هندسة الخدمات المصغرة: المفاهيم، الدوافع، وأنماط التنفيذ

1. المقدمة والنظرة العامة

يستمد هذا المحتوى من حلقة من بودكاست "Software Engineering Radio" (الحلقة 213)، والتي تضمنت نقاشًا بين يوهانس ثونز وجيمس لويس حول موضوع الخدمات المصغرة. يستكشف الحوار تعريف هذا النمط المعماري، ودوافع اعتماده، والاعتبارات العملية المحيطة به، والذي كان يكتسب زخمًا كبيرًا في أوائل عام 2015 كاستجابة لتحديات صيانة التطبيقات الأحادية الكبيرة.

2. تعريف الخدمات المصغرة

تُصوَّر الخدمة المصغرة على أنها مكون تطبيق صغير ومركّز.

3. صعود الخدمات المصغرة

4. أنماط التبني والتنفيذ

5. الرؤى والتحليل الرئيسية

6. الإطار التقني والنماذج الرياضية

بينما البودكاست حواري، يمكن صياغة المبادئ الأساسية. نموذج رئيسي هو العلاقة بين حجم الفريق (N)، مسارات الاتصال، والاقتران المعماري.

في بنية أحادية مع N فريق، تتسع مسارات الاتصال المحتملة مع $O(N^2)$، حيث يمكن أن تؤثر التغييرات في وحدة واحدة على العديد من الوحدات الأخرى. وهذا يخلق عبء تنسيق. تهدف الخدمات المصغرة إلى تقليل هذا من خلال فرض سياقات محدودة وواجهات برمجة تطبيقات (APIs). الهدف هو جعل تكلفة الاتصال بين الخدمات، $C_{comm}$، مرتفعة بشكل صريح عبر مكالمات الشبكة، وبالتالي تشجيع النمطية القوية داخل الخدمة حيث تكون تكلفة التغيير، $C_{internal}$، منخفضة.

قد يكون نموذج مبسط لاحتمالية انتشار التغيير ($P_{prop}$):

$P_{prop} \approx \frac{C_{comm}}{C_{comm} + C_{internal}}$

حيث يقلل تصميم الخدمات المصغرة الجيد من $P_{prop}$ للتغييرات غير المرتبطة عن طريق جعل $C_{comm}$ (زمن انتقال الشبكة، إصدار واجهة برمجة التطبيقات) العامل المهيمن للتغييرات عبر الحدود.

7. النتائج التجريبية ودراسات الحالة

يستشهد البودكاست بنيتفليكس كدراسة حالة أساسية. بحلول عام 2015، قامت نيتفليكس بتفكيك بنيتها الخلفية الأحادية إلى مئات الخدمات المصغرة، مما مكّن من:

• التوسع المستقل: يمكن لخدمات مثل توصية الأفلام أو الفوترة التوسع بشكل مستقل خلال أوقات الذروة.
• الابتكار السريع: يمكن للفرق نشر خدماتها عدة مرات في اليوم دون تنسيق كامل للمكدس.
• تعدد التقنيات: يمكن كتابة خدمات مختلفة باللغة الأنسب لمهمتها (مثل Java، Node.js).

وصف الرسم البياني (افتراضي): رسم بياني شريطي يقارن تطبيقًا أحاديًا بهندسة خدمات مصغرة على محورين: (1) وتيرة النشر (نشر/يوم): يظهر التطبيق الأحادي شريطًا منخفضًا (مثل 0.1)، بينما تظهر الخدمات المصغرة شريطًا مرتفعًا (مثل 50+). (2) متوسط وقت الاسترداد (MTTR) من فشل: يظهر التطبيق الأحادي شريطًا مرتفعًا (مثل 4 ساعات)، بينما تظهر الخدمات المصغرة شريطًا أقل (مثل 30 دقيقة)، حيث يمكن عزل الأعطال لخدمات محددة.

