Optimizando la Arquitectura de Microservicios para Alto Rendimiento y Resiliencia

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- Adentrarse en las complejidades de optimizar la arquitectura de microservicios para lograr alto rendimiento y resiliencia.

- Explorar los desafíos relacionados con los cuellos de botella de rendimiento y la resiliencia en sistemas basados en microservicios.

- Profundizar en las estrategias para mejorar el rendimiento, como protocolos de comunicación eficientes, mensajería asincrónica y balanceo de carga, al mismo tiempo que se discuten técnicas para construir resiliencia, incluyendo interruptores de circuito, tolerancia a fallos e ingeniería del caos.

- Explorar herramientas y tecnologías relevantes, como service mesh y orquestación de contenedores, y ofrecer estudios de casos perspicaces y lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real.

- Enfatizar la importancia de la mejora continua y la adaptación en entornos de microservicios, junto con reflexiones sobre la trayectoria futura de la arquitectura de microservicios.

This talk has been presented at Node Congress 2024, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

Santosh Nikhil Kumar
Santosh Nikhil Kumar
24 min
04 Apr, 2024

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Video Summary and Transcription

La charla de hoy discute estrategias de optimización de microservicios para sistemas distribuidos, centrándose específicamente en la implementación de consistencia casual para garantizar la sincronización de datos. Los relojes vectoriales se utilizan comúnmente para rastrear la relación casual entre eventos de escritura en sistemas distribuidos. La consistencia casual permite operaciones concurrentes e independientes sin sincronización, maximizando el paralelismo y la utilización de recursos del sistema. Permite una escalabilidad efectiva, mejor latencia y tolerancia a fallos en sistemas distribuidos a través de la coordinación, resiliencia, reconfiguración, recuperación y replicación de datos.

1. Microservices Optimization Strategies

Short description:

Hola, espectadores. Hoy hablaré sobre las estrategias de optimización de microservicios para sistemas distribuidos. La consistencia casual es crucial para garantizar la sincronización de datos en múltiples servidores. La implementación de algoritmos de consistencia casual puede mejorar el rendimiento del sistema. Un ejemplo del mundo real es Google Docs, donde varios usuarios pueden editar simultáneamente un documento. Las ediciones de los usuarios se envían a los servidores correspondientes, asegurando la consistencia casual.

Hola, espectadores. Soy Santosh. Actualmente trabajo en PyTance como líder de ingeniería en el área de la Bahía de San Francisco. Hoy hablaré sobre las estrategias de optimización de microservicios para el alto rendimiento y la resistencia de estos sistemas distribuidos. Así que hoy daré algunos ejemplos e intentaré explicar con esos ejemplos que están muy relacionados con todos nosotros en nuestro uso diario. Entonces, ¿qué son estos sistemas distribuidos o sistemas a gran escala? Puedo dar algunos ejemplos como Google Docs o algunos sistemas de reserva como reservas de vuelos o películas, donde muchos de nosotros hacemos solicitudes concurrentes, intentamos editar los documentos y Google Docs en paralelo. ¿Y qué se debe considerar? ¿Qué estrategias de optimización se deben considerar cuando construimos tales sistemas? Entonces, primero y ante todo, entremos en esto. Así que, consistencia casual. Ahora, a menudo hablamos de consistencia en sistemas distribuidos, donde no tenemos solo un servidor backend en los sistemas distribuidos. Tienes múltiples sistemas coordinando entre sí, digamos, las escrituras van a un sistema y las lecturas van a otro sistema. Y quieres que los datos entre el servidor de escritura y el servidor de lectura estén sincronizados. O tienes múltiples nodos ubicados geográficamente, uno en EE. UU., otro en, digamos, India o Europa, y los usuarios realizan algunas solicitudes de reserva. Y en última instancia, acceden a la misma base de datos. Están tratando de reservar el último asiento de un avión y el avión, todos intentan acceder al mismo asiento, las solicitudes llegan a diferentes servidores. Pero estos servidores necesitan coordinarse de alguna manera. Nuestros datos deben ser consistentes en estos servidores de alguna manera, de modo que brinden servicios de manera perfecta a todos los usuarios.

