CDC

Освобождение данных — это процесс перехода от монолита к микросервисам путем разделения систем с точки зрения зависимостей данных. Существуют три паттерна для освобождения данных: На основе запросов На основе журнала На основе таблиц У каждого паттерна есть свои плюсы и минусы, а также другие важные соображения. Изменения определения данных (миграция структуры данных) также должны поддерживаться выбранным подходом к освобождению данных. Существуют различные фреймворки/инструменты, которые упрощают процесс освобождения данных. Обратите внимание, что инструменты CDC не являются конечным пунктом вашей архитектуры, а всего лишь начальным шагом ваших измерений.

Ранее книжный клуб нашей компании изучил отличную книгу: Martin Kleppmann - Designing Data-Intensive Applications Мартин Клеппман - Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка Это - лучшая книга о создании комплексных масштабируемых программных систем, которые я когда-либо читал. 💪 Как обычно, я подготовил краткий обзор и майнд-мапу. Глава 11 раскрывает все аспекты потоковой обработки. Если вашей системе необходимо обрабатывать некоторые данные на лету, ваша команда разработчиков должна изучить эту информацию.