ربطت الدراسات اللاحقة، مثل تلك المشار إليها في تقارير حالة DevOps، إحصائيًا بين البنى الموجهة للخدمات ذات الاقتران الضعيف وأداء تسليم برمجيات أعلى.

8. إطار التحليل: مثال عملي

السيناريو: تطبيق أحادي للتجارة الإلكترونية يعاني من التحديثات. تتطلب تغييرات ميزة "الدفع" اختبارًا ارتداديًا كاملاً وتتعارض مع تحديثات "كتالوج المنتجات".

تطبيق الإطار:

1. تحديد السياقات المحدودة: باستخدام التصميم الموجه للمجال، حدد المجالات الأساسية: الطلبات، الكتالوج، المخزون، إدارة المستخدمين، الدفع.
2. تحديد حدود الخدمة: أنشئ خدمة مصغرة لكل سياق. تمتلك خدمة الطلب منطق الدفع وبيانات الطلب.
3. إنشاء العقود: حدد واجهات برمجة تطبيقات واضحة. ستستدعي خدمة الطلب واجهة برمجة تطبيقات خدمة الدفع processPayment(orderId, amount) وواجهة برمجة تطبيقات خدمة المخزون reserveStock(itemId, quantity).
4. ملكية البيانات: تمتلك كل خدمة قاعدة بياناتها الخاصة. لدى خدمة الطلب جدول "الطلبات" الخاص بها؛ لا تستعلم مباشرة عن قاعدة بيانات المخزون.
5. النشر والقابلية للمراقبة: يتم حاوية كل خدمة، ونشرها بشكل مستقل، ونشر المقاييس (زمن الانتقال، معدل الخطأ) إلى لوحة تحكم مركزية.

النتيجة: يمكن لفريق الدفع الآن نشر تحديثات لخدمة الطلب دون إشراك فرق الكتالوج أو المخزون، مما يقلل بشكل كبير من عبء التنسيق ويزيد من وتيرة النشر.

9. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

يتطور مجال الخدمات المصغرة بعد منظور عام 2015:

• شبكات الخدمات: ظهرت تقنيات مثل Istio و Linkerd للتعامل مع الاهتمامات العابرة (الأمان، القابلية للمراقبة، إدارة حركة المرور) في طبقة البنية التحتية، مما يقلل العبء البرمجي على الخدمات الفردية.
• الحوسبة عديمة الخادم و FaaS: تمثل الوظائف كخدمة (مثل AWS Lambda) شكلاً متطرفًا من الخدمات المصغرة، حيث تدفع التعقيد التشغيلي بالكامل إلى مزود السحابة وتمكن من توسيع أكثر دقة.
• تكامل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: أصبحت الخدمات المصغرة النمط الفعلي لنشر نماذج التعلم الآلي كخدمات تنبؤ مستقلة، مما يسمح بالاختبار A/B والتكرار السريع للخوارزميات.
• الحوسبة الطرفية: نشر خدمات مصغرة خفيفة الوزن على الأجهزة الطرفية للمعالجة منخفضة الكمون في سيناريوهات إنترنت الأشياء والتحليلات في الوقت الفعلي.
• محور البحث: هناك حاجة لأبحاث مستقبلية في أدوات التحلل الآلي للخدمات، التنبؤ الذكي بالأعطال في الأنظمة الموزعة، والتحقق الرسمي من التفاعلات في رقصات الخدمات.

10. المراجع

1. Lewis, J., & Fowler, M. (2014). Microservices. MartinFowler.com. تم الاسترجاع من https://martinfowler.com/articles/microservices.html
2. Newman, S. (2015). Building Microservices. O'Reilly Media.
3. Forsgren, N., Humble, J., & Kim, G. (2018). Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps. IT Revolution Press.
4. Conway, M. E. (1968). How Do Committees Invent? Datamation, 14(5), 28-31.
5. Google Cloud. (2019). The 2019 Accelerate State of DevOps Report. DORA.
6. Netflix Technology Blog. (Various). https://netflixtechblog.com/