企业级应用系统设计--架构的选择

简介: SOA和微服务的抉择
莎士比亚曾经说过“to be or not to be”,在当今这个企业级应用盛行的时代,我们当然选择toB。

既然选择了toB,那么toB的项目都有什么特点呢?接下来咱们看一下企业级应用的特点
(1)数据持久化
(2)海量数据的存储
(3)数据的并发访问
(4)大量的用户图形界面
(5)分级体系复杂、需要和其它应用集成
(6)数据概念不统一结构复杂
(7)复杂的业务逻辑

image.png

toB的产品面向的是企业,他主要围绕着的是企业的业务功能来进行的,众所周知,一个企业的流程是非常繁琐的,通常也会造成开发和产品之间的一些矛盾。

image.png

针对这些矛盾,这些错综复杂的业务关系,架构方面改怎么来选择呢?
传统的行业用的是SOA架构,当今主流的则是微服务,对于这两种架构,我们该如何抉择呢?
image.png

下面看一下这两个架构的对比:

概念

SOA:面向服务的软件架构(Service Oriented Architecture),是一种计算机软件的设计模式,主要应用于不通应用组件中通过某种协议来互操作
微服务架构:其实和 SOA 架构类似,微服务是在 SOA 上做的升华,微服务架构强调的一个重点是“业务需要彻底的组件化和服务化”,原有的单个业务系统会拆分为多个可以独立开发、设计、运行的小应用。这些小应用之间通过服务完成交互和集成。
 微服务架构 = 80%的SOA服务架构思想 + 100%的组件化架构思想 + 80%的领域建模思想

特点

SOA
1、面向服务的分布式计算。
2、服务间松散耦合。
3、支持服务的组装。
4、服务注册和自动发现。
5、以服务契约方式定义服务交互方式。

微服务
1、分布式服务组成的系统。
2、按照业务而不是技术来划分组织。
3、做有生命的产品而不是项目。
4、智能化服务端点与傻瓜式服务编排。
5、自动化运维。
6、系统容错。
7、服务快速化

“中心化”和“去中心化”

中心化:SOA主要以ESB为服务主线,每次请求都要通过ESB来进行路由,强调“中心化”服务框架,进行多次网络会话,容易造成“雪崩”效应。

image.png
去中心化:微服务主要在服务中交互,强调“去中心化”服务框架,网络开销少了一半,会避免“雪崩”效应
image.png

主要区别

image.png

现在市面上也推出了很多微服务的架构,Spring全家桶、Dubbox、Thrift等等,微服务其实就是SOA的升华,一个软件的升级!

云顶云(yundingyun.com)是国内首批专注于云计算与大数据服务的提供商,致力于“让云计算更简单”。做为阿里云五星授权服务中心,云顶云致力于为企业和政府提供方案咨询、架构设计、部署实施、系统定制、运维托管、技术培训等全方位“4S”级公有云、私有云定制化服务。

相关文章
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 开发工具
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
本文介绍统一多模态 Transformer(UMT)在跨模态表示学习中的应用与优化,涵盖模型架构、实现细节与实验效果,探讨其在图文检索、图像生成等任务中的卓越性能。
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
|
3月前
|
数据采集 运维 监控
构建企业级Selenium爬虫:基于隧道代理的IP管理架构
构建企业级Selenium爬虫:基于隧道代理的IP管理架构
|
4月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
878 3
|
5月前
|
存储 设计模式 人工智能
AI Agent安全架构实战:基于LangGraph的Human-in-the-Loop系统设计​
本文深入解析Human-in-the-Loop(HIL)架构在AI Agent中的核心应用,探讨其在高风险场景下的断点控制、状态恢复与安全管控机制,并结合LangGraph的创新设计与金融交易实战案例,展示如何实现效率与安全的平衡。
962 0
|
6月前
|
存储 编解码 Serverless
Serverless架构下的OSS应用:函数计算FC自动处理图片/视频转码(演示水印添加+缩略图生成流水线)
本文介绍基于阿里云函数计算(FC)和对象存储(OSS)构建Serverless媒体处理流水线,解决传统方案资源利用率低、运维复杂、成本高等问题。通过事件驱动机制实现图片水印添加、多规格缩略图生成及视频转码优化,支持毫秒级弹性伸缩与精确计费,提升处理效率并降低成本,适用于高并发媒体处理场景。
358 0
|
6月前
|
存储 SQL 分布式计算
19章构建企业级大数据平台:从架构设计到数据治理的完整链路
开源社区: 贡献者路径:从提交Issue到成为Committer 会议演讲:通过DataWorks Summit提升影响力 标准制定: 白皮书撰写:通过DAMA数据治理框架认证 专利布局:通过架构设计专利构建技术壁垒
|
2月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
294 6
|
3月前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
509 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。