ソフトウェア アーキテクチャの世界では、マイクロサービスは、明確に定義されたインターフェイスを通じて連携する独立したサービスを含むスタイルです。一方、ネイティブ アプリケーションは、拡張性、復元力、俊敏性を最大限に活用できるように、クラウド環境向けに特別に設計および開発されています。
アプリケーションでマイクロサービスを使用する場合、考慮すべき利点が数多くあります。これらには、開発サイクル、テストとデバッグのプロセス、柔軟性とモジュール性の強化、耐障害性とパフォーマンスの向上が含まれます。ただし、このアプローチには課題も伴うことを認識することが重要です。
これらの課題には、増大する複雑さへの対処、ネットワーク遅延の効果的な管理、サービス検出の効率的な処理、構成管理の問題への適切な対処、セキュリティ対策の確保などが含まれる場合があります。
全体として、マイクロサービスには利点がありますが、ネイティブ アプリケーションの場合、その可能性を最大限に活用するには、関連する課題に効果的に対処することが重要です。
Docker は、マイクロサービスを開発、実行、デプロイするためのツールとして人気を集めています。これはプラットフォームとして機能し、サービスの実行に必要なすべてのコンポーネントを含む自己完結型環境であるコンテナの作成と実行を可能にします。これには、コード ライブラリ、依存関係、構成設定が含まれます。
Docker の最大の利点は、オペレーティング システムや基盤となるインフラストラクチャに関係なく、Docker をサポートするマシン間でシームレスに展開できるポータブル コンテナにサービスをパッケージ化できることです。さらに、Docker は、これらのコンテナーのライフサイクルを効果的に管理するためのさまざまな機能とツールを提供します。
それらの構築と実行から、停止、再起動、削除、更新まで。
1.開発とデプロイメントのサイクルの加速:マイクロサービスは、アプリケーションを管理可能な単位に分割することで、独立した並行した開発、テスト、デプロイメントを可能にします。この合理化されたアプローチにより、機能や更新の導入に必要な時間と労力が削減されます。また、統合と配信 (CI/CD) プラクティスの導入も促進されます。
さらに、マイクロサービスは、ビルド時間、複雑な依存関係、リスクの高い展開など、アプリケーションに関連する課題を軽減するのに役立ちます。
2.スケーラビリティの向上:マイクロサービスには、アプリケーションをスケーリングするという利点があります。アプリケーションの残りの部分を中断することなく、必要に応じてサービス インスタンスを削除できます。この柔軟性は、さまざまなワークロードの管理とリソース使用率の最適化に役立ちます。さらに、マイクロサービスにより、各サービスのテクノロジとフレームワークを要件や好みに合わせて利用できるようになります。
3.耐障害性と復元力の強化:マイクロサービスは、障害を隔離し、その影響を最小限に抑えることで、アプリケーションの利用可能性に貢献します。 1 つのサービスで問題が発生した場合、問題のあるサービスが迅速に修復または交換される間、他のサービスは正常に機能し続けることができます。
さらに、マイクロサービスは、サーキット ブレーカー、再試行、タイムアウト、フォールバックなどの障害メカニズムの実装を容易にします。これらのパターンにより、連鎖的な障害が防止されます。パフォーマンスの低下を確実に防ぎます。
4.テクノロジーの選択と組み込みが簡単になります。マイクロサービスにより、アプリケーションと内部および外部のさまざまなシステムおよびサービスの間の統合と互換性が可能になります。これは、API などの定義され標準化されたインターフェイスを利用することで実現されます。
マイクロサービスを活用することで、使用されている基盤となるテクノロジーやプラットフォームに関係なく、コンポーネント間の通信がシームレスになります。さらに、マイクロサービスを使用すると、サーバーレス機能、データベース、メッセージング システム、分析ツールなど、クラウド プロバイダーの既存および新興のテクノロジーとサービスを利用できます。
1.複雑さと通信負荷の増加:アプリケーションにマイクロサービスを組み込むと、複雑さが増します。さまざまなマシンやネットワークにわたるサービスを管理し、調整する必要があります。これには、ネットワーク遅延、帯域幅、信頼性、セキュリティなどの問題への対処が含まれます。
さらに、サービス検出、負荷分散、ルーティング、同期などのタスクのためにプロトコルとメカニズムを実装する必要があります。サービスとそのやり取りの監視とトラブルシューティングも、時間がかかり、困難な作業になる可能性があります。
2.テストとデバッグの難しさ:マイクロサービスでは、各サービスを個別にテストおよびデバッグするだけでなく、システム全体を結合したユニットとしてテストおよびデバッグする必要があるため、テストとデバッグがより困難になります。
サービスが相互に互換性と一貫性を持ち、さまざまなシナリオやエッジ ケースに対応できることを確認する必要があります。また、アプリケーションの実際の環境と条件をシミュレートして複製する必要がありますが、これは複雑でコストがかかる可能性があります。
3.アプリケーション内の標準化とガバナンスの欠如:各サービスはテクノロジー、フレームワーク、言語、ツールを自由に利用できるため、不整合が発生したり、作業が重複したり、コードベースが断片化する可能性があります。
その結果、これらのサービスの維持と更新が困難になる可能性があります。この問題に対処するには、サービスの実践方法、ガイドライン、ポリシーを確立し、施行することが重要です。これらには、コーディング標準、ドキュメント要件、バージョン管理プロトコルのテスト手順、展開戦略が含まれる場合があります。
