微服务体系结构：提议为微服务开发一种数据流驱动的机制-面向分解。 数据与站点分开工作
大数据应用程序通过执行业务逻辑，访问数据库，与其他系统交换消息并返回响应来处理请求（HTTP请求和消息）。 逻辑组件对应于应用程序的不同功能区域。
与许多技术实施一样，随着时间的流逝，系统将获得更多的功能，尤其是在大数据的情况下，速度，多样性和数量都将更高。
传统RDBMS无法有效地聚合，存储和处理此数据，当然不能大量地进行 。 数据量是史无前例的，并且以惊人的速度增长。 这导致网站速度和性能降低，用户体验差。
现在是时候寻找一种更好的做事方法了。 适应微服务架构有望使我们的团队保持快速发展并克服这些挑战。
提出了为微服务开发一种数据流驱动的机制-面向分解。 微服务架构强调使用多个小型且可独立部署的微服务，而不是将所有功能都封装在一个整体中，这会减慢站点速度并降低客户请求。
那么，我们取得了什么成就？ 现在，我们有了一堆具有复杂交互功能的简单服务，而不是单个复杂的系统。 客户的网站，数据库和数据流分别作为松散耦合的服务工作。 数据流驱动的分解方法严格且易于操作，并具有半自动支持。
DevCom客户已引入所有这些措施以及许多其他措施，以优化速度并显示出惊人的性能结果。
补充阅读：
⇒微服务API的架构和设计优先方法。
⇒Microservices.io
作者： DevCom营销主管Halyna Vilchynska
预先发布在https://devcom.com/tech-blog/scaling-to-microservices-architecture/