Sự thay đổi đáng chú ý từ Monolith sang Microservices - Được hỗ trợ bởi DevOps do AI điều khiển

Nếu chúng ta nói về phát triển và vận hành phần mềm, sự hội tụ của các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI) với các phương pháp DevOps đã hỗ trợ hình thành một sự thay đổi đáng chú ý trong mô hình kiến trúc.

Hành trình từ các ứng dụng nguyên khối đến kiến trúc vi dịch vụ (với các phương pháp thực hành DevOps được hỗ trợ bởi AI) thể hiện một bước phát triển quan trọng trong công nghệ phần mềm.

Kiến trúc nguyên khối và microservice

Cách tiếp cận truyền thống - Kiến trúc nguyên khối:

Theo truyền thống, các kiến trúc nguyên khối thường được coi là nền tảng. Trong mô hình này, các ứng dụng được xây dựng như một đơn vị duy nhất, tích hợp chặt chẽ, trong đó tất cả các thành phần hoạt động trong một môi trường thực thi và cơ sở mã thống nhất.

Mặc dù kiến trúc nguyên khối đơn giản hóa việc phát triển và triển khai nhưng chúng cũng đặt ra những thách thức nhất định. Việc mở rộng quy mô các chức năng cụ thể trở nên khó khăn. Việc triển khai các bản cập nhật yêu cầu triển khai lại toàn bộ ứng dụng, điều này gây ra thời gian ngừng hoạt động và có thể gây gián đoạn trải nghiệm người dùng.

Phương pháp tiếp cận hiện đại - Kiến trúc microservice:

Sự xuất hiện của kiến trúc microservice giải quyết những hạn chế của cấu trúc nguyên khối. Dịch vụ vi mô phân tách các ứng dụng thành các dịch vụ nhỏ hơn và tự trị. Các dịch vụ này hoạt động độc lập và giao tiếp thông qua API.

Vì vậy, cách tiếp cận tập thể mang lại những lợi thế hấp dẫn:

Kiến trúc microservice chia các ứng dụng phần mềm lớn thành các phần nhỏ hơn và độc lập hoạt động cùng nhau. Kiểu thiết lập này sẽ giúp ích theo một số cách. Đầu tiên, mỗi bộ phận có thể tự phát triển hoặc thu nhỏ lại khi cần thiết. Thứ hai, các bộ phận khác nhau có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình khác nhau bằng cách làm cho toàn bộ hệ thống có khả năng thích ứng cao hơn.

Thứ ba, nếu một bộ phận bị lỗi thì cũng không ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Thứ tư, những thay đổi có thể diễn ra nhanh hơn vì các phần nhỏ hơn và dễ gia công hơn. Cuối cùng, nó giúp các nhóm khác nhau làm việc trên các phần riêng biệt dễ dàng hơn mà không làm ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Vì vậy, nó dễ dàng hơn để quản lý.

Đây là nơi DevOps tham gia. Chúng ta có thể kiểm tra biểu đồ so sánh sau để biết thông tin chi tiết:

Sự giao thoa giữa AI và DevOps trong Tiến hóa Phần mềm

AI trong DevOps:

Khi công nghệ AI hợp nhất với thực tiễn DevOps, chúng sẽ đưa ra tính năng tự động hóa, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và hiểu biết mang tính dự đoán. Nó thay đổi một cách hiệu quả các giai đoạn khác nhau của vòng đời phát triển phần mềm.

Việc tích hợp AI vào DevOps có thể có ý nghĩa quan trọng, chẳng hạn như các nhiệm vụ trước đây được thực hiện thủ công hoặc cần có sự can thiệp của con người giờ đây có thể được tự động hóa. Nó bao gồm nhiều quy trình khác nhau như thử nghiệm, triển khai và giám sát. Vì vậy, nó làm cho chúng hiệu quả hơn và ít bị lỗi hơn.

Ngoài ra, thuật toán AI phân tích lượng lớn dữ liệu được tạo ra trong quá trình phát triển. Vì vậy, nó cho phép các nhóm đưa ra quyết định thông minh hơn dựa trên thông tin thu được từ dữ liệu này.