4.セキュリティとデータの維持には課題が伴います。各サービスには独自のデータ ストアとアクセス制御があるため、データ侵害、漏洩、破損のリスクが増加します。さらに、サービスとそれに対応するデータの認証、認可、暗号化の管理が複雑になる可能性があります。
これらの懸念に対処するには、サービスのセキュリティを優先し、規制と標準への準拠を確保することが重要です。トランザクション、サガ、イベント ソーシングなどの戦略を実装することも、データの一貫性を維持するのに役立ちます。
構築、実行、デプロイを検討している場合、マイクロサービス Docker がそれを支援するツールになります。このセクションでは、イメージ、コンテナー、ボリューム、ネットワークなどの Docker の概念を詳しく説明します。また、Docker Compose を活用してマイクロサービスを効果的に定義および調整するためのガイダンスも提供します。
さらに、マイクロサービスのコンテキストで Docker を利用するためのいくつかの実践方法と便利なヒントについても説明します。
Docker の領域では、イメージはサービスが正しく機能するために必要なものすべてを含むパッケージとして機能します。これには、コード スニペット、ライブラリ、依存関係、構成セットアップが含まれます。一度作成された Docker イメージは不変とみなされ、変更できないことに注意してください。
ニーズに合わせたカスタム イメージを作成するには、構築手順の概要を説明する Dockerfile を作成するオプションがあります。あるいは、Docker Hub やその他の信頼できるソースなどのプラットフォームで入手可能な既存のイメージを利用することもできます。
Docker コンテナは、Docker イメージのインスタンスを表します。ファイル システム、ネットワーク、プロセスを備えたホスト マシンや他のコンテナから独立して動作します。 Docker コンテナを開始するには、イメージに基づいてコンテナを生成および起動する docker run コマンドを利用できます。
あるいは、 docker start コマンドと docker stop コマンドを利用して、それぞれ既存のコンテナを開始または停止するオプションもあります。必要に応じて、 docker rm コマンドを使用してコンテナーを削除できます。
Docker の用語では、ボリュームは Docker コンテナに接続できるストレージとして使用されます。 Docker のボリュームを利用すると、再起動や更新時のデータの継続性を確保しながら、コンテナとホスト マシンの間でデータを簡単に交換できます。
Docker ボリュームを作成するには、docker volume create コマンドを実行するか、docker run コマンドまたは Dockerfile 内でボリューム オプションを指定します。
さらに、ボリュームをリストするための docker volume、特定のボリュームに関する情報を取得するための docker volume Inspection、そして最後に不要なボリュームを削除するための docker volume rm などのコマンドがあります。
Dockerネットワークは、ホストマシンとDockerコンテナを相互に接続するネットワークとして機能します。 Docker ネットワークを使用すると、コンテナ間の通信を確実に分離できると同時に、コンテナ内で実行されているサービスへのアクセスも可能になります。
Docker ネットワークを作成するには、「docker network create」コマンドを使用するか、「docker run」コマンドまたは Dockerfile でネットワークを指定するかを選択できます。
さらに、「docker network」、「docker network Inspection」、「docker network rm」などのコマンドを利用して、ネットワークを管理および操作できます。
マイクロサービスに Docker を使用する方法を説明するために、JSON ファイルからランダムな引用符を返す単純なマイクロサービスを構築して実行します。マイクロサービスは Python で作成され、Flask フレームワークを使用します。 JSON ファイルには引用符の配列が含まれ、それぞれに著者とテキストが含まれます。
まず、マイクロサービス用のディレクトリを作成し、その中に app.py と quotes.json という 2 つのファイルを追加しましょう。 app.py ファイルにはマイクロサービスのコードが含まれ、quotes.json ファイルにはデータが保存されます。各ファイルの内容は次のとおりです。
パイソン
#app.py
FlaskインポートからFlask、jsonify
ランダムにインポート
app = フラスコ(
# JSON ファイルから引用符をロードします
open("quotes.json") を f として使用:
quotes = f.read() quotes = json.loads(quotes)
# /quote エンドポイントのルートを定義する
@app.route("/quote")
def quote():
# Pick a random quote from the list quote = random.choice(quotes) # Return the quote as a JSON object return jsonify(quote)
JSON
# quotes.json
"author": "Albert Einstein", "text": "Imagination is more important than knowledge."
"author": "Mahatma Gandhi", "text": "Be the change that you wish to see in the world."
"author": "Mark Twain", "text": "The secret of getting ahead is getting started."
"author": "Oscar Wilde", "text": "Be yourself; everyone else is already taken."
"author": "Steve Jobs", "text": "Your time is limited, so don't waste it living someone else's life."
次に、イメージを構築するための手順を指定するマイクロサービスの Dockerfile を作成する必要があります。 Dockerfile は次のようになります。
公式の Python イメージをベースイメージとして使用します
Pythonから:3.9
作業ディレクトリを /app に設定します
WORKDIR /アプリ
ファイルを現在のディレクトリから /app ディレクトリにコピーします
コピー。 /アプリ
必要な依存関係をインストールする
pip install フラスコを実行します
ポート5000を公開する
エクスポーズ5000
アプリケーションを実行するコマンドを定義する
CMD ["python", "app.py"]
イメージをビルドするには、Dockerfile が配置されているディレクトリからターミナルで次のコマンドを実行する必要があります。
docker build -t quote-service.
-t オプションは、イメージの名前とタグ (この場合は quote-service) を指定します。 。ビルドのコンテキスト (この場合は現在のディレクトリ) を指定します。
コンテナーを実行するには、ターミナルで次のコマンドを実行する必要があります。
docker run -d -p 5000:5000 --name quote-service quote-service
-d オプションは、コンテナーをデタッチ モードで実行します。つまり、バックグラウンドで実行されます。 -p オプションは、コンテナーのポート 5000 をホスト マシンのポート 5000 にマップし、ホスト マシンからサービスにアクセスできるようにします。
--name オプションは、コンテナーに名前を割り当てます (この場合は quote-service)。最後の引数はイメージの名前とタグです。この場合は quote-service です。
サービスをテストするには、Curl や Postman などのツールを使用して、サービスの /quote エンドポイントに GET リクエストを送信します。これにより、JSON 形式でランダムな引用が返されます。たとえば、Curl を使用すると、ターミナルで次のコマンドを実行できます。
カール http://localhost:5000/quote
出力は次のようになります。
JSON
"著者": "マーク・トウェイン",
"text": "前進する秘訣は始めることです。"
Docker Compose
Docker Compose は、YAML ファイルを使用してマイクロサービスを定義および管理する方法を提供します。 Docker Compose を使用すると、コンテナーの作成、開始、停止、更新などのタスクを簡単に処理できます。また、マイクロサービスの管理を簡素化するためのサービス検出、負荷分散、スケーリング、ネットワーキングなどの機能も提供します。
Docker Compose を使用するには、Dockerfile と同じディレクトリに docker-compose.yml というファイルを作成する必要があります。 docker-compose.yml ファイルには、イメージ、ポート、ボリューム、ネットワーク、依存関係などのマイクロサービスの構成が含まれます。
たとえば、見積サービスを使用して Web ページに見積を表示する別のマイクロサービスを追加するとします。マイクロサービスは Node.js で記述され、Express フレームワークを使用します。 docker-compose.yml ファイルは次のようになります。
Docker Compose ファイル形式のバージョンを指定します。バージョン:「3.9」
アプリケーション サービスを構成するサービス (コンテナ) を定義します。
見積もりサービス:
# Build the image from the Dockerfile in the current directory build: . # Expose the port 5000 ports: - "5000:5000" # Assign a name to the container container_name: quote-service
ウェブサービス:
# Use the official Node.js image as the base image image: node:14 # Set the working directory to /app working_dir: /app # Copy the files from the web directory to the /app directory volumes: - ./web:/app # Install the required dependencies command: npm install && node app.js # Expose the port 3000 ports: - "3000:3000" # Assign a name to the container container_name: web-service # Specify the dependency on the quote service depends_on: - quote-service
Web ディレクトリには、app.js とindex.html の 2 つのファイルが含まれます。 app.js ファイルには Web サービスのコードが含まれ、index.html ファイルには Web ページの HTML が含まれます。ファイルの内容は次のとおりです。
JavaScript
// app.js
const Express = require("express");
const axios = require("axios");
const app = Express();
//index.html ファイルをルート ルートとして提供します
app.get("/", (req, res) => {
res.sendFile(__dirname + "/index.html");
});
// /quote エンドポイントのルートを定義します
app.get("/quote", async (req, res) => {
試す
// Call the quote service and get a random quote const response = await axios.get("http://quote-service:5000/quote"); const quote = response.data; // Return the quote as a JSON object res.json(quote);
キャッチ(エラー)
// Handle the error and return a status code
この記事では、マイクロサービスとネイティブ アプリケーションの世界と、Docker を使用してそれらを構築、実行、デプロイする方法について説明しました。これまでの議論を通じて、アプリケーションにマイクロサービスを使用することに伴う利点と課題を検討してきました。
これには、開発サイクル、柔軟性とスケーラビリティの向上、耐障害性の向上、レジリエンスの容易化されたテクノロジーの選択と統合、ネットワークの遅延などが含まれます。
さらに、イメージ、コンテナー ボリューム、ネットワークなどの Docker の概念についても理解しました。また、Docker Compose を使用してマイクロサービスを定義し、調整することについても詳しく説明しました。その過程で、マイクロサービス環境で Docker を効果的に利用するためのいくつかのプラクティスと役立つヒントを共有してきました。
これには、命名規則、ロギング戦略、およびヘルスチェックの実装に関する提案が含まれます。
全体として、この記事では、ネイティブ アプリケーションと組み合わせたマイクロサービスの概要を説明し、開発ライフサイクルにおいて Docker がどのように重要な役割を果たすことができるかを紹介しました。
Netflix、Uber、Spotify、Airbnb など、Docker を使用してマイクロサービス プロジェクトの実装に成功した企業の例や言及があります。これらの組織は、アプリケーションの機能を拡張してパフォーマンスを向上させ、スピードと信頼性でサービスを提供する手段としてマイクロサービスと Docker を採用しています。
彼らの洞察や推奨されるアプローチを詳しく知りたい場合は、ブログ投稿、ポッドキャスト、プレゼンテーションを調べてください。
マイクロサービスと Docker の知識を広げることに興味がある場合は、自由に使えるリソースと学習の機会があります。これらには、書籍、コース、チュートリアル、ドキュメントが含まれます。以下にいくつかの推奨事項を示します。
「Docker、Flask、React を使用したマイクロサービス」;この本では、Python、Flask、React、Docker を使用したマイクロサービスの構築、テスト、デプロイに関するガイダンスを提供します。
「Docker と Kubernetes; 完全ガイド」;このコースでは、Docker と Kubernetes を使用してアプリケーションを開発、実行、デプロイするスキルを身に付けます。
「Docker と Flask を使用してシンプルなマイクロサービスを構築する」;このチュートリアルでは、Docker と Flask を使用してマイクロサービスを作成する方法を学びます。また、Postman や VS Code などのツールを利用したテストとデバッグの手法についても説明します。
「Docker ドキュメント」;インストール手順から構成の詳細に至るまで、Docker に関連するあらゆる情報については、このドキュメントがリソースとして機能します。
これらのオプションを検討して、Docker とともにマイクロサービスの世界を深く掘り下げてください。