Масштабирование микросервисов: лучшие инструменты

Микросервисная архитектура представляет собой альтернативный подход к разработке программного обеспечения, в котором приложение разбивается на небольшие и независимые сервисы.

^{Источник изображения: cysce.com} 

В IT-сфере микросервисная архитектура становится все более популярной, поскольку имеет большое количество преимуществ в сравнении с традиционной монолитной архитектурой. Ниже приведем некоторые из них:

• Гибкость и высокая масштабируемость.

Любой сервис может быть разработан и развернут независимо от остальных, что позволяет командам разработчиков работать над ним параллельно. Помимо этого, масштабирование отдельных сервисов может проходить независимо друг от друга, что упрощает обработку высоких нагрузок и обеспечивает эффективное потребление ресурсов.

• Повышенная отказоустойчивость.

В монолитной архитектуре отказ одного из компонентов может привести к сбою всего приложения. В микросервисной архитектуре каждый сервис является отдельным процессом или контейнером, что позволяет изолировать приложение от глобальных сбоев и предотвращает их распространение на другие сервисы.

• Удобство в разработке.

В монолитных приложениях разработчики ограничены в выборе технологий и языков программирования. Микросервисы же в свою очередь предоставляют разработчикам большую свободу в выборе технологического стека.

• Легкость в развертывании и обновлении.

Обновление отдельного сервиса в микросервисной архитектуре не требует пересборки или перезапуска всего приложения, что упрощает и ускоряет процесс развертывания его новых версий.

Изучив вопросы о том, что такое микросервисная архитектура и какие у нее есть преимущества, мы углубимся в процесс масштабирования микросервисов. В настоящей статье мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов, которые помогут вам справиться с поставленной задачей.

Helios и Prometheus: инструменты наблюдаемости

Helios и Prometheus были объединены в группу инструментов наблюдаемости. Ниже мы рассмотрим каждый из них более детально. 

Helios — это инструмент, который отображает архитектуру микросервисов и наглядно демонстрирует зависимости систем приложения. Он предоставляет разработчикам множество метрик, содержащих информацию о производительности и функциональности системы, включая данные о работе микросервисов, БД, сторонних API или serverless-функций.

Преимущества масштабирования микросервисов с Helios:

• Мониторинг и логирование.

Helios предоставляет пользователям возможность мониторить состояние и производительность сервисов. Вы можете настроить мониторинг таких метрик, как использование ресурсов, время отклика, задержки запросов или частота ошибок, чтобы отслеживать производительность и эффективность системы по мере ее роста.

• Распределенная трассировка.

Helios интегрирует фреймворк OpenTelemetry, который обеспечивает возможность распределенной трассировки и мониторинга в микросервисной архитектуре. Он позволяет организовывать трассировку запросов по всему приложению для сбора информации об их прохождении через разные сервисы. Полученная информация, включающая время выполнения запроса, пропускную способность и другие метрики производительности, поможет компании на этапе масштабирования системы, путем выявления проблем в работе микросервисов.

Prometheus — это опенсорсная система мониторинга и оповещения, разработанная для сбора и анализа метрик в распределенных системах. Она хранит все собранные данные в БД временных рядов и предоставляет средства визуализации для их дальнейшего изучения. 

Преимущества масштабирования микросервисов с Prometheus:

• Графики и визуализация.

Prometheus интегрируется с различными инструментами визуализации (например, Grafana). Они позволяют создавать графики и дашборды для анализа метрик, которые отображают производительность и поведение ваших микросервисов практически в режиме реального времени. Это помогает в обнаружении узких мест, предотвращении перегрузок и оптимизации производительности по мере роста системы.

• Интеграция с оркестраторами.

Prometheus интегрируется с оркестраторами контейнеров (например, Kubernetes). Он может автоматически обнаруживать и собирать метрики из сервисов, работающих в кластере Kubernetes. Это облегчает мониторинг и масштабирование микросервисов, развернутых в Kubernetes-среде.

AWS Lambda и AWS Step Functions: бессерверные службы

AWS Lambda и AWS Step Functions являются двумя ключевыми сервисами, предоставляемыми Amazon Web Services, которые могут быть полезны при разработке и масштабировании микросервисов.

Для регистрации в AWS необходимо использовать иностранный IP-адрес. В интернете доступно множество инструкций по регистрации и оплате услуг в AWS.

