«Успешные люди вырываются вперёд, используя то время, которые остальные используют впустую», — говорил (так пишут в интернете) изобретатель конвейера Генри Форд. Как микросервисы и графовая платформа помогают экономить время в новом кредитном конвейере ВТБ, читайте под катом.
Данная статья является продолжением вот этой статьи. В ней мы рассмотрели создание и настройку yandex cloud functions телеграм бота. А сегодня мы рассмотрим подключение телеграм бота к базе данных и сохранение какой-либо информации о пользователе, с которым общается бот.
В качестве базы данных мы будем использовать Yandex Cloud Database.
Есть ветхозаветная легенда о том, как люди в древнем городе Вавилон начали строить башню, но Всевышний перемешал им языки, и башня достроена не была. Еще бы, ведь башню строили сотни маленьких групп, которые в совокупности не понимали друг друга. А не понимая друг друга, невозможно взаимодействовать. Действительно, просто безумие – называть одну и туже вещь, подразумевая её одинаково, разными словами. И удивительного тут ничего нет.
Ветхозаветную легенду можно с легкостью перенести на современные крупные компании, внедряющие современные ИТ-решения. В пример таких компаний, вне всякого сомнения, можно отнести современные российкие банки, которые имеют десятки, а то и сотни бизнес-подразделений, в которых складывается своя субкультура общения, построенная на своих правилах и уникальном стиле делового оборота. Естественно, при формировании ИТ-инфрастурктуры учитывается устоявшийся в коллективе стиль именования бизнес-сущностей. За последние десять лет появилось множество работ на эту тему, например эта [1]. Те, кто сталкивался с аналитикой информационных систем в банках знают, что такое сделать так называемый «маппинг» данных, особенно, если конечные системы делали разные команды аналитиков, разработчиков и заказчиков или вендоров. Как правило, на 60% составление маппинга является уяснением сути и семантики передаваемых данных.
Современные микросервисные архитектуры являются событийно-ориентированными, реактивными и придерживаются хореографического подхода (в противовес к централизованному контролю через оркестратор), что позволяет им быть слабо связанными и легко изменяемыми, не так ли?
В этой статье я просуммирую свой опыт работы с хореографией микросервисов и укажу на различные препятствия и последствия данного подхода. Я использую типичный пример из бизнеса — процесс “клиентской адаптации” (в зависимости от отрасли, вы могли слышать о нем как об открытии счета). Для представленной очереди событий ниже, я использую Apache Kafka, но не беспокойтесь если используете другой стек, для него будут применимы все те же понятия.
Как все знают, монорепозиторий - это несколько частей проекта (приложения, сервисы, библиотеки и т.д.), которые хранятся в одном репозитории. Плохо это или хорошо - не тема данной публикации. Но все же упомяну некоторые причины по которым я решил их использовать.
В скриптах деплоймента (или в моем случае еще и в настройках GitLab репозитория), нужно сформировать токены/ключи доступов к докер реджистри, кубернетесу, разным кластерам и т.д. И если у вас пару сервисов, то это не проблема, но если сервисов 15-20, то это весьма болезненный процесс. Особенно, когда настройки кластера меняются и нужно эти изменения вносить во все репозитории.
В определенных случаях среди нескольких сервисов, можно выделить общий код, который можно переиспользовать (описание интерфейсов, утилиты и т.д.) и особенно важно на самом старте проекта, когда эти общие куски кода только формируются не тратить время на коммиты в отдельные репозитории, если нужно всего лишь добавить поле в общий интерфейс.
После того как мы перешли на монорепозиторий появилось еще несколько преимуществ, без которых, в принципе, тоже можно жить, но все равно это был приятный бонус.
И вот мы решили использовать монорепозиторий, но с чего начать и как все организовать?
Многие сервисы предоставляют возможность взаимодействовать с ними не только обычным пользователям через отточенные и оптимизированные графические интерфейсы, но и внешним разработчикам из своих программ через API. При этом сервисам важно контролировать нагрузку на свою инфраструктуру. В ситуации с обычными пользователями большинство проблем с нагрузкой не возникнет из-за контроля кода приложения, отправляющего запросы к сервису, со стороны разработчиков сервиса (пользователей, пытающихся что-то делать в приложении за рамками предложенных разработчиками интерфейсов и задокументированных возможностей мы в данной статье не рассматриваем). В случае со внешними разработчиками простор для создания нагрузки на сервис ограничен только фантазией этих самых внешних разработчиков. Чтобы немного ограничить этот простор, стала распространена практика введения ограничений на количество запросов в единицу времени к API сервиса.
Мы уже рассказывали о том, как можно реализовать эти ограничения если вы сами разрабатываете API сервиса, сегодня хотим рассказать о том, как жить с «клиентской» стороны и удобно пользоваться ограниченным по количеству запросов API.
Как известно, кто убьет дракона, тот сам становится драконом. Spring, как фреймворк общего назначения, был очень хорош на фоне java EE 10 лет назад. Но сейчас стал очень монструозным и тяжелым на подьем. Сегодня рассмотрим Vertx как фреймворк-основу для создания микросервисов.
Когда-то поиск Яндекса представлял из себя бутерброд. Каждый его слой могли эффективно разрабатывать единицы людей. Однако верхний добавлял пикантности. Этот слой представлял из себя Apache с кучей Perl’овых модулей.
Поддерживать большой объём кода на стареющем языке программирования дорого и сложно, развивать — ещё дороже и сложнее. Так верхний слой Поиска оказался разделён на микросервисы, целую вселенную микросервисов. Как это обычно бывает, создавая что-то своё, мы получили нечто непохожее на всё, существующее снаружи.
Привет, Хабр. Меня зовут Святослав Фельдшеров. Я разрабатываю Apphost в поиске Яндекса. Добро пожаловать в нашу вселенную!
Привет!
Меня зовут Михаил, я заместитель директора по ИТ в компании «Спортмастер». Я хочу поделиться историей о том, как мы справились с трудностями, возникшими во время пандемии.
В первые дни новых реалий привычный формат офлайн-торговли «Спортмастера» замер, и нагрузка на наш онлайн-канал, в первую очередь в части доставки на адрес клиенту, возросла в 10 раз. За несколько недель мы трансформировали гигантский по объему офлайн-бизнес в онлайн, адаптировали сервис под потребности наших клиентов.
В общем, то, что по сути было нашей второстепенной операцией, стало основным бизнесом. Важность каждого интернет-заказа возросла экстремально. Нужно было сохранить каждый рубль, который клиент приносил в компанию.
Возможно, ваша компания захочет перейти на архитектуру микросервисов и автоматизировать рабочие процессы (в этом посте блога я не вдаюсь в мотивацию, но вы, возможно, захотите прочитать о 5 Workflow Automation Use Cases You Might Not Have Considered или BizDevOps — the true value proposition of workflow engines). Это ставит вас в ряд со многими нашими клиентами. Как правило, у вас возникнут вопросы:
