Costruire Microservizi a Event-Driven con AWS Kinesis

L'architettura basata su eventi con AWS Kinesis per la scalabilità

Indice

AWS Kinesis è diventato un pilastro per la costruzione di moderne architetture microservizi basate sugli eventi, consentendo il processing in tempo reale dei dati su larga scala con un minimo overhead operativo.

amazon-kinesis

Comprendere l’architettura microservizi basata sugli eventi

L’architettura basata sugli eventi (EDA) è un modello di progettazione in cui i servizi comunicano attraverso eventi invece di chiamate dirette sincrone. Questo approccio offre diversi vantaggi:

  • Decoupling: I servizi non devono conoscere l’esistenza degli altri
  • Scalabilità: Ogni servizio si scalano indipendentemente in base al carico di lavoro
  • Resilienza: I fallimenti in un servizio non si propagano agli altri
  • Flessibilità: Nuovi servizi possono essere aggiunti senza modificare quelli esistenti

AWS Kinesis fornisce la base per l’implementazione dell’EDA agendo come un flusso di eventi distribuito e duraturo che decoppia i produttori dai consumatori.

Panoramica di AWS Kinesis

AWS offre diversi servizi Kinesis, ciascuno progettato per casi d’uso specifici. Quando si valutano soluzioni di streaming, potresti anche voler considerare confrontare RabbitMQ su EKS vs SQS per diversi pattern di messaggistica e implicazioni di costo.

Kinesis Data Streams

Il servizio di streaming principale che cattura, archivia e processa record di dati in tempo reale. Data Streams è ideale per:

  • Applicazioni di elaborazione personalizzate in tempo reale
  • Costruzione di pipeline dati con latenza inferiore a un secondo
  • Elaborazione di milioni di eventi al secondo
  • Implementazione di pattern di sourcing degli eventi

Kinesis Data Firehose

Un servizio gestito che invia dati in streaming a destinazioni come S3, Redshift, Elasticsearch o endpoint HTTP. Ideale per:

  • Pipeline ETL semplici
  • Aggregazione e archiviazione dei log
  • Analisi quasi in tempo reale (latenza minima di 60 secondi)
  • Scenario in cui non è necessaria una logica di elaborazione personalizzata

Kinesis Data Analytics

Processa e analizza dati in streaming utilizzando SQL o Apache Flink. I casi d’uso includono:

  • Dashboard in tempo reale
  • ETL streaming
  • Rilevamento di anomalie in tempo reale
  • Generazione continua di metriche

Pattern architetturali con Kinesis

1. Pattern di Sourcing degli Eventi

L’event sourcing memorizza tutti i cambiamenti nello stato dell’applicazione come una sequenza di eventi. Kinesis è perfetto per questo. Se hai bisogno di un ripasso sui fondamenti di Python, consulta il nostro Python Cheatsheet:

import boto3
import json
from datetime import datetime

kinesis = boto3.client('kinesis', region_name='us-east-1')

def publish_event(stream_name, event_type, payload):
    """Pubblica un evento su un flusso Kinesis"""
    event = {
        'eventId': generate_unique_id(),
        'eventType': event_type,
        'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
        'payload': payload
    }
    
    response = kinesis.put_record(
        StreamName=stream_name,
        Data=json.dumps(event),
        PartitionKey=payload.get('userId', 'default')
    )
    
    return response['SequenceNumber']

# Esempio: evento di registrazione utente
publish_event(
    stream_name='user-events',
    event_type='USER_REGISTERED',
    payload={
        'userId': '12345',
        'email': 'user@example.com',
        'registrationDate': '2025-10-30'
    }
)

2. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

Separa le operazioni di lettura e scrittura utilizzando Kinesis come bus degli eventi:

package main

import (
    "encoding/json"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/service/kinesis"
)

type OrderCommand struct {
    CommandType string      `json:"commandType"`
    OrderID     string      `json:"orderId"`
    UserID      string      `json:"userId"`
    Items       []OrderItem `json:"items"`
}

func ProcessCommand(kinesisClient *kinesis.Kinesis, command OrderCommand) error {
    data, err := json.Marshal(command)
    if err != nil {
        return err
    }
    
    _, err = kinesisClient.PutRecord(&kinesis.PutRecordInput{
        StreamName:   aws.String("order-commands"),
        Data:         data,
        PartitionKey: aws.String(command.OrderID),
    })
    
    return err
}

3. Pattern Fan-Out con Lambda

Processa eventi da un singolo flusso con più funzioni Lambda. Per implementazioni TypeScript con maggiore sicurezza dei tipi, consulta il nostro TypeScript Cheatsheet:

// Consumatore Lambda per notifiche email
exports.handler = async (event) => {
    for (const record of event.Records) {
        const payload = JSON.parse(
            Buffer.from(record.kinesis.data, 'base64').toString('utf-8')
        );
        
        if (payload.eventType === 'ORDER_PLACED') {
            await sendOrderConfirmationEmail(payload);
        }
    }
};

// Un altro Lambda per aggiornamenti dell'inventario
exports.inventoryHandler = async (event) => {
    for (const record of event.Records) {
        const payload = JSON.parse(
            Buffer.from(record.kinesis.data, 'base64').toString('utf-8')
        );
        
        if (payload.eventType === 'ORDER_PLACED') {
            await updateInventory(payload.items);
        }
    }
};

Linee guida per la produzione

1. Scegliere il numero corretto di shard

Calcola i requisiti dei shard in base a:

  • Ingresso: 1 MB/sec o 1.000 record/sec per shard
  • Uscita: 2 MB/sec per shard (consumatori standard) o 2 MB/sec per consumatore con fan-out migliorato
def calculate_shards(records_per_second, avg_record_size_kb):
    """Calcola il numero richiesto di shard"""
    # Capacità di ingresso
    ingress_shards = max(
        records_per_second / 1000,
        (records_per_second * avg_record_size_kb) / 1024
    )
    
    return int(ingress_shards) + 1  # Aggiungi un buffer

2. Implementare un corretto gestione degli errori

from botocore.exceptions import ClientError
import time

def put_record_with_retry(kinesis_client, stream_name, data, partition_key, 
                          max_retries=3):
    """Inserisci un record con retry a backoff esponenziale"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = kinesis_client.put_record(
                StreamName=stream_name,
                Data=data,
                PartitionKey=partition_key
            )
            return response
        except ClientError as e:
            if e.response['Error']['Code'] == 'ProvisionedThroughputExceededException':
                if attempt < max_retries - 1:
                    time.sleep(2 ** attempt)  # Backoff esponenziale
                    continue
            raise

3. Utilizzare il fan-out migliorato per più consumatori

Il fan-out migliorato fornisce throughput dedicato per ogni consumatore:

# Registra un consumatore con fan-out migliorato
aws kinesis register-stream-consumer \
    --stream-arn arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789:stream/my-stream \
    --consumer-name my-consumer-app

4. Monitorare le metriche chiave

Metriche essenziali di CloudWatch da monitorare:

  • IncomingRecords: Numero di record inseriti correttamente
  • IncomingBytes: Volume di byte dei dati in entrata
  • GetRecords.IteratorAgeMilliseconds: Quanto sono indietro i consumatori
  • WriteProvisionedThroughputExceeded: Eventi di throttling
  • ReadProvisionedThroughputExceeded: Throttling dei consumatori

5. Implementare una corretta strategia per la chiave di partizione

import hashlib

def get_partition_key(user_id, shard_count=10):
    """Genera una chiave di partizione con distribuzione equilibrata"""
    # Utilizza hashing coerente per una distribuzione equilibrata
    hash_value = int(hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest(), 16)
    shard_id = hash_value % shard_count
    return f"{user_id}#{shard_id}"

Esempio di implementazione reale

Ecco un esempio completo di un’architettura microservizi per l’elaborazione degli ordini:

import boto3
import json
from decimal import Decimal
from typing import Dict, List

class OrderProcessingService:
    def __init__(self, stream_name: str):
        self.kinesis = boto3.client('kinesis')
        self.stream_name = stream_name
    
    def create_order(self, user_id: str, items: List[Dict]) -> str:
        """Crea un ordine e pubblica eventi"""
        order_id = self.generate_order_id()
        
