Mikroservices und Zweckdienliche SOA: Ähnlichkeiten im Streben nach Dynamik und Ressourceneffizienz




Die Architektur von Mikroservices und zweckdienlichen Serviceorientierten Architekturen (SOA) teilen viele Ähnlichkeiten in ihrem Streben nach Dynamik und Ressourceneffizienz. Diese Ähnlichkeiten unterstreichen, dass beide Ansätze darauf abzielen, skalierbare und flexible Systeme zu schaffen, die den modernen Anforderungen an Agilität und Effizienz gerecht werden.

Es gab allerdings viele Diskussionen und Missverständnisse über die vergangenen Jahre darüber, was Mikroservices sind. Die Verwirrung entstand primär daraus, dass viele SOA (Serviceorientierte Architektur) mit bestimmten Technologien wie JEE (Java Enterprise Edition) verbanden, anstatt das Paradigma von Serviceorientierung zu betrachten. Die Idee, Services mit bestimmten Funktionen zu programmieren und diese funktional getrennt zur Verfügung zu stellen, bezieht sich zunächst nicht auf bestimmte Architekturmuster, da sie noch auf einer abstrakten Ebene beschrieben ist. Die Implementierung von SOA als Architekturmuster, basierend auf Komponenten mit einem zentralen Enterprise Service Bus für Kommunikation und Integration, ist serviceorientiert, kann jedoch nicht als das einzige Muster für serviceorientierte Architektur gelten.

Mikroservices sind, wie der Name bereits zeigt, kleine Services, aber es handelt sich dennoch um Services. Als Paradigma steht das Prinzip der Services im Mittelpunkt unserer Überlegungen von der Entwurfsphase bis zur Inbetriebnahme. Die Art und Weise, wie dies konzipiert wird und in den Entwicklungs- und Produktionslebenszyklus integriert wird, unterscheidet sich jedoch. Wir werden genauer untersuchen, inwieweit SOA und Mikroservices ähnlich oder unterschiedlich sind.

Allein im Vorgehensmodell der Entwicklung kann es Unterschiede geben, je nachdem, ob mit Mikroservices gearbeitet wird oder nicht. Die Frage, welches der Konzepte besser für die Entwicklung geeignet ist, geht weit über die Frage hinaus, ob Mikroservices oder herkömmliche SOA-Architekturmuster verwendet werden. Denn die Planung und Durchführung unterscheiden sich, ebenso wie die Entwicklungsphasen und -zyklen. Der Bedarf an Fähigkeiten und Erfahrung wird nicht nur die während der Umsetzung anfallenden Kosten beeinflussen, sondern auch diejenigen im Betrieb. Darüber hinaus sind nicht alle Technologien gleichermaßen gut für alle Anwendungen geeignet: In einem Fall setzt man vielleicht zu mächtige Werkzeuge ein, während in einem anderen Fall der Overhead bei Betriebsaktivitäten wie Fehlerbehebung, Crash Recovery und anderen klassischen Aufgaben beginnt. Das Thema ist umfassend und sprengt den Rahmen dieses Artikels. Wir werden es später in einem anderen Artikel behandeln.

 

1. Betonung von Service-Orientierung:

  • Mikroservices:
    • Mikroservices basieren auf dem Konzept von unabhängigen, lose gekoppelten Diensten, die spezifische Geschäftsfunktionen erfüllen.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Zweckdienliche SOA legt ebenfalls Wert auf die Organisation von Anwendungen in Services, wobei diese Services auf spezifische Funktionen ausgerichtet sind.

2. Lose Kopplung und Unabhängigkeit:

  • Mikroservices:
    • Mikroservices sind charakterisiert durch lose Kopplung, was bedeutet, dass Änderungen in einem Service minimale Auswirkungen auf andere haben.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Die SOA-Betriebsweise legt ebenfalls Wert auf lose Kopplung und Unabhängigkeit, um die Flexibilität und Skalierbarkeit zu fördern.

3. Skalierbarkeit und Ressourceneffizienz:

  • Mikroservices:
    • Mikroservices ermöglichen eine feinkörnige Skalierung, indem nur diejenigen Teile des Systems skaliert werden, die eine höhere Last aufweisen.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Zweckdienliche SOA fördert die optimierte Nutzung von Ressourcen, indem nur die benötigten Services bereitgestellt werden.

4. Flexibilität und Agilität:

  • Mikroservices:
    • Mikroservices bieten eine hohe Flexibilität, da Teams unabhängig voneinander arbeiten können, was die kontinuierliche Bereitstellung und Iteration fördert.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Zweckdienliche SOA unterstützt die Anpassungsfähigkeit von Systemen, indem Services modularisiert und einfach austauschbar sind.

