架构的三个维度和六个层面
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三个维度

架构的三个维度和六个层面


IT 架构

IT 架构其实就是计算,网络,存储。这是云架构师的基本功,也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分。

良好设计的 IT 架构,可以降低 CAPEX 和 OPEX,减轻运维的负担。数据中心,虚拟化,云平台,容器平台都属于 IT 架构的范畴。

应用架构

随着应用从传统应用向互联网应用转型,仅仅搞定资源层面的弹性还不够,常常会出现创建了大批机器,仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构,越来越成为云架构师所必需的技能。

良好设计的应用架构,可以实现快速迭代和高并发。数据库,缓存,消息队列等 PaaS,以及基于 Spring Cloud 和 Dubbo 的微服务框架,都属于应用架构的范畴。

数据架构

数据成为人工智能时代的核心资产,在做互联网化转型的同时,往往进行的也是数字化转型,并有战略的进行数据收集,这就需要云架构师同时有大数据思维。

有意识的建设统一的数据平台,并给予数据进行数字化运营。搜索引擎,Hadoop,Spark,人工智能都属于数据架构的范畴。

六个层面

架构的三个维度和六个层面

基础设施层

在数据中心里面,会有大量的机架,大量的服务器,并通过交换机和路由器将服务器连接起来,有的应用例如 Oracle 是需要部署在物理机上的。

为了管理的方便,在物理机之上会部署虚拟化,例如 Vmware,可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。

虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理,当一个公司里面部门非常多的时候,往往要引入良好的租户管理。

随着应用架构越来越重要,对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大,容器做为软件交付的集装箱,可以实现基于镜像的跨环境迁移,Kubernetes 是容器管理平台的事实标准。

数据层

数据层,如果是传统应用,可能会使用 Oracle,并使用大量的存储过程,有大量的表联合查询,成本也往往比较高。

但是对于高并发的互联网应用,需要进行微服务的拆分,数据库实例会比较多,使用开源的 MySQL 是常见的选择。

大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分,性能会比较差,因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑,而且数据库表和索引的设计非常重要。

当并发量比较大的时候,需要实现横向扩展,就需要基于分布式数据库,也是需要基于单库良好的表和索引设计。

对于结构比较灵活的数据,可以使用 MongoDB 数据库,横向扩展能力比较好。

对于大量的联合查询需求,可以使用 ElasticSearch 之类的搜索引擎来做,速度快,更加灵活。

中间件层

数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务,因而并发性能不可能非常大。

所以我们经常说,数据库是中军大营,不能所有的请求都到这里来,因而需要一层缓存层,用来拦截大部分的热点请求。

Memcached 适合做简单的 key-value 存储,内存使用率比较高,而且由于是多核处理,对于比较大的数据,性能较好。

但是缺点也比较明显,Memcached 严格来讲没有集群机制,横向扩展完全靠客户端来实现。

另外 Memcached 无法持久化,一旦挂了数据就都丢失了,如果想实现高可用,也是需要客户端进行双写才可以。

Redis 的数据结构比较丰富,提供持久化的功能,提供成熟的主备同步,故障切换的功能,从而保证了高可用性。

另外微服务拆分以后,有时候处理一个订单要经过非常多的服务,处理过程会比较慢,这个时候需要使用消息队列,让服务之间的调用变成对于消息的订阅,实现异步处理。

RabbitMQ 和 Kafka 是常用的消息队列,当事件比较重要的时候,会结合数据库实现可靠消息队列。

基础服务层

有的时候称做中台层,将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。

这样上层可以根据业务需求,通过灵活的组合这些原子化接口,灵活的应对业务需求的变化,实现能力的复用,以及数据的统一管理,例如用户数据,支付数据,不会分散到各个应用中。

另外基础服务层称为应用、数据库和缓存的一个分界线,不应该所有的应用都直接连数据库,一旦出现分库分表,数据库迁移,缓存选型改变等,影响面会非常大,几乎无法执行。

如果将这些底层的变更拦截在基础服务层,上层仅仅使用基础服务层的接口,这样底层的变化会对上层透明,可以逐步演进。

业务服务层或者组合服务层

大部分的业务逻辑都是在这个层面实现,业务逻辑比较面向用户,因而会经常改变,所以需要组合基础服务的接口进行实现。

在这一层,会经常进行服务的拆分,实现开发独立,上线独立,扩容独立,容灾降级独立。

微服务的拆分不应该是一个运动,而应该是一个遇到耦合痛点的时候,不断解决,不断演进的一个过程。

微服务拆分之后,有时候需要通过分布式事务,保证多个操作的原子性,也是在组合服务层来实现的。

用户接口层

用户接口层,也即对终端客户呈现出来的界面和 App,但是却不仅仅是界面这么简单。

这一层有时候称为接入层。在这一层,动态资源和静态资源应该分离,静态资源应该在接入层做缓存,使用 CDN 进行缓存。

也应该 UI 和 API 分离,界面应该通过组合 API 进行数据拼装。API 会通过统一的 API 网关进行统一的管理和治理。

一方面后端组合服务层的拆分对 APP 是透明的;另一方面当并发量比较大的时候,可以在这一层实现限流和降级。

支撑层

为了支撑这六个层次,在上图的左侧是一些公共能力:

  • 持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代,以及变更后保证功能不变的,不引入新的 Bug。
  • 服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用,以及调用过程中出现异常情况下的熔断,限流,降级策略。
  • 大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据,例如用户访问数据,用户下单数据,客服询问数据等,结合统一的中台,对数据进行分析,实现智能推荐。
  • 监控与 APM 是基础设施的监控和应用的监控,发现资源层面的问题以及应用调用的问题。

最后

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来源:https://blog.csdn.net/m0_49051691/article/details/109564867?utm_medium=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-8.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-8.nonecase

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