Entonces, la consistencia es cuando tienes diferentes servidores atendiendo las solicitudes de varios usuarios, quieres que los datos sean los mismos o consistentes en todos estos servidores. Y ahora, en eso, hay algo llamado consistencia casual. Y si como arquitecto de software podemos abordar esto, realmente podemos incorporar la consistencia casual o implementar algoritmos de consistencia casual en tus sistemas distribuidos backend que realmente pueden mejorar el rendimiento de tu sistema. Ahora, hablemos de un caso de uso. Entonces, es un caso de uso muy común, como puedes ver aquí, un Google Doc, ¿verdad? Como ejemplo del mundo real, la consistencia casual se puede ver en una aplicación de edición colaborativa como esta. En Google Docs, varios usuarios pueden editar simultáneamente un documento. Las ediciones de cada usuario se envían a sus servidores respectivos. Como puedes ver aquí, solicitud de escritura, el usuario 1 intenta escribir una oración en el documento y el usuario 2 también hace lo mismo, realiza la escritura. Y hay varios usuarios que intentan leer como los usuarios 3 y 4. Entonces, aquí, lo importante a tener en cuenta es que la escritura realizada por el usuario 1 y las escrituras realizadas por el usuario 2 están relacionadas. ¿Cómo están relacionadas? Como el usuario 1 escribe una oración 1 en el documento y el usuario 2 está escribiendo la oración 2 después de leer el documento, como puedes ver los pasos 2 y 3 en morado. Entonces, la actividad de escritura del usuario 1 y del usuario 2 dependen entre sí, eso significa que la oración 2 escrita por el usuario 2 depende del usuario 1. Entonces, cuando eso significa que en el mundo distribuido lo llamamos casual, relacionado casualmente, relación casual. Entonces, ahora si el usuario 3 y 4, intentan solicitar o intentar leer los documentos que se comparten con ellos, como puedes ver el paso número 4 por leer.

2. Implementando Consistencia Casual

Short description:

Primero, el orden de las ediciones en un documento colaborativo es crucial. La consistencia casual garantiza que las ediciones más recientes aparezcan después de las anteriores para una experiencia de edición fluida. Sin consistencia casual, los usuarios pueden ver diferentes versiones del documento en diferentes dispositivos. Incorporar consistencia casual asegura una vista consistente del historial del documento y preserva las relaciones entre las ediciones. Coordinar los nodos en un sistema distribuido es necesario para lograr consistencia casual.

del usuario 3 y 4, amarillo y azul, obtienen la respuesta. Primero obtienen la oración 1, porque esa es la que escribió el usuario 1. Y luego, cuando hacen una segunda lectura como paso número 5, obtienen la oración 2, porque esa es la oración escrita por el usuario 2 en esa secuencia. Entonces, primero, deben leer la oración 1 y luego deben leer la oración 2 en ese orden particular. Entonces, ¿por qué? Porque, como puedes pensar, cuando estás usando comúnmente el documento de Google y varias personas lo están editando, no quieres ver las ediciones más nuevas primero, sino que quieres ver las ediciones más antiguas primero. Entonces, porque estos son eventos dependientes. Esto significa que la oración del usuario b siempre aparecerá después de la oración del usuario a, independientemente del orden en que las ediciones sean recibidas por el servidor backend o por los otros dispositivos de los usuarios. Entonces, sin consistencia casual, ¿verdad? Eso significa que necesitamos identificar en el servidor backend que estos dos eventos o estas dos transacciones de escritura son dependientes entre sí y se mantienen de esa manera en el sistema distribuido, para que cada vez que se realicen operaciones de lectura por otros usuarios como los usuarios 3 y 4, se mantenga ese orden. Sin esa consistencia casual, los usuarios podrían ver diferentes versiones del documento con ediciones que aparecen en diferentes órdenes en diferentes dispositivos. Esto podría llevar a mucha confusión y dificultar la colaboración efectiva de los usuarios. Entonces, la consistencia casual es una estrategia crítica de optimización que debe incorporarse para garantizar que todos los usuarios tengan una vista consistente del historial del documento, preservando las relaciones casuales entre las ediciones y proporcionando una experiencia de edición fluida. Ahora, profundicemos un poco en esto. Como acabamos de discutir, hay operaciones de escritura que llegan a los nodos o servidores backend 1 y 2, y luego tienes los nodos 3 y 4 donde llegan las lecturas, y debe haber alguna forma en que todos estos nodos deben coordinarse, ¿verdad? Porque no puedes tener los datos de lectura en los nodos 3 y 4 sin

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