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Microservices mit Java EE
am Beispiel von IBM Liberty
ARS Computer und Consulting GmbH
Michael Hofmann, Senior Softwarearchitekt
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
2
Agenda
Microservices – ein paar wichtige Charakteristika...
Microservices – mit Java
Microservices – mit Java EE
Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
3
IBM Redbook: „Microservices Best Practices for Java“
Motivation:
Firmen mit Java EE Entwicklung wollen
Microservices nutzen
Anfänglich wenig Literatur zu Microservices
mit Java, die “roten Faden” aufzeigt
Noch weniger Literatur zu Microservices mit
Java EE
Ziel:
Microservices mit Java und Java EE von
Erstellung bis Produktion
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
4
Microservices – ein paar wichtige Charakteristika...
Polyglot Persistence (SQL, NoSQL)
Keine Transaktionen über Microservice-Grenzen hinweg (Messaging-
System)
Hoher Verteilungsgrad
 Kommunikation zwischen Microservices (Resilience, Latenz)
 Erhöhter Testaufwand (Verteilungsgrad, Schnittstellen)
Refactoring über Microservices-Grenzen hinweg
Hohe Ansprüche an Betriebsführung
 Packaging, Deployment und Konfiguration
 Logging von Aufrufverläufen zwischen Microservices
 Monitoring
 Unabhängige Skalierbarkeit
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
5
Agenda
Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika...
Microservices – mit Java
Microservices – mit Java EE
Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
6
Microservices – mit Java (1|3)
Polyglot Persistence (SQL, NoSQL)
 SQL
 Java Persistence API (EclipseLink, Hibernate, …), Spring JDBC (JDBC Template), …
 NoSQL
 Spring Data (MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase, Cassandra)
 EclipseLink (JPA Support für MongoDB und Oracle NoSQL (weitere werden folgen))
Messaging-Systeme
 Java Messaging System (JMS) Client
 AMQP
 Spring AMQP, RabbitMQ mit eigenem Java Client
 MQTT
 Eclipse Paho MQTT Client
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Microservices mit Java EE
7
Microservices – mit Java (2|3)
Hoher Verteilungsgrad
 Kommunikation zwischen Microservices (Resilience, Latenz)
 CircuitBreaker
 Netflix Hystrix
 Erhöhter Testaufwand
 Consumer-driven Contract Testing
 JUnit, JMockit, Mockito, REST Assured
 Netflix SimianArmy (z.B. ChaosMonkey)
 Amalgam8
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Microservices mit Java EE
8
Microservices – mit Java (3|3)
Refactoring über Microservices-Grenzen hinweg
 Nicht Java spezifisch, wird aber erleichtert wenn kein polyglot programming vorliegt
 Keine Neuimplementierung von Business Code in anderer Sprache notwendig
 Durchlässigkeit der Entwickler zwischen den Teams höher
 Rad wird in jedem Microservice mit anderer Programmiersprache neu erfunden (Logging, Log-
Format, Security, Utils, ...)
 Entwicklerrichtlinien sind möglich
 Templates für die Erstellung von Microservices sind möglich
 Deployment wird vereinfacht, da es sich immer um ein identisches Deployment-Artefakt
handelt
 Leichtere Betriebsführung wenn identische Systeme verwendet werden (einheitliche Probleme,
einheitliches Skripting, einheitliches Patching, ...)
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Microservices mit Java EE
9
Agenda
Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika...