Về cơ bản, AI trong DevOps góp phần tối ưu hóa quy trình làm việc, xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra và dự đoán kết quả. Do đó, quy trình phát triển dựa trên AI có thể cải thiện chất lượng phần mềm tổng thể.

Việc tích hợp AI trong DevOps sẽ cách mạng hóa cách hình thành, xây dựng và phân phối phần mềm. Nó đẩy nhanh chu kỳ phát triển và nâng cao độ tin cậy, hiệu quả và khả năng thích ứng của các sản phẩm phần mềm bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn mới cho ngành.

Các khía cạnh quan trọng của tích hợp AI trong DevOps:

Sơ đồ minh họa các thành phần thiết yếu nêu bật sự tích hợp của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực tiễn DevOps. Nó mô tả năm phần chính của sự kết hợp này. Đầu tiên, nó hiển thị các công cụ kiểm tra tự động và đảm bảo chất lượng do AI điều khiển.

Những công cụ này phân tích mã, tìm lỗi và dự đoán sự cố bằng cách xác nhận chất lượng phần mềm tốt hơn.

Thứ hai, nó hiển thị Tích hợp liên tục/Triển khai liên tục (CI/CD). Nó thể hiện cách AI hỗ trợ và tự động hóa các nhiệm vụ xây dựng, thử nghiệm và triển khai bằng cách làm cho quá trình phát hành nhanh hơn nhiều.

Phần thứ ba nêu bật việc giám sát hiệu suất và phát hiện bất thường, trong đó hiển thị các công cụ hỗ trợ AI để phân tích số liệu thời gian thực, nhanh chóng phát hiện những điểm bất thường và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

Tiếp tục, phần thứ tư đề cập đến vấn đề bảo mật và tuân thủ với điểm nổi bật là khả năng của AI trong việc chủ động xác định các mối đe dọa, lỗ hổng và duy trì tuân thủ các quy định. Phần cuối cùng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa chi phí và quản lý tài nguyên.

Điều này cho thấy AI đóng vai trò quan trọng như thế nào trong việc tăng cường phân bổ nguồn lực, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả tổng thể.

Mỗi phân đoạn của sơ đồ thể hiện vai trò không thể thiếu của AI trong việc cách mạng hóa các hoạt động DevOps, mang lại hiệu quả, độ tin cậy và bảo mật trong suốt vòng đời phát triển phần mềm.

Các chiến lược chuyển đổi từ nguyên khối sang vi dịch vụ

Việc chuyển từ thiết lập nguyên khối sang microservice đòi hỏi phải có cách tiếp cận từng bước. Các chiến lược cho quá trình chuyển đổi này bao gồm các bước quan trọng như xác định ranh giới dịch vụ, phân tách dần dần, triển khai cổng API, quản lý dữ liệu, áp dụng các biện pháp thực hành DevOps, giám sát, cấu trúc nhóm, khả năng phục hồi, bảo mật và thử nghiệm.

Những chiến lược này tạo điều kiện cho quá trình chuyển đổi liền mạch, nâng cao khả năng mở rộng, tính linh hoạt và thực tiễn phát triển phần mềm tổng thể.

• Phân tích khối nguyên khối hiện có để xác định ranh giới logic nhằm chia các chức năng thành các dịch vụ nhỏ hơn và độc lập.

  
  

• Áp dụng cách tiếp cận theo từng giai đoạn để phân tách nguyên khối bằng cách trích xuất dần các thành phần nhỏ hơn và ít phức tạp hơn thành các dịch vụ vi mô.

  
  

• Giới thiệu cổng API để tập trung liên lạc, quản lý yêu cầu và cung cấp giao diện thống nhất cho khách hàng.

  
  

• Điều chỉnh chiến lược quản lý dữ liệu cho phù hợp với vi dịch vụ (chọn thận trọng giữa cơ sở dữ liệu trên mỗi dịch vụ hoặc cơ sở dữ liệu dùng chung) để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

  
  

• Thực hiện các hoạt động DevOps và thiết lập quy trình CI/CD để triển khai, thử nghiệm và giám sát tự động.

  
  

• Triển khai các công cụ giám sát phù hợp nhất để theo dõi hiệu suất của microservice và nhanh chóng xác định cũng như giải quyết vấn đề.

