ref: https://vivek-singh.medium.com/system-design-cheat-sheet-318ba2e34723
本篇文章是一個筆記文,紀錄關於 System Design 路上常遇到的架構與元件,譬如
1. LoadBalancer
2. Caches
3. Queues
4. Configuration Service
5. API Gateway
6. Service Mesh
7. CDN
8. Cassandra
9. Snowflake
10. Numbers
每個概念都還會附上一些相關影片與文章,也因為是個筆記內容,因此每個元件的介紹都不會非常詳細,都是小小段落介紹每個元件的最基本概念。
譬如 LoadBalancer 的筆記有
1. L4/L7 兩種的差異
2. AWS 上 ELB/ALB/NLB 的三種差異
3. LB 的演算法, Round Robin,Weighted RR, Least Connection/Response Time/Resource based 等
Caches
1. 實作有 Memcached, Redis 等相關專案
2. 什麼時候會使用 Memcached:
a. 需求簡單,譬如單純 Key/Value 字串,可以輕易地透過調整 cores/threads 來調整效能。
b. Volatile,沒有儲存機制
c. 只有 LRU 的 Cache 演算法
d. Key 最多 250B, Value 最多 1MB
3. 什麼時候使用 Redis
a. 需要儲存 object,而非單純 string
b. 支援多種演算法
c. 支援 data store,可以達到 non-volatile 效果
d. 可以支援 Set/Hash/List/Sorted Set 不同型態
這類型的文章對於踏入 System Design 能夠提供一個簡易的入門介紹,先有哪些類別需要學習,再針對每個類別獨立學習也是一個不錯的學習路徑。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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api gateway 實 作 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的精選貼文
Cloud Native 這個詞近年來非常熱門,CNCF 甚至也有針對這個詞給出了一個簡短的定義,然而對於每個使用者來說,要如何實踐這個定義則是百家爭鳴。我認為很認真地去探討到底什麼樣才算 Cloud Native 其實就跟很認真的探討什麼是 DevOps 一樣,就是一個沒有共識,沒有標準答案的問題。
本篇文章從 CNCF 的定義衍伸出 Cloud Native 帶來的優勢,並且針對這個領域介紹了十三種不同面向的科技樹,每個科技樹也都介紹了幾個常見的解決方案。
好處:
1. Speed
作者認為 Cloud Native 的應用程式要具有快速部署與快速開發的特性,擁有這些特性才有辦法更快地去根據市場需求而上線面對。眾多的雲端廠商都提供不同的解決方案讓部署應用程式愈來愈簡單,而 Cloud Native 相關的工具則是大量採用抽象化的方式去描述這類型的應用程式,讓需求可能更簡單與通用的部署到不同環境中。
2. Scalability and Availability
Cloud Native 的應用程式應該要可以無痛擴張來對面不論是面對一百個或是一百萬個客戶。底層所使用的資源應該都要根據當前的需求來動態配置,避免無謂的金錢成本浪費。此外自動化的 Failover 或是不同類型的部署策略(藍綠/金絲雀..等)也都可以整合到 Cloud native 的工具中。
3. Quality
Cloud Native 的應用程式建置時應該要保持不變性,這特性使得應用程式本身能夠提供良好的品質一致性。此外大部分的 Cloud Native 工具都是開放原始碼專案,這意味者使用時比較不會遇到 vendor lock-ins 的問題。
以下是作者列出來認為 Cloud Native 生態系中不可或缺的十三種面向,以及該面向中幾個知名專案。
相關領域
1. Microservices (Node.js/Kotlin,Golang)
2. CI/CD (Gitlab CICD/ Github Actions)
3. Container (Docker/Podmna/LXD)
4. Container Orchestration (Kubernetes/Google Cloud Run)
5. Infrasturcutre as Code (Terraform/Pulumi)
6. Secrets (Vault /Sealed Secrets)
7. Certificates (cert-manager/Google managerd certificates)
8. API Gateway (Ambassador/Kong)
9. Logging (EKF/Loki)
10. Monitoring (Prometheus/Grafana/Datadog)
11. Alerting (Prometheus Alertmanager/Grafana Alerts)
12. Tracing (Jaeger/Zipkin)
13. Service Mesh (Istio/Consul)
https://medium.com/quick-code/how-to-become-cloud-native-and-13-tools-to-get-you-there-861bcebb22bb
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這篇文章探討的是關於 Serverless 使用上的經驗分享
作者基於自身實戰經驗探討於 AWS 上使用 Serverless 的七種架構模式
模式一:
作者認為最簡單的模式,使用 API Gateway, Lambda Functions 配上 DynamoDB 來處理商業需求
團隊可以透過 API Gateway 來達到快取,限速等不同的調整
模式二:
針對微服務的架構調整,基於模式一進行延伸。
因為 API Gateway 以及 Lambda 相關的限制都是基於帳戶設定的(可以聯絡客服調高),因此模式二就是用更多的帳戶來處理更多的服務,藉此讓這些限制不會被許多服務共享。
模式三:
該模式是標準有前(SPA)後端應用程式的架構。
前端(Single Page Application)網頁放到不公開的 S3,前方透過 AWS CloudFront 來處理應用並且將 Request 給 Proxy 到後方 S3。而後端則是如同模式一的方式去部署
模式四:
模式三的延伸,如果需要使用者是來自於不同的地理位置,想要針對地理位置去進行更多處理時,會透過 CloudFront 作為 Proxy 來處理 Regional API Gateway.
剩下三種模式就不詳述,有興趣的可以閱讀原文看看七種模式
https://waswani.medium.com/serverless-architecture-patterns-in-aws-edeab0e46a32
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