適応性のある Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築する
エンタープライズ アプリケーションの継続的な開発と拡張に伴い、マイクロサービス アーキテクチャがエンタープライズ開発のトレンドになっています。マイクロサービス アーキテクチャは、企業がさまざまなアプリケーションを迅速に構築、展開、管理するのに役立ちます。 Spring Cloud は、マイクロサービスベースのアプリケーションを構築するためのさまざまなツールとサービスを提供する優れたオープンソース フレームワークです。この記事では、適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築する方法を紹介します。
- 適応型サービス登録センターの設計
サービス登録センターは、マイクロサービス アーキテクチャのコア コンポーネントの 1 つです。これは、さまざまなマイクロサービスが相互に検出して調整するためのメカニズムを提供します。適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するときは、適応型サービス登録センターを設計する必要があります。このサービス レジストリは、現在の環境で利用可能なリソースとサービスに基づいて自動的に調整できます。
- スケーラブルなサービス ゲートウェイの構築
サービス ゲートウェイはもう 1 つの重要なコンポーネントであり、すべてのマイクロサービスのエントリ ポイントです。トラフィックを制御し、リクエストを解析し、必要に応じて適切なサービスにルーティングします。適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するときは、拡張可能なサービス ゲートウェイを構築する必要があります。このサービス ゲートウェイは、現在のトラフィック負荷と利用可能なリソースに基づいて自動的にスケールします。
- 弾力性のあるマイクロサービスの実現
マイクロサービス アーキテクチャでは、各マイクロサービスは互いに独立しています。これは、1 つのサービスの障害が他のサービスに影響を与えないことを意味します。適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するときは、弾性のあるマイクロサービスを実装する必要があります。これらのマイクロサービスは、他のサービスと連携して動作するだけでなく、自動的に障害を処理し、意思決定を行い、自動的に回復できる必要があります。
- コンテナ化されたマイクロサービスのデプロイ
コンテナ化は、エンタープライズ アプリケーション開発におけるもう 1 つのトレンドになっています。コンテナーは、アプリケーションのデプロイ、拡張、管理をより迅速に行うのに役立ちます。適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するときは、コンテナ化されたマイクロサービスをデプロイする必要があります。これにより、さまざまなマイクロサービスをより適切に管理し、必要に応じてコンテナ インスタンスを自動的にスケールアップおよびスケールダウンできるようになります。
- 可観測性と測定の実装
マイクロサービス アーキテクチャでは、各サービスは比較的独立していますが、相互依存関係があります。問題が発生した場合には、問題箇所を迅速に特定し、適切な対策を講じる必要があります。したがって、適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するときは、可観測性と測定を実装する必要があります。これには、ログ記録、サービス パフォーマンスの測定、リアルタイム監視が含まれます。
概要
適応型サービス レジストリの設計、スケーラブルなサービス ゲートウェイの構築、エラスティック マイクロサービスの実装、コンテナ化されたマイクロサービスのデプロイ、可観測性と測定の実現により、適応型 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築できます。 。これにより、エンタープライズ アプリケーションの管理と拡張が改善され、変化するビジネス ニーズにより柔軟に対応できるようになります。
以上が適応性のある Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャを構築するの詳細内容です。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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Go フレームワーク アーキテクチャの学習曲線は、Go 言語とバックエンド開発への慣れ、選択したフレームワークの複雑さ、つまり Go 言語の基本の十分な理解によって決まります。バックエンドの開発経験があると役立ちます。フレームワークの複雑さが異なると、学習曲線も異なります。

PHP フレームワークとマイクロサービスを組み合わせる利点: スケーラビリティ: アプリケーションを簡単に拡張し、新しい機能を追加したり、より多くの負荷を処理したりできます。柔軟性: マイクロサービスは独立してデプロイおよび保守されるため、変更や更新が容易になります。高可用性: 1 つのマイクロサービスの障害が他の部分に影響を与えないため、高可用性が確保されます。実践的なケース: Laravel と Kubernetes を使用したマイクロサービスのデプロイ ステップ: Laravel プロジェクトを作成します。マイクロサービスコントローラーを定義します。 Dockerfileを作成します。 Kubernetes マニフェストを作成します。マイクロサービスをデプロイします。マイクロサービスをテストします。

