Si vous construisez des applications aujourd’hui, vous connaissez probablement le modèle des microservices : plutôt que de développer d’énormes applications monolithiques, nous décomposons les services en composants isolés que nous pouvons indépendamment mettre à niveau ou modifier au fil du temps. Les versions de microservices peuvent ensuite utiliser un bus de messages pour découpler et gérer la communication entre les services, ce qui simplifie la relecture des demandes, la gestion des erreurs et la gestion des pics de charge et des augmentations rapides des demandes tout en préservant l’ordre sérialisé.
Le résultat devrait être une application ou un service plus évolutif et élastique basé sur la demande, ainsi qu’une meilleure accessibilité et efficacité. Si vous voyez le bus de messages apparaître davantage dans les architectures d’applications, vous n’imaginez pas les choses. Selon IDC, la taille globale du marché des applications logicielles de traitement de flux d’événements dans le cloud en 2024, qui couvre tous ces cas d’utilisation, devrait atteindre 8,5 milliards de dollars.
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Le streaming permet quelques-unes des expériences utilisateur les plus impressionnantes que vous puissiez obtenir dans vos applications, telles que le suivi des commandes en temps réel, les avis des utilisateurs et les suggestions. Pour les développeurs, faire fonctionner cela dans la pratique implique d’examiner les systèmes de streaming et de messagerie qui transmettront les requêtes entre les composants de microservices. Ces connexions relient toutes les pièces entre elles afin qu’elles puissent effectuer le traitement et fournir le résultat au client.
Si vous construisez à n’importe quelle échelle ou pour une disponibilité optimale, vous devrez penser à la répartition géographique pour vos données. Lorsque vous avez des consommateurs dans le monde entier, votre application traitera les transactions et créera également des informations dans le monde entier. Les bases de données comme Apache Cassandra sont populaires lorsque vous avez besoin d’une prise en charge multicloud complète, d’une évolutivité et d’une indépendance pour ces données d’application progressivement.
Ces facteurs à prendre en compte doivent également s’appliquer à votre technique de streaming. Lorsque les éléments de votre application doivent fonctionner sur plusieurs lieux ou services et s’étendre dans votre région ou géographiquement, votre implémentation de streaming et votre bus de messages devront également prendre en charge ce même modèle distribué.
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Tout comme Cassandra, Pulsar prend en charge la géo-réplication des informations consciente du centre d’information dès le départ. Les producteurs peuvent écrire sur un sujet partagé depuis n’importe quelle région, et Pulsar veille à ce que ces messages soient visibles pour les consommateurs du monde entier. Pulsar sépare également les aspects de calcul et de stockage, qui sont gérés par le courtier et le comptable Apache. Le comptable est un travail pour les services de structure nécessitant une faible latence, une tolérance aux pannes et un stockage évolutif. Les serveurs de stockage privés, appelés bookmakers, fournissent le stockage dispersé requis par les sections Pulsar.
Cette architecture permet des installations multi-locataires qui peuvent être partagées entre de nombreux utilisateurs et entreprises tout en les isolant les uns des autres. Les activités d’un occupant ne doivent pas avoir la capacité d’affecter la sécurité ou les SLA des autres locataires. Comme la géo-réplication, la multilocation est difficile à greffer sur un système qui n’a pas été développé pour cela.
Pourquoi le streaming est-il bon pour les développeurs ?
Les développeurs d’applications peuvent utiliser le streaming pour partager des messages vers différentes parties en fonction de ce qu’on appelle un modèle de publication/abonnement, ou pub/sub pour faire court. Les applications qui développent des informations, appelées éditeurs, envoient des messages au bus de messages, qui les gère dans un ordre série strict et les envoie aux applications qui s’enregistrent pour elles. Les éditeurs et les clients ne se connaissent pas, et la liste des clients pour tous les messages peut évoluer et s’allonger avec le temps.
Pour le streaming, il peut être vital de consommer les messages dans le même ordre sérialisé dans laquelle ils ont été publiés. Lorsque ces exigences ne sont pas aussi essentielles, il est possible pour Pulsar d’utiliser un modèle de file d’attente où l’ordre de traitement n’est pas important par rapport à l’activité de traitement. Cela implique que Pulsar peut être utilisé pour modifier les applications AMQP (Advanced Message Queuing Procedure) qui pourraient utiliser RabbitMQ ou d’autres systèmes de mise en file d’attente de messages.
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Le streaming soutient certains des efforts commerciaux qui, selon nous, seront les plus précieux à l’avenir, tels que les efforts d’analyse en temps réel ou de science de l’information et d’apprentissage automatique. Pour que cela fonctionne à grande échelle, examiner le streaming distribué avec Apache Pulsar dans le cadre de votre technique globale est pour cette raison une excellente idée lorsque vous développez ce que vous voulez accomplir autour des données.
Patrick McFadin est le vice-président des relations avec les concepteurs chez DataStax, où il dirige un groupe dédié à la réussite des utilisateurs d’Apache Cassandra. En fait, il a également travaillé comme principal évangéliste pour Apache Cassandra et spécialiste pour DataStax, où il a aidé à construire certaines des implémentations les plus importantes et les plus intéressantes en production. Avant DataStax, il était architecte en chef chez Hobsons et DBA/développeur Oracle pendant plus de 15 ans.
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