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开发人员越来越多地采用事件驱动架构 (EDA) 来构建可扩展且有弹性的应用程序。这是因为 EDA 允许组件解耦,这使得应用程序更具可扩展性和更易于维护。此外,EDA 允许组件在事件发生时对事件作出反应,而不是轮询数据,从而使应用程序的响应速度更快。
在基础设施开发中使用 EDA 有很多好处。例如,EDA 允许开发人员将应用程序构建为一组通过事件相互通信的小型独立组件,从而有助于降低复杂性。这可以使应用程序更具可扩展性和更易于维护。此外,EDA 允许组件在事件发生时对事件作出反应,而不是轮询数据,从而使应用程序的响应速度更快。
在基础架构开发中使用 EDA 时,需要考虑一些挑战。首先,开发人员需要选择合适的事件处理平台。其次,开发人员需要以可扩展和有弹性的方式设计事件处理组件。最后,开发人员需要考虑如何处理在世界不同地区不同时间发生的事件。
有许多可用的事件处理平台,每个平台都有自己的优点和缺点。开发人员需要选择适合其应用程序的平台。
一种流行的事件处理平台是 Apache Kafka。 Kafka 是一个分布式流媒体平台,非常适合构建可扩展和有弹性的应用程序。 Kafka 具有许多使其成为事件驱动架构的理想选择的功能,包括支持多个消费者和生产者、内置分区和复制。
另一个流行的事件处理平台是 Apache Flume。 Flume 是一种分布式、可靠且可用的服务,用于高效地收集、聚合和移动大量流数据。 Flume 具有许多使其成为事件驱动架构的理想选择的特性,包括简单的编程模型、对多个数据源的支持以及内置的负载平衡。
在基础架构开发中使用 EDA 时,开发人员需要以可扩展和有弹性的方式设计事件处理组件。
一种方法是使用面向消息的中间件平台,例如 Apache Camel。 Camel 是一个轻量级的集成框架,可用于路由和处理来自多个来源的事件。 Camel 具有很强的可扩展性,可以分布式部署。
另一种设计事件处理组件的方法是使用分布式流处理平台,例如 Apache Storm。 Storm 是一个分布式的、容错的、实时的计算系统。 Storm 非常适合事件驱动架构,因为它可以并行处理来自多个来源的数据,并且可以优雅地处理故障。
在基础设施开发中使用 EDA 时,开发人员需要考虑如何处理在世界不同地区不同时间发生的事件。
一种方法是使用分布式流处理平台,例如 Apache Flink。 Flink 是一个分布式流处理平台,可以处理乱序和迟到的数据。 Flink 非常适合事件驱动架构,因为它可以并行处理来自多个来源的数据,并且可以优雅地处理故障。
处理发生在世界不同地区的事件的另一种方法是使用全球事件处理平台,例如 Apache Samza。 Samza 是一个分布式流处理平台,可以处理来自多个时区的多个来源的数据。 Samza 非常适合事件驱动架构,因为它可以并行处理来自多个来源的数据,并且可以优雅地处理故障。
事件驱动架构是构建可扩展和弹性应用程序的强大工具。但是,在基础架构开发中使用 EDA 时需要考虑一些挑战。开发人员需要选择合适的事件处理平台,并以可扩展和有弹性的方式设计事件处理组件。此外,开发人员需要考虑如何处理在世界不同地区不同时间发生的事件。