defini alerte cu praguri inteligente și runbook-uri asociate.

Când un proiect necesită o procesare foarte specifică a metricilor sau urmelor sale, acesta poate implementa propria instanță de OTEL Collector în spațiul său de nume, cu condiția să aibă aprobare operațională și modelul de mentenanță a producției să fie clar.

Strategie de testare, contracte și experiență în dezvoltare locală

Testarea unei arhitecturi de microservicii distribuite necesită o strategie de testare mai elaborată decât într-un monolit. Testele unitare rămân fundamentale, dar testele contractuale (pentru API-uri și evenimente), testele de integrare între servicii și testele end-to-end care traversează fluxuri complete câștigă importanță.

Pentru a evita modificările care încalcă compatibilitatea, se folosesc tehnici precum testarea contractelor orientată spre consumatorunde clienții definesc așteptările API, iar furnizorii de servicii le îndeplinesc. Fiecare modificare a contractului trece prin teste automate care rulează în conductele CI, prevenind implementările care deteriorează orice consumator cunoscut.

Când numărul de servicii depășește o sută, replicarea întregului sistem la nivel local devine impracticabilă. Prin urmare, experiența de dezvoltare se bazează pe simulări ale serviciilor dependente sau tunelare către medii îndepărtateDezvoltatorii implementează de obicei doar un subset de microservicii și le atenuează pe celelalte cu simulări, falsuri sau simulatoare sau redirecționează anumite apeluri către un mediu de integrare partajat.

Testarea end-to-end se bazează din ce în ce mai mult pe medii efemere sau „previzualizări” create din ramuri de caracteristiciAceste instrumente creează un mediu izolat cu serviciile relevante pentru funcționalitatea respectivă. Acest lucru minimizează fricțiunile dintre echipe, reduce efectul „funcționează pe mașina mea” și detectează problemele de integrare înainte ca acestea să ajungă în medii mai costisitoare, cum ar fi pre-producția.

Modele de implementare a microserviciilor în producție

Dincolo de Kubernetes, există mai multe modele de implementare a microserviciilor în producție care merită cunoscute, deoarece abordează diferite scenarii de izolare, cost și maturitateUnul dintre cele mai vechi modele este cel al mai multor instanțe de servicii per gazdă, unde aceeași gazdă fizică sau virtuală rulează mai multe instanțe ale unor servicii diferite, de obicei pe un server de aplicații partajat.

În modelul de instanță de serviciu per mașină virtualăFiecare serviciu este ambalat ca o imagine VM (de exemplu, un AMI EC2) și rulează în propria instanță. Aceasta oferă o izolare puternică cu prețul unui consum mai mare de resurse și a unor timpi de pornire mai lenți. Instrumente precum Packer sau soluții specifice furnizorilor de cloud facilitează generarea de imagini VM pregătite pentru producție.

Cel mai răspândit model astăzi este cel al instanță de serviciu per containerunde fiecare microserviciu este construit ca o imagine de container și implementat pe un orchestrator (Kubernetes, OpenShift etc.). Containerele sunt mai ușoare decât mașinile virtuale, pornesc foarte rapid și vă permit să împachetați tot ce este necesar pentru serviciu, simplificând implementările și scalarea automată.

În cele din urmă, abordările au câștigat popularitate fără server, precum AWS LambdaAcest model implică funcții de împachetare care răspund la cereri HTTP sau evenimente de la alte servicii (S3, DynamoDB, cozi etc.), utilizatorii plătind doar pentru ceea ce utilizează. Este deosebit de potrivit pentru microservicii foarte mici sau sarcini de scurtă durată, bazate pe evenimente, deși introduce considerații suplimentare privind observabilitatea, pornirile la rece și limitele de execuție.

În practică, multe organizații ajung să aibă un ecosistem hibrid: partea centrală a sistemului rulează pe containere și orchestratoare, în timp ce anumite componente auxiliare sunt implementate ca funcții serverless sau ca mașini virtuale specializate, întotdeauna cu... interfețe clare și protocoale bine definite să le integreze în întregime.

Când vine vorba de aducerea tuturor acestora în producție, ceea ce face diferența nu este doar tehnologia aleasă, ci construirea unei arhitecturi care Este tolerant la erori, se scalează acolo unde este nevoie, se implementează automat și este observabil.Cu echipe aliniate la produse, contracte bine gestionate, date descentralizate și o platformă cloud robustă, microserviciile se transformă de la o promisiune la o modalitate eficientă și sustenabilă de a dezvolta aplicații complexe pe parcursul anilor.