Quando servomotores atendem microsserviços: coisas sobre arquitetura de dados

Você já se deparou com essa situação? Dezenas de servomotores na linha de produção estão funcionando ao mesmo tempo e os dados chegam como uma maré. Os dados do ângulo do servo aqui ainda não foram salvos e as informações de torque em tempo real do braço robótico foram inseridas novamente. O banco de dados não consegue respirar e o sistema ocasionalmente congela por alguns milissegundos - mas apenas esses poucos milissegundos podem realmente causar dor de cabeça às vezes.

Não é esta a situação que frequentemente encontramos ao realizar projetos de automação? Os dispositivos estão ficando cada vez mais inteligentes e a quantidade de dados está cada vez maior. A arquitetura tradicional de banco de dados único está começando a parecer inadequada.

Perguntas de múltipla escolha sobre banco de dados na era dos microsserviços

Então aí vem a pergunta: Como o banco de dados deve ser projetado na arquitetura de microsserviços?

Uma voz disse: “Como é simples para todos os serviços compartilharem um banco de dados!” Mas na operação real, você descobrirá que há muitos problemas ocultos por trás dessa simplicidade. Alterações na estrutura da tabela de um determinado serviço podem afetar acidentalmente outras funções; o acoplamento de dados é muito rígido e é difícil expandir um módulo específico.

Outra forma de pensar está se tornando popular: cada microsserviço gerencia seu próprio banco de dados. Parece razoável, certo? Deixe o módulo responsável pelo controle da caixa de direção gerenciar seus próprios dados de posição e deixe o módulo que monitora o status do motor armazenar seu próprio registro de funcionamento. Cada um desempenha suas funções sem interferir uns nos outros.

Mas surge uma nova questão: depois de os dados serem dispersos, o que devemos fazer com as consultas de dados que requerem serviços cruzados? Por exemplo, se você deseja analisar a eficiência geral de uma determinada unidade mecânica, é necessário observar a velocidade de resposta do servo motor, a precisão de posicionamento do mecanismo de direção relevante e os dados de carga da estrutura mecânica. Os dados estão espalhados em locais diferentes e juntá-los é demorado e trabalhoso.

potênciaSolução: Padrões e Equilíbrio

Estamos pensando nisso há alguns dias. existirpotênciaNa experiência real do projeto, descobri que a chave é encontrar um "esquema de banco de dados" adequado - não um modelo rígido, mas um método flexível de organização de dados.

Por exemplo, o modelo de “banco de dados separado para cada serviço” é particularmente útil em sistemas de controle de motores. Os dados do módulo de controle em tempo real são armazenados de forma independente para garantir velocidade de resposta; o módulo de análise histórica utiliza outro conjunto de estratégias de armazenamento para facilitar a análise de tendências de longo prazo. Os limites dos dados são claros e os serviços trocam as informações necessárias através de interfaces claras, em vez de consultar diretamente os bancos de dados de outras pessoas.

Como garantir a consistência dos dados? Freqüentemente adotamos uma abordagem orientada a eventos. Quando um servo completa a ação especificada, ele publicará um evento de “ação concluída”. Outros serviços que se preocupam com esse status – como o serviço de registro de trajetórias de movimento – recebem e processam esse evento e atualizam seus próprios dados. Essa abordagem evita dependências diretas de banco de dados entre serviços.

Da teoria aos cenários da vida real na linha de produção

No ano passado auxiliamos em um projeto de renovação de linha de produção automatizada, que utilizou essas ideias. Existem doze servomotores trabalhando juntos na linha de produção, e cada um deles deve registrar parâmetros operacionais, códigos de falha e histórico de manutenção. Os servos dos três conjuntos de braços robóticos precisam trocar dados de posição em tempo real.

Se todos os dados forem agrupados em um banco de dados, os dados de controle e de análise em tempo real ocuparão recursos. Adotamos uma estratégia de dividir e conquistar: configurar um banco de dados de séries temporais de alto desempenho para serviços de controle em tempo real para armazenar valores em tempo real de velocidade e torque do motor; configurar um banco de dados relacional para serviços de gerenciamento de equipamentos para armazenar parâmetros de equipamentos e registros de manutenção; e o serviço de análise obtém dados de diferentes fontes de acordo com as necessidades e realiza um processamento abrangente.

O resultado? O atraso de resposta do controle em tempo real é reduzido em 40% e a velocidade de consulta de análise de dados é aumentada. Como cada banco de dados pode ser direcionado para suas próprias tarefas principais, não há necessidade de conciliar todos os tipos de operações de dados.

Os detalhes na prática

Ao escolher um esquema de banco de dados, geralmente fazemos diversas perguntas:

Qual é o modelo de acesso a dados para este serviço? São leituras e gravações frequentes em tempo real de pequenas quantidades de dados ou consultas ocasionais de análise em grande escala?

Qual é o crescimento de dados esperado? Alguns dados de sensores geram vários registros por segundo, que podem acumular uma quantidade surpreendente em um mês.

Quão fortes são as dependências de dados entre serviços? Você realmente precisa de sincronização em tempo real ou um pequeno atraso é aceitável?

Depois de responder a essas perguntas, a escolha do modo fica muito mais clara. Os dados de controle com altos requisitos em tempo real podem ser adequados para bancos de dados na memória ou bancos de dados de séries temporais específicos; para dados de configuração que exigem relacionamentos de consulta complexos, os bancos de dados relacionais tradicionais podem ser mais adequados; para grandes quantidades de dados de log históricos, os mecanismos de armazenamento colunar às vezes apresentam melhor desempenho.

Padrão não é escravidão, mas dança

Um bom esquema de banco de dados não deve ser como uma camisa de força, mas como um traje de trabalho bem ajustado que permite que você se mova livremente enquanto fornece o suporte necessário. existirpotênciaEm nossa experiência em projetos, descobrimos que as implementações mais bem-sucedidas costumam ser aquelas equipes que sabem ser flexíveis.

Eles escolhem um esquema de banco de dados primário para um serviço principal, combinado com soluções de armazenamento secundário para funções específicas. Assim como um sistema mecânico preciso, cada componente possui o material e a estrutura mais adequados, para que possa atingir a máxima eficácia quando combinado.

Às vezes, olhando para esses dados fluindo suavemente entre diferentes serviços, você pensará naqueles sistemas de transmissão bem projetados – a energia é transmitida entre as engrenagens, cada link está correto e, finalmente, é convertido em movimento preciso.

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O design de banco de dados sob microsserviços trata, em última análise, de encontrar um equilíbrio: o equilíbrio entre a independência do serviço e a integridade dos dados, o equilíbrio entre o desempenho em tempo real e a flexibilidade de consulta, e o equilíbrio entre a eficiência do desenvolvimento a curto prazo e os custos de manutenção a longo prazo.

Não existe uma resposta única, apenas escolhas apropriadas para cenários específicos. Cada projeto é uma nova exploração, do controle motor à coordenação mecânica, a arquitetura de dados é sempre a pedra angular que suporta tudo silenciosamente.

Quando a noite cai e o equipamento na linha de produção entra em período de manutenção, esses bancos de dados que funcionam silenciosamente ainda estão classificando os dados do dia e se preparando para uma operação eficiente amanhã - assim como um conjunto de dispositivos mecânicos precisos, cada peça está na posição correta e cumprindo sua missão.

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