Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Подписки на темы динамической служебной шины

Этот вопрос немного следует из это — мне нужно разработать приложение для отправки документов на базе Azure со следующими требованиями:

  1. Пользователь может настроить несколько конечных точек разных типов через веб-интерфейс (http, файл, электронная почта), который будет отправлять документы на соответствующие типы конечных точек (например, для http — конечную точку webapi, для файла — просто скопировать его в папку). Каждой конечной точке будет присвоено имя.
  2. Каждая конечная точка должна действовать как очередь — сообщения (документы), отправленные в эту конечную точку, должны обрабатываться по порядку. Сообщения должны обрабатываться по одному.
  3. Сообщение, которое «зависло» для одной конечной точки (т. е. из-за того, что конечная точка http, на которую оно отправляется, не работает), не должно блокировать обработку сообщений на других конечных точках.
  4. Конечные точки можно удалить.
  5. Сведения о конечной точке хранятся в базе данных SQL.

Естественно, использование очереди служебной шины Azure облегчило бы это, и у меня есть код, который создает тему и подписку через SB REST Api. Проблема возникает из-за динамического характера конечных точек: каждая конечная точка может быть представлена ​​как тема, но как я могу иметь обработчик для каждой темы, которая создается динамически с именем, указанным пользователем? В частности, я не могу создать триггер функции для темы служебной шины, потому что это зависит от того, какое имя темы указано заранее. Я подумал о приложении логики, которое содержит обработчик триггеров для каждой темы (и которое вызывает функцию Azure), но для этого также требуется знание имени темы. Альтернативой может быть только одна тема и несколько фильтров, но будет ли это соответствовать требованиям, изложенным выше, и кажется не таким приятным, как наличие нескольких тем (не говоря уже о том, что даже с запросами фильтров они по существу основаны на фиксированных значениях?). Так какой дизайн будет соответствовать этим требованиям?

azureservicebus azure-logic-apps
18.05.2021

Ответы:


1

Во-первых, я не уверен, что здесь нужно использовать шаблон «Тема-подписка», почему бы не использовать очереди напрямую? Тем не менее, в обоих случаях мы сталкиваемся с проблемой динамического имени очереди/подписки.

  1. Используйте Event Grid, если вы можете позволить себе служебную шину в премиум-плане. Событие в целом для всех сообщений, поэтому вы можете запустить свою функцию/logicApp на основе этого, а затем получить правильное сообщение. Прочтите документ по ссылке ниже:

введите здесь описание изображения

  1. Если ваша очередь/подписка создается динамически, сделайте то же самое с потребителем. Если пользователь создает новую конечную точку, создается новая очередь/подписка и новое приложение/функция логики. Используйте шаблон terraform или ARM. Вы можете попробовать сделать это из LogicApp, если хотите, но есть действительно много разных способов, как это сделать, просто выберите тот, который вам подходит.

введите здесь описание изображения

19.05.2021
  • Спасибо, но сложный момент (который вы не затрагиваете) заключается в том, как программно создать и развернуть функцию, которая может прослушивать заданную тему/подписку. У меня может быть конечная точка WebApi, которая может создать тему и подписку, но тогда ей нужно создать ресурс, который будет прослушивать. Этот бит нельзя выполнить с помощью шаблонов ARM или команд CLI — его необходимо выполнить с помощью кода. 19.05.2021
  • Это может быть программно, после определения приложения логики, которое создает новую потребительскую функцию, что мешает вам вызвать ее из вашей конечной точки (используя HTTP) после создания темы и подписки? 19.05.2021
  • Что ж, «определение логического приложения, которое создает новую потребительскую функцию», должно быть выполнено с помощью кода, но посмотрите мой ответ, я нашел сообщение, которое делает что-то похожее на то, что мне нужно. 19.05.2021
  • Этот бит нельзя выполнить с помощью шаблонов ARM или команд CLI. Предоставленное вами решение не делает ничего, кроме использования ARM и API для его развертывания. Вы можете попробовать сделать это из LogicApp, если хотите, но есть действительно много разных способов, как это сделать, просто выберите тот, который вам подходит. Может быть, я не был достаточно чист с этим, извините. Я имел в виду использовать шаблоны ARM любым удобным для вас способом, в конце концов, он всегда использует ARM API. 19.05.2021

    • 2

    Я нашел это сообщение Управление большим количеством подписок на служебную шину Azure, которое делает что-то похожее на то, что мне нужно, путем развертывания шаблона ARM приложения логики для подписки на тему служебной шины с помощью кода. В качестве альтернативы я мог бы иметь функцию таймера, которая просто опрашивает каждую тему на наличие сообщений и обрабатывает их - это может быть более простой способ.

    19.05.2021
  • Это довольно хорошая статья, но она не решает проблему стоимости решения, включающего логическое приложение в качестве потребителя. Триггер служебной шины является триггером по запросу, что означает, что он будет проверять наличие сообщений в течение настроенного периода времени. Каждая «проверка» считается действием. Если вы хотите делать это каждую секунду - 60*60*24*30=2592000 действий в месяц для одного LogicApp, что может стоить вам больших денег. azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/logic -приложения 19.05.2021
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..