Mikroserwisy

Komunikacja sieciowa, relacyjne bazy danych, rozwiązania chmurowe i big data znacząco zmieniły sposób budowania systemów informatycznych i wykonywnia na niach pracy.

Porównaj to jak “narzędzia” do realizacji przekazu (gazeta, radio, telewizja, internet, komunikatory, media społecznościowe) zmieniły interakcje międzyludzkie i struktury społeczne.

Każde nowe informatyczne medium zmieniło stosunek ludzi do informatyki.

Koncepcja mikrousługi (mikroserwisu) jest bardzo popularnym sposobem budowania systemów informatycznych jak i koncepcją przy tworzeniu oprogramowania czy realizacji firmy w duchu Data-Driven. Koncepcja ta pozwala zachować wydajność (rób jedną rzecz ale dobrze), elastyczność i jasną postać całej struktury.

Chociaż istnieją inne sposoby architektury projektów oprogramowania, „mikroserwisy” są często używane nie bez powodu. Idea mikroserwisów tkwi w nazwie: oprogramowanie jest reprezentowane jako wiele małych usług, które działają indywidualnie. Patrząc na ogólną architekturę, każda mikrousługa znajduje się w małej czarnej skrzynce z jasno zdefiniowanymi wejściami i wyjściami. Możesz porównać tego typu zachowanie do “czystej funkcji” w programowaniu funkcyjnym.

W celu umożliwienia komunikacji różnych mikroserwisów często wybieranym rozwiązaniem jest wykorzystanie Application Programming Interfaces API .

Komunikacja przez API

Centralnym elementem architektury mikrousług jest wykorzystanie interfejsów API. API to część, która pozwala na połączenie dwóch mikroserwisów. Interfejsy API są bardzo podobne do stron internetowych. Podobnie jak strona internetowa, serwer wysyła do Ciebie kod reprezentujący stronę internetową. Twoja przeglądarka internetowa interpretuje ten kod i wyświetla stronę internetową.

Weźmy przypadek biznesowy z modelem ML jako usługą. Załóżmy, że pracujesz dla firmy sprzedającej mieszkania w Bostonie. Chcesz zwiększać sprzedaż i oferować naszym klientom lepszą jakość usług dzięki nowej aplikacji mobilnej, z której może korzystać nawet 1 000 000 osób jednocześnie. Możemy to osiągnąć, udostępniając prognozę wartości domu, gdy użytkownik prosi o wycenę przez Internet.

Czym jest serwowanie modelu ML

  • Szkolenie dobrego modelu ML to TYLKO pierwsza część całego procesu: Musisz udostępnić swój model użytkownikom końcowym. Robisz to, zapewniając dostęp do modelu na swoim serwerze.

  • Aby udostępnić model potrzebujesz: modelu, interpretera, danych wsadowych.

  • Ważne metryki

  1. czas oczekiwania,
  2. koszty,
  3. liczba zapytać w jednostce czasu

Udostępnianie danych między dwoma lub więcej systemami zawsze było podstawowym wymogiem tworzenia oprogramowania – DevOps vs. MLOps.

Gdy wywołasz interfejs API, otrzyma on Twoje żądanie. Żądanie wyzwala kod do uruchomienia na serwerze i generuje odpowiedź odesłaną do Ciebie. Jeśli coś pójdzie nie tak, możesz nie otrzymać żadnej odpowiedzi lub otrzymać kod błędu jako kod stanu HTTP.

Klient-Serwer: Klient (system A) przesyła żądanie przez HTTP do adresu URL hostowanego przez system B, który zwraca odpowiedź. Identycznie działa np przeglądarka internetowa. Żądanie jest kierowane do serwera WWW, który zwraca tekstową stronę HTML.

Bezstanowe: Żądanie klienta powinno zawierać wszystkie informacje niezbędne do udzielenia pełnej odpowiedzi.

Interfejsy API można wywoływać za pomocą wielu różnych narzędzi. Czasami możesz nawet użyć przeglądarki internetowej. Narzędzia takie jak CURL wykonują zadanie w wierszu poleceń. Możesz używać narzędzi, takich jak Postman, do wywoływania interfejsów API za pomocą interfejsu użytkownika.

Cała komunikacja jest objęta ustalonymi zasadami i praktykami, które są nazywane protokołem HTTP.

Zapytanie - Request

  1. Adres URL (np. http://mydomain:8000/getapi?&val1=43&val2=3) zawiera:

    - domenę, 
- port, 
- dodatkowe ścieżki, 
- zapytanie

  2. Metody HTTP:

    - GET, 
- POST

  3. Nagłówki HTTP zawierają:

    - informacje o autoryzacji, 
- cookies metadata

Cała informacja zawarta jest w Content-Type: application/json, text … Accept: application/json, Authorization: Basic abase64string, Tokens 4. Ciało zapytania

Najczęściej wybieranym formatem dla wymiany informacji między serwisami jest format JavaScript Object Notation (JSON). Przypomina on pythonowy obiekt słownika - “klucz”: “wartość”.

{
"RAD": 1,
"PTRATIO": 15.3, "INDUS": 2.31, "B": 396.9,
"ZN": 18,
"DIS": 4.09, "CRIM": 0.00632, "RM": 6.575, 
"AGE": 65.2, "CHAS": 0, "NOX": 0.538, 
"TAX": 296, "LSTAT": 4.98
}

Odpowiedź - Response

  1. Treść odpowiedzi przekazywana jest razem z nagłówkiem oraz statusem:
200 OK
Content-Encoding: gzip
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Date: Mon, 18 Jul 2016 16:06:00 GMT Server: Apache
Path=/;

  1. np.: “Content-Type” => ”application/json; charset=utf-8”, ”Server” => ”Genie/Julia/1.8.5”

  2. Treść (ciało) odpowiedzi:

{":input":{"RAD":1,"PTRATIO":15.3,"INDUS":2.31,.....}}, {":prediction":[29.919737211857683]}
  1. HTTP status code:
  • 200 OK - prawidłowe wykonanie zapytania,
  • 40X Access Denied
  • 50X Internal server error

Wyszukaj informacje czym jest REST API.

Wiedza:

  • Zna możliwości i obszary zastosowania procesowania danych w czasie rzeczywistym
  • Umie wybrać strukturę IT dla danego problemu biznesowego
  • Rozumie potrzeby biznesowe podejmowania decyzji w bardzo krótkim czasie

Umiejętności:

  • Rozróżnia typy danych strukturyzowanych jak i niestrukturyzowanych

Kompetencje:

  • Utrwala umiejętność samodzielnego uzupełniania wiedzy teoretycznej jak i praktycznej w zakresie programowania, modelowania, nowych technologii informatycznych z wykorzystaniem analizy w czasie rzeczywistym.