Axon大会专题讨论:为什么应该使用微服务?

在阿姆斯特丹的事件驱动微服务大会上,行业专家探讨了微服务的现状与未来。微服务通过清晰的边界、独立扩展能力和促进多团队协作,提供无限的横向可伸缩性。然而,其成功依赖于自动化、文化变革和战略投入。未来,我们期待更简单的基础设施管理和更高效的服务间测试。

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在最近于阿姆斯特丹举行的事件驱动微服务大会上,来自大会组织方AxonIQFrans van Buul在小组讨论一开始就指出,微服务在今天已经很主流。他回顾了我们已经了解的东西,同时也思考了我们在未来几年的发展方向。

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参加讨论的有Promontech的Michael Kazarian、Barclays的Prem Chandrasekaran、Open Value的Bert Jan Schrijver、AxonIQ 的Allard Buijze和Pivotal的David Caron。Van Buul的第一个问题是为什么我们应该使用微服务。

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  • 在Schrijver看来,这和可伸缩性有关。就团队而言,它是多个团队合作开发一个产品的能力。就运维而言,它是独立扩展系统不同部分的能力。他认为,如果你以正确的方式构建一个微服务系统,你几乎可以拥有无限的横向可伸缩性。\
  • Buijze指出,从技术上讲,我们使用的是单体应用还是微服务并不重要;从理论上讲,你可以像扩展微服务一样扩展一个单体应用。微服务给我们的是,每个服务有一个稳固而明确的边界。虽然架构师为组件之间的通信设置了限制,但作为开发人员,我们很容易忽略它们。如果在技术上可以与另一个组件直接通信,我们就会这样做,而忽视架构师已经制定的任何规则。如果一个组件的边界明确定义,甚至是由另一个团队管理的,就更容易保持这些边界的完整性。\
  • 大约三年前,Kazarian及其公司开始使用微服务。他们的目标是,从专注于构建核心领域的业务能力入手。他相信,微服务可以帮助他明确特性应该在哪里实现,并帮助团队保持边界。\
  • Chandrasekaran也认为,界限更加明确,这样就不容易滥用不属于你的东西。他指出,硬件的发展使微服务成为可能,所有云提供商提供的基础设施都大大简化了。对他来说,所有这些都很有说服力,但他指出,仍有一些问题需要解决。\
  • 对Caron来说,成功的一个关键因素是,作为一家公司,你是否要战略性地加入。如果你建立了某种形式的创新实验室,让最好的开发者尝试微服务,那么你不会从中受益。此外,如果你不愿意投资于所需的文化变革,并专注于价值交付,那么你将很难获益。\

Van Buul有时会纠结于一个问题,那就是,为什么我们用小服务做了10年的SOA,却突然发现它真的很糟糕,而现在,我们应该做微服务。为什么会这样?

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  • Allard指出,SOA和微服务本质上是相同的概念。SOA的问题出在营销和应用上,当时,大型的供应商开始销售大型的SOA套件,目的是赚钱。他还认为,Netflix的架构在某种程度上影响了他们使用新技术向微服务迁移。另一个重要的区别是,我们今天拥有的基础设施更符合标准,可以帮助我们以更简单的方式交付小型组件。\
  • Chandrasekaran持谨慎乐观态度,但他指出,微服务仍在发展中。我们听到的大多是成功的故事,但他肯定,人们遇到过很多问题。他认为,我们还没有足够的证据证明微服务让我们行动更快。\

接着,Van Buul问了做微服务的先决条件:你需要什么样的技能和组织?

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  • 在Chandrasekaran看来,这和自动化有关;你能以多快的速度将业务想法交付到生产环境、收集反馈信息、改进并再次部署?重复而又可靠地完成这项工作的唯一方法是,在整个持续交付过程中实现高水平的自动化。他还指出,无论是单体应用还是微服务,开发都只需要很少的时间,花时间的是后续工作,如安全。\
  • Kazarian来自一家大银行,他们不具备所有的自动化技能。对他来说,一个挑战是如何帮助他的开发人员在合适的地方编写正确的代码,并获得相应的好处,比如隔离性和可测试性。微服务为他提供了一种方法,让他可以开始将他的单体部署分解成许多独立部署。他还指出,微服务并不是万能的;不同公司之间的大小不同。\

在最后一个问题中,Van Buul展望了未来。我们遗漏了什么,明年我们将讨论什么?

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  • Shrivjer认为,我们需要能够帮助我们创建新服务的服务,而不必考虑基础设施。作为一名开发人员,他只想部署一个服务,而不必考虑其他任何东西。\
  • Chandrasekaran相信,在没有完整生态系统的情况下,服务间测试将得到更多的支持。他指出,说我们要部署函数可能很时髦,但他认为,还有一些问题需要解决,比如延迟。\
  • Kazarian一直希望提高运营效率,可以按照业务要求更快、更高质量的完成代码。对他来说,就是简化基础设施的复杂性。他的工程师应该是该领域的DDD专家,但他们正疲于应付基础设施。\

最后,Buijze指出,AxonIQ致力于应用程序级的简化,使开发人员能够专注于业务功能。最困难的部分是人;如何真正构建正确的东西,使软件开发更人性,因为技术就在那里。

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查看英文原文:Axon Conference Panel: Why Should We Use Microservices?

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
内容概要:该文章深入探讨了具有非线性感染率和扩散项的流行病模型的空间模式形成。通过详细的数学分析和数值模拟,文章研究了模型的Hopf分岔和图灵分岔条件,特别是在二维参数空间中找到了精确的图灵域。文章通过改变感染强度参数β,展示了不同的空间模式(如斑点、条纹等)的形成过程。此外,文章还实现了完整的反应扩散PDE系统,包括模型类的定义、初始化函数、模拟函数以及可视化函数,通过数值方法如有限差分法和ODE求解器来处理空间导数和时间演化。最后,文章通过调整关键参数,如感染率β和扩散系数D₁、D₂,展示了从均匀分布到复杂空间模式的转变,并与理论分析结果进行了验证。 适合人群:具备一定数学和编程基础的研究人员,尤其是从事流行病学、生物数学、复杂系统研究的专业人士。 使用场景及目标:①理解非线性感染率和扩散过程如何共同塑造流行病空间传播模式;②通过数值模拟预测不同防控策略对疫情空间分布的影响;③为传染病防控提供理论依据和实际应用指导。 其他说明:该分析不仅验证了原论文的理论发现,还通过扩展模型和量化分析,为传染病空间传播预测和精准防控提供了科学依据。数值实验与理论分析的紧密结合,展示了数学建模在公共卫生决策中的强大应用价值。文章提供了完整的代码实现,方便读者进行复现和进一步研究。
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