6 сентября 2024 2829
Читайте про наиболее популярные шаблоны облачного проектирования: шаблон Bulkhead и шаблон Sidecar.

Облачные сервисы на сегодняшний день стали неотъемлемой частью ландшафта ИТ. Множество различных приложений размещаются и успешно функционируют в облаках. У облачных решений есть целый ряд преимуществ, например, мы можем легко масштабировать решение в случае, если увеличилась нагрузка. Также можем выполнить поэтапное обновление компонентов приложения, прозрачно для пользователей решения, благодаря использованию нескольких экземпляров сервиса.

Но при проектировании систем, основанных на облачных сервисах, важно правильно выбрать архитектуру решения. Конечно, никто не мешает самостоятельно придумывать свою архитектуру, но, скорее всего, то, что вы «изобретете» уже кто-то придумал до вас. Так наиболее успешные реализации приложений получили распространение в качестве шаблонов проектирования.


Всего существует несколько десятков шаблонов проектирования, и в этой статье мы рассмотрим шаблоны, позволяющие наиболее эффективно решать различные задачи, связанные с надежностью работы приложения в облачной среде.


Начнем с шаблона, позволяющего выделить часть функций целевого приложения в отдельный процесс для того, чтобы увеличить производительность и надежность основных функций нашего приложения.


Шаблон Sidecar

Любое, достаточно сложное приложение в облаке состоит из множества компонентов, у каждого из которых есть свой набор конфигурационных параметров, необходимых для нормального функционирования. Кроме того, компоненты приложения нуждаются в мониторинге состояния для того, чтобы можно было выявлять проблемы заранее. Журналирование событий помогает увидеть, что уже произошло в системе. При правильной настройке различных политик мы можем отслеживать события, связанные с превышением пороговых значений в производительности процессора, загрузке памяти и другим параметрам. Это позволит оперативно предотвращать возможные инциденты и обеспечивать стабильную работу системы.


Весь перечисленный функционал необходим для работы приложений в облачных средах, но эти сервисы могут влиять на производительность и стабильность работы целевого приложения. Мы можем интегрировать эти функции в основное приложение, но тогда они будут выполняться в одном процессе в качестве приложения, за счет чего будет обеспечивается эффективное использование общих ресурсов. Но если, в одном из этих сервисов произойдет сбой, например, функция мониторинга не сможет получить доступ к какой-либо метрике и повиснет в бесконечном цикле, то это может повлиять на работу всего приложения, к примеру, привести к его зависанию.


Помимо этого, если мы размещаем код всех наших функций в одном приложении (монолитная архитектура), то нам необходимо реализовывать весь функционал на одном языке программирования, а это тоже бывает не всегда удобно, так как не во всех языках могут быть реализованы нужные библиотеки.


Но если мы реализуем каждый сервис отдельно (микросервисная архитектура), то каждый из них можно развернуть с использованием различных языков и технологий. При этом мы получаем дополнительную гибкость, так как у каждого компонента есть собственные зависимости, и ему необходимы библиотеки.

Однако развертывание этих функций в качестве отдельных сервисов в одной виртуальной машине или контейнере с основным приложением также может привести к задержкам в работе и сложностям с использованием зависимостей. При управлении кодом и зависимостями для этих языковых интерфейсов операции могут усложниться, особенно размещение, развертывание и управление.


Таким образом, нам необходимо с одной стороны разместить наши вспомогательные сервисы конфигурации, мониторинга и журналирования отдельно от основного приложения, но при этом в достаточно тесной взаимосвязи с ним. В качестве решения мы можем разместить вспомогательные сервисы в собственном контейнере, предоставляя однородный интерфейс для взаимодействия между службами основного приложения и нашими вспомогательными сервисами.


В примере ниже представлены два контейнера: Primary Application и Sidecar. Основная функциональность приложения реализована в Primary, а вот вспомогательные сервисы представлены в Sidecar. Между основным приложением и вспомогательным контейнером осуществляется постоянное двустороннее взаимодействие.



Поговорим о преимуществах паттерна Sidecar. Он не зависит от среды выполнения и языка программирования основного приложения, поэтому не нужно разрабатывать Sidecar для каждого языка. При обмене данными между расширением и основным приложением задержки не возникают, так как они тесно связаны. Тем самым у нас не должно возникнуть проблем с производительностью приложения в целом.