        # Pubblica evento ordine creato
        self.publish_event('ORDER_CREATED', {
            'orderId': order_id,
            'userId': user_id,
            'items': items,
            'status': 'PENDING',
            'total': self.calculate_total(items)
        }, partition_key=user_id)
        
        return order_id
    
    def publish_event(self, event_type: str, payload: Dict, 
                     partition_key: str):
        """Pubblica un evento su un flusso Kinesis"""
        event = {
            'eventType': event_type,
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
            'payload': payload
        }
        
        self.kinesis.put_record(
            StreamName=self.stream_name,
            Data=json.dumps(event, default=str),
            PartitionKey=partition_key
        )

class InventoryService:
    """Consuma eventi di ordine e aggiorna l'inventario"""
    
    def process_records(self, records):
        for record in records:
            data = json.loads(record['kinesis']['data'])
            
            if data['eventType'] == 'ORDER_CREATED':
                self.reserve_inventory(data['payload'])
            elif data['eventType'] == 'ORDER_CANCELLED':
                self.release_inventory(data['payload'])
    
    def reserve_inventory(self, order_data):
        # Aggiorna il database dell'inventario
        for item in order_data['items']:
            # Implementazione qui
            pass

Strategia di migrazione da monolito a microservizi

Fase 1: Pattern Strangler Fig

Inizia indirizzando eventi specifici attraverso Kinesis mantenendo il monolito:

  1. Identifica i contesti limitati nel tuo monolito
  2. Crea flussi Kinesis per eventi tra contesti
  3. Estrai gradualmente i servizi che consumano da questi flussi
  4. Mantieni la compatibilità all’indietro con il monolito

Fase 2: Elaborazione parallela

Esegui entrambi i vecchi e nuovi sistemi in parallelo:

def dual_write_pattern(legacy_db, kinesis_stream, data):
    """Scrivi sia nel sistema legacy che nel flusso eventi"""
    try:
        # Scrivi prima nel nuovo sistema
        publish_to_kinesis(kinesis_stream, data)
        
        # Poi aggiorna il sistema legacy
        legacy_db.update(data)
    except Exception as e:
        # Implementa logica di compensazione
        rollback_kinesis_event(kinesis_stream, data)
        raise

Fase 3: Migrazione completa

Una volta stabilita la fiducia, indirizza tutto il traffico attraverso l’architettura basata sugli eventi.

Strategie di ottimizzazione dei costi

1. Utilizza la modalità On-Demand per carichi di lavoro variabili

La modalità On-Demand (introdotta nel 2023) si scalano automaticamente in base al traffico:

# Crea un flusso con modalità On-Demand
aws kinesis create-stream \
    --stream-name my-stream \
    --stream-mode-details StreamMode=ON_DEMAND

2. Implementa l’aggregazione dei dati

Riduci le unità di PUT aggregando i record:

from aws_kinesis_agg.aggregator import RecordAggregator

def batch_put_records(kinesis_client, stream_name, records):
    """Aggrega record per ridurre i costi"""
    aggregator = RecordAggregator()
    
    for record in records:
        aggregator.add_user_record(
            partition_key=record['partition_key'],
            data=record['data']
        )
    
    # Invia il record aggregato
    kinesis_client.put_record(
        StreamName=stream_name,
        Data=aggregator.serialize(),
        PartitionKey=records[0]['partition_key']
    )

3. Ottimizza la conservazione dei dati

La conservazione predefinita è di 24 ore. Estendila solo se necessario:

# Imposta la conservazione a 7 giorni
aws kinesis increase-stream-retention-period \
    --stream-name my-stream \
    --retention-period-hours 168

Linee guida per la sicurezza

1. Crittografia a riposo e in transito

# Crea un flusso crittografato
kinesis.create_stream(
    StreamName='secure-stream',
    ShardCount=1,
    StreamModeDetails={'StreamMode': 'PROVISIONED'}
)

# Abilita la crittografia
kinesis.start_stream_encryption(
    StreamName='secure-stream',
    EncryptionType='KMS',
    KeyId='alias/aws/kinesis'
)

2. Politiche IAM per il minimo privilegio

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "kinesis:PutRecord",
        "kinesis:PutRecords"
      ],
      "Resource": "arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789:stream/orders"
    }
  ]
}

3. Endpoint VPC

Mantieni il traffico all’interno della rete AWS. Per gestire l’infrastruttura AWS come codice, considera l’uso di Terraform - vedi il nostro Terraform cheatsheet:

aws ec2 create-vpc-endpoint \
    --vpc-id vpc-12345678 \
    --service-name com.amazonaws.us-east-1.kinesis-streams \
    --route-table-ids rtb-12345678

