माइक्रोसर्विसेज - एकाधिक डेटा स्टोर्स को बनाए रखना, प्रारंभिक डेटा लोड इत्यादि

Question

मिक्टोसर्विसेज के ग्रैनुलैटरी के पहलुओं पर 2 पिज्जा नियमों के बारे में पढ़ा गया है, सेवाओं को 2 सप्ताह में विकसित किया जा सकता है। जब अमेज़ॅन, नेफ्लिक्स, गिल्ट के केस स्टडी पढ़े जाते हैं हम लगभग 100 की सेवाएं सुनते हैं। जबकि सेवा ग्रैन्युलरिटी समझ में आता है, अभी भी मुझे स्पष्ट नहीं है कि इनमें से प्रत्येक माइक्रोस्कोर्सेस के डेटा स्टोर्स के बारे में क्या है। यदि सेवाओं में से प्रत्येक अपना डेटा स्टोर/रखरखाव करता है तो क्या बहुत सारे डेटा स्टोर्स नहीं होंगे ?? यह एक उत्पाद, ग्राहक इत्यादि जैसी ही तार्किक इकाई हो सकती है जो कि & को संबंधित माइक्रोसॉफ्ट द्वारा संग्रहीत/रखे गए प्रासंगिक भाग/गुणों का कटा हुआ है। एक सेवा है जो बुनियादी ग्राहकों की जानकारी का कहना है, एक और है कि उसकी सदस्यता जानकारी या अपने हितों आदि

सवाल है कि डेटा स्टोर के आसपास मन में आने का युगल कहना जैसी अतिरिक्त ग्राहकों की जानकारी रखता है वहाँ हो सकता है

1. विल बैकअप, पुनर्स्थापना आदि के मामले में यह एक विशाल रखरखाव मुद्दा नहीं है?
2. इन दुकानों में प्रारंभिक डेटा कैसे आबादी है? क्या इसके आसपास कोई सर्वोत्तम प्रथा है? संगठनों के पास ग्राहक या उत्पाद डेटा की बड़ी मात्रा है & वे अन्य प्रणालियों में सबसे अधिक महारत हासिल करेंगे।
3. एकाधिक डेटा स्टोरों का यह दृष्टिकोण 'ओमनी-चैनल' दृष्टिकोण को कैसे प्रभावित करता है जहां इसका मतलब है कि सभी डेटा का एक दृश्य प्राप्त हो रहा है? संगठनों डेटा समेकन पहल ही

संपादित प्राप्त करने के लिए चल रहा हो सकता था: विषय थोड़ा

Answer 1

1.Will this not be a huge maintenance issue in terms of backups, restores etc? 

संपादित आपके विचार हाँ यह होगा से। मेरा मतलब है कि दिन के अंत में आपके पास बैकअप के लिए केवल एक डेटाबेस सर्वर नहीं होगा लेकिन उनमें से दस या उनमें से सैकड़ों होंगे। लेकिन ज्यादातर लोग - कम से कम यही वह है जो हम करते हैं - इन सभी रखरखाव प्रयासों से छुटकारा पाने के लिए क्लाउड डेटाबेस सेवा का उपयोग कर रहा है।

2.How is the initial data populated into these stores ? Are there any best practices around this ? Organisations are bound to have huge volumes of customer or product data & they will most likely be mastered in other systems. 

मैं अगर वहाँ एक सबसे अच्छा तरीका है यकीन नहीं है, लेकिन हम एक ग्राहक पुराने सिस्टम से डेटा पढ़ने के लिए बनाया तो बदलने और यह प्रत्येक microservices के लिए भागों में विभाजित और उनकी सेवाओं के उपभोग से उन microservices करने के लिए उन्हें धक्का । माइग्रेशन के स्वास्थ्य के बारे में सुनिश्चित करने के लिए हमने संदेश कतारों का उपयोग किया।

3.How does this approach of multiple data stores impact the 'omni-channel' approach where it implies getting a single view of all data? Organizations might have had data consolidation initiatives going on to achieve the same. 

अच्छी तरह से मुझे नहीं पता कि "omni-channel" क्या है, इसलिए मैं इसका उत्तर नहीं दे सकता।

अंत में आप सेवाओं के बीच साझा लॉजिकल इकाइयों के बारे में उल्लेख कर रहे थे। सूक्ष्मजीवों को लागू करने के बारे में वास्तविक कठिन हिस्सा यह निर्धारित करना है कि प्रत्येक सेवा क्या प्रदान करेगी। और ऐसा करने के दौरान आपको सावधानीपूर्वक प्रत्येक सेवाओं के लिए डेटा की जरूरतों की जांच करनी चाहिए और उन सेवाओं को जितना संभव हो सके उतना ही साझा करना चाहिए जैसे कि केवल इकाई आईडी आदि। कम से कम यही वह है जो हम कर रहे हैं।