Если говорить о недостатках Sidecar, то прежде всего необходимо продумывать механизм межпроцессного взаимодействия. Обмен данными не должен вызывать каких-либо сложностей и задержек при обработке. В связи с этим не рекомендуется использовать данный шаблон, если необходимо оптимизировать межпроцессное взаимодействие. Обмен данными между приложением и Sidecar-сервисами вызывает дополнительные нагрузки, в частности, задержки в вызовах. Также Sidecar лучше не использовать при работе с небольшими приложениями, так как отдельный вспомогательный процесс или контейнер может использовать значительные по меркам всего приложения ресурсы.


Шаблон Bulkhead

Еще один шаблон, который мы рассмотрим, — это Bulkhead. Данный шаблон реализует подход к дизайну приложения, устойчивого к сбоям. В этом случае мы, как и в Sidecar, изолируем отдельные элементы приложения. Однако метод изоляции будет немного отличаться. В Bulkhead-архитектуре элементы приложения изолированы в пулы, так что в случае сбоя одного, остальные продолжат функционировать. Обычно данный подход сравнивают с построением морских судов, трюм которых разделяют с помощью специальных перегородок. И в случае затопления одного из отсеков судно останется на плаву, так как все отсеки изолированы друг от друга.


Наше облачное приложение может обладать распределенной иерархической архитектурой, что позволяет ему эффективно взаимодействовать с нижестоящими компонентами. Соответственно, повышенная нагрузка или сбой в сервисе повлияют на работу всех его компонентов.


При этом компоненты приложения могут отправлять запросы к нескольким сервисам одновременно, используя ресурсы для каждого запроса. Если потребитель отправляет запрос сервису, который перегружен или не отвечает, клиент, в свою очередь, не может своевременно передать данные и освободить ресурсы, в результате чего, через некоторое время ресурсы на клиенте также будут исчерпаны. Например, буфер, используемый для передачи данных на клиенте не бесконечен, и если его своевременно не освобождать, то рано или поздно он обязательно переполнится, какой бы мощной не была клиентская машина. Аналогичные проблемы будут происходить и у других клиентов, что в итоге может привести к эффекту каскадного сбоя.


Для решения этой проблемы шаблон Bulkhead предлагает разделять экземпляры сервиса на разные группы в зависимости от нагрузки создаваемой потребителем и требований к доступности. Таким образом, мы можем изолировать проблемные компоненты и при этом поддерживать функциональность сервисов для некоторых потребителей даже во время сбоя.


В примере ниже каждому клиенту при обращении к сервису выделяется свой экземпляр процесса Service Instance. Первый клиент, вероятно, сделал слишком много запросов к своему экземпляру, и его сервис завис, однако остальные сервисы продолжают исправно работать, так как они никак не связаны с проблемными экземплярами.



Конечно, при использовании шаблона Bulkhead есть ряд нюансов, которые необходимо учитывать. Предлагаемый метод вносит определенную сложность в архитектуру всего приложения, поскольку для каждого потребителя необходимо выделять отдельный процесс. Это, в свою очередь, требует увеличенных аппаратных ресурсов, так как каждый экземпляр представляет собой независимый процесс, который нуждается в определенном объеме памяти и вычислительных мощностей. Как правило, для реализации данной архитектуры используют контейнеры Docker, которые создаются для непосредственного взаимодействия с потребителем и уничтожаются, после завершения информационного обмена. Таким образом, необходимо продумывать архитектуру облачного приложения, чтобы обеспечить автоматическое создание нужных экземпляров сервисов и надежное взаимодействие потребителей и соответствующих сервисов.


В некоторых случаях не обязательно изолировать все сервисы из приложения, а нужно изолировать только наиболее критичные, например, только бэкенд-компоненты. Во многих случаях приложение способно продолжать работу, хоть и на ограниченном уровне, даже при отказе отдельных сервисов. В таких случаях изоляция этих сервисов не является обязательной.


Шаблоны проектирования значительно облегчают процесс создания облачных приложений. В зависимости от поставленных задач и доступных компонентов, вы можете применять различные шаблоны для достижения оптимального результата. Мы рассмотрели шаблоны, позволяющие обеспечить надежность работы приложения в целом.

Последние статьи в блоге

ИИ-агенты в ERP-системах: каковы глобальные тренды и каким путем идет Россия

Ведущие ERP-вендоры переводят ИИ в режим автономных операций. В России этот сценарий пока не реализуется: западные вендоры ушли, облачные ИИ-релизы недоступны, регуляторы требуют переходить на суверенный контур и локальные LLM. О развитии рынка и стратегиях для бизнеса — в материале IT-World.

