15、构建智能MSA企业系统：从容器到AI微服务

最新推荐文章于 2025-10-01 09:03:23 发布

gitlab7runner

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分类专栏：微服务架构中的机器学习应用与实践文章标签： MSA AI微服务 Docker

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitlab7runner/article/details/149705333

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构建智能MSA企业系统：从容器到AI微服务

1. 构建ABC - MSA容器

1.1 构建Dashboard容器

Dashboard容器的构建方式与customer_management容器类似，但Dashboard微服务需要额外的Web服务器，并且容器需要暴露不同的端口。Dashboard容器本地监听API调用的TCP端口是HTTP/8080，主机映射的TCP端口应为TCP/8002，同时还需监听HTTP/80以处理用户Web UI请求。

构建Dashboard容器的 docker run 命令如下：

$ docker run -itd -p 8002:8080 -p 80:80 \
--mount source=dashboard_volume,target=/app_data \
--name dashboard_container abc_msa_dashboard

1.2 使用Docker Compose管理容器

docker run 命令可能会变得冗长和混乱，而Docker Compose可以帮助我们更轻松地管理容器部署。以下是一个初始化三个ABC - MSA容器的Docker Compose YAML文件示例：

# Docker Compose File abc_msa.yaml
version: "3.9"
services:
  customer_management_container:
    image: abc_msa_customer_management
    ports:
      - "8003:8080"
    volumes:
      - customer_management_volume:/app_data
  product_management_container:
    image: abc_msa_product_management
    ports:
      - "8004:8080"
    volumes:
      - product_management_volume:/app_data
  dashboard:
    image: abc_msa_dashboard
    ports:
      - "8002:8080"
      - "80:80"
    volumes:
      - dashboard_volume:/app_data
    depends_on:
      - customer_management_container
      - product_management_container
volumes:
  customer_management_volume:
  product_management_volume:
  dashboard_volume:

运行该YAML文件的命令为：

$ docker-compose -f abc_msa.yaml up &

2. ABC - MSA微服务间通信

2.1 容器通信方式

容器间通信主要有两种方式：使用Docker网络中的容器名称和使用容器的IP和TCP端口。

2.2 Docker网络

当容器在同一主机上运行时，可使用容器名称进行通信，无需指定IP地址和监听端口。但要实现这种通信方式，需要满足以下条件：
- 相互通信的容器需在同一主机上。
- 在主机上创建Docker网络。
- 使用 docker run 命令或在 docker-compose YAML文件中指定容器实例化细节时，将容器附加到创建的Docker网络。

创建Docker网络的命令如下：

$ docker network create abc_msa_network

列出主机上配置的Docker网络的命令为：

$ docker network ls

将ABC - MSA容器附加到 abc_msa_network 网络的示例命令：

$ docker run -itd -p 8003:8080 \
--network abc_msa_network --mount \
source=customer_management_volume,target=/app_data \
--name customer_management_container abc_msa_customer_management

2.3 TCP/IP通信

由于ABC - MSA系统设计为容器可独立于主机位置运行，因此将使用容器的IP/TCP进行通信。当Docker在容器主机上运行时，主机会自动创建一个虚拟IP网络，并为每个运行的Docker容器分配一个IP地址。容器主机至少有两个IP：内部IP和外部IP。外部主机与容器通信时，需使用容器主机的外部IP。

获取容器分配的IP地址和监听端口的命令：

$ docker inspect <容器名称>

以下是外部主机测试Product Management容器API响应的示例：

$ curl http://192.168.1.100:8004/
<!DOCTYPE html>
<head>
  <title>PRODUCT MANAGEMENT Microservice</title>
</head>
<body>
  <h3>Product Management Microservice Part of ABC-MSA System</h3>
</body>

ABC - MSA API调用返回JSON变量，例如 service_info API调用示例：

$ curl http://192.168.1.100:8004/api?func=service_info
{"service_name": "product_management", "service_descr": "ABC-MSA Product Management"}

在Docker网络内部通信时，可直接使用容器的IP和监听端口：

$ curl http://172.17.0.4:8080/api?func=service_info
{"service_name": "product_management", "service_descr": "ABC-MSA Product Management"}

