摘要：在当今的大数据管理平台中，微服务架构所发挥的作用至关重要。为实现大数据管理平台中微服务架构的良好应用，从而促进大数据管理平台的进一步发展，本文特对其应用策略进行了分析。文章首先介绍了微服务和微服务架构，然后对大数据管理平台应用中面临的挑战进行了分析，最后分析了大数据管理平台中的微服务架构具体应用。希望通过本次的分析，可以为微服务架构的良好应用与大数据管理平台的进一步发展提供科学参考。
关键词：微服务架构；大数据管理平台；应用策略
前言
在通过微服务框架进行大数据管理平台的建设与应用中，研究者与技术人员首先需要对微服务及其框架做到充分了解，然后以此为依据，对大数据管理平台具体应用中所面临的挑战进行分析。最后再结合大数据平台面临的挑战及其实际应用与发展需求，对微服务框架加以合理应用。通过这样的方式，才可以有效提升微服务框架在当今大数据管理平台中的应用优势，从而进一步推动大数据管理平台的良好应用及其发展。
一、微服务与微服务架构
（一）微服务
车载数字电视 微服务属于一种软件开发技术形式，它属于一种面向于服务形式的SOA体系结构样式变体。微服务所提倡的是将单一的应用程序按照一组小服务来进行划分，通过各个服务之间的相互配合与协调，便可将最终价值提供给用户。在微服务中，各个服务都会在独立进程中运行，借助于HTTP中的RESTful API，可在各个服务之间建立起轻量级沟通与通信机制。具体应用中，每一个服务的构建都需要围绕着主体结构来进行，且各个服务又都能够在相应的生产与类生产环境中实现独立部署。同时，在微服务的具体应用中，应尽可能避免服务管理机制的集中式和统一式发展，对于某一个具体的服务而言，需要根据其实际的应用需求，选择合理的工具和语言等来进行构建。在微服务的具体应用中，其关键性的知识技术与工具包括Docker、Kubernetes、API网关、信息传递以及无服务器等；其常见模式主要包括BFF后端到后端模式、实体与聚合模式、服务发现模式、适配器微服务模式以及Stranger应用程序模式[1]。
（二）微服务架构
微服务架构是一种以微服务为基础、部署在云中的新型应用与服务技术。它是将整体应用程序按照若干个更小的、相互独立且相互关联的项目来进行划分。通常情况下，每一个服务只能够让一组独立功能或特性得以实现，包括其自身的适配器与业务逻辑等，而各个微服务之间则可以借助于暴露API来达到相互关联效果。具体应用中，并不需要在同一个虚拟机上部署各个独立的微服务，而是将其部署在同一个服务器或同一个系统中即可。相比较传统的分布式服务架构而言，微服务架构具有更小的应用力度，且各个程序之间也具有更低的耦合。因为每一个微服务都需要通过一个小的独立团队来负责，所以微服务架构也具备更高的敏捷性一叶荻[2]。凭借着这些优势，微服务架构开始在当今的大数据与信息化时代中得到了广泛应用，尤其是在大数据管理平台中，微服务架构更是发挥出了非常显著的应用优势。图1为微服务主体架构示意图：
图1-微服务主体架构示意图
二、大数据管理平台应用中面临的挑战
在大数据管理平台的具体应用中，随着用户量和业务需求量等的不断增加，该平台所面临的挑战也越来越大。就传统形式的大数据管理平台来看，其应用过程中主要面临的挑战包括以下几个方面：第一是对持续支付造成的妨碍，因为系统应用十分庞大，涉及到的业务逻辑也十分复杂，在这样的情况下，项目的部署及其维护也都具有更大的难度，稍有变动，便会对整体系统的开发效率造成影响。同时，由于项目的部署和构建时间很长，频繁部署将会严重影响生产效率。第二是技术方面受到限制，在系统开发之前，研究者与技术人员会通过评估来选择相应的技术，且同一项目中所应用的开发语言也通常为同一种，并不能按照具体的应用场景来选择其他技术。第三是应用拓展受到限制，在传统的大数据管理平台中，不同模块的硬件与软件资源可能存在冲突，当存在冲突的软硬件在同一个服务器上部署时，就需要在硬件方面做出相应的妥协，从而对其应用拓展带来很大程度的不利影响。第四是不具备足够的可靠性，在传统形式的大数据管理平台中，很多业务模块都在一起运行，如果其中的某一模块崩溃，整体系统都有可能面临瘫痪的风险，从而让用户的
应用体验得不到良好保障。第五是数据库具有较高的耦合性，因传统大数据管理平台中的全部业务都共同使用一个数据库，具体应用中，若某一业务的SQL质量偏低，其他业务也很可能受到不良影响，从而对整体系统造成较大程度的危害[3]。第六是存在技术债务问题，在传统的大数据管理平台中，一些模块中的代码可能会被其他的部分所引用，在时间推移与人员迭代的过程中，技术债务将会越来越多。基于此，在对现代化的大数据管理平台进行设计与开发的过程中，研究者与技术人员需充分意识到上述挑战，并采取合理的技术措施来加以应对。身份证保护套
三、大数据管理平台中的微服务架构应用
大灯高度可调（一）微服务拆分
就目前的大数据管理平台而言，其中应用的微服务架构并非是系统一开始便采用的架构形式，而是通过各个阶段的演化而形成的架构形式。具体应用中，其主要的策略是逐步迁徙。首先需要将系统中的各个主要代码作为依据，对计算机资源敏感算法、资源消耗大户和经常需要改动的模块做抽象处理，使其转变为通用的微服务形式，包括算法分析、多维分析和数据访问等。然后将领域维度作为依据，按照三类来进行业务划分，其一是基础服
务，其主要作用是将用户模块、数据仓库和数据采集等基础功能提供给平台；其二是支持类服务，其主要作用是将云服务、工具服务、容器服务等支持业务提供给平台；其三是核心业务，其主要作用是对相应的业务进行抽象处理，使其转变为微服务形式。最后再将业务维度作为依据，按照具体的功能来实现计费业务、能耗、综合监控以及设备管理等的各项业务拆分，并使其下沉为微服务形式。电水壶温控器
（二）微服务数据采集
提前放电避雷针在大数据管理平台中，数据采集主要包括两种服务形式，其一是数据采集，其二是数据接入。其中，数据采集就是借助于通信管理机来进行水、电、暖、气等各项能源数据的采集；数据接入就是借助于对接第三方系统的方式来实现的数据采集。具体采集中，主要通过和第三方系统之间的对接来实现相应的数据采集。其中，数据接入的方式主要有三种，第一是web数据接入，也就是表单实现形式的接入；第二是以SQL为基础的ETL功能；第三是网络通信接入，也就是约定传输协议形式的接入[4]。在接入层中，最终的数据将会被组装成为大数据管理平台所定义的协议格式，然后向平台中的各个业务模块发送，并通过相应的模块完成入库、分析和运算等的各项操作。
在微服务架构模式下，数据采集层主要通过硬件和软件负载均衡技术的形式来实现，其中的硬件方法应用的是F5，软件方法应用的是加权最小连接算法。通过加权最小连接算法的应用，可以为各个服务器中的权值设定及其处理性能表示提供足够支撑。在此过程中，系统管理员可对各个服务器权值进行动态设计。在发起新连接时，加权最小连接算法便会让分布式接入到微服务中的各个已连接数据及其权值之间尽可能具有比例关系。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议