5. Spezifische Funktionalität und Fokussierung:

  • Mikroservices:
    • Jeder Mikroservice erfüllt spezifische Geschäftsfunktionen und hat einen begrenzten Verantwortungsbereich.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Zweckdienliche SOA legt Wert darauf, dass Services auf bestimmte Funktionen ausgerichtet sind und klare Schnittstellen bereitstellen.

6. Technologieunabhängigkeit:

  • Mikroservices:
    • Mikroservices können unterschiedliche Technologien und Programmiersprachen verwenden, um die Anforderungen ihres spezifischen Bereichs zu erfüllen.
  • Zweckdienliche SOA:
    • Zweckdienliche SOA fördert die Interoperabilität und Technologieunabhängigkeit, indem klare Standards und Schnittstellen verwendet werden.

Fazit:

Die Ähnlichkeiten zwischen Mikroservices und zweckdienlichen SOA-Ansätzen unterstreichen, dass beide Paradigmen auf ähnlichen Prinzipien basieren, um dynamische, skalierbare und ressourceneffiziente Systeme zu schaffen. Die Wahl zwischen Mikroservices und zweckdienlicher SOA hängt oft von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab. In jedem Fall betonen beide Ansätze die Bedeutung von lose gekoppelten Diensten, Skalierbarkeit und Flexibilität als Schlüsselkomponenten moderner Architekturen, die den sich ständig ändernden Anforderungen der heutigen Softwareentwicklung gerecht werden.


 

Eine tabellarische Darstellung der ausgewählten Begriffe mit kurzen Definitionen:

Begriff Definition
Mikroservices Unabhängige, lose gekoppelte Dienste für spezifische Geschäftsfunktionen.
Zweckdienliche SOA Serviceorientierte Architektur, die die Organisation von Anwendungen in auf spezifische Funktionen ausgerichtete Services betont.
Lose Kopplung Geringe Abhängigkeit zwischen Komponenten, minimale Auswirkungen von Änderungen auf andere.
Skalierbarkeit Fähigkeit, sich an steigende Anforderungen anzupassen, indem nur die relevanten Teile des Systems skaliert werden.
Flexibilität Anpassungsfähigkeit und Unabhängigkeit, um kontinuierliche Bereitstellung und Iteration zu fördern.
Spezifische Funktionalität Begrenzter Verantwortungsbereich, jeder Dienst erfüllt klare Geschäftsfunktionen.
Technologieunabhängigkeit Verwendung verschiedener Technologien und Programmiersprachen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Diese Tabelle gibt einen Überblick über die definierten Begriffe und ihre Bedeutungen.

 

Erfolgreiche Analyse von Nichtfunktionalen Anforderungen in Verteilten Softwareprojekten: Best Practices für Entwicklerteams

Die Entwicklung von Software in verteilten Umgebungen stellt Entwicklerteams vor einzigartige Herausforderungen, insbesondere wenn es um die Analyse von Nichtfunktionalen Anforderungen (NFRs) geht. Die erfolgreiche Umsetzung von NFRs ist jedoch entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger, zuverlässiger und sicherer Systeme. In diesem Artikel werden bewährte Vorgehensweisen für die Analyse von Nichtfunktionalen Anforderungen in verteilten Softwareprojekten vorgestellt.

1. Verständnis der Systemarchitektur:

Ein solides Verständnis der Systemarchitektur bildet die Grundlage für die Analyse von Nichtfunktionalen Anforderungen. Softwarearchitekten und Entwickler müssen die Wechselwirkungen zwischen verteilten Komponenten verstehen, um Leistungsengpässe und Sicherheitsrisiken zu identifizieren.

2. Kategorisierung der Nichtfunktionalen Anforderungen:

Nichtfunktionale Anforderungen können vielfältig sein. Durch die Kategorisierung in Bereiche wie Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit schaffen Teams eine klare Struktur und können gezielt auf bestimmte Aspekte des Systems eingehen.

3. Anforderungen quantifizieren:

Quantifizierbare Anforderungen ermöglichen eine präzise Bewertung der Systemleistung. Statt vager Formulierungen sollten Ziele wie Antwortzeiten oder Durchsatzraten mit konkreten Zahlen versehen werden.

4. Identifikation von Qualitätsattributen:

Die Identifikation von Qualitätsattributen wie Verfügbarkeit, Wartbarkeit und Erweiterbarkeit hilft dabei, nicht nur die Leistung, sondern auch die langfristige Lebensfähigkeit des verteilten Systems sicherzustellen.

5. Beteiligung der Stakeholder:

Alle relevanten Stakeholder, einschließlich Benutzer, Entwickler, Betriebsteams und Sicherheitsexperten, sollten in den Prozess eingebunden werden. Dies stellt sicher, dass die Analyse die Bedürfnisse aller Parteien berücksichtigt.