Osservabilità e debug

Tracciamento distribuito con X-Ray

from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all

patch_all()

@xray_recorder.capture('publish_event')
def publish_event_with_tracing(stream_name, event_data):
    xray_recorder.put_annotation('eventType', event_data['type'])
    xray_recorder.put_metadata('payload', event_data['payload'])
    
    kinesis.put_record(
        StreamName=stream_name,
        Data=json.dumps(event_data),
        PartitionKey=event_data['id']
    )

Query di CloudWatch Logs Insights

-- Trova tempi di elaborazione lenti
fields @timestamp, eventType, processingTime
| filter processingTime > 1000
| sort @timestamp desc
| limit 20

-- Monitora le percentuali di errore
fields @timestamp, eventType
| filter error = true
| stats count() by eventType

Pattern avanzati

Pattern Saga per transazioni distribuite

Implementa transazioni a lungo termine tra microservizi:

class OrderSaga:
    def __init__(self, kinesis_client, stream_name):
        self.kinesis = kinesis_client
        self.stream_name = stream_name
        self.saga_id = str(uuid.uuid4())
    
    def execute(self, order_data):
        """Esegui la saga con logica di compensazione"""
        try:
            # Passo 1: Riserva l'inventario
            self.publish_command('RESERVE_INVENTORY', order_data)
            
            # Passo 2: Elabora il pagamento
            self.publish_command('PROCESS_PAYMENT', order_data)
            
            # Passo 3: Spedisce l'ordine
            self.publish_command('SHIP_ORDER', order_data)
            
        except SagaException as e:
            # Compensa nell'ordine inverso
            self.compensate(e.failed_step)
    
    def compensate(self, failed_step):
        """Esegui transazioni di compensazione"""
        compensation_steps = {
            'PROCESS_PAYMENT': ['RELEASE_INVENTORY'],
            'SHIP_ORDER': ['REFUND_PAYMENT', 'RELEASE_INVENTORY']
        }
        
        for step in compensation_steps.get(failed_step, []):
            self.publish_command(step, {'sagaId': self.saga_id})

Strategie di test

Sviluppo locale con LocalStack

# Avvia LocalStack con Kinesis
docker run -d \
  -p 4566:4566 \
  -e SERVICES=kinesis \
  localstack/localstack

# Crea un flusso di test
aws --endpoint-url=http://localhost:4566 kinesis create-stream \
    --stream-name test-stream \
    --shard-count 1

Test di integrazione

import pytest
from moto import mock_kinesis

@mock_kinesis
def test_event_publishing():
    """Testa la pubblicazione degli eventi con Kinesis finto"""
    kinesis = boto3.client('kinesis', region_name='us-east-1')
    kinesis.create_stream(StreamName='test-stream', ShardCount=1)
    
    service = OrderProcessingService('test-stream')
    order_id = service.create_order('user123', [
        {'productId': 'prod1', 'quantity': 2}
    ])
    
    assert order_id is not None

Ottimizzazione delle prestazioni

Ottimizza la dimensione del batch

def optimize_batch_processing(records, batch_size=500):
    """Processa i record in batch ottimizzati"""
    for i in range(0, len(records), batch_size):
        batch = records[i:i + batch_size]
        process_batch(batch)

Utilizza il pooling delle connessioni

from botocore.config import Config

config = Config(
    max_pool_connections=50,
    retries={'max_attempts': 3, 'mode': 'adaptive'}
)

kinesis = boto3.client('kinesis', config=config)

Risorse AWS Kinesis:

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Conclusione

AWS Kinesis fornisce una solida base per costruire architetture microservizi scalabili basate sugli eventi. Seguendo questi pattern e best practice, puoi creare sistemi resilienti, scalabili e mantenibili. Inizia piccolo con un singolo flusso di eventi, verifica la tua architettura e espandi gradualmente a pattern più complessi man mano che il tuo sistema cresce.

La chiave del successo è comprendere i requisiti del flusso dei dati, scegliere il servizio Kinesis giusto per il tuo caso d’uso e implementare il monitoraggio e la gestione degli errori corretti fin dall’inizio.