Erstellen intelligenter Microservices mit Go und AWS KI-Services

Die Kombination der leichten Programmierfähigkeiten von Go mit den robusten KI-Services von AWS ermöglicht es Entwicklern, leistungsfähige, skalierbare und intelligente Microservices für vielfältige Geschäftsanforderungen zu erstellen. Dieser Blog erklärt, wie Go und AWS KI-Services kombiniert werden können, um intelligente Microservices zu erstellen, diskutiert die Vorteile dieses Ansatzes und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einstieg.

Warum Go für Microservices verwenden?

Golang oder Go ist eine statisch typisierte, kompilierte Programmiersprache, die von Google entwickelt wurde. Sie zielt darauf ab, bestimmte Anforderungen an Einfachheit, Leistung und Skalierbarkeit zu erfüllen. In Kombination machen sie es zu einer ausgezeichneten Wahl für den Bau von Microservices:

• Parallelität. Seine integrierte Unterstützung für Parallelität durch Goroutinen und Kanäle ermöglicht es Entwicklern, mehrere Aufgaben einfach zu bewältigen, ohne eine hohe Leistungseinbuße in Kauf nehmen zu müssen.
• Schnelle Kompilierung und Ausführung. Da es sich um eine kompilierte Sprache handelt, bietet Go hohe Ausführungsgeschwindigkeiten und schnelle Build-Zeiten, was für Microservices, die schnell auf Benutzeranfragen reagieren müssen, unerlässlich ist.
• Minimaler Speicherbedarf. Effiziente Speichernutzung bedeutet, dass Go seine Microservices klein und somit kostengünstig hält.
• Umfangreiche Standardbibliothek. Seine großartige integrierte Standardbibliothek enthält Tools für Netzwerke, HTTP-Verarbeitung und JSON-Analyse, was die Entwicklung von Microservices erleichtert.
• Skalierbarkeit. Go war von Anfang an intrinsisch, um die Philosophie einfach und narrensicher zu halten und den Entwicklern beim einfachen Aufbau und der Wartung skalierbarer Systeme zu helfen.

Warum AWS KI-Services wählen?

AWS bietet Entwickler-KI-Service-Suiten für NLP, Computer Vision, ML und vorausschauende Analysen an. Die nahtlose Kombination von AWS KI-Services mit Microservices bietet Folgendes:

1. Der Hauptvorteil der AWS KI-Services liegt in ihrer SDK- und API-Plattform, die die Integration von in Go erstellten Microservices erheblich erleichtern würde.
2. AWS skaliert automatisch seine Dienste bei Bedarf, um eine konsistente Leistung unter variablen Arbeitslasten zu gewährleisten.
3. Das Pay-as-you-Use-Modell von AWS stellt sicher, dass nur für die genutzten Ressourcen bezahlt wird.
4. Vorab trainiert von Amazon NLP (Amazon Comprehend), Bilderkennung (Amazon Rekognition) und Text-zu-Sprache (Amazon Polly), die Liste geht weiter mit ähnlichen Diensten.
5. AWS folgt branchenüblichen Sicherheitsprotokollen, um Benutzerdaten für KI-Services zu schützen.

Wichtige AWS KI-Services für intelligente Microservices

Nachfolgend sind einige AWS KI-Services aufgeführt, die für den Aufbau intelligenter Microservices verwendet werden können:

• Amazon Recognition. Bietet Bild- und Videoanalysefunktionen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Inhaltsmoderation.
• Amazon Comprehend. Eine Anwendung, die Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache für Sentimentanalyse, Entitätenerkennung und Spracherkennung bietet.
• Amazon Polly. Text-to-Speech-Konvertierungstool; Apps mit sprachaktivierter Funktionalität werden erstellt.
• Amazon Sage Maker. ML-Modellbau-Trainings- und Bereitstellungstool.
• Amazon Translate. Bietet Echtzeit- und Stapelsprachübersetzung. 
• Amazon Textract. Extrahiert Text und Daten aus Formularen und Tabellen in gescannten Dokumenten.
• Amazon Lex. Ermöglicht die Erstellung von Konversationsinterfaces für Anwendungen mithilfe von Sprache und Text.
• Amazon Transcribe. Konvertiert Sprache in Text für Anwendungen wie Transkriptionsdienste und Sprachanalytik.

Die Architektur intelligenter Mikroservices mit Go und AWS

Die Architektur intelligenter Mikroservices umfasst mehrere Schichten:

1. Frontend-Schicht. Benutzeroberflächen oder APIs, die mit Endbenutzern interagieren.
2. Mikroservices-Schicht. Auf Go basierende Mikroservices, die spezifische Geschäftsfunktionalitäten behandeln. Jeder Mikroservice kommuniziert mit den AWS KI-Services zur Verarbeitung.
3. Datenschicht. Enthält Datenbanken oder Datenspeicherlösungen wie Amazon RDS, DynamoDB oder S3 zur Verwaltung von Anwendungsdaten.
4. AWS KI-Integrationsschicht. AWS KI-Dienste, die Daten verarbeiten und Ergebnisse an die Mikroservices zurückgeben.
5. Überwachung und Protokollierung. Tools wie AWS CloudWatch und AWS X-Ray zur Überwachung der Leistung und zur Diagnose von Problemen in den Mikroservices.