6. Use Cases und Szenarien erstellen:

Um Nichtfunktionale Anforderungen zu verankern, sollten Teams Use Cases und Szenarien erstellen. Dies ermöglicht eine praxisnahe Bewertung und verdeutlicht, wie sich Anforderungen auf das Systemverhalten auswirken.

7. Priorisierung der Anforderungen:

Nicht alle NFRs haben die gleiche Bedeutung. Die Priorisierung ermöglicht es Teams, ihre Ressourcen effektiv zu nutzen und sich auf kritische Aspekte zu konzentrieren, die einen direkten Einfluss auf das Gesamtsystem haben.

8. Leistungssimulationen durchführen:

Simulationen unter verschiedenen Lastbedingungen helfen dabei, das Verhalten des verteilten Systems zu verstehen. Frühzeitige Erkennung von Engpässen ermöglicht proaktive Maßnahmen zur Leistungsverbesserung.

9. Sicherheitsaspekte berücksichtigen:

Die Sicherheit sollte von Anfang an in den Analyseprozess einbezogen werden. Die Identifikation von Schwachstellen und die Definition von Sicherheitsrichtlinien tragen zur Entwicklung eines robusten und sicheren Systems bei.

10. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung:

Die Anforderungen an ein verteiltes System können sich im Laufe der Zeit ändern. Regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen der Nichtfunktionalen Anforderungen stellen sicher, dass das System den aktuellen Anforderungen entspricht.

In einem Umfeld mit verteilten Systemen ist eine sorgfältige Analyse von Nichtfunktionalen Anforderungen entscheidend für den Erfolg. Durch die Anwendung dieser bewährten Vorgehensweisen können Entwicklerteams sicherstellen, dass ihre Software nicht nur funktional, sondern auch leistungsfähig, zuverlässig und sicher ist. Dies schafft die Grundlage für den Erfolg von Softwareprojekten in komplexen, verteilten Umgebungen.


Internet of things und Integration über MQTT


 

Die unsichtbare Kommunikation: MQTT und das Geheimnis hinter IoT-Verbindungen



Das Internet der Dinge (IoT) ist die Verbindung zwischen Internet und physischen Objekten. Das Internet der Dinge umfasst sowohl alltägliche Gegenstände als auch hochmoderne Geräte, die mit Sensoren, Software und Konnektivität ausgestattet sind. Die Daten, die diese Objekte kontinuierlich sammeln, werden analysiert und innerhalb des Netzwerks ausgetauscht. Über übertragene Steuerungsbefehle können vernetzte Objekte untereinander kommunizieren und ferngesteuert werden.

IoT-Geräte sammeln kontinuierlich Informationen über ihre Umgebung, wie Licht, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Maschinen- und Anlagenstatus. Zentrale Server oder Cloud-Plattformen erhalten die Analyse dieser Daten über kabelgebundene oder drahtlose Netzwerke. Die Analyse findet Trends, Vorhersagen und Anomalien. Das Internet der Dinge (IoT) ermöglicht die Automatisierung von Prozessen und die Steuerung von Geräten auf Basis von gesammelten Daten, was zu einer Effizienzsteigerung, Kosteneinsparung und einer verbesserten Benutzererfahrung führt.
 
Smart Homes, Smart Cities, Industrie 4.0, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Transport und andere Bereiche sind nur einige der vielen Anwendungen des Internets der Dinge. Es ermöglicht die Entwicklung neuer Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, die auf Echtzeitdaten und Automatisierung basieren. Je mehr Geräte und ein Netzwerk verbunden sind, desto größer sind die Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Kommunikation und Synchronisation zwischen den Geräten.
 
Die Übertragung und Synchronisation von Nachrichten zwischen Geräten erinnert an Integrationskomponenten wie den Enterprise Service Bus (ESB), der eine wichtige Komponente der SOA-Architektur ist. Wenn es jedoch um das Internet der Dinge geht, ist das Netzwerk im weitesten Sinne dezentralisiert, und die vernetzten Geräte verfügen nicht über Ressourcen wie ein zentraler Server, der eine große Anzahl von Nachrichten an ihr Ziel schickt. Der ESB stellt auch zahlreiche zusätzliche Services zur Verfügung, und die Konfiguration der angebundenen Services am ESB ist in der Regel zentralisiert, was einen übersichtlichen Blick auf die beteiligten externen Systeme ermöglicht. Das Internet der Dinge kann jedoch Tausende von kleinen Geräten miteinander verbinden. Die damit verbundenen Herausforderungen sind offensichtlich, wenn man sich einen riesigen Schwarm von fliegenden Robotern vorstellt, der in Formation fliegt, sich fernsteuert und synchronisiert.
 

