Budowa mikroserwisu w Pythonie: przewodnik biznesowy

Mikroserwisy pozwoliły projektantom i programistom osiągnąć głębszą wszechstronność oprogramowania i wyższą wydajność dzięki dobrze podzielonemu podejściu. Specjaliści używają dziś Pythona, by rozdzielić front-end i backend aplikacji, tak aby obie części można było rozwijać, poprawiać i optymalizować osobno. Efektem jest czystszy kod, nowe możliwości organizacji biznesu i precyzyjne przyspieszenia wydajności.

Są jednak także niuanse i wyzwania. Choćby potrzeba dwóch osobnych zespołów specjalistów pracujących nad rozdzielonymi częściami aplikacji, Twoja rzeczywista potrzeba (lub jej brak) sięgnięcia po mikroserwisy w Pythonie oraz związane z tym rekrutacje. W świetle wszystkich korzyści, jakie daje to podejście we właściwym projekcie, warto poświęcić czas na pokonanie tych trudności. W dłuższej perspektywie można bowiem zbudować coś naprawdę wyjątkowego. Dowiedz się więcej w całym artykule.

Budowa mikroserwisu w Pythonie: przewodnik biznesowy

Architektury zorientowane na usługi pojawiły się jako uproszczona alternatywa dla rozwiązań monolitycznych, które stopniowo się dezaktualizowały. Koncepcja budowania bardziej zaawansowanych, a przy tym łatwiejszych w utrzymaniu struktur „cegła po cegle” wprowadziła elastyczne architektury oparte na mikroserwisach. Rozwiązania złożone z wielu usług, które realizują różne funkcje techniczne i biznesowe. 

Składane w dowolnej kolejności mikroserwisy pomagają tworzyć architektury o wiele bardziej wszechstronne i dopasowane niż rozwiązania budowane jako jedna całość. W wielu przypadkach takie architektury pozwalają firmom i przedsiębiorcom uniknąć mnóstwa kłopotów z tworzeniem i utrzymaniem monolitycznego oprogramowania. 

Jednocześnie giganci branży mocno opierający się na oprogramowaniu mobilnym i webowym, tacy jak Amazon, Netflix, Uber, Etsy i inni, wybierają architekturę mikroserwisową, by dzięki bardziej złożonym rozwiązaniom uzyskać szerszą funkcjonalność aplikacji. A Python wydaje się wiodącą technologią stojącą za tym podejściem.

Czym są mikroserwisy w Pythonie, jak się je buduje i czy Twój projekt naprawdę ich potrzebuje? Spróbujmy to rozstrzygnąć, zgłębiając temat.

Budowa mikroserwisów w Pythonie: co jest do tego potrzebne?

Najpierw kilka technicznych szczegółów, żeby zobaczyć szerszy obraz tego, o czym mówimy. 

Mówiąc bardziej technicznie, mikroserwisy tworzą styl architektury oprogramowania, w którym osobne programy odpowiedzialne za pojedyncze zadania łączą się w spójną całość. Możesz zbudować od zera nową aplikację według tej zasady albo wziąć istniejącą i rozbić ją na mniejsze części za pomocą Pythona. 

Podejście mikroserwisowe można wybrać z różnych powodów, ale od razu dostajesz architekturę projektu łatwiejszą do skalowania wraz ze wzrostem ruchu oraz możliwość wygodnej pracy nad poszczególnymi częściami projektu po rozdzieleniu odpowiedzialności.

Doświadczeni inżynierowie Pythona mogą użyć wielu modeli i narzędzi, by zbudować ogólny szkielet wspierający kluczowe aplikacje (czyli mikroserwisy). Najpopularniejsze wybory to Flask, Docker i Django. Ale za co dokładnie mogą odpowiadać mikroserwisy? Załóżmy, że mamy duży sklep internetowy, powiedzmy ze sprzętem sportowym. Platformę monolityczną można rozbić na następujące osobne usługi:

Weźmy tę strukturę za przykład. Świetne jest to, że każda z tych usług może mieć względnie niezależną logikę, rozwijaną i utrzymywaną przez osobne zespoły. Otwiera to ogromne możliwości optymalizacji i stopniowej rozbudowy. A jeśli jedna usługa zacznie szwankować, pozostałe pozostaną nietknięte. 

