微服务——维护多个数据存储、初始数据加载等
Microservices - Maintaining Multiple Data stores, initial data load etc
在 mictoservices 的粒度方面，已经阅读了 2 比萨规则、可以在 2 周内开发的服务等。当阅读 amazon、nelflix、gilt 的案例研究时，我们听说了 100 种服务。虽然服务粒度确实有意义，但我仍然不清楚这些微服务中的每一个的数据存储。如果每个服务 store/maintain 都有自己的数据，会不会有太多的数据存储？它可能是相同的逻辑实体，如产品、客户等，由相应的微服务切片和相关 portion/attributes stored/maintained。可能有一种服务维护基本的客户信息，另一种服务维护额外的客户信息，比如他的订阅信息或他的兴趣等。
有关数据存储的几个问题
- 就备份而言，这不是一个巨大的维护问题吗？
恢复等？
- 如何将初始数据填充到这些商店中？有什么最佳实践吗？组织必然拥有大量的客户或产品数据，并且很可能在其他系统中掌握这些数据。
- 这种多数据存储方法如何影响 'omni-channel' 方法，因为它意味着获得所有数据的单一视图？组织可能已经实施了数据整合计划以实现相同的目标
编辑：稍微编辑了主题
1.Will this not be a huge maintenance issue in terms of backups, restores etc?
在您看来是的。我的意思是在一天结束时，您将不会只有一个数据库服务器需要备份，而是有数十个或数百个。但大多数人——至少我们是这样做的——正在使用云数据库服务来摆脱所有这些维护工作。
2.How is the initial data populated into these stores ? Are there any best practices around this ? Organisations are bound to have huge volumes of customer or product data & they will most likely be mastered in other systems.
我不确定是否有最好的方法，但我们创建了一个客户端来从遗留系统读取数据，然后将其转换并拆分为每个微服务的部分，并通过使用它们的服务将它们推送到这些微服务。我们使用消息队列来确保迁移的健康。
3.How does this approach of multiple data stores impact the 'omni-channel' approach where it implies getting a single view of all data? Organizations might have had data consolidation initiatives going on to achieve the same.
嗯，我不知道 "omni-channel" 是什么，所以我无法回答。
最后您提到了服务之间共享的逻辑实体。实施微服务真正最困难的部分是定义每个服务将提供什么。在这样做的同时，您应该仔细检查每个服务的数据需求，并且这些服务应该尽可能少地共享，比如只共享实体 ID 等。至少我们正在这样做。
在 mictoservices 的粒度方面，已经阅读了 2 比萨规则、可以在 2 周内开发的服务等。当阅读 amazon、nelflix、gilt 的案例研究时，我们听说了 100 种服务。虽然服务粒度确实有意义，但我仍然不清楚这些微服务中的每一个的数据存储。如果每个服务 store/maintain 都有自己的数据，会不会有太多的数据存储？它可能是相同的逻辑实体，如产品、客户等，由相应的微服务切片和相关 portion/attributes stored/maintained。可能有一种服务维护基本的客户信息，另一种服务维护额外的客户信息，比如他的订阅信息或他的兴趣等。
有关数据存储的几个问题
- 就备份而言，这不是一个巨大的维护问题吗？ 恢复等？
- 如何将初始数据填充到这些商店中？有什么最佳实践吗？组织必然拥有大量的客户或产品数据，并且很可能在其他系统中掌握这些数据。
- 这种多数据存储方法如何影响 'omni-channel' 方法，因为它意味着获得所有数据的单一视图？组织可能已经实施了数据整合计划以实现相同的目标
编辑：稍微编辑了主题
1.Will this not be a huge maintenance issue in terms of backups, restores etc?
在您看来是的。我的意思是在一天结束时，您将不会只有一个数据库服务器需要备份，而是有数十个或数百个。但大多数人——至少我们是这样做的——正在使用云数据库服务来摆脱所有这些维护工作。
2.How is the initial data populated into these stores ? Are there any best practices around this ? Organisations are bound to have huge volumes of customer or product data & they will most likely be mastered in other systems.
我不确定是否有最好的方法，但我们创建了一个客户端来从遗留系统读取数据，然后将其转换并拆分为每个微服务的部分，并通过使用它们的服务将它们推送到这些微服务。我们使用消息队列来确保迁移的健康。
3.How does this approach of multiple data stores impact the 'omni-channel' approach where it implies getting a single view of all data? Organizations might have had data consolidation initiatives going on to achieve the same.
嗯，我不知道 "omni-channel" 是什么，所以我无法回答。
最后您提到了服务之间共享的逻辑实体。实施微服务真正最困难的部分是定义每个服务将提供什么。在这样做的同时，您应该仔细检查每个服务的数据需求，并且这些服务应该尽可能少地共享，比如只共享实体 ID 等。至少我们正在这样做。