Oparte na wykresach rozwiązanie złożoności mikrousług

Gigant przewozów pasażerskich Uber wdrożył CheckEnv, narzędzie zaprojektowane w celu uproszczenia złożonej architektury mikrousług. To innowacyjne rozwiązanie szybko identyfikuje i przetwarza zdalne wywołania procedur (RPC), które przechodzą przez różne środowiska, takie jak produkcja i przetwarzanie. Te wywołania RPC są krytyczne, ponieważ mogą prowadzić do niespójności danych lub nieoczekiwanego zachowania.

CheckEnv: oparte na wykresach rozwiązanie złożoności mikrousług

CheckEnv wykorzystuje wykresy zależności, aby kompleksowo zrozumieć wzorce komunikacji i zależności między usługami. Wykresy te pełnią rolę mapy drogowej umożliwiającej identyfikację wywołań RPC w różnych środowiskach, zapobiegając w ten sposób potencjalnym awariom systemu. Narzędzie działa na dwóch rodzajach wykresów zależności: wykresach czasu rzeczywistego i wykresach zagregowanych.

Wykres w czasie rzeczywistym jest stale aktualizowany, rejestrując dane i identyfikując potencjalne problemy. Z drugiej strony wykres zbiorczy zapewnia historyczny widok interakcji usług, co pomaga programistom zrozumieć wzorce na przestrzeni czasu.

Integracja z systemami przechowywania danych Ubera

CheckEnv współpracuje z Grail i Local Graph – systemami hurtowni danych firmy Uber. Zapewnia interfejsy API umożliwiające dostęp do ważnych informacji o zależnościach usług, zapewniając płynną i bezproblemową komunikację między różnymi usługami. Narzędzie znalazło swoje zastosowanie w platformie do testowania obciążenia syntetycznego firmy Uber, Ballast. Odgrywa tutaj kluczową rolę w utrzymaniu bezpiecznego środowiska testowego poprzez identyfikację potencjalnych wywołań między środowiskami podczas testów obciążeniowych.

Uber planuje dalsze udoskonalanie CheckEnv i swojego potoku pozyskiwania danych, MazeX. Celem jest utworzenie solidniejszego wykresu zależności, który może ulepszyć wzorce komunikacji między usługami i usprawnić przepływ danych. Oczekuje się, że to podejście oparte na wykresach zmniejszy wyzwania związane z wykrywaniem błędów w czasie rzeczywistym i uprości zarządzanie przepływem pracy w architekturze mikrousług.