• Khuyến khích một nền văn hóa nơi các nhóm nắm quyền sở hữu các dịch vụ vi mô của cá nhân họ. Loại thực hành này hỗ trợ trong việc có sự hợp tác đa chức năng.

• Thiết kế các vi dịch vụ một cách linh hoạt với các mẫu có khả năng chịu lỗi để xử lý lỗi một cách linh hoạt và ngăn chặn các sự cố xếp tầng.

  
  

• Áp dụng các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt như xác thực, ủy quyền và mã hóa ở các cấp độ khác nhau để bảo vệ các vi dịch vụ.

  
  

• Thiết lập các chiến lược thử nghiệm toàn diện bao gồm thử nghiệm đơn vị, thử nghiệm tích hợp và thử nghiệm từ đầu đến cuối để xác thực chức năng, hiệu suất và tương tác của vi dịch vụ.

Lợi ích và thách thức của microservice và DevOps dựa trên AI

Kiến trúc microservice với DevOps dựa trên AI mang lại nhiều lợi thế cho việc phát triển phần mềm hiện đại. Microservice cung cấp khả năng mở rộng, tính linh hoạt và triển khai nhanh nhẹn, trong khi tích hợp AI tự động hóa các quy trình trong suốt chu kỳ phát triển.

Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi này đặt ra những thách thức. Điều cần thiết là các tổ chức phải cân bằng những lợi ích và thách thức này khi áp dụng phương pháp phát triển phần mềm sáng tạo này.

Những lợi ích:

• Microservice cho phép mở rộng quy mô linh hoạt các thành phần riêng lẻ để quản lý khối lượng công việc khác nhau một cách hiệu quả.

• Ngôn ngữ lập trình đa dạng trong một ứng dụng duy nhất nâng cao khả năng thích ứng với các công nghệ khác nhau.

• Các dịch vụ biệt lập ngăn ngừa lỗi ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống.

• Cơ sở mã nhỏ hơn cho phép lặp lại quá trình phát triển nhanh hơn, hỗ trợ đáp ứng nhanh hơn nhu cầu thị trường.

• Các công cụ dựa trên AI tự động hóa việc kiểm tra, tích hợp, giám sát hiệu suất và bảo mật.

Những thách thức:

• Việc phối hợp và quản lý nhiều dịch vụ gây ra sự phức tạp trong việc điều phối và bảo trì.

• Các hệ thống phân tán đặt ra những thách thức trong việc đảm bảo các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và đáng tin cậy trên tất cả các dịch vụ.

• Các nhóm cần có bộ kỹ năng đa dạng để xử lý các công nghệ khác nhau.

• Các công cụ giám sát hiệu quả và cơ chế quản trị là rất cần thiết để quản lý môi trường phức tạp.

• Sự tích hợp mượt mà và điều phối hiệu quả các vi dịch vụ đặt ra những thách thức kỹ thuật trong quá trình triển khai và bảo trì.

Một số ví dụ thực tế:

Dưới đây là một số ví dụ thực tế cho thấy sự thay đổi đáng chú ý từ kiến trúc nguyên khối sang vi dịch vụ được hỗ trợ bởi DevOps do AI điều khiển:

📥Netflix:

Netflix đã chuyển đổi từ kiến trúc nguyên khối sang cơ sở hạ tầng dựa trên vi dịch vụ để cải thiện khả năng mở rộng và khả năng phục hồi. Với sự trợ giúp của các công cụ DevOps do AI điều khiển để tích hợp và triển khai liên tục, họ đã nâng cao tính linh hoạt của nền tảng.

Bằng cách chia nhỏ hệ thống của mình thành các dịch vụ nhỏ, dễ quản lý, họ đã triển khai tính năng nhanh hơn và có khả năng phục hồi tốt hơn trong những đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập bất ngờ. Để biết thông tin chi tiết, hãy kiểm tra các bài viết kỹ thuật của họ và tài liệu .