Jeśli chodzi o zasoby potrzebne do budowy mikroserwisów w Pythonie, widać, że możesz musieć zaangażować w projekt kilku dedykowanych specjalistów albo nawet całe zespoły. Każdy odpowiada za jeden czy dwa mikroserwisy. Dla product ownerów poziom zaangażowania w projekt jest zwykle umiarkowany. Wymagane jest jednak intensywne zarządzanie, co stawia poważne zadanie przed project managerem. Do zarządzania wszystkimi zespołami możesz potrzebować nawet kilku PM-ów, choć niekoniecznie.

Do tego dłubanie przy mikroserwisach bywa dość czasochłonne - zwykle dwa razy bardziej niż tradycyjne wytwarzanie monolitu. Podobnie z kosztami: dodatkowe wydatki generuje potrzeba stałej, aktywnej komunikacji między zespołami, intensywne zarządzanie i konkurencyjne stawki bardzo dziś poszukiwanych specjalistów od Pythona. Same usługi też muszą się ze sobą komunikować, wykonując zdalne wywołania, które zwielokrotniają koszty opóźnień sieciowych.  

Początkowa złożoność projektu to jednak rozsądna ofiara w zamian za długofalowe efekty. Owszem, budowa rozwiązania podzielonego na segmenty trwa dłużej i kosztuje więcej, ale gotowy produkt będzie stabilniejszy i łatwiejszy w utrzymaniu. Pamiętaj jednak, że cała ta efektywność czasowa i kosztowa zależy od wielkości i kwalifikacji Twojego zespołu. 

Kiedy najlepiej używać mikroserwisów?

Przejście na strukturę projektu opartą o mikroserwisy w Pythonie to złożona decyzja i z pewnością nie jest to podejście uniwersalne. Można spokojnie powiedzieć, że jeśli szybki start projektu i błyskawiczne wejście na rynek są wśród Twoich priorytetów, to nie jest to rozwiązanie dla Ciebie. Jest natomiast, jeśli chcesz zbudować (lub zoptymalizować) rozbudowane rozwiązanie o wielu ruchomych elementach. I jeśli jesteś gotów na znaczną inwestycję, by te początkowe wydatki zamienić w przyszłe zyski.

Zdecydowanie warto rozważyć rozbicie istniejącego rozwiązania na mikroserwisy, jeśli masz już działający marketplace albo inne wielowątkowe rozwiązanie usługowe. Byłby to logiczny krok w stronę reorganizacji, uporządkowania i docelowej optymalizacji produktu u samych podstaw. Najbardziej znane dziś platformy oparte na mikroserwisach (wspominamy o nich nieco niżej) były pierwotnie monolitami i z czasem przeszły na architekturę usługową.

Czy jednak ta filozofia sprawdzi się w produkcie budowanym od zera w Twoim przypadku? Aby dojść do ostatecznego wniosku, uporządkuj najpierw następujące kwestie:

1. Gdzie leży Twoja specjalizacja? Zastanów się nad siłami i zasobami, jakie możesz przeznaczyć na projekt. Możesz mieć na przykład programistów doświadczonych w tworzeniu platform e-commerce, którym praca z mikroserwisami przyjdzie łatwo. Z drugiej strony specjaliści, którzy zajmowali się dotąd tylko prostymi aplikacjami albo drobnymi pomysłami biznesowymi, powinni pracować z monolitem;
2. Jaka jest struktura Twojego zespołu? Zespoły różnej wielkości mogą lepiej lub gorzej radzić sobie ze złożoną siecią mikroserwisów. Upewnij się, że Twój zespół ma odpowiednią moc przerobową i zestaw talentów potrzebny do pracy z daną architekturą;
3. Jakie są Twoje potrzeby w zakresie przechowywania danych? Jeśli chcesz korzystać z chmurowego systemu współdzielenia danych, mikroserwisy zdecydowanie Ci odpowiadają. Nie sprawdzą się, jeśli masz jedną bazę danych, bo każda usługa wymaga niezależnego magazynu informacji;
4. Na ile jesteś gotów na większe ryzyko? Choć mikroserwisy mogą wydawać się bardziej zaawansowanym, nowoczesnym sposobem prowadzenia projektu czy biznesu, przekonasz się, że są ryzykowniejsze przez swoją złożoność oraz wysokie koszty utrzymania i testowania. Warto tu postawić na kontrolę i skalowanie, bez nadmiernych ambicji.

Zalety i wady mikroserwisów w Pythonie

Jak każda technologiczna koncepcja, Python jako framework mikroserwisowy wnosi wiele zalet, ale ma też pewne wady. Przyjrzyjmy się im.

