Ein Benchmark für Herausforderungen des Datenmanagements in Microservices

Core Concepts

Dieser Benchmark soll die Kernherausforderungen des Datenmanagements in Microservices-Architekturen erfassen und eine Grundlage für den Vergleich verschiedener Datensysteme und -plattformen bieten.

Abstract

Der Artikel präsentiert den Online Marketplace-Benchmark, der die Kernherausforderungen des Datenmanagements in Microservices-Anwendungen adressiert. Diese Herausforderungen umfassen Transaktionsverarbeitung, Abfrageverarbeitung, Ereignisverarbeitung, Durchsetzung von Integritätsregeln und Datenwiederbelebung.
Der Benchmark definiert sieben Kriterien für das Datenmanagement, um einen fairen Vergleich zwischen verschiedenen Systemen zu ermöglichen. Dazu gehören funktionale Zerlegung, Ressourcenisolation, Datenkonsistenz und Datenintegrität von Microservices.
Der Artikel beschreibt auch die Implementierungsherausforderungen, die bei der Entwicklung des Benchmarks auf modernen Datenplattformen wie Orleans und Statefun auftraten. Die Evaluation zeigt, dass der Benchmark ein wertvolles Instrument ist, um wichtige Eigenschaften zu testen, die von Microservice-Praktikern gesucht werden.

Stats

"Die durchschnittliche Anzahl der pro Woche angeforderten Artikel in den letzten vier Wochen ist höher als der aktuelle Lagerbestand."
"Die Anzahl der vom Kunden bestellten Artikel ist höher als die Summe der verfügbaren und reservierten Bestände."

Quotes

"Microservice-Architekturen haben sich in den letzten zehn Jahren als ein beliebter Architekturstil in der Industrie etabliert."
"Obwohl Microservices seit über einem Jahrzehnt in der Industrie eingesetzt werden, gibt es nur ein begrenztes Verständnis der Herausforderungen des Datenmanagements, die in diesen Anwendungen auftreten."

Key Insights Distilled From

A Benchmark for Data Management Challenges in Microservices

by Rodrigo Laig... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12605.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Microservices-Anwendungen so entworfen werden, dass sie die Erwartungen von Microservice-Praktikern in Bezug auf Datenmanagement vollständig erfüllen?

Um die Erwartungen von Microservice-Praktikern in Bezug auf Datenmanagement vollständig zu erfüllen, sollten Microservices-Anwendungen sorgfältig entworfen werden. Hier sind einige Schlüsselaspekte, die berücksichtigt werden sollten:

Funktionale Zerlegung: Die Anwendung sollte in unabhängige Microservices mit klaren Zuständigkeiten und Schnittstellen aufgeteilt werden. Jeder Microservice sollte seine eigenen Daten verwalten und über definierte Schnittstellen mit anderen Microservices kommunizieren.

Konsistenz und Isolation: Es ist wichtig, Mechanismen für die Datenkonsistenz und -isolation zwischen den Microservices zu implementieren. Transaktionen sollten atomar sein, um sicherzustellen, dass Änderungen entweder vollständig durchgeführt oder rückgängig gemacht werden.

Event-Driven Architecture: Die Verwendung von ereignisgesteuerter Architektur ermöglicht eine lose Kopplung zwischen den Microservices und erleichtert die Kommunikation über Ereignisse. Dies erleichtert auch die Skalierbarkeit und Flexibilität der Anwendung.

Datenreplikation und -konsistenz: Um die Leistung zu verbessern und die Ausfallsicherheit zu erhöhen, sollten Mechanismen für die Datenreplikation implementiert werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass replizierte Daten konsistent bleiben.

Logging und Überwachung: Die Implementierung von Audit-Logging und Überwachungsfunktionen ist entscheidend, um die Integrität der Daten zu gewährleisten und Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Durch die Berücksichtigung dieser Aspekte können Microservices-Anwendungen so entworfen werden, dass sie die Erwartungen von Microservice-Praktikern in Bezug auf Datenmanagement vollständig erfüllen.

Welche zusätzlichen Datenmanagement-Herausforderungen können in Microservices-Anwendungen auftreten, die in diesem Benchmark nicht berücksichtigt wurden?

Obwohl der Benchmark eine Vielzahl von Datenmanagement-Herausforderungen abdeckt, gibt es einige zusätzliche Aspekte, die in Microservices-Anwendungen auftreten können und möglicherweise nicht im Benchmark berücksichtigt wurden:

Sicherheit und Datenschutz: Microservices-Anwendungen müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks zu schützen. Dies umfasst die Verschlüsselung von Daten, Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Skalierbarkeit und Performance: Die Skalierung von Datenmanagementfunktionen in Microservices-Umgebungen kann eine Herausforderung darstellen. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Datenbanken und Speicherlösungen skalierbar sind, um mit dem zunehmenden Datenverkehr und der Datenmenge umgehen zu können.

Datenmigration und -versionierung: Bei der Aktualisierung von Microservices oder der Einführung neuer Funktionen kann es zu Datenmigrationen kommen. Es ist wichtig, Mechanismen für die Datenmigration und -versionierung zu implementieren, um sicherzustellen, dass Daten konsistent und korrekt bleiben.

Datenqualität und Datenbereinigung: Die Qualität der Daten in Microservices-Anwendungen ist entscheidend für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Analysen und Entscheidungen. Es ist wichtig, Prozesse für die Datenbereinigung und -validierung zu implementieren, um inkonsistente oder fehlerhafte Daten zu identifizieren und zu korrigieren.

Diese zusätzlichen Datenmanagement-Herausforderungen können in Microservices-Anwendungen auftreten und erfordern spezifische Maßnahmen, um sie zu bewältigen.

Wie können Microservices-Anwendungen so entwickelt werden, dass sie die Vorteile der Microservices-Architektur nutzen, ohne die Komplexität des Datenmanagements zu erhöhen?

Um die Vorteile der Microservices-Architektur zu nutzen, ohne die Komplexität des Datenmanagements zu erhöhen, können Microservices-Anwendungen auf folgende Weise entwickelt werden:

Klare Abgrenzung der Verantwortlichkeiten: Jeder Microservice sollte eine klare Zuständigkeit haben und nur für einen spezifischen Aspekt der Anwendung verantwortlich sein. Dies erleichtert die Wartung, Skalierung und Fehlerbehebung.

Einsatz von API-Gateways: API-Gateways können als zentrale Schnittstelle dienen, um den Zugriff auf verschiedene Microservices zu koordinieren und zu steuern. Dadurch wird die Komplexität der Kommunikation zwischen den Microservices reduziert.

Verwendung von Service Discovery: Service Discovery-Tools ermöglichen es Microservices, sich dynamisch zu registrieren und zu entdecken. Dies erleichtert die Skalierung und den Betrieb von Microservices, ohne dass komplexe Konfigurationen erforderlich sind.

Implementierung von Circuit Breaker und Fallback-Mechanismen: Durch die Implementierung von Circuit Breaker-Pattern und Fallback-Mechanismen können Microservices-Anwendungen widerstandsfähiger gegen Ausfälle und Überlastungen werden. Dies trägt dazu bei, die Gesamtleistung der Anwendung zu verbessern.

Verwendung von Container-Orchestrierungstools: Tools wie Kubernetes können verwendet werden, um die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Microservices in Containern zu automatisieren. Dies erleichtert die Verwaltung der Infrastruktur und erhöht die Flexibilität der Anwendung.

Durch die Implementierung dieser Best Practices können Microservices-Anwendungen die Vorteile der Microservices-Architektur voll ausschöpfen, ohne die Komplexität des Datenmanagements zu erhöhen.