ローカルからグローバルへ: 効率とセキュリティを向上させた Azure の移行
コンテキスト: 元のシステムの概要
私の仕事の 1 つで、私は Java で開発され、RabbitMQ および PostgreSQL と統合された堅牢な管理システムに取り組みました。その使命は、大規模な電子商取引プラットフォームの支払い、配送、在庫を制御することです。元のシステムはオンプレミスのデータセンターでローカルに運用されていましたが、スケーラビリティと信頼性に対する高まる需要を満たせなくなりました。このシステムは、重要なトランザクションでの高いレイテンシ、メンテナンスの困難、ワークロードの増大に伴う運用コストの増加などの課題に直面していました。
この移行の目的は、システムをクラウドに移行するだけでなく、アーキテクチャを改善してスケーラビリティ、復元力、効率性を高めることでもありました。 Azure をクラウド プラットフォームとして選択したのは、「Azure Well -Architected Framework」で説明されているように、セキュリティ、ガバナンス、コスト最適化のベスト プラクティスをサポートしながら、最新の堅牢なアーキテクチャの特定のニーズを満たす能力によって決定されました。
システムのコンテキスト: Azure の新しいモデル
概要
新しいシステムは、Azure Well-Architected フレームワークの原則を使用して、拡張性、回復力が高く、管理が容易になるように設計されています。このアーキテクチャは、増加するトラフィックを処理し、高可用性を確保し、運用コストを削減するように設計されています。 Azure への移行は、既存のコンポーネントを移動するだけでなく、システムの機敏性、安全性、効率性を確保するためにアーキテクチャを見直し、最新化することも意味しました。
アーキテクチャは、コンテキスト、コンテナ、コンポーネント、コードの明確なビューに重点を置いて、C4 モデルの 4 つのレベルで計画されました。これにより、エンジニアからマネージャーに至るすべての関係者が、新しいシステムの拡張性と信頼性の目標に関して足並みをそろえることができます。
コンテキスト (コンテキスト図)
コンテキスト図は、支払い、配送、在庫管理システム全体を示しています。このシステムは、顧客、支払いシステム、輸送プラットフォームなどのさまざまな外部コンポーネントと対話します。この図は、ユーザーと外部システムがシステムとどのように対話するかに焦点を当てています。
新しいシステムは 3 つの主要なビジネス領域に分かれています:
- 支払い管理: 支払いゲートウェイやその他の外部金融サービスとの統合を使用して金融取引を処理します。
- 貨物管理: 物流プロバイダーと連携して、注文の配送状況を計算および監視します。
- 在庫管理: 在庫レベルを監視し、品目が不足に近づくと自動アラートを生成します。
これらの各領域は個別のマイクロサービスとして扱われ、独立したスケーラビリティと簡素化された管理が容易になります。コンテキスト図は、これらのサービスと、支払いシステム、配送システム、ユーザー サービスなどの外部プラットフォームとの間の相互作用に焦点を当てています。
コンテナ (コンテナ図)
コンテナ図は、アーキテクチャ内の主要なソフトウェア コンテナに焦点を当てています。各サービスは、Azure 上の Kubernetes のコンテナ化機能を活用して、個別のアプリケーション コンテナーに変換されました。 RabbitMQ は非同期通信を改善するために Azure Service Bus に置き換えられ、PostgreSQL は Azure Database for PostgreSQL に移行され、可用性とスケーラビリティが向上しました。
主なコンテナには以下が含まれます:
- フロントエンド Web (アプリ): ユーザーと対話して注文、支払い、配送、在庫を管理する Web アプリケーション。このアプリケーションは Azure App Service に移動されました。
- API ゲートウェイ: 特定の支払い、配送、在庫のマイクロサービスへのリクエストのルーティングを管理するサービス。 Azure API Management を使用して、セキュリティ、認証、トラフィック制御を管理します。
- 決済マイクロサービス: 金融取引の処理と検証を担当します。支払いゲートウェイと通信し、安全に取引を実行できるように再構築されました。これは Azure Kubernetes Service (AKS) でホストされていました。
- 配送マイクロサービス: 送料の計算と配送状況の監視を担当します。このサービスは、RESTful API を介して外部の物流プロバイダーと通信し、AKS 上のコンテナーでホストされていました。
- 在庫マイクロサービス: 在庫管理、在庫不足アラートの発行、販売システムとの通信を担当して、顧客が製品を確実に利用できるようにします。このサービスも AKS に移行されました。
- PostgreSQL データベース: データベースは Azure Database for PostgreSQL に移行され、高可用性と自動バックアップが提供されます。移行は、Azure Database Migration Service ツールを使用して実行されました。
- Service Bus (RabbitMQ は Azure Service Bus に置き換えられました): マイクロサービス間の非同期メッセージ キューを管理し、トランザクションとビジネス プロセスが効率的かつ回復力のある方法で実行されるようにします。
コンポーネント (コンポーネント図)
コンポーネント図は、各マイクロサービスの内部アーキテクチャに焦点を当てています。各コンポーネントは、自律的で簡単に拡張可能なソフトウェア ユニットとして表されます。
決済マイクロサービス
主要なコンポーネントには次のものが含まれます:
- 支払い処理コンポーネント: 支払いゲートウェイとの通信、支払いの検証と処理を担当します。 Azure Key Vault を使用して、資格情報と機密情報を安全に保存します。
- 通知コンポーネント: 支払いステータスに関する通知を顧客と管理者に送信します。
配送マイクロサービス
主要なコンポーネントには次のものが含まれます:
- 送料計算コンポーネント: 外部 API と対話して、重量、目的地、その他の変数に基づいて送料を計算します。 Azure Logic Apps を使用してサードパーティのサービスと統合するように調整されています。
- 追跡コンポーネント: 注文の配送ステータスを監視し、Azure Functions 経由で顧客を自動的に更新します。
インベントリマイクロサービス
主要なコンポーネントには次のものが含まれます:
在庫管理コンポーネント: 在庫レベルの監視と調整を担当します。販売システムと統合されており、再入荷予定なしで商品が在庫切れになることはありません。
アラート コンポーネント: レベルが最低値に達したときに、在庫補充の責任者にアラートを生成します。
コード (コード図)
決済マイクロサービス:
配送マイクロサービス:
インベントリマイクロサービス:
結論: 移行の改善と結果
Azure へのシステム移行により、いくつかの重要な改善がもたらされました。
- スケーラビリティ: Azure Kubernetes Service (AKS) と Azure App Service を使用することで、各マイクロサービスがワークロードに応じて個別にスケーリングできるようになり、システムがトラフィックの急増に問題なく対処できるようになりました。
- 復元力: 非同期メッセージングに Azure Service Bus を使用し、高可用性を備えた Azure Database for PostgreSQL を使用することで、システムの障害や停止に対する復元力が向上しました。
- コストの最適化: クラウドへの移行により、物理サーバーのインフラストラクチャとメンテナンスのコストが削減されるだけでなく、従量課金制モデルを通じてコストの最適化が可能になりました。
- セキュリティ: 資格情報を安全に保管するために Azure Key Vault を使用し、多要素認証 (MFA) や厳密なアクセス制御などのセキュリティ実践を実装することで、システム全体のセキュリティが向上しました。
Azure Well-Architected Framework のベスト プラクティスを使用し、C4 モデルを実装することにより、移行によりアーキテクチャが最新化されただけでなく、より信頼性が高く、スケーラブルで安全なシステムが確保されました。
以上がローカルからグローバルへ: 効率とセキュリティを向上させた Azure の移行の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。
