Azure架构指南概览 6【事件驱动架构】
首先
从Azure云应用架构指南中,总结了7种架构样式之一,即事件驱动架构。
连载目录
Azure架构指南概述1 【引言】
Azure架构指南概述2 【N层】
Azure架构指南概述3 【Web队列工作者】
Azure架构指南概述4 【微服务】
Azure架构指南概述5 【CQRS】
Azure架构指南概述6 【事件驱动架构】 → 本文章
Azure架构指南概述7 【大数据架构】
Azure架构指南概述8 【大型计算架构】
简要来说
情报的发送者发出“事件”,设有保存该事件的地方,信息的接收者需要去那里取回事件。这是一种架构风格。与Web Worker架构相似,但我理解它们的区别如下所示。
キューの格納先 = パイプ
処理したい命令を流しつつ保持しておける
パイプの形状変更は一苦労
配信者や受信者を変更/追加する場合には、配信側のコードをいじる必要あり
イベントの格納先 = 箱
処理のためのトリガーを放り込める
複雑なものが入ってても大丈夫そう (パイプだと詰まりそう)
受信者は能動的に箱の中身を取りに行く必要あり
何人で箱を共有してもOKで、拡張性が高い
根据要求,有两种可用的模型:发布订阅模型和事件流模型。
每一个会粗略地图示出大致的结构。
适用的应用程序
这种架构风格适用于以下类型的应用程序。
複数のサブシステムが同じイベントを処理
最小のタイムラグのリアルタイム処理
パターンマッチングや特定の時間範囲内の集計など、複雑なイベント処理
IoTなど、大量の高速データを処理
It is advantageous.
-
- 送り手と受け手を分離できる
-
- Point to Pointがないので、新しい受け手を容易にシステムへ追加できる
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- 受け手はイベントが到着すると即座に応答できる
- 高い拡張性と分散性
问题
-
- 配信の保証
- イベントを正しい順序で処理する必要がある場合
适用的Azure服务
在中文中,消费者的处理方式可以分为以下三种类型。根据需求来选择使用。
-トリガー例組み合わせるサービス例単純なイベント処理ストレージに画像ファイルがアップロードAzure Functions
Service Bus複雑なイベント処理特定のデータをある時間範囲で集計、移動平均値が特定のしきい値を超えるAzure Storm Analytics
Apache Stormイベントストリーム処理IoTデータ
(大量のイベントが発生)Azure IoT Hub
Apache Kafka
Service Bus複雑なイベント処理特定のデータをある時間範囲で集計、移動平均値が特定のしきい値を超えるAzure Storm Analytics
Apache Stormイベントストリーム処理IoTデータ
(大量のイベントが発生)Azure IoT Hub
Apache Kafka
以下是每个服务的概要和图标的组合。
总结
我们已经介绍了事件驱动架构的特点和所使用的服务。下次我们将总结大数据架构风格。敬请期待!
请参考下面的链接。 de .)
Azure架构中心的事件驱动架构
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