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物流行业#xff1a;智慧物流的创新架构
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物流行业智慧物流的创新架构
综合业务服务依赖的优化策略 医疗行业智能诊疗的加速引擎 在医疗行业迈向智能化的进程中NVIDIA 推出的面向医疗应用场景的系列微服务NIM堪称一大创举。它融合医学影像分析、自然语言处理等尖端 AI 技术在药物研发、医学影像解读、基因组学分析等多个医疗核心工作流中发挥着关键作用实现从筛查、诊断到治疗全程的智能化辅助 。
在药物研发环节时间就是生命每缩短一秒研发周期都可能为无数患者带来生的希望。NVIDIA 的微服务套件中包含生成式化学模型 MolMIM、蛋白质结构预测模型 ESMFold 以及帮助研究人员了解药物分子如何与靶点相互作用的模型 DiffDock 等。这些模型就像一个个不知疲倦的科研助手通过对数以万亿计的药物化合物进行快速筛选与分析能够精准地预测药物的活性和潜在副作用极大地加速了新药的研发进程。过去研发一款新药可能需要耗费十几年甚至几十年的时间而现在借助这些微服务研发周期有望大幅缩短让更多救命良药能够更快地推向市场。
医学影像解读一直是医疗诊断中的重要环节但传统的人工解读不仅效率低还容易受到医生主观因素和疲劳等影响。NVIDIA 的医疗微服务凭借卓越的图像识别能力能够在肿瘤诊疗等阶段实现精细到微观层面的病变识别。通过对 X 光、CT、MRI 等医学影像的深入分析它可以敏锐地捕获其中的微妙变化比如极其微小的肿瘤病灶为医生提供更详尽精确的病理分析参考让疾病无处遁形大大提高了诊断的准确性和及时性。
基因组学分析对于了解疾病的遗传机制、实现个性化医疗至关重要。NVIDIA 的 Universal DeepVariant 