Diseño de sistemas <em>event-driven</em>

Sistemas event-driven, microservicios y Kafka Streaming

El software de hoy en día se ve afectado por muchos nuevos factores: conjuntos de datos más grandes, disparidades geográficas, estructuras empresariales complejas y la creciente necesidad de ser rápidos y ágiles frente al cambio.

A los enfoques que llevan tiempo demostrando su eficacia —como las arquitecturas orientadas a servicios (SOA) y las event-driven (EDA)— se unen otras técnicas más recientes, como los microservicios, las arquitecturas reactivas, DevOps y el procesamiento de streams. Muchos de estos patrones pueden funcionar perfectamente por sí solos, pero como muestra este práctico e-book, ofrecen un enfoque más integral y atractivo cuando se aplican en conjunto.

En este e-book, te contamos cómo la arquitectura event-driven y las herramientas de procesamiento de streams como Apache Kafka® pueden ayudarte a crear sistemas cruciales para tu empresa. Aquí tienes un breve resumen de lo que encontrarás:

• Cómo funciona una arquitectura event-driven
• Las ventajas de los sistemas event-driven: EDA, SOA y arquitecturas reactivas
• Por qué los streams reactivos resultan superiores a las arquitecturas basadas en «solicitud-respuesta» paro los casos de uso actuales más complejos
• Por qué los registros reproducibles como Kafka proporcionan eje fundamental tanto para la comunicación entre microservicios como para los conjuntos de datos compartidos
• Cómo la colaboración de eventos y los patrones de aprovisionamiento de eventos aumentan la seguridad y la recuperabilidad con una programación event-driven funcional
• Las ventajas que pueden aportar las plataformas de streaming de datos como Apache Kafka para el procesamiento de eventos complejos
• Tecnologías fundamentales dentro de las arquitecturas orientadas a servicios como el aprovisionamiento de eventos, CQRS y los sistemas distribuidos
• Cómo aplicar patrones de aprovisionamiento de eventos y CQRS, y cómo crear sistemas multiequipo con microservicios y SOA
• Cómo utilizar patrones como «bases de datos desde dentro hacia fuera» (inside out databases) y streams de eventos como una fuente central de información
• Crear ecosistemas de servicios que combinen interfaces event-driven y request-driven utilizando un registro reproducible y la API de streams de Kafka
• Escalar más allá de los equipos individuales para llegar a arquitecturas más grandes, del tamaño de departamentos y empresas, utilizando los streams de datos como fuente de información