AWS Lambda — это вычислительный сервис без серверов, предназначенный для запуска программного кода в ответ на событие без необходимости управлять инфраструктурой. Вместо того чтобы развертывать и поддерживать серверы, вам нужно только предоставить код в AWS Lambda, который будет выполнен в ответ на определенные события.

Преимущества масштабирования микросервисов с AWS Lambda:

• Автоматическое масштабирование.

Благодаря AWS Lambda, пользователь может выполнить автоматическое масштабирование своих микросервисов в зависимости от объема обрабатываемых событий. Когда поступает запрос на выполнение вашего кода, Lambda запускает необходимое количество экземпляров вашей функции для обработки нагрузки. Если нагрузка увеличивается, Lambda автоматически масштабирует функцию, добавляя больше экземпляров.

• Бессерверная архитектура.

AWS Lambda имеет бессерверную архитектуру, которая управляется событиями, что соответствует природе микросервисов. События используются для запуска микросервисов или обмена данными между ними, а также могут принимать совершенно разные формы: изменение в БД, изменение объектов в хранилище, сообщение из очереди сообщений и другие.

AWS Step Functions — это бессерверный сервис для создания, выполнения и отслеживания составных задач на основе различных сервисов AWS и ваших собственных функций AWS Lambda. Он позволяет создавать рабочие процессы — конечные автоматы, состоящие из серии шагов, где каждый шаг — это состояние, которое представляет отдельную операцию или сервис.

Преимущества масштабирования микросервисов с AWS Step Functions:

• Координация.

AWS Step Functions позволяет координировать работу микросервисов. Вы можете определить последовательность шагов и условия переходов между ними, что помогает в создании сложных рабочих процессов, включающих несколько микросервисов. Step Functions гарантирует правильную последовательность выполнения шагов и обеспечивает согласованность и целостность данных между сервисами.

• Обработка ошибок.

AWS Step Functions предоставляет механизм для обработки ошибок и перехода к определенным состояниям в случае их возникновения. Пользователь может определить, как обрабатывать ошибки в рабочих процессах и возвращаться к определенными шагам или началу процесса для повторной обработки или принятия альтернативных решений. Это обеспечивает отказоустойчивость и надежность в работе микросервисов.

Apache Kafka и RabbitMQ: надежная очередь сообщений

Apache Kafka и RabbitMQ — это два популярных брокера сообщений, использующихся при масштабировании микросервисов и обеспечении асинхронной коммуникации между ними. 

Apache Kafka — это распределенная платформа для обработки потоков данных и обмена сообщениями между различными компонентами системы. Она предоставляет удобный способ отправки, хранения и чтения сообщений в режиме реального времени.

Преимущества масштабирования микросервисов с Apache Kafka:

• Высокая пропускная способность.

Kafka обладает высокой пропускной способностью, достигающей сотни мегабайт чтения и записи в секунду. Кроме этого, он разделен на несколько брокеров, каждый из которых обслуживает свой раздел данных. При необходимости пользователь может добавить дополнительные брокеры, чтобы увеличить пропускную способность. Это позволяет распределить нагрузку и обеспечивает масштабируемость приложения. 

• Модель издатель-подписчик.

В модели pub-sub, издатели отправляют сообщения на определенные темы или каналы, а подписчики могут подписаться на эти темы и получать сообщения, опубликованные в них. Эта модель обеспечивает гибкую и расширяемую коммуникацию между микросервисами, поскольку они могут выбирать, на какие темы они хотят подписываться, а на какие нет.

RabbitMQ — это опенсорсный брокер сообщений, который обеспечивает эффективный обмен сообщениями между микросервисами. Он работает на основе модели очереди сообщений и поддерживает различные протоколы (AMQP, MQTT и другие).

Преимущества масштабирования микросервисов с RabbitMQ:

• Очереди сообщений.

RabbitMQ позволяет создавать очереди сообщений, куда производители могут отправлять сообщения, а потребители могут их получать и обрабатывать. Очереди обеспечивают асинхронное взаимодействие между микросервисами и позволяют им работать независимо друг от друга. Также они обеспечивают устойчивость сообщений, храня их до тех пор, пока они не будут успешно обработаны.

• Управление нагрузкой.

RabbitMQ позволяет управлять нагрузкой на микросервисы путем настройки очередей и процессов обработки сообщений. Пользователь может устанавливать приоритеты сообщений, ограничивать скорость обработки, использовать схемы выдачи сообщений и другое. Все это позволяет точно управлять нагрузкой на микросервисы при их масштабировании.