3. 构建智能MSA企业系统

3.1 机器学习优势

在MSA系统中，可利用AI增强系统的可靠性和可操作性，主要集中在两个方面：增强微服务故障或性能下降时的系统响应，以及添加主动式断路器角色。

3.2 构建第一个AI微服务

3.2.1 性能基线看门狗（PBW）服务

PBW是一个ML微服务，它为MSA系统中每个微服务在特定系统负载下的预期性能创建基线。当微服务的运行性能低于基线时，系统会根据配置发送警告消息或采取预定义的自我修复操作。

3.2.2 性能异常检测器（PAD）服务

PAD是一个ML微服务，它从整体上观察整个MSA系统，学习系统性能模式，检测异常行为，并主动采取行动修复故障区域。

3.3 AI增强的解剖结构

PBW和PAD的主要作用是增强MSA系统的稳定性和可靠性。首先在受控环境中收集训练数据，创建理想的基线，然后使用这些数据构建算法。随着实时生产流量信息的收集，可定期调整训练数据和算法。

AI服务运行后，会通过定期API调用收集每个微服务的性能统计信息，并与预期性能进行比较。当微服务或系统性能出现偏差时，会触发相应的系统操作。

3.4 自我修复过程

为避免在触发自我修复操作时系统AI服务之间的冲突，当一个AI服务确定要采取行动时，会先向其他AI服务发送API调用，声明受影响微服务的自我修复锁定状态。在锁定状态下，只有发起锁定的AI服务可以对受影响的微服务进行操作。

以下是自我修复过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[检测到问题] --> B{是否有Healer可用}
    B -- 是 --> C[Healer发起Self - Healing Lock State]
    C --> D[Healer尝试修复]
    D -- 成功 --> E[Healer解除锁定状态]
    D -- 失败 --> F{是否达到最大尝试次数}
    F -- 否 --> G[等待Retry Wait Period后重试]
    F -- 是 --> H[标记为Unhealable State，发送警报]
    H --> I{Unhealable Wait Period结束}
    I -- 是 --> B
    B -- 否 --> J[等待其他Healer或人工干预]

综上所述，通过构建ABC - MSA容器和实现AI微服务，我们可以构建一个智能、稳定且可靠的MSA企业系统。了解如何传递API请求和处理API响应是开发MSA系统的关键，同时合理运用AI算法可以增强系统的性能和稳定性。

4. 构建AI微服务的工具与操作

为了构建、运行和调整MSA中的AI服务，需要构建特定的工具来收集和记录系统状态、操作动态和操作统计信息。虽然文档未详细介绍这些工具，但我们可以了解到其重要性在于为AI服务提供准确的数据支持，以便更好地进行性能监测和自我修复。

4.1 工具的作用

这些工具能够实时收集微服务的性能数据，如API调用响应时间、失败率、API响应代码等。通过对这些数据的分析，AI服务可以更准确地判断微服务的运行状态，从而及时采取相应的措施。

4.2 操作步骤

虽然没有具体的工具代码，但我们可以推测其操作步骤大致如下：
1. 数据收集 ：工具会定期通过API调用从各个微服务收集性能数据。
2. 数据存储 ：将收集到的数据存储在合适的数据库或存储系统中，以便后续分析。
3. 数据分析 ：AI服务会从存储系统中获取数据，进行分析和比较，判断是否存在性能问题。
4. 触发操作 ：根据分析结果，触发相应的系统操作，如发送警告、自我修复等。

5. 总结与展望

5.1 总结

本文详细介绍了构建智能MSA企业系统的关键步骤，包括构建ABC - MSA容器、实现微服务间通信以及引入AI微服务。通过使用Docker和Docker Compose，我们可以高效地管理容器的部署和运行。在微服务间通信方面，介绍了使用容器名称和TCP/IP两种方式，并说明了如何创建和使用Docker网络。引入的AI微服务，如PBW和PAD，能够增强系统的可靠性和可操作性，通过自我修复机制及时处理微服务的性能问题。