Microservices

Идемпотентность в распределённых системах, которая действительно работает

Идемпотентность в распределённых системах, которая действительно работает

Предотвращайте повторные побочные эффекты

Идемпотентность в распределённых системах — это свойство, которое спасает вас, когда сеть подводит, очередь повторяет обработку, клиент паникует, а оператор запускает повторную отправку. В продакшн-системах дублирование доставки — это норма. Дублирование побочных эффектов — это баг.

Микросервисы на Go для оркестрации AI/ML

Микросервисы на Go для оркестрации AI/ML

Создавайте надежные AI/ML-пайплайны с помощью микросервисов на Go

По мере усложнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и возможности параллельного выполнения в Go делают его идеальным выбором для создания слоя оркестрации конвейеров машинного обучения, даже если сами модели написаны на Python.

Создание микросервисов на основе событий с помощью AWS Kinesis

Создание микросервисов на основе событий с помощью AWS Kinesis

Событийная архитектура с AWS Kinesis для масштабирования

AWS Kinesis стал краеугольным камнем для построения современных микросервисных архитектур на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени в масштабируемых объемах при минимальных эксплуатационных затратах.

Реализация сервис-меша с использованием Istio и Linkerd: Полное руководство

Реализация сервис-меша с использованием Istio и Linkerd: Полное руководство

Развёртывание production-ready сервис-меша: Istio vs Linkerd

Узнайте, как реализовать и оптимизировать архитектуры сервис-мешей с использованием Istio и Linkerd. Это руководство охватывает стратегии развертывания, сравнения производительности, конфигурации безопасности и лучшие практики для производственных сред.