Новости
11 августа 2026

Саммари вебинара «ИИ-инструменты в работе архитектора ПО»

Дмитрий Овчаренко, технический директор с 15-летним опытом в архитектуре ПО, на сквозном примере стартапа — платформы для кондитеров — показал, как ИИ помогает архитектору ускорить работу на всех этапах: от чистого листа до готовых артефактов для команды.

Новости
07 августа 2026

Контроль качества ИИ-систем: от теории к практике

На результаты внедрения искусственного интеллекта в компаниях влияет сложный комплекс факторов. Для получения эффективного решения необходим контроль его качества и устранение узких мест на протяжении всей работы над проектом. О том, как этого добиться, рассказали заместитель директора центра перспективных разработок IBS Денис Воденеев и старший аналитик группы Data Science IBS Илья Гайдуков.

Новости
05 августа 2026

Саммари вебинара «Искусственный интеллект для бизнес-аналитика. Автоматизация для усиления экспертизы»

Максим Охманюк, эксперт с 25-летним опытом в IT, бизнес-анализе и управлении проектами, разобрал, как ИИ становится инструментом усиления аналитика, а не его заменой.

Новости
31 июля 2026

Как мы проектировали систему оценки ИТ-персонала для федерального ритейлера

В Учебном центре IBS мы разрабатываем методологию оценки персонала под задачи конкретного клиента. В крупной федеральной розничной сети с десятками ИТ-ролей и разрозненными критериями уровней специалистов это потребовало создания единой системы с нуля. Рассказываем, как это было.

28 июля 2026

Будущее разработки ПО: от кода к оркестрации агентов

Мультимодальные интерфейсы, внедрение ИИ-инструментов, новые подходы к анализу данных и принятию решений в компаниях уже активно меняют процесс разработки программного обеспечения. О том, как может эволюционировать создание ПО в недалеком будущем, рассказал Максим Ковтун, управляющий партнер «Разработка и тестирование» IBS.

Новости
23 июля 2026

IBS запускает независимую сертификацию для тестировщиков ПО

Центр сертификации IBS инициировал новую программу независимой оценки квалификации для тестировщиков программного обеспечения. Сертификация IBS позволяет ИТ-специалистам систематизировать знания, подтвердить соответствие единому стандарту качества и повысить конкурентоспособность на рынке труда.

21 июля 2026

Внедрение BI-систем: почему проект может не дать результатов

Реализация системы бизнес-аналитики (BI) может пройти технически гладко, но не принести ожидаемого эффекта компании. Причина обычно не в самой платформе, а в организации работы над проектом. Начальник отдела витрин данных и аналитики IBS Анна Филиппова поделилась взглядом на то, почему возникают такие ситуации и как их избежать.

17 июля 2026

Саммари вебинара «Проектирование высоконагруженной системы на примере агрегатора авиабилетов»

Алексей Додонов, эксперт с 20-летним опытом в ИТ, на сквозном кейсе разобрал эволюцию архитектуры стартапа по продаже авиабилетов — от монолита до распределённой системы, и как команда решала проблемы производительности на каждом этапе.

16 июля 2026

Бесплатный вебинар «Результативный ИИ в бизнесе: как внедрять безопасно, измеримо и с реальной пользой»

Искусственный интеллект — это уже не просто тренд, а рабочий инструмент. Но как перейти от пилотов и экспериментов к системному процессу с понятными метриками и управляемыми рисками?

Новости
03 июля 2026

ИИ в бизнесе: почему экономия на зарплате не всегда равна прибыли

Внедрение ИИ в корпоративную среду стало рутинной задачей для многих ИТ-директоров и руководителей проектов. Однако первые волны оптимизма уже столкнулись с суровой реальностью.

Жизнь компании
18 июня 2026

Саммари вебинара «Техсобес на Java: как системный подход и работа с ИИ превращают стресс в оффер»

Владимир Низов, технический директор с 10-летним стажем и эксперт Учебного центра IBS, рассказал, почему кандидаты проваливают технические интервью и как этого избежать. Отдельно разобрал работу с ИИ. Главное: заучивать тысячи страниц не нужно. Достаточно освоить индексный подход и единый паттерн системного дизайна. А ИИ воспринимать как инструмент с чёткими ограничениями.

