Microservices

Eine Dead-Letter-Queue (DLQ) ist das Sicherheitsnetz, das Nachrichten einfängt, die deine Konsumenten nicht verarbeiten können, sodass ein defektes Payload nicht alles Weitere in der Warteschlange blockiert oder stillschweigend verwirft.

Idempotenz in verteilten Systemen ist die Eigenschaft, die Sie rettet, wenn das Netzwerk lügt, die Warteschlange Wiederholungen versucht, der Client in Panik verfällt und der Operator den Replay-Button betätigt. In Produktionssystemen sind doppelte Zustellungen normal. Doppelte Nebeneffekte sind der Fehler.

Apache Flink ist ein Framework für zustandsbehaftete Berechnungen über unendliche und endliche Datenströme.

Da KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, wächst der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Gos Einfachheit, Leistungsfähigkeit und Konzepte zur Parallelverarbeitung machen es zu einer idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Das Saga-Muster bietet eine elegante Lösung, indem es verteilte Transaktionen in eine Reihe lokaler Transaktionen mit kompensierenden Aktionen aufteilt.

AWS Kinesis ist zu einem Eckpfeiler für den Aufbau moderner ereignisgesteuerter Microservices-Architekturen geworden und ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung im großen Maßstab mit minimalem operativen Aufwand.

Der Backend for Frontend (BFF)-Ansatz in Kombination mit GraphQL und Apollo Server schafft eine leistungsstarke Architektur für moderne Webanwendungen.

Entdecken Sie, wie Sie Service-Mesh-Architekturen mit Istio und Linkerd implementieren und optimieren. Dieser Leitfaden behandelt Bereitstellungsstrategien, Leistungsvergleiche, Sicherheitskonfigurationen und Best Practices für Produktionsumgebungen.