Zalety

Dlaczego miałbyś wolisz złożoną sieć mikroserwisów od prostoty i bezpośredniości architektury monolitycznej? Oto kilka powodów:

• Konkretność. Każda usługa w systemie jest przykrojona pod konkretne zadanie, co daje uporządkowanie i zwinność;
• Elastyczność. Ponieważ każdą usługę można obsługiwać osobno, o wiele łatwiej zmienisz konfiguracje i kod aplikacji niż w monolicie;
• Automatyczne skalowanie. Liczbę mikroserwisów można zwiększać lub zmniejszać zależnie od bieżącego obciążenia danej operacji. Choć zadziała to tylko w określonych okolicznościach, jest to ważne narzędzie modyfikacji;
• Rozproszona funkcjonalność. Izolując poszczególne obszary programu w mikroserwisach, eliminujesz możliwość pomyłki we wspólnym kodzie, więc wydajność rośnie, a przestoje maleją. Wykreślasz też błędy, które mógłbyś popełnić przy łączeniu usług, bo są one od siebie niezależne.

Wady

To wszystko może wyglądać na bezbłędne rozwiązanie dla programistów, ale ten typ systemu jest dość specyficzny i daleki od doskonałości. Architektura mikroserwisowa bywa znacznie korzystniejsza i mniej kłopotliwa. Oto dlaczego:

• Komunikacja. Żeby aplikacja działała poprawnie, musisz zapewnić niezawodne połączenie między wszystkimi usługami w programie. Sam ten proces przysparza wielu niespodzianek z racji rozproszonej natury powstałego systemu;
• Wiele magazynów danych. Niezależność oznacza, że każdy mikroserwis musi mieć własny kontekst przechowywania, który trzeba aktualizować przy każdej transakcji;
• Złożone testowanie. Testy będą droższe, bo dla każdej usługi w systemie trzeba uruchomić osobny proces testowy. Co więcej, każde testowanie jednego bloku wymaga uruchomienia także wszystkich pozostałych, by sprawdzić ich łączność;
• Wdrażanie. Wdrażanie architektur mikroserwisowych komplikuje się wraz z dodawaniem kolejnych usług, bo każdą trzeba osobno monitorować, skalować i koordynować z pozostałymi;
• Wyższe koszty ogólne. Wszystkie powyższe powody oznaczają więcej pracy dla programistów i ogólnie bardziej zaawansowane procedury testowania, wdrażania, skalowania i utrzymania.

Możesz sam dokładnie rozważyć wszystkie powyższe informacje, ale gorąco zachęcamy, by pomogli Ci w tym wykwalifikowani programiści Pythona.

Rodzaje mikroserwisów w Pythonie

Do budowy mikroserwisów w Pythonie można podejść z dwóch stron - bardziej tradycyjnego modelu „wszystko ze wszystkim” albo tworzenia usług sterowanych zdarzeniami. Standardowy proces to zwykłe badania i analiza, z których wynikają wymagania, a na ich podstawie mikroserwisy wdraża się według zaplanowanego priorytetu.

Alternatywnie architektura sterowana zdarzeniami opiera się na mikroserwisach uruchamianych przez konkretne zdarzenia. „Zdarzenia” to określone aktualizacje lub zmiany stanu niektórych usług - na przykład dodając produkt do koszyka, klient uruchamia usługi następcze (powiadomienia, obliczenia dostawy itd.). 

To podejście pomaga zautomatyzować wiele procesów i rozdzielić usługi administracyjne od konsumenckich, by optymalizować je osobno. Architektury sterowane zdarzeniami mogą jednak wymagać jeszcze bardziej zaawansowanej wiedzy i nakładów, więc przed wyborem tego solidnego podejścia sprawdź swoje możliwości inwestycyjne.

Mikroserwisy w Pythonie - wpływ na produkt

Cała ta techniczna otoczka jest w porządku, ale jak dokładnie możliwości Pythona przekładają się na produkty końcowe - aplikacje desktopowe, mobilne i webowe zbudowane na mikroserwisach? Odczuwalny wpływ pojawia się na kilku poziomach:

• Sam produkt staje się uporządkowany i czystszy na poziomie kodu, łatwiejszy do skalowania i utrzymania dla zespołów rozwoju i wsparcia oraz płynniejszy i bardziej responsywny pod względem ogólnej wydajności;
• Dla biznesu oznacza to mniejsze długofalowe wydatki na optymalizację, wyższą satysfakcję i lojalność klientów oraz odporne na awarie działanie na rynku;
• Jednocześnie użytkownicy dostają wygodne rozwiązanie nastawione na to, by pomóc im rozwiązać problemy i osiągnąć cele dzięki dopasowanej funkcjonalności.