1. Llama3 のアーキテクチャ このシリーズの記事では、llama3 を最初から実装します。 Llama3 の全体的なアーキテクチャ: Llama3 のモデル パラメーターをイメージします: Llama3 モデルのこれらのパラメーターの実際の値を見てみましょう。図[1] コンテキストウィンドウ (context-window) LlaMa クラスをインスタンス化する際、変数 max_seq_len によって context-window が定義されます。クラスには他にもパラメータがありますが、このパラメータは変圧器モデルに最も直接関係しています。ここでの max_seq_len は 8K です。図[2] 語彙サイズと注意力L

上記および著者の個人的な理解: 最近、ディープラーニング技術の発展と進歩により、大規模な基盤モデル (Foundation Model) が自然言語処理とコンピューター ビジョンの分野で大きな成果を上げています。自動運転における基本モデルの応用にも大きな発展の可能性があり、シナリオの理解と推論を向上させることができます。豊富な言語と視覚データの事前トレーニングを通じて、基本モデルは自動運転シナリオのさまざまな要素を理解して解釈し、推論を実行して、運転の意思決定と計画のための言語とアクションのコマンドを提供します。基本モデルは、運転シナリオを理解してデータを拡張することで、日常的な運転やデータ収集では遭遇する可能性が低い、ロングテール分布におけるまれな実現可能な機能を提供できます。

Java フレームワークは、マイクロサービスの水平拡張をサポートします。具体的な方法は次のとおりです。 Spring Cloud は、サーバー側とクライアント側の負荷分散のために、Ribbon と Feign を提供します。 NetflixOSS は、サービス検出、負荷分散、フェイルオーバーを実装するための Eureka と Zuul を提供します。 Kubernetes は、自動スケーリング、ヘルスチェック、自動再起動により水平スケーリングを簡素化します。

Golang マイクロサービス フレームワークを使用して分散システムを作成します。Golang をインストールし、マイクロサービス フレームワーク (Gin など) を選択し、Gin マイクロサービスを作成し、エンドポイントを追加してマイクロサービスをデプロイし、アプリケーションを構築して実行し、注文と在庫のマイクロサービスを作成し、注文と在庫を処理するエンドポイント Kafka などのメッセージング システムを使用してマイクロサービスに接続する sarama ライブラリを使用して注文情報を生成および消費する

Java フレームワークを使用してマイクロサービス アーキテクチャを構築するには、次のような課題があります。 サービス間通信: REST API、HTTP、gRPC、メッセージ キューなどの適切な通信メカニズムを選択します。分散データ管理: データの一貫性を維持し、分散トランザクションを回避します。サービスの検出と登録: SpringCloudEureka や HashiCorpConsul などのメカニズムを統合します。構成管理: SpringCloudConfigServer または HashiCorpVault を使用して構成を一元管理します。モニタリングと可観測性: Prometheus と Grafana を統合してインジケーターをモニタリングし、SpringBootActuator を使用して運用インジケーターを提供します。

Java フレームワークでのマイクロサービス アーキテクチャの監視とアラート マイクロサービス アーキテクチャでは、システムの健全性と信頼性の高い動作を確保するために監視とアラートが重要です。この記事では、Java フレームワークを使用してマイクロサービス アーキテクチャの監視と警報を実装する方法を紹介します。実際のケース: SpringBoot+Prometheus+Alertmanager1 を使用します。Prometheus@ConfigurationpublicclassPrometheusConfig{@BeanpublicSpringBootMetricsCollectorspringBootMetric を統合します。