📥Spotify:

Nền tảng phát nhạc trực tuyến của Spotify đã áp dụng kiến trúc vi dịch vụ được hỗ trợ bởi các hoạt động DevOps do AI cung cấp. Họ đã kết hợp các thuật toán học máy (MLA) để tối ưu hóa đề xuất âm nhạc và trải nghiệm người dùng.

Bằng cách sử dụng microservice, Spotify đã mở rộng quy mô dịch vụ của mình một cách thành công. Về cơ bản, nó hỗ trợ họ cho phép cập nhật liền mạch và phát hành tính năng mới trong khi vẫn duy trì sự ổn định của hệ thống.

📥Amazon:

Dịch vụ web của Amazon (AWS) chuyển từ kiến trúc nguyên khối sang cơ sở hạ tầng dựa trên vi dịch vụ, hỗ trợ họ chuyển đổi khả năng điện toán đám mây lên một tầm cao khác. Các biện pháp thực hành DevOps do AI điều khiển đã cho phép AWS tự động hóa quá trình triển khai, quản lý tài nguyên hiệu quả và cải thiện khả năng chịu lỗi.

Sự thay đổi kiến trúc này cho phép họ giới thiệu các dịch vụ mới một cách nhanh chóng và duy trì tính sẵn sàng cao cho cơ sở khách hàng toàn cầu của họ.

📥Uber:

của Uber quá trình chuyển đổi từ ứng dụng nguyên khối sang kiến trúc vi dịch vụ được hỗ trợ bởi các hoạt động DevOps do AI điều khiển đã cách mạng hóa nền tảng chia sẻ chuyến đi của nó. Với microservice, họ có thể mở rộng quy mô các thành phần khác nhau trong hệ thống một cách độc lập, cải thiện độ tin cậy và khả năng phục hồi.

Các công cụ AI hỗ trợ hoạt động DevOps của họ bằng cách tự động hóa các quy trình kiểm tra, triển khai và giám sát.

Tương lai:

Với những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ, tương lai của kiến trúc DevOps và microservice do AI điều khiển dường như là vô tận. Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến và công nghệ AI tiên tiến được kỳ vọng sẽ xác định lại bối cảnh phát triển phần mềm và hiệu quả hoạt động.

Những công cụ tiến bộ này không chỉ cho phép tự động hóa mà còn có khả năng phân tích dự đoán, nâng cao khả năng ra quyết định và đẩy nhanh vòng đời phát triển. Sự kết hợp giữa kiến trúc DevOps và microservice do AI điều khiển được kỳ vọng sẽ vượt qua các ranh giới của sự đổi mới, hỗ trợ tạo điều kiện thuận lợi cho các hệ thống phức tạp, tự chủ và có thể mở rộng hơn.

Hơn nữa, khả năng phát triển của AI hứa hẹn sẽ tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu rủi ro và cung cấp các giải pháp phần mềm thích ứng và đáp ứng tốt hơn với nhu cầu thay đổi và sự phức tạp trong ngành công nghệ.

Khi những công nghệ này phát triển, chúng được dự đoán sẽ thay đổi cách các tổ chức xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng phần mềm.

Phần kết luận:

Việc chuyển từ phần mềm nguyên khối sang vi dịch vụ, được hỗ trợ bởi DevOps do AI điều khiển, đánh dấu một bước ngoặt lớn trong quá trình phát triển phần mềm.

Mặc dù microservice mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như phát triển nhanh hơn, mở rộng quy mô dễ dàng hơn và đổi mới nhiều hơn, nhưng chúng cũng yêu cầu lập kế hoạch cẩn thận, triển khai thông minh và thích ứng liên tục để vượt qua những thách thức mà chúng mang lại.

Bằng cách kết hợp kiến trúc vi dịch vụ với DevOps do AI điều khiển, các tổ chức có thể tạo ra một tương lai nơi đổi mới diễn ra nhanh chóng, hệ thống có khả năng mở rộng và linh hoạt, đồng thời có thể phát triển mạnh trong thế giới công nghệ luôn thay đổi.

Cuối cùng, sự chuyển đổi này là sự kết hợp hài hòa giữa công nghệ và phương pháp luận. Nó tạo ra một bản giao hưởng của sự phát triển phần mềm dẫn đến những cấp độ mới về hiệu quả và sự xuất sắc.