Новости
09 июня 2026

Опыт развертывания корпоративной/ведомственной ИИ-инфраструктуры

Разговор о проблемах развертывания ИИ-инфраструктуры часто ведется на макроуровне: дефицит вычислительных мощностей, стоимость ускорителей, зависимость от внешних поставщиков, регуляторные ограничения. Все это важно, но если посмотреть на ситуацию глазами специалиста, которому предстоит решить эту задачу, вопрос становится более прикладным: как развернуть корпоративную ИИ-инфраструктуру, чтобы она не превратилась в дорогой, трудноуправляемый и слабо загруженный набор серверов?

Новости
02 июня 2026

«Аниматор с провалами памяти»: 6 ограничений ИИ, которые не дают вам писать качественный код

Вы когда-нибудь просили ИИ написать метод на Spring Boot, получали красивый, идеально отформатированный код, а он не работал? Потом вы копали глубже и находили, что нейросеть использовала RestTemplate вместо WebClient, забыла про @Transactional, а в методе с @PreUpdate пыталась изменить данные, которые уже ушли в SQL. И вы думали: «Ну, нейросеть же глупая». Нет. Не глупая. Она просто пишет код не как человек.

Новости
28 мая 2026

Роль и место России в мировой гонке в сфере ИИ

По масштабу амбиций и геополитическому значению гонку в сфере искусственного интеллекта все чаще сравнивают с космической гонкой эпохи холодной войны. Соревнование разворачивается одновременно по нескольким осям: вычислительные мощности, данные, кадры, модели и регулирование. В настоящее время ни одну из мировых держав нельзя назвать ведущей по всем направлениям, что оставляет возможность для разных подходов и стратегий в достижении лидерства. О положении России в этом глобальном соревновании, ее стратегических целях, инфраструктурных ограничениях и потенциале для развития рассказывает Денис Воденеев, заместитель директора центра перспективных разработок IBS.

Новости
21 мая 2026

Систематизация ИИ-компетенций: курсы под роли, карты эффективности и модули в комплексных программах

Учебный центр IBS систематизировал подход к развитию навыков работы с искусственным интеллектом. Хаотичное использование нейросетей, как показала практика, не даёт измеримого эффекта. Новое направление построено так, чтобы ИИ решал конкретные бизнес-задачи, а не просто ускорял рутину.

Новости
18 мая 2026

Как защитить бизнес и данные при внедрении ИИ

Искусственный интеллект способен резко расширить возможности развития бизнеса, однако просчеты при внедрении подобных систем могут обернуться серьезными убытками.

Новости
13 мая 2026

Искусственный архитектор: как нейросети справляются с проектированием ПО

В этой статье расскажем про большие языковые модели в приложении к работе архитектора ПО. Вместе мы посмотрим, насколько хорошо GPT понимает ИТ-архитектуру и сможет ли уже сегодня заменить архитектора. Пора разобраться, насколько глубоко ИИ может встроиться в рабочие процессы архитектора ПО — и стоит ли ему там оставаться.

Новости
24 апреля 2026

Бабушка с долгом в полмиллиона, однопоточное ядро и другие грабли: как не повторить чужие архитектурные ошибки

Любая система рано или поздно проверяется на прочность: нагрузкой, ростом бизнеса или человеческим фактором. Именно в эти моменты всплывают решения, которые казались безобидными на старте. Ниже — реальные кейсы из практики, где небольшие архитектурные допущения со временем превращались в ощутимые проблемы. Разберем, какие сигналы можно было заметить сразу и что стоит учитывать, чтобы не повторить эти сценарии в своих проектах.

Новости
16 апреля 2026

Как защитить информацию в приложениях, использующих ИИ

Представим, что системы контроля и анализа транзакций в банке начинают игнорировать 30% мошеннических операций. Система управления энергосетью выводит из строя ключевой узел подачи электроэнергии в город. Чат-бот службы поддержки начинает массово раскрывать персональные данные клиентов. К сожалению, это новая реальность, с которой может столкнуться любая компания, интегрирующая ИИ-системы в бизнеспроцессы.

Новости
08 апреля 2026

Нужна помощь? Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Согласен получать на e-mail информационные рассылки о новостях Учебного центра IBS
Корпоративное обучение Бесплатные семинары Оценка персонала Сертификация О нас Стать тренером Блог Личный кабинет
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.