Olay denetimli mimari stili

Olay denetimli mimari, bir olay akışı oluşturan olay üreticilerinden ve olayları dinleyen olay tüketicilerinden oluşur.

Olaylar gerçek zamanlıya yakın şekilde sunulur; böylece tüketiciler, olaylar gerçekleştiği anda bunları yanıtlayabilir. Üreticileri, tüketicilerden ayrılmıştır; bir üretici hangi tüketicilerin dinlediğini bilmez. Tüketiciler aynı zamanda birbirinden de ayrılmıştır ve her tüketici, olayların tümünü görür. Bu, tüketicilerin bir kuyruktan ileti çektiği ve bir iletinin (hata olmadığı kabul edilerek) yalnızca bir kez işlendiği Rakip Tüketiciler düzeninden farklıdır. IoT gibi bazı sistemlerde olayların çok yüksek hacimlerde alınması gerekir.

Olay denetimli bir mimari, yayımlama/abonelik modeli veya olay akışı modeli kullanabilir.

• Yayımlama/abonelik: Mesajlaşma altyapısı, abonelikleri takip eder. Bir olay yayımlandığında her aboneye gönderilir. Bir olay alındıktan sonra yeniden yürütülemez ve yeni aboneler olayı görmez.

• Olay akışı: Olaylar bir günlüğe yazılır. Olaylar tamamen sıralı (bir bölümün içinde) ve süreklidir. İstemciler akışa abone olmaz, bunun yerine akışın herhangi bir kısmını okuyabilir. İstemci, akıştaki konumunu ilerletmekten sorumludur. Bu, istemcinin herhangi bir noktada akışa katılıp olayları yeniden yürütebileceği anlamına gelir.

Tüketici tarafında sıklıkla karşılaşılan bazı değişkenlikler söz konusudur:

• Basit olay işleme. Bir olay, tüketicide hemen bir eylemi tetikler. Örneğin, bir işlevin, Service Bus konu başlığında gerçekleşen her ileti yayımlanma işleminde yürütülmesi için bir Service Bus tetikleyicisi ile Azure İşlevleri’ni kullanabilirsiniz.

• Karmaşık olay işleme. Bir tüketici Azure Stream Analytics veya Apache Storm gibi bir teknoloji ile olay verilerinde düzenleri arayarak bir dizi olayı işler. Örneğin, bir zaman penceresi üzerinde tümleşik bir cihazdan okumaları toplayabilir ve hareketli ortalamanın belirli bir eşiği aşması durumunda bildirim oluşturabilirsiniz.

• Olay akışı işleme. Olayları alıp akış işlemcilerine sağlamak için ardışık düzen olarak Azure IoT Hub veya Apache Kafka gibi bir veri akışı platformu kullanın. Akış işlemcileri akışı işleme veya dönüştürme işlevi görür. Uygulamanın farklı alt sistemlerine yönelik birden çok akış işlemcisi olabilir. Bu yaklaşım, IoT iş yüklerine uygundur.

Olayların kaynağı, bir IoT çözümündeki fiziksel cihazlar gibi sistemin dışında olabilir. Bu durumda sistemin, verileri veri kaynağı için gereken hacimde ve aktarım hızında alabilmesi gerekir.

Yukarıdaki mantıksal diyagramda her bir tüketici türü tek bir kutu olarak gösterilir. Tüketicinin sistemdeki tek hata noktası haline gelmesini önlemek için bir tüketicinin birden çok örneğini bulundurmak sıklıkla uygulanan bir yöntemdir. Olayların hacminin ve sıklığının işlenmesi için de birden çok örnek gerekebilir. Ayrıca tek bir tüketici de birden çok iş parçacığında olayları işleyebilir. Bu, olayların sırayla işlenmesi veya tam bir kez semantiğinin gerekli olması halinde zorluk oluşturabilir. Bkz. Koordinasyon Gereksinimini Olabildiğince Azaltma.

Bu mimarinin kullanılacağı durumlar

• Aynı olayları birden çok alt sistemin işlemesi gerekir.
• En az zaman gecikmesi ile gerçek zamanlı işleme.
• Zaman pencereleri üzerinde düzen eşleştirme veya toplama gibi karmaşık olay işleme.
• IoT gibi yüksek hacimli ve yüksek hızlı veriler.

Avantajlar

• Üreticiler ve tüketiciler birbirinden ayrılmıştır.
• Noktadan noktaya tümleştirmeler yoktur. Sisteme yeni tüketici eklemek kolaydır.
• Tüketiciler, olaylar ulaştığı anda bunları yanıtlayabilir.
• Yüksek oranda ölçeklenebilir ve dağıtılmış.
• Alt sistemler, olay akışının bağımsız görünümlerine sahiptir.

Zorluklar

• Garantili teslim. IoT senaryoları başta olmak üzere bazı sistemlerde olayların teslim edileceğinin garanti altına alınması kritik önem taşır.
• Olayları sıralı olarak veya kesinlikle bir kerelik işleme. Her bir tüketici türü, esneklik ve ölçeklenebilirlik için genellikle birden çok örnek üzerinde çalışır. Bu, olayların sıralı olarak (bir tüketici türü içinde) işlenmesi gerektiği veya işleme mantığının her zaman aynı etkiye sahip olmayacağı durumlarda zorluk yaratabilir.

Diğer konular

• Bir olaya dahil edilecek veri miktarı, hem performans hem de maliyeti etkileyen önemli bir konudur. Olayda işlenmek üzere gereken tüm ilgili bilgilerin yerleştirilmesi, işleme kodunu basitleştirebilir ve ek aramaları kaydedebilir. Bir olaydaki en az miktarda bilgiyi yalnızca birkaç tanımlayıcı gibi yerleştirmek, taşıma süresini ve maliyetini azaltır, ancak işlem kodunun gereksinim duyduğu ek bilgileri araması gerekir. Bu konuda daha fazla bilgi edinmek için Bu blog gönderisinegöz atın.