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Fornecendo eventos em um mundo não-confiável

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Exemplos de sistemas event sourcing vêm geralmente de domínios como o e-commerce, os quais são orientados a eventos, com comandos recebidos que geram eventos, e no qual estamos no controle do processo. Mas existem domínios sem processos intrinsecamente confiáveis, em que coletamos eventos a partir de fontes de eventos externos; Lorenzo Nicora recentemente explicou isto na Conferência de Microsserviços µCon London 2017. Os exemplos incluem domínios de logística e transporte assim como IoT e aplicativos móveis que dependem de uma rede não-confiável e podem ser temporariamente desconectados.

Nicora, engenheiro de plataforma da Buildit@wipro digital, observou que nesses domínios não confiáveis acontecem coisas (no mundo externo) que estão fora do nosso controle; os eventos podem estar faltando ou chegar fora de ordem. Apenas reunimos os eventos à medida que chegam e depois tentamos desenhar uma imagem do mundo externo que faça sentido. Essencialmente, temos que largar a distinção entre comandos e eventos que vemos em domínios orientados a processos e começar a aceitar todos os eventos que entram, validá-los e armazená-los o mais rápido possível e, depois disso, aplicar lógica para construir os modelos de leitura. Nicora acredita que este é o mesmo tipo de mudança de paradigma quando se passa de ACID para BASE no mundo do armazenamento de dados. Ele chama essa abordagem de:

Escreva rápido, pense depois.

Neste cenário, a validação de eventos é principalmente uma verificação de segurança para prevenir que eventos forjados ou maliciosos atinjam o sistema, sendo completamente sem estado. Portanto, é possível executar a validação e o armazenamento de eventos em paralelo, o que é ótimo sob a perspectiva de escalabilidade. Usando uma arquitetura de microsserviços, serviços separados podem processar escritas de eventos, criar modelos de leitura e disponibilizar consultas que oferecem uma solução muito escalável, uma vez que cada serviço é escalável independentemente.

As vantagens ao armazenar todos os eventos nesses domínios não-confiáveis ​​incluem a possibilidade de:

  • Reordenar eventos - se os eventos chegarem atrasados ​​ou fora de ordem;
  • Supor (adivinhar) eventos faltantes;
  • Recriar modelos de leitura - ao encontrar inconsistências em modelos ou quando eventos atrasados ​​forem recebidos;
  • Atrasar modelos de leitura para dar tempo aos eventos de chegar.

Ao solicitar eventos, o único carimbo de data/hora significativo em um evento é o tempo que foi criado na fonte. O problema é que esse carimbo de data/hora é confiável apenas por dispositivos emissores de eventos, o que significa que não temos uma ordem de eventos global confiável, e não existe uma maneira fácil de contornar isso. Se o pedido entre eventos de diferentes dispositivos é importante, temos que lidar com isso na lógica após os eventos serem armazenados. Nicora também mencionou que, com este design, os modelos de leitura sempre serão atrasados; o quanto estarão atrasados depende do domínio e da implementação.

Nicora concluiu observando que, se estiver trabalhando em um mundo não-confiável com requisitos de escalabilidade altos, esse modelo de consistência de escrita fraca pode ser uma boa solução. Foi enfatizado que ao usá-lo, não devemos tentar dar sentido aos eventos na escrita; em vez disso, devemos nos concentrar na construção de modelos de leitura consistentes.

A próxima conferência de 2018 está prevista para acontecer em 5 e 6 de novembro, em Londres.

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Comentários da comunidade

  • Não entendi muito bem

    by Juliano Sena da Silva Carlos,

    Seu comentário está aguardando aprovação dos moderadores. Obrigado por participar da discussão!

    Você tem um modelo aplicado na realidade? Só para eu poder enteder?

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