Adaptive Architectures • Marty Pitt • GOTO 2023 (Рубрика #Architecture)
Интересный доклад от Marty Pitt на ту же самую тему, которую он поднимал за год до этого в докладе "Using Semantic Metadata to Create an Automated Microservice Data Mesh", про который я рассказывал раньше. Правда, теперь эта идея подается через адаптивную архитектуру, которая достигается за счет того, что мы не пишем связующий код (glue code), который нам требуется для интеграции наших отдельных API для выполнения полезной работы. Как и в прошлый раз это достигается за счет:
- Языка Taxi для семантической разметки наших существующих API, когда мы поверх ним добавляем этим языком метаданные для описания семантики
- Декларативного языка запросов TaxiQL для описания того, что мы хотим выбрать с точки зрения семантики
- Платформы Orbital для хостинга этих метаописаний и исполнения этих декларативных запросов, когда под капотом платформа выполняет все запросы и выплевывает готовую информацию
В итогe, Taxi похоже на GraphQL в плане целей предоставления единой точки входа для объединения нескольких API. Но в Taxi не требуются resolvers, Taxi независима от протокола и может объединять разные API (OpenAPI, RAML, JsonSchema и Protobuf, ...), TaxiQL позволяет потребителям определять свои контракты данных. Но и проблемы похожи на те, что есть у GraphQL.
В итоге, адаптивную архитектуру по мнению автора можно построить на базе
#Data #Software #SoftwareArchitecture #Architecture #Engineering
Интересный доклад от Marty Pitt на ту же самую тему, которую он поднимал за год до этого в докладе "Using Semantic Metadata to Create an Automated Microservice Data Mesh", про который я рассказывал раньше. Правда, теперь эта идея подается через адаптивную архитектуру, которая достигается за счет того, что мы не пишем связующий код (glue code), который нам требуется для интеграции наших отдельных API для выполнения полезной работы. Как и в прошлый раз это достигается за счет:
- Языка Taxi для семантической разметки наших существующих API, когда мы поверх ним добавляем этим языком метаданные для описания семантики
- Декларативного языка запросов TaxiQL для описания того, что мы хотим выбрать с точки зрения семантики
- Платформы Orbital для хостинга этих метаописаний и исполнения этих декларативных запросов, когда под капотом платформа выполняет все запросы и выплевывает готовую информацию
В итогe, Taxi похоже на GraphQL в плане целей предоставления единой точки входа для объединения нескольких API. Но в Taxi не требуются resolvers, Taxi независима от протокола и может объединять разные API (OpenAPI, RAML, JsonSchema и Protobuf, ...), TaxiQL позволяет потребителям определять свои контракты данных. Но и проблемы похожи на те, что есть у GraphQL.
В итоге, адаптивную архитектуру по мнению автора можно построить на базе
- Taxi - semantic metadata for APIs
- TaxiQL - declarative query language
- Orbital - TaxiQL engine + observability
#Data #Software #SoftwareArchitecture #Architecture #Engineering