Kubernetes и HashiCorp Nomad: оркестрация контейнеров

Kubernetes и HashiCorp Nomad — это две платформы для оркестрации и управлении контейнерами, которые помогают при масштабировании микросервисов и контроле распределенных приложений. 

Kubernetes — это платформа управления контейнерами с открытым исходным кодом, которая позволяет развертывать, масштабировать и управлять контейнерными приложениями. 

Преимущества масштабирования микросервисов с Kubernetes:

• Унификация и изоляция с помощью контейнеров.

Kubernetes использует контейнеры для упаковки микросервисов и их зависимостей в изолированное окружение. Каждый микросервис запускается в своем контейнере, что обеспечивает изоляцию и предотвращает влияние одного сервиса на другие.

• Автоматическое масштабирование.

Kubernetes позволяет использовать механизмы для автоматического масштабирования ресурсов. Существует 3 вида автомасштабирования:

• • Кластерное автомасштабирование (Cluster Autoscaling);
  • Горизонтальное автомасштабирование подов (Horizontal Pod Autoscaling, HPA);
  • Вертикальное автомасштабирование подов (Vertical Pod Autoscaling, VPA).

• Балансировка нагрузки.

Балансировка нагрузки в Kubernetes — это механизм распределения трафика между экземплярами подов внутри кластера. Она обеспечивает равномерное распределение запросов от клиентов на различные экземпляры подов, что позволяет достичь высокой производительности, отказоустойчивости и масштабируемости микросервисов. Больше об этом уже было описано в нашей статье.

HashiCorp Nomad — это открытая платформа-оркестратор для развертывания контейнерных и неконтейнерных приложений и последующего управления ими.

Преимущества масштабирования микросервисов с HashiCorp Nomad:

• Балансировка нагрузки.

Также, как и у Kubernetes, Nomad обеспечивает балансировку нагрузки между экземплярами задачи. Когда множество экземпляров микросервиса запущено, Nomad автоматически распределяет входящие запросы между ними.

• Автоматическое масштабирование.

Nomad Autoscaler — это инструмент, разработанный для автоматического масштабирования микросервисов в среде HashiCorp Nomad. На текущий момент он поддерживает:

• Автоматическое масштабирование приложения по горизонтали;
• Автоматическое масштабирование горизонтального кластера;
• Динамическое определение размеров приложений.

Apache JMeter и Postman: тестирование нагрузки и API

Apache JMeter и Postman были объедены в одну общую группу — тестирование. Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно.

Apache JMeter — это опенсорсный инструмент для тестирования производительности и нагрузки веб-приложений и микросервисов. Он помогает компаниям в поиске проблем при различных нагрузках на свою систему для дальнейшей оптимизации ее архитектуры.

Преимущества масштабирования микросервисов с Apache JMeter:

• Тестирование производительности.

Apache JMeter позволяет создавать тестовые сценарии, которые моделируют поведение пользователей и отправляют запросы к микросервисам. Пользователь может настроить нагрузку, количество пользователей и типы запросов для имитации реального использования системы. Такие тесты помогают измерить производительность микросервисов при различных нагрузках и оценить их масштабируемость.

• Тестирование стабильности и отказоустойчивости.

Apache JMeter допускает проведение тестирования стабильности и отказоустойчивости микросервисов. Создавая сценарии с непрерывными запросами, вы можете узнать выдержит ли сервис подобную нагрузку или нет. Это поможет вам своевременно принять соответствующие меры по улучшению стабильности системы, если это будет необходимо.

Postman — это платформа для разработки, тестирования и документирования API. В ней возможно отправлять HTTP-запросы к микросервисам и проверять ответы, создавать коллекции запросов или автоматизировать тестирование API.

Преимущества масштабирования микросервисов с Postman:

• Тестирование функциональности.

Postman позволяет создавать запросы для тестирования функциональности микросервисов. Пользователь может отправлять различные запросы (GET, POST, PUT, DELETE и другие) и проверять ответы на соответствие ожидаемым результатам. Подобное тестирование помогает проверить работу каждого микросервиса и его взаимодействие с другими сервисами для правильного масштабирования.

• Автоматизация тестирования.

Postman предоставляет возможности для автоматизации тестирования API. Пользователь может создавать тесты, которые выполняются автоматически при каждом обновлении микросервиса или при наступлении определенных событий. Кроме того, это позволяет интегрировать тестирование API в процессы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Все перечисленное помогает обнаружить дефекты микросервисов на ранних этапах их разработки, в том числе потенциальные проблемы масштабируемости.