Rynek specjalistów i popularność języka

Programiści Pythona są ogólnie bardzo poszukiwani, a co dopiero najlepsi specjaliści pracujący z zaawansowanymi technologiami, a zwłaszcza z mikroserwisami. Python jest bowiem niezwykle popularny i szeroko stosowany w wielu obszarach, od lekkich aplikacji webowych po rozwiązania data science. Dostępnych specjalistów z pewnością więc nie brakuje, ale konkurencja na rynku pracy jest ostra.

Sprawa komplikuje się, gdy weźmiemy pod uwagę, że nawet tych porządnych kandydatów, których znajdziesz, trzeba przepytać, wybrać i odpowiednio zrekrutować. Wielu z nich odpadnie prędzej niż później. Dlatego nie powinieneś przegapić okazji, by zatrudnić inżynierów Pythona u sprawdzonego dostawcy, który weźmie na siebie kluczowe zadania rekrutacyjne.

Czy Python nadaje się do mikroserwisów?

Jak pokazuje porównanie z innymi frameworkami i językami, Python czyni planowanie, prototypowanie i budowę architektury mikroserwisowej dużo łatwiejszą i szybszą. Wymagające zadania i ciężkie wdrożenia upraszcza tu Django. Jednocześnie dostajesz płynną zgodność ze starszymi technologiami (choćby ASP czy PHP), co pozwala tworzyć webowe front-endy usług do dalszego hostowania mikroserwisów. Czy Python naprawdę nadaje się do mikroserwisów? Zdecydowanie tak.

Znane przykłady architektur mikroserwisowych z życia

Jeśli chodzi o przykłady mikroserwisów w Pythonie i zastosowania tej filozofii w ogóle, mamy chyba do czynienia wyłącznie z liderami rynku. 

Serwis sprzedażowy Amazona był kiedyś bardzo ściśle powiązaną strukturą monolityczną, przez co programiści musieli mozolnie rozplątywać zależności, gdy chcieli skalować lub ulepszać poszczególne elementy. Wobec opóźnień w pracach, uciążliwych współzależności i problemów z kodem zdecydowano się podzielić platformę na mniejsze aplikacje przypisane do konkretnych usług. W tym celu dokładnie przeanalizowano i zrefaktoryzowano kod źródłowy, zamieniając przycisk Kup, koszyk i wiele innych elementów w niezależne usługi.

Netflix przeszedł podobne trudności, zanim zdecydował się na mikroserwisy. Ten gigant wykorzystał jednak możliwości chmury, by osobne usługi były jeszcze bardziej elastyczne i wysoko dostępne. Decyzja ta pozwoliła Netfliksowi skalować się wraz z czasami i obsługiwać około dwóch miliardów żądań API na brzegu sieci przez blisko tysiąc luźno powiązanych usług.

Uber również postawił na usługi chmurowe, by uniknąć niepotrzebnej złożoności oprogramowania i problemów z połączeniami REST API. W dłuższej perspektywie pozwoliło to firmie skalować tylko tam, gdzie trzeba, aktualizować tylko tam, gdzie trzeba, i osiągnąć większą odporność na awarie w całym systemie.

Podsumowanie

Budowa rozwiązania nastawionego na użytkownika przy pomocy mikroserwisów w Pythonie sprawia, że kodowanie jest bezproblemowe i płynne dzięki wygodnemu rozdzieleniu odpowiedzialności. Usprawnia organizację biznesu dobrze podzielonym przepływem pracy. Pomaga obniżyć długofalowe koszty i ryzyko dzięki skalowalności i elastyczności. Ale co najważniejsze - pomaga naprawdę dotrzeć do sedna problemów i potrzeb klientów oraz budować na tej podstawie rozwiązania. 

W dłuższej perspektywie to więcej niż wystarczająca rekompensata za zasoby zainwestowane na starcie w budowę mikroserwisów w Pythonie. A wszystko, czego do tego potrzebujesz, to odpowiednio wykwalifikowany, niezawodny specjalista u boku.  

Pozwól specjalistom Ideamotive pomóc Ci zatrudnić najlepszych programistów Pythona bez szukania daleko. Pomożemy zaplanować każdy krok i najrozsądniej rozdzielić zasoby. Dlatego skontaktuj się z nami, by omówić swój przyszły projekt i zacząć tworzyć rozwiązanie, które zdefiniuje rynek!