Mikroservis Ekosisteminde Servis Durum Yönetimi

Abstract

21.yy başlarında Amazon, eBay, bestbuy.com gibi büyük şirketlerin yapıları monolitik haldeydi. Bu şirketler günümüzün getirdiği yenilikleri ve değişiklikleri sistemlerine hızlı biçimde uygulayamıyordu. Bunun nedeni ise monolitik yapının tek bir halde olması ve içerisindeki değişikliklerin sistemin tamamını etkileyecek sonuçlar doğurmasıydı. Ardışık değişiklikleri yapabilmek için bu şirketler mikroservis mimarilerini kullandılar. Sistemleri servislere ayırarak bu değişiklikleri daha hızlı adapte edebildiler. Mikroservislerin daha esnek ve ölçeklendirilebilir yapıya sahip olabilmesi için bu işlemleri sadece ilişkisel veri tabanı modellerinde yapmak yerine uygulama ile veri tabanı arasındaki ön bellek sistemini kurgulayarak işlemlerin hızını ve verinin bütünlüğünü sağlamak amaçlanmaktadır. Günümüzde mikroservislerin popülaritesi artmaktadır. Ağırlıklı olarak yazılım, finans, bankacılık, danışmanlık, e-ticaret ve telekomünikasyon sektörlerinde kullanılmaktadır. Mikroservis yapısının avantajı farklı teknolojileri bir arada kullanarak yapının esnek ve ölçeklendirilebilir hale getirilmesidir. Mikroservis mimarileri tek bir sistemin her biri ayrı olarak çalışabilen ve açık protokollerle iletişim sağlayabilen birden fazla servislere ayrılan yapılardır. Bu yapılar günümüzde sıkça kullanılmaktadır. Çoğu büyük şirketler sistemlerini daha hızlı ilerletebilmek için monolitik yapıyla inşaa ederler ve bir süre sonra olgunlaşan projelerde kod karmaşıklığı nedeniyle sorunlar ortaya çıkabilir. Bu yapılarda esneklik ve çeviklik kaybedilebilir. Mikroservis yapılarında ise her servis ayrı ayrı geliştirilebildiği için ölçeklendirilebilmesi daha kolaydır. Uygulamalarda artan işlemlerin sonrasında darboğazlar ortaya çıkabilmektedir. Bu durum verilerin ölçeklendirilmesine izin verilmediği ilişkisel veri tabanı modellerinde olabilir. Mikroservisler ve veritabanları arasındaki ön belleğe alma işlemi ile bu darboğazların önüne geçilir. Burada kullanılacak ön bellek yapısı ile işlemlerin hızı arttırılmış olur. Disk Veri tabanı Sistemi (DRDS) eskiden beri çok sık kullanılan bir yöntemdi. Bu yöntemde sistemin performansı diskin boyutuna ve gerçek zamanlı veri boyutuna bağlıydı. Dezavantajı ise diskin fiziksel boyutu kadar veri yüklenebileceği için depolama özelliğinin sorunu olabilir. Bunun yanında veri kaybı gibi bir güvenlik sorunu ortaya çıkabilir. Daha yeni bir yaklaşım olan In Memory Data Grid (IMDG) ise bellek içerisinde gridde işlem yapılan dağıtık veri yapısıdır. IMDG genişletilebilir bellek yapısıyla ölçeklendirilebilir yapıya olanak sağlar. Güvenlik açısından ise dağıtık mimarinin güvenlik yapılarını kullanabilir. Bu çalışmada çok sayıda kullanıcının aynı anda ilişkisel veri tabanı modelinde tutulan kayıtlara ulaşılmak istenildiğinde yanıt verme süreleri ön bellek yapısı ile en aza indirgenmiştir. Mikroservislerin esnek ve ölçeklendirebilir yapısı sayesinde kullanıcı ve kayıt bazlı değişimleri yaparak hızlı sonuçlar üretmek amaçlanmaktadır.