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。

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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

 

    • 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

以下是每个服务的概要和图标的组合。

03.jpg

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
Azure云应用程序架构指南下载页面

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