“即服務”理念再延伸——以微服務形式實現映象處理-知識星球

本文針對分散式系統中的映象處理的痛點，提出了兩個潛在的可能的解決方案，一為Google Function與Serverless，二為Imageup微服務，相對而言，可能第二種解決方案更加適合目前的場景。

分散式的思想狀態

當建立分散式系統時，映象處理開始變得不那麼簡單。在最初的系統伸縮中，它可能成為應用程式中真正的痛點，為什麼？

潛在的解決方案1：Google Function與Serverless

Kubernetes叢集與資料庫服務和Google Function的介面

我想討論這個解決方案，因為映象處理是Serverless的常見用例。 Google Function（AWS Lambda也可以考慮，但我們專註於Google這裡——同樣的想法）是在某些情況下處理此問題的好方法。

總體思路如下：

這很好，因為這是核心應用程式的重任，並且具有很大的擴充套件性。但是，有一些缺點——這可能不會影響你：

應用程式必須處理上傳檔案到儲存bucket，這需要您與Google的GCP庫和授權機制對接。當你處理很多上傳時，這可能是一個瓶頸。或者，您可以建立一個新的公共Lambda端點來接受映象，但是您還必須處理應用程式級別的身份驗證（如果需要的話）。
如果您想知道處理過的映象何時準備就緒，您必須建立端點以使用流程中的各種更新訊息。

正如你所看到的，由於所有的移動元件，這可能會變得複雜，特別是如果你的應用程式需要任何級別的使用者身份驗證。這對我們來說並不理想。

潛在的解決方案2：Imageup微服務

Imageup[2]是一個可複製的[3]基於http的微服務，可以在您的網路中秘密執行。它是用Go編寫的，並且使用了非常快速的Imaging庫。這允許以同步方式傳送、處理和檢索映象的遠端唯一URL。

Kubernetes叢集中的Imageup

一般的想法是：

request ->payload

metadata: 
name: imageup-service 
annotations:
cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal"

從這裡開始，您將能夠與應用程式中的Imageup進行互動。對於我們來說，它來自於使用下麵連結的介面模組的node.js應用程式。有關更多資訊，請檢視下麵的imageup API[4]以及相關資源。

Docker倉庫，https://hub.docker.com/r/levinteractive/imageup/
Kubernetes實現樣例，https://github.com/LevInteractive/imageup/tree/master/examples/k8s
Imageup的Github倉庫，https://github.com/LevInteractive/imageup
Imageup的node.js介面，https://github.com/LevInteractive/imageup/blob/master/examples/node/imageup.js

相關連結：

https://cloud.google.com/functions/docs/writing/background
https://github.com/LevInteractive/imageup
https://github.com/LevInteractive/imageup/blob/master/examples/k8s/imageup-deployment.yml#L6
https://github.com/LevInteractive/imageup/blob/master/docs/api.md

原文連結：https://blog.stackahoy.io/image-processing-go-microservice-df423d1b8ddd

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