Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Как не превратить микросервисы в киберпанк-дистопию</a></li>

2 <li><a>Микросервисные приложения на GoMicro</a></li>

3 <li><a>Особенности построения CQRS read-модели при использовании доменных событий</a></li>

4 <li><a>Интеграция с Apache Cassandra. Создаем микросервис с Cassandra и Kafka</a></li>

5 <li><a>Знакомимся с архитектурой Apache Kafka</a></li>

6 <li><a>Разворачиваем Apache Kafka</a></li>

7 <li><a>Обеспечение безопасности в Apache Kafka</a></li>

8 </ul><h2><a>Как не превратить микросервисы в киберпанк-дистопию</a></h2>

9 <p>Вашему вниманию представлена квинтэссенция серии докладов под названием "Распределенное понимание распределенных систем" (“Distributed Distributed Systems unDerstanding”), посвященной определению и оптимизации микросервисных архитектур.<a>Перейти к статье</a></p>

10 <h2><a>Микросервисные приложения на GoMicro</a></h2>

11 <p>Go благодаря возможностям компиляции и встроенным механизмам конкурентной многозадачности очень хорошо подходит для создания сетевых приложений и активно используется в создании инструментов для DevOps и распределенных приложений. В этой статье мы рассмотрим некоторые возможности фреймворка GoMicro для реализации микросервисных приложений на Go.<a>Читать далее</a></p>

12 <h2><a>Особенности построения CQRS read-модели при использовании доменных событий</a></h2>

13 <p>Микросервисная архитектура в последние годы приобрела большую популярность. Но, несмотря на все ее преимущества, у нее есть и некоторые проблемы. Одна из них - сбор необходимых данных для передачи во фронтэнд. Здесь напрашивается простое и интуитивное решение - паттерн API composition (композиция API). Это решение данной проблемы, но не идеальное. Например, в случае высоконагруженных и высокодоступных систем, вызов нескольких сервисов для создания только одного представления может быть неприемлемым. Нужно придумать что‑то другое. Давайте попробуем CQRS.<a>Продолжение</a></p>

14 <h2><a>Интеграция с Apache Cassandra. Создаем микросервис с Cassandra и Kafka</a></h2>

15 <p>Из этой статьи мы узнаем, как написать микросервис, который сохраняет данные в Apache Cassandra с помощью Java-драйвера DataStax и генерирует события для изменений данных в Apache Kafka.<a>Читать статью</a></p>

16 <h2><a>Знакомимся с архитектурой Apache Kafka</a></h2>

17 <p>Чтобы разобраться с проблемой обработки непрерывных потоков больших объемов данных, в LinkedIn решили создать решение с нуля. Они отказались от хранения больших объемов данных, как в реляционных БД, хранилищ пар "ключ/значение", поисковых индексов или кэшей, а стали рассматривать данные как непрерывно развивающийся и постоянно растущий поток и на этой основе проектировать информационные системы и архитектуру данных. Так появился Apache Kafka. Сейчас это решение используется во многих крупных компаниях.<a>П</a><a>осмотрим подробнее, как оно устроено.</a></p>

18 <h2><a>Разворачиваем Apache Kafka</a></h2>

19 <p>В предыдущей статье мы достаточно подробно рассмотрели архитектуру Apache Kafka, из каких компонентов состоит данное решение, что для чего предназначено. И в этой статье мы рассмотрим процесс развертывания данного решения.<a>Продолжение</a></p>

20 <h2><a>Обеспечение безопасности в Apache Kafka</a></h2>

21 <p>В предыдущих двух статьях мы рассмотрели архитектуру решения Apache Kafka, развернули продукт и разобрались с отправкой и получением сообщений. Можно было бы, конечно, дальше погрузиться в тему использования данного решения, но в интернете есть множество различных публикаций с примерами использования Kafka для различных задач и различных сред разработки. Поэтому данная статья будет целиком и полностью посвящена такой важной теме, как обеспечение безопасности Apache Kafka.<a>Читать далее</a></p>