Insekten Roboter


Das Internet der Dinge kann als eine Art Verbindung zwischen diesen Geräten betrachtet werden. Diese Komponente hat einige Ähnlichkeiten mit dem Enterprise Service Bus (ESB), aber es gibt wichtige Unterschiede. MQTT ist eine kleine, dezentrale Messaging-Komponente, die das Publish/Subscribe-Modell verwendet und darauf abzielt, Nachrichten mit hoher Effizienz und geringer Latenz zu übertragen. Im Gegensatz zum ESB, der eine Vielzahl von Protokollen und Konnektoren zur Integration unterstützt, konzentriert sich MQTT ausschließlich auf sein eigenes Protokoll. Beide haben unterschiedliche Anwendungsbereiche, da der ESB eher für die Integration von Unternehmensanwendungen in komplexeren Umgebungen eingesetzt wird.

Da MQTT das Publish/Subscribe-Modell verwendet, ähnelt es auch dem Apache Kafka Messaging System. Trotzdem haben sie unterschiedliche Anwendungen.

Das Nachrichtenübertragungsprotokoll MQTT wurde ursprünglich für die Kommunikation in Netzwerken mit begrenzter Bandbreite und schlechter Verbindung entwickelt. IoT-Anwendungen mit hoher Skalierbarkeit verwenden es häufig. Apache Kafka hingegen ist eine verteilte Streaming-Plattform, die entwickelt wurde, um Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten. Kafka ist für eine hohe Durchsatzrate und Skalierbarkeit konzipiert und ist ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit. Kafka speichert Nachrichten in Themen und ermöglicht das Abonnieren, Veröffentlichen und Verarbeiten von Nachrichtenströmen.

Wir sehen, dass MQTT bei IoT-Szenarien mit geringerer Bandbreite besser funktioniert als Apache Kafka. Kafka hingegen wurde entwickelt, um große Datenmengen und Datenströme in Echtzeit in großen Unternehmen zu verarbeiten. Während Kafka entwickelt wurde, um horizontal skalierbar zu sein und große Datenmengen effizient zu verarbeiten, ist MQTT auf einfaches Publish/Subscribe-Messaging beschränkt. MQTT kann nicht skaliert werden. Während MQTT normalerweise keine Nachrichten länger speichert, als sie benötigt werden, speichert Kafka Nachrichten in Topics, sodass sie über einen längeren Zeitraum verfügbar sind.

 

Dies zeigt die Anwendungsmöglichkeiten des Internets der Dinge. Wenn es um hardwarenahe Programmierung geht, ist die Hochsprache C++ besonders geeignet. Die Ausführung in Umgebungen mit begrenzten Kapazitäten erfordert weniger Ressourcen und Konfiguration. MQTT kann gut mit C++ kombiniert und von dieser Sprache aus verwendet werden.

Die Integration und Verwendung von MQTT in C++ ist üblich. Durch die Verbindung der entsprechenden Bibliotheken werden Funktionen bereitgestellt, die für die Öffnung und Lesbarkeit von Nachrichten verantwortlich sind. Das folgende kleine Beispiel von C++-Code zeigt die Veröffentlichung einer Nachricht, die Verbreitung einer Nachricht und das Lesen einer Nachricht aus einem Thema mithilfe der Vallback-Funktion. Es gibt einen Eindruck davon, wie MQTT verwendet wird und wie es im Alltag funktioniert.

 
 
 
MQTT Client
------------------
 
#include <iostream>
#include <mqtt/async_client.h>

int main() {
    // Initialisierung des MQTT-Clients
    mqtt::async_client client("tcp://localhost:1883", "cpp-client");

    // Verbindung zum MQTT-Broker herstellen
    mqtt::connect_options connOpts;
    client.connect(connOpts);

    // Nachricht veröffentlichen
    mqtt::message_ptr pubmsg = mqtt::make_message("sensor/temperatur", "28.5°C");
    pubmsg->set_qos(0);
    client.publish(pubmsg);

    // Auf eingehende Nachrichten warten (Hier müsste ein Message-Callback implementiert werden)

    // Verbindung trennen
    client.disconnect();
    
    return 0;
}
 
 
Callback-Handler Funktion
-----------------------------------
#include <iostream>
#include <string>

// Die Callback-Handler-Funktion wird aufgerufen, wenn eine Nachricht empfangen wird.
void messageCallback(const std::string& topic, const std::string& message) {
    std::cout << "Nachricht auf Thema \"" << topic << "\": " << message << std::endl;
    // Hier können Sie die empfangene Nachricht weiter verarbeiten.
}

int main() {
    // Annahme: Sie haben bereits eine MQTT-Verbindung eingerichtet und abonniert ein Thema.
    
    // Simulieren Sie den Empfang einer MQTT-Nachricht und rufen Sie den Callback auf.
    std::string empfangenesThema = "sensor/temperatur";
    std::string empfangeneNachricht = "25.5°C";
    
    // Rufen Sie den Callback mit den empfangenen Daten auf.
    messageCallback(empfangenesThema, empfangeneNachricht);