Eine schrittweise Anleitung

Schritt 1: Einrichten der Entwicklungsumgebung

Grundlagen der Konfiguration von Go

Go von der offiziellen Go-Website herunterladen und installieren. 

Nach der Installation muss Ihr Go-Arbeitsbereich eingerichtet und Umgebungsvariablen festgelegt sein. Sobald Go bereit ist, installieren Sie das AWS SDK für Go für die Integration von AWS-Diensten. 

Konfigurieren Sie Ihre AWS-Anmeldeinformationen mithilfe der AWS-CLI für einen sicheren authentifizierten Zugriff auf Ihre Dienste.

Schritt 2: Entwerfen der Mikroservices

Leiten Sie die Mikroservices durch ihre Spezialisierung. Für den Bildanalyse-Dienst richten Sie Amazon Rekognition ein, um Objekte auf einem Bild zu identifizieren; verwenden Sie Amazon Comprehend als Sentimentanalyse-Dienst zur Analyse von Benutzerfeedback; und nutzen Sie Amazon Polly als Text-in-Sprache-Konvertierungsdienst, um textuelle Benachrichtigungen vorzulesen. 

Jeder Mikroservice löst eine bestimmte Geschäftsanforderung, ohne an Flexibilität zu verlieren.

Schritt 3: Integration von AWS KI-Diensten

Stellen Sie die notwendigen Verbindungen zwischen Mikroservices und AWS KI-Diensten her, indem Sie AWS-Sitzungen erstellen, den Dienstclient starten und die entsprechenden APIs aufrufen. An dieser Stelle wird eine ordnungsgemäße und effiziente Kommunikation zwischen den Mikroservices und KI-Diensten sichergestellt, was intelligente Ergebnisse liefert.

Schritt 4: Bereitstellung der Mikroservices

Nach der Entwicklung der Mikroservices dockerisieren Sie die Mikroservices für Portabilität und konsistente Funktionalität über verschiedene Umgebungen hinweg. Konfigurieren Sie die Container entsprechend für die verschiedenen Services. Verwenden Sie Kubernetes/AWS ECS zur Orchestrierung und Verwaltung der Bereitstellung der containerisierten Mikroservices für höhere Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

Überwachen Sie die Leistung und aktivieren Sie das Logging über AWS CloudWatch, während Auto Scaling-Gruppen verschiedene Workloads unterstützen.

Schritt 5: Testen und Optimierung

Führen Sie gründliche Einheiten- und Integrationstests durch, um zu überprüfen, dass jeder Mikroservice wie vorgesehen funktioniert. Verstehen Sie die Leistung der Mikroservice-Kommunikation im Hinblick auf AWS-Services, um die Leistung zu steigern und die Reaktionsfähigkeit und Ressourcennutzung zu verbessern. Die häufigen Tests und Prozessiterationen dienen dazu, die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen.

Vorteile der Verwendung von Go und AWS KI-Services

• Mit verbesserter Produktivität. Die Einfachheit von Go und die verwalteten Dienste von AWS reduzieren die Zeit und den Aufwand, die für den intelligenten Anwendungsaufbau benötigt werden.
• Verbesserung der Skalierbarkeit. Das leichte Go in Kombination mit der elastischen AWS-Infrastruktur garantiert die nahtlose Skalierung von Mikroservices.
• Kosteneffizienz. Das Pay-as-you-go-Preismodell von AWS und der geringe Speicherbedarf von Go verbessern die Kosteneinsparungen.
• Intelligenz. AWS KI-Services fügen Mikroservices intelligente Funktionen hinzu, wie erweiterte Funktionalitäten wie Sentimentanalyse, Bilderkennung und Sprachsynthese.

Abschluss

Der Aufbau intelligenter Mikroservices mit der Kombination aus Go und AWS KI-Services bietet somit eine große Leistung, Skalierbarkeit und erweiterte Funktionen. Mit den Stärken des effizienten Designs von Go und den AWS KI-Technologien für intelligente Apps schaffen Entwickler bereits Mikroservices, die den modernen Geschäftsbedürfnissen gerecht werden. Unabhängig vom Ziel – einer besseren Kundenerfahrung, verbesserten Geschäftsvorschlägen oder Echtzeitanalysen – erfordert die Integration von Go und AWS sowohl Anpassungsfähigkeit als auch Robustheit in Anwendungssystemen.

Die Bereitstellung von Mikroservices ermöglicht es Unternehmen, schneller zu innovieren und sich leicht an sich ändernde Anforderungen anzupassen, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen. Zwischen all dem ermöglichen AWS KI-Services die Integration vieler leicht integrierbarer vortrainierter Modelle und Tools. Dies verringert die Komplexität von KI-gesteuerten Lösungen und gibt Teams Zeit und Raum, um ihren Benutzern Mehrwert zu bieten.