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엔터프라이즈 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 전통적인 단일 응용 프로그램 아키텍처는 대규모 및 고음용 데이터 처리의 요구를 충족시킬 수 없었습니다. 비즈니스 결정을보다 효율적으로 지원하기 위해 점점 더 많은 기업이 분산 분석 및 의사 결정 메커니즘을 PHP 마이크로 서비스 아키텍처에 소개하기 시작했습니다. 이 기사는 PHP를 사용하여이를 달성하는 방법을 살펴보고 실제로 사용 가능한 예제 코드를 제공합니다.
마이크로 서비스 시스템에서 분산 분석 및 의사 결정을 실현하는 첫 번째 단계는 시스템 아키텍처를 합리적으로 설계하는 것입니다. 다음은 일반적인 분산 시스템 역할 부문입니다.
PHP 마이크로 서비스에서 메시지 대기열 (예 : RabbitMQ 또는 Kafka)은 마스터 노드와 슬레이브 노드 사이의 분리 된 통신을 달성하기 위해 작업 전송 센터로 사용될 수 있습니다. 작업 예약 프로세스는 다음과 같습니다.
다음은 작업 예약 및 실행을위한 PHP 코드 예제입니다.
<?php
// 마스터 서비스 노드 코드
// 메시지 대기열에 작업을 게시하십시오
function sendTaskToQueue($task) {
$queue = new RabbitMQ();
$queue->push($task);
}
// 작업자 노드로부터 작업 결과를받습니다
function receiveTaskResult() {
$queue = new RabbitMQ();
$result = $queue->pop();
// 처리 결과...
}
// 작동 노드 코드
// 메시지 대기열에서 작업을 가져옵니다
function getTaskFromQueue() {
$queue = new RabbitMQ();
$task = $queue->pop();
return $task;
}
// 작업을 수행하십시오
function executeTask($task) {
// 특정 분석 및 의사 결정 작업을 수행하십시오...
$result = analysisAndDecision($task);
return $result;
}
// 작업 결과를 마스터 노드에 반환하십시오
function sendTaskResult($result) {
$queue = new RabbitMQ();
$queue->push($result);
}대규모 데이터를 처리 할 때는 처리를 위해 데이터를 여러 노드에 합리적으로 배포하는 것이 중요합니다. PHP에서 보류중인 데이터는 여러 조각으로 나누고 메시지 대기열로 별도로 전송 될 수 있으며, 전체 처리량을 개선하기 위해 작업자 노드에 의해 병렬로 처리 될 수 있습니다.
<?php
// 마스터 서비스 노드 코드
// 메시지 대기열에 데이터를 긁어냅니다
function sendShardedDataToQueue($data) {
$queue = new RabbitMQ();
foreach ($data as $shard) {
$queue->push($shard);
}
// 전송이 완료된 후，엔드 태그를 보내십시오
$queue->push('end');
}
// 작동 노드 코드
// 메시지 대기열에서 샤드 데이터를 가져 와서 처리하십시오.
function processDataFromQueue() {
$queue = new RabbitMQ();
while (true) {
$shard = $queue->pop();
if ($shard == 'end') {
break;
}
// 프로세스 샤드 데이터...
analysisAndDecision($shard);
}
}강력한 분산 분석 및 의사 결정 시스템을 구축하려면 다음에주의를 기울여야합니다.
이 기사는 PHP 마이크로 서비스 아키텍처에서 분산 분석 및 의사 결정 시스템을 구축하는 완전한 아이디어 및 구현 방법을 소개합니다. RabbitMQ와 같은 미들웨어를 사용함으로써 마스터 제어 노드와 작동 노드 간의 통신 분리는 동시 처리 기능과 시스템의 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 앞으로 실시간 모니터링, 컨테이너화 된 배포 등을 통합하여 시스템의 유연성과 견고성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