Microservices – mit Java
Microservices – mit Java EE
Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
10
Microservices – mit Java EE (1|6)
Hohe Ansprüche an Betriebsführung
 Packaging, Deployment und Konfiguration
 Als singuläres ausführbares JAR File
 Spring Boot (Tomcat, Jetty, Undertow)
 Wildfly Swarm (JBoss)
 IBM WebSphere Liberty
 Alle 3 Varianten
 Anwendung zusammen mit
 externer Konfiguration (immutable artifact) und
 notwendiger Runtime (Servlet-Container/Java EE Server)
 in minimalisierter Form
 ergänzt um Funktionen für Metrics und Health Care
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Microservices mit Java EE
11
Microservices – mit Java EE (2|6)
Hohe Ansprüche an Betriebsführung
 Packaging, Deployment und Konfiguration
 Minimalisierung
 Spring Boot über Dependency Management (Maven, Gradle)
 Wildfly Swarm und Liberty
 Anwendung analog Spring Boot (Maven, Gradle)
 Zusätzlich Minimalisierung der notwendigen Java EE Runtime
(Analyse der verwendeten Java EE APIs im enthaltenen EAR/WAR)
 Beispiel anhand IBM WAS Liberty (exemplarisch):
 wlp/bin/server package <serverName> --include=minify,runnable --archive=<fileName>.jar
 java -jar <fileName>.jar
 JAR ca. 50-60MB für umfangreiche Anwendung mit versch. Java EE Frameworks
 Liberty Kernel: ca. 11MB
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Microservices mit Java EE
12
Microservices – mit Java EE (3|6)
Hohe Ansprüche an Betriebsführung
 Logging von Aufrufverläufen zwischen
Microservices
 Bei dynamischer Provisionierung können Logs
durch Vernichtung der VM verloren gehen
 Guter Ansatz: Elastic Stack (ELK-Stack)
 Log-Auswertung über Microservice-Grenzen
hinweg notwendig
 einheitliches Log-Format und Log-Level
 Erstellung einer Correlation-ID mit UUID
<featureManager>
<feature>
logstashCollector-1.0
</feature>
</featureManager>
<logstashCollector
source=
"message,trace,garbageCollection,ff
dc,accessLog"
hostName="localhost"
port="5043„
sslRef="mySSLConfig"
/>
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Microservices mit Java EE
13
Microservices – mit Java EE (4|6)
Hohe Ansprüche an Betriebsführung (am Beispiel WAS Liberty)
 Monitoring mit grundsätzlichem Wirkprinzip:
 Bei welchem Schwellwert wird welche Aktion auf welches Target ausgeführt
 Monitoring (healthManager-1.0/healthAnalyzer-1.0)
 Maximaler Prozentsatz an Request-Timeouts
 Maximale Response-Zeit
 Exzessive Speichernutzung (% von max. Heap-Size über gewissen Zeitraum)
 Potentielle Memory-Leaks
 Führen zu folgenden automatischen Aktionen
 Server Neustart
 Erzeugung Heap oder Thread Dump
 Server zwischen Maintenance Mode hin- und herschalten
 Auf folgenden Targets: Host, Cluster oder Server
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Microservices mit Java EE
14
Microservices – mit Java EE (5|6)
Hohe Ansprüche an Betriebsführung (am Beispiel WAS Liberty)
 Weitere Monitoring Möglichkeiten (monitor-1.0)
 Sammelt Performanz-Daten zur Laufzeit
 Zur Abfrage mittels JMX oder REST
 Weiteres Feature: adminCenter-1.0 zur Web-Anzeige von
 used heap memory
 loaded classes
 active JVM threads
 CPU usage
 and other metrics, depending on the resource
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Microservices mit Java EE
15
Microservices – mit Java EE (6|6)
Unabhängige Skalierbarkeit
 Liegt in der Architektur der Microservices
 Kommt aber erst voll zum Tragen, wenn das System von Microservices
automatisch skaliert (autoscaling, dynamic provisioning)
 Nachteil einer statischen Provisionierung
 Anzahl Microservice Instanzen ausgelegt auf peak load (wie oft tritt dieser pro Zeitraum
auf?)
 Microservice Instanzen müssen permanent laufen (load < 10%)
 und mit ihnen die Hosts auf denen sie betrieben werden
 Verschwendung von Speicher, CPU, Energie, Betriebskosten und evtl. Lizenzkosten
 Spring Boot und Wildfly Swarm verlassen sich hier auf die Infrastruktur
(Virtualisierung, Container, Cloud)
 IBM WebSphere Liberty bietet darüber hinaus eigene Zusatzdienste an
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Microservices mit Java EE
16
Agenda
Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika...
