Desarrollo ágil de sistemas distribuidos con Python empleando la arquitectura orientada a servicios

Desarrollo ágil de sistemas distribuidos con Python empleando la arquitectura orientada a servicios

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1. Desarrollo ágil de sistemas distribuidos con Python empleando la arquitectura orientada a servicios Antonio Ognio // aognio@rcp.pe
2. Metodologías ágiles
3. Sistemas distribuídos
5. Arquitectura orientada a servicios
6. Service-oriented Architecture
7. SOA
8. Cultura de desarrollo •  Desarrollo rápido de nuevas características •  Diseño a través de la experimentación •  Quedarse con lo que funciona y descartar lo que no funciona •  Evitar desperdicios, gastos innecesarios (LEAN) •  Rápida capacidad de respuesta y adaptación
9. Agilidad
10. Agilismo
14. Sistemas monolíticos •  Miles de líneas de código •  Casi siempre en un mismo lenguaje •  Cientos de tablas •  …muchas veces de distintos sistemas •  Cientos de clases, métodos, funciones
15. Fáciles al inicio… •  Desarrollo rápido (al inicio) •  Desarrollo sencillo •  Despliegue sencillo •  Operación sencillo •  Terreno conocido de pocos desarrolladores
16. Desventajas (Sistema monolítico) •  ¿Quién es el responsible de que parte? •  Dependencias cada vez más complejas •  Ciclos de prueba cada vez más largos •  Impactos inesperados en el rendimiento •  Opciones limitadas en la elección de tecnologías
19. Ley de Conway “Organizations which design systems are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations” -Melvin Conway (1968)
20. Ley de Conway “Las organizaciones que diseñan sistemas están limitadas a producir diseños que son copias de las estructuras de comunicación de dichas organizaciones” -Melvin Conway (1968)
21. Microservicios
22. Ventajas (Microservicios) •  Funcionalidad específica y bien delimitada •  Relativamente pocas líneas de código •  Total independencia en selección de tecnologías •  Propiedad / gestión por equipos distintos •  Migración gradual hacia nuevas tecnologías
29. Datastores
31. MySQL Cluster
32. REST
33. Representational State Transfer
34. Usar TODO el potencial de HTTP para construir sistemas distribuídos
35. Utilizar todo el potencial de HTTP… •  Verbos •  Cabeceras •  Tipos de contenido •  URLs •  Infraestructura: Proxies, balanceadores, clientes, herramientas de depuración, WAFs, etc.
36. HATEOAS
37. Hypertext As The Engine Of Application State
39. ¿Porqué Python? •  Sintaxis sencilla y legible •  Multiparadigma: procedural / OOP / funcional •  Rendimiento aceptable •  Muchos módulos disponibles •  Frameworks: Django / Tornado
42. Servicios •  Usuarios (registro, SSO, perfil unificado, etc) •  Blogs •  Comentarios •  Puntos (Gamification) •  Contenido editorial •  Búsqueda
43. Otras tecnologías •  Git (Control de versiones) •  Vagrant (Virtualización del entorno de desarrollo) •  RHEV 3.0 (Máquinas virtuales) •  CentOS 5.x / 6.x •  Ansible (automatización de despliegue)
44. Monitoreo
46. Permite responder, en tiempo real, preguntas como: •  ¿Cómo está funcionando el servidor? •  ¿Cómo está sirviendo las páginas de la aplicación? •  ¿Cómo percibe el usuario la aplicación? •  ¿Cómo puedo mejorar las operaciones que son críticas para el negocio?
47. Apdex
48. ¿siguientes pasos?
50. Ventajas de Go •  Rendimiento similar a C / C++ •  Sintaxis amigable estilo Python •  Optimizado para ser rápido y eficiente •  Un modelo de concurrencia sencillo (gorutinas) •  Rápida adopción en comunidad SOA
51. Conclusiones •  Los microservicios permiten construir aplicaciones distribuídas que son potencialmente más fáciles de mantener y hacer evolucionar a lo largo del tiempo. •  Es conveniente evitar construir sistemas monolíticos •  Es clave entender todas las prestaciones del protocolo HTTP y del estilo REST no reinventar la rueda.
52. Desarrollo ágil de sistemas distribuidos con Python empleando la arquitectura orientada a servicios Antonio Ognio // aognio@rcp.pe