Microservices – mit Java
Microservices – mit Java EE
Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
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Microservices mit Java EE
17
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (1|6)
IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices
Skalierung
 Schnelle Startzeit
 Liberty startet in <5s (Features werden über OSGI bei Bedarf geladen)
 Geänderte Konfiguration zur Laufzeit nachgeladen und angewandt
 Geringer Arbeitsspeicher-Bedarf
 weniger als 60MB für typische Web-Anwendung
 IBM bietet Support für Liberty im Docker Container
 Liberty Collectives und Cluster mit Autoscaling und Dynamic-Routing
 bei Lastspitzen werden automatisch neue Server gestartet/beendet
 und zugleich beim HTTP-Server registriert/deregistriert
Automatische Skalierung im Liberty mit Bordmitteln möglich
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Microservices mit Java EE
18
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (2|6)
IBM WAS Liberty Collective
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Microservices mit Java EE
19
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (3|6)
IBM WAS Liberty Collective mit Dynamic Routing
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Microservices mit Java EE
20
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (4|6)
IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices
Skalierungsbeispiel:
 10.000 Members in 50 VMs, somit ~200 Members pro VM
 5 Collective Controllers in eigenen VMs jeweils: 20GB RAM mit 6 CPUs
 Member VM: 64GB RAM mit 16 CPUs (d.h. ~ 320MB RAM pro Member)
 Richtlinie: ca. 50 Hosts pro Collective Controller
 Applikationen pro Server:
 Eine Applikation pro Server: Single Failure, einfaches Tunen der Applikation
 Mehrere Applikationen pro Server: Amortisation der Server Runtime, kleinere Topologie
möglich
 Fazit: „configure as much isolation as you can afford“
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Microservices mit Java EE
21
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (5|6)
IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices
Liberty elasticity
 Scaling Controller kann Liberty Software auf vorher registrierten Host installieren
und neue Liberty Server bei Bedarf dort erstellen
 Minimales Installationspaket: Liberty Server mit Anwendung (entsprechend
vorheriger Packaging Empfehlung)
 Mehrere Member auf einem Host „wählen“ Host Leader, der als Vertreter mit dem
Scaling Controller kommuniziert
 Host Leader misst Workload des Host und der anderen Member und informiert
Scaling Controller
 Host Leader informiert Member auf seinem Host über Skalierungs-entscheidungen
des Scaling Controllers
 Polyglot Environments: Collective Controller verwaltet:
 StrongLoop Server
 Liberty Server
 Liberty Docker Container
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Microservices mit Java EE
22
Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (6|6)
<server description="controllerServer">
<featureManager>
<feature>collectiveController-1.0</feature>
<feature>scalingController-1.0</feature>
<feature>dynamicRouting-1.0</feature>
</featureManager>
<collectiveController>
Definition Replica mit allen Controllern
</collectiveController>
<scalingDefinitions>
nach welcher Policy soll wie verfahren werden
</scalingDefinitions>
<dynamicRouting>
Routinginfo wie/wie oft an HTTP-Server
</dynamicRouting>
<server description=„memberServer">
<featureManager>
<feature>collectiveMember-1.0</feature>
<feature>scalingMember-1.0</feature>
<feature>clusterMember-1.0</feature>
</featureManager>
<collectiveMember>
Connect-Info zu Controller
</collectiveMember>
<clusterMember>
Clustername definiert Zugehörigkeit
</clusterMember>
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Microservices mit Java EE
23
Agenda
Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika...
Microservices – mit Java
Microservices – mit Java EE
Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
24
Microservices – mit Java EE (Ausblick)
http://MicroProfile.io
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
28
Diskussion und Fragen
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
29
Kontaktinformationen
Für Fragen und weitere Informationen stehe ich Ihnen gerne
zur Verfügung:
Michael Hofmann
michael.hofmann@ars.de
+49 89 32468-2075
ARS Computer und Consulting GmbH
Ridlerstraße 37
80339 München
www.ars.de
© ARS Computer und Consulting GmbH 2016
Microservices mit Java EE
30
ARS Computer und Consulting GmbH
ARS Computer und Consulting GmbH ist ein traditionsreiches
IT- und Beratungshaus mit Hauptsitz im Herzen der
bayerischen Landeshauptstadt München.
Mit der Erfahrung seit 1992 unterstützt ARS Kunden bei der
Lösung individueller, komplexer, fachlicher und technischer
Herausforderungen.
Dabei steht der Erfolg der Kunden im Mittelpunkt.
Werthaltig arbeiten, Werte schaffen
– in einer vertrauensvollen Geschäftsbeziehung.
Die Basis dafür bilden die vielfältigen
ARS Beratungs- und Lösungskompetenzen
sowie das tief-technische Know-how.

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Microservices mit Java EE - am Beispiel von IBM Liberty

  • 1. Microservices mit Java EE am Beispiel von IBM Liberty ARS Computer und Consulting GmbH Michael Hofmann, Senior Softwarearchitekt
  • 2. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 2 Agenda Microservices – ein paar wichtige Charakteristika... Microservices – mit Java Microservices – mit Java EE Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty Microservices – mit Java EE (Ausblick)
  • 3. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 3 IBM Redbook: „Microservices Best Practices for Java“ Motivation: Firmen mit Java EE Entwicklung wollen Microservices nutzen Anfänglich wenig Literatur zu Microservices mit Java, die “roten Faden” aufzeigt Noch weniger Literatur zu Microservices mit Java EE Ziel: Microservices mit Java und Java EE von Erstellung bis Produktion
  • 4. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 4 Microservices – ein paar wichtige Charakteristika... Polyglot Persistence (SQL, NoSQL) Keine Transaktionen über Microservice-Grenzen hinweg (Messaging- System) Hoher Verteilungsgrad  Kommunikation zwischen Microservices (Resilience, Latenz)  Erhöhter Testaufwand (Verteilungsgrad, Schnittstellen) Refactoring über Microservices-Grenzen hinweg Hohe Ansprüche an Betriebsführung  Packaging, Deployment und Konfiguration  Logging von Aufrufverläufen zwischen Microservices  Monitoring  Unabhängige Skalierbarkeit
  • 5. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 5 Agenda Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika... Microservices – mit Java Microservices – mit Java EE Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty Microservices – mit Java EE (Ausblick)
  • 6. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 6 Microservices – mit Java (1|3) Polyglot Persistence (SQL, NoSQL)  SQL  Java Persistence API (EclipseLink, Hibernate, …), Spring JDBC (JDBC Template), …  NoSQL  Spring Data (MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase, Cassandra)  EclipseLink (JPA Support für MongoDB und Oracle NoSQL (weitere werden folgen)) Messaging-Systeme  Java Messaging System (JMS) Client  AMQP  Spring AMQP, RabbitMQ mit eigenem Java Client  MQTT  Eclipse Paho MQTT Client
  • 7. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 7 Microservices – mit Java (2|3) Hoher Verteilungsgrad  Kommunikation zwischen Microservices (Resilience, Latenz)  CircuitBreaker  Netflix Hystrix  Erhöhter Testaufwand  Consumer-driven Contract Testing  JUnit, JMockit, Mockito, REST Assured  Netflix SimianArmy (z.B. ChaosMonkey)  Amalgam8
  • 8. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 8 Microservices – mit Java (3|3) Refactoring über Microservices-Grenzen hinweg  Nicht Java spezifisch, wird aber erleichtert wenn kein polyglot programming vorliegt  Keine Neuimplementierung von Business Code in anderer Sprache notwendig  Durchlässigkeit der Entwickler zwischen den Teams höher  Rad wird in jedem Microservice mit anderer Programmiersprache neu erfunden (Logging, Log- Format, Security, Utils, ...)  Entwicklerrichtlinien sind möglich  Templates für die Erstellung von Microservices sind möglich  Deployment wird vereinfacht, da es sich immer um ein identisches Deployment-Artefakt handelt  Leichtere Betriebsführung wenn identische Systeme verwendet werden (einheitliche Probleme, einheitliches Skripting, einheitliches Patching, ...)
  • 9. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 9 Agenda Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika... Microservices – mit Java Microservices – mit Java EE Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty Microservices – mit Java EE (Ausblick)
  • 10. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 10 Microservices – mit Java EE (1|6) Hohe Ansprüche an Betriebsführung  Packaging, Deployment und Konfiguration  Als singuläres ausführbares JAR File  Spring Boot (Tomcat, Jetty, Undertow)  Wildfly Swarm (JBoss)  IBM WebSphere Liberty  Alle 3 Varianten  Anwendung zusammen mit  externer Konfiguration (immutable artifact) und  notwendiger Runtime (Servlet-Container/Java EE Server)  in minimalisierter Form  ergänzt um Funktionen für Metrics und Health Care
  • 11. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 11 Microservices – mit Java EE (2|6) Hohe Ansprüche an Betriebsführung  Packaging, Deployment und Konfiguration  Minimalisierung  Spring Boot über Dependency Management (Maven, Gradle)  Wildfly Swarm und Liberty  Anwendung analog Spring Boot (Maven, Gradle)  Zusätzlich Minimalisierung der notwendigen Java EE Runtime (Analyse der verwendeten Java EE APIs im enthaltenen EAR/WAR)  Beispiel anhand IBM WAS Liberty (exemplarisch):  wlp/bin/server package <serverName> --include=minify,runnable --archive=<fileName>.jar  java -jar <fileName>.jar  JAR ca. 50-60MB für umfangreiche Anwendung mit versch. Java EE Frameworks  Liberty Kernel: ca. 11MB
  • 12. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 12 Microservices – mit Java EE (3|6) Hohe Ansprüche an Betriebsführung  Logging von Aufrufverläufen zwischen Microservices  Bei dynamischer Provisionierung können Logs durch Vernichtung der VM verloren gehen  Guter Ansatz: Elastic Stack (ELK-Stack)  Log-Auswertung über Microservice-Grenzen hinweg notwendig  einheitliches Log-Format und Log-Level  Erstellung einer Correlation-ID mit UUID <featureManager> <feature> logstashCollector-1.0 </feature> </featureManager> <logstashCollector source= "message,trace,garbageCollection,ff dc,accessLog" hostName="localhost" port="5043„ sslRef="mySSLConfig" />
  • 13. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 13 Microservices – mit Java EE (4|6) Hohe Ansprüche an Betriebsführung (am Beispiel WAS Liberty)  Monitoring mit grundsätzlichem Wirkprinzip:  Bei welchem Schwellwert wird welche Aktion auf welches Target ausgeführt  Monitoring (healthManager-1.0/healthAnalyzer-1.0)  Maximaler Prozentsatz an Request-Timeouts  Maximale Response-Zeit  Exzessive Speichernutzung (% von max. Heap-Size über gewissen Zeitraum)  Potentielle Memory-Leaks  Führen zu folgenden automatischen Aktionen  Server Neustart  Erzeugung Heap oder Thread Dump  Server zwischen Maintenance Mode hin- und herschalten  Auf folgenden Targets: Host, Cluster oder Server
  • 14. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 14 Microservices – mit Java EE (5|6) Hohe Ansprüche an Betriebsführung (am Beispiel WAS Liberty)  Weitere Monitoring Möglichkeiten (monitor-1.0)  Sammelt Performanz-Daten zur Laufzeit  Zur Abfrage mittels JMX oder REST  Weiteres Feature: adminCenter-1.0 zur Web-Anzeige von  used heap memory  loaded classes  active JVM threads  CPU usage  and other metrics, depending on the resource
  • 15. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 15 Microservices – mit Java EE (6|6) Unabhängige Skalierbarkeit  Liegt in der Architektur der Microservices  Kommt aber erst voll zum Tragen, wenn das System von Microservices automatisch skaliert (autoscaling, dynamic provisioning)  Nachteil einer statischen Provisionierung  Anzahl Microservice Instanzen ausgelegt auf peak load (wie oft tritt dieser pro Zeitraum auf?)  Microservice Instanzen müssen permanent laufen (load < 10%)  und mit ihnen die Hosts auf denen sie betrieben werden  Verschwendung von Speicher, CPU, Energie, Betriebskosten und evtl. Lizenzkosten  Spring Boot und Wildfly Swarm verlassen sich hier auf die Infrastruktur (Virtualisierung, Container, Cloud)  IBM WebSphere Liberty bietet darüber hinaus eigene Zusatzdienste an
  • 16. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 16 Agenda Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika... Microservices – mit Java Microservices – mit Java EE Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty Microservices – mit Java EE (Ausblick)
  • 17. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 17 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (1|6) IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices Skalierung  Schnelle Startzeit  Liberty startet in <5s (Features werden über OSGI bei Bedarf geladen)  Geänderte Konfiguration zur Laufzeit nachgeladen und angewandt  Geringer Arbeitsspeicher-Bedarf  weniger als 60MB für typische Web-Anwendung  IBM bietet Support für Liberty im Docker Container  Liberty Collectives und Cluster mit Autoscaling und Dynamic-Routing  bei Lastspitzen werden automatisch neue Server gestartet/beendet  und zugleich beim HTTP-Server registriert/deregistriert Automatische Skalierung im Liberty mit Bordmitteln möglich
  • 18. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 18 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (2|6) IBM WAS Liberty Collective
  • 19. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 19 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (3|6) IBM WAS Liberty Collective mit Dynamic Routing
  • 20. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 20 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (4|6) IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices Skalierungsbeispiel:  10.000 Members in 50 VMs, somit ~200 Members pro VM  5 Collective Controllers in eigenen VMs jeweils: 20GB RAM mit 6 CPUs  Member VM: 64GB RAM mit 16 CPUs (d.h. ~ 320MB RAM pro Member)  Richtlinie: ca. 50 Hosts pro Collective Controller  Applikationen pro Server:  Eine Applikation pro Server: Single Failure, einfaches Tunen der Applikation  Mehrere Applikationen pro Server: Amortisation der Server Runtime, kleinere Topologie möglich  Fazit: „configure as much isolation as you can afford“
  • 21. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 21 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (5|6) IBM WAS Liberty Features zur Unterstützung von Microservices Liberty elasticity  Scaling Controller kann Liberty Software auf vorher registrierten Host installieren und neue Liberty Server bei Bedarf dort erstellen  Minimales Installationspaket: Liberty Server mit Anwendung (entsprechend vorheriger Packaging Empfehlung)  Mehrere Member auf einem Host „wählen“ Host Leader, der als Vertreter mit dem Scaling Controller kommuniziert  Host Leader misst Workload des Host und der anderen Member und informiert Scaling Controller  Host Leader informiert Member auf seinem Host über Skalierungs-entscheidungen des Scaling Controllers  Polyglot Environments: Collective Controller verwaltet:  StrongLoop Server  Liberty Server  Liberty Docker Container
  • 22. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 22 Microservices – mit Java EE + IBM WAS Liberty (6|6) <server description="controllerServer"> <featureManager> <feature>collectiveController-1.0</feature> <feature>scalingController-1.0</feature> <feature>dynamicRouting-1.0</feature> </featureManager> <collectiveController> Definition Replica mit allen Controllern </collectiveController> <scalingDefinitions> nach welcher Policy soll wie verfahren werden </scalingDefinitions> <dynamicRouting> Routinginfo wie/wie oft an HTTP-Server </dynamicRouting> <server description=„memberServer"> <featureManager> <feature>collectiveMember-1.0</feature> <feature>scalingMember-1.0</feature> <feature>clusterMember-1.0</feature> </featureManager> <collectiveMember> Connect-Info zu Controller </collectiveMember> <clusterMember> Clustername definiert Zugehörigkeit </clusterMember>
  • 23. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 23 Agenda Microservices – nur ein paar wichtige Charakteristika... Microservices – mit Java Microservices – mit Java EE Microservices – mit Java EE und IBM WAS Liberty Microservices – mit Java EE (Ausblick)
  • 24. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 24 Microservices – mit Java EE (Ausblick) http://MicroProfile.io
  • 25. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 28 Diskussion und Fragen
  • 26. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 29 Kontaktinformationen Für Fragen und weitere Informationen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung: Michael Hofmann michael.hofmann@ars.de +49 89 32468-2075 ARS Computer und Consulting GmbH Ridlerstraße 37 80339 München www.ars.de
  • 27. © ARS Computer und Consulting GmbH 2016 Microservices mit Java EE 30 ARS Computer und Consulting GmbH ARS Computer und Consulting GmbH ist ein traditionsreiches IT- und Beratungshaus mit Hauptsitz im Herzen der bayerischen Landeshauptstadt München. Mit der Erfahrung seit 1992 unterstützt ARS Kunden bei der Lösung individueller, komplexer, fachlicher und technischer Herausforderungen. Dabei steht der Erfolg der Kunden im Mittelpunkt. Werthaltig arbeiten, Werte schaffen – in einer vertrauensvollen Geschäftsbeziehung. Die Basis dafür bilden die vielfältigen ARS Beratungs- und Lösungskompetenzen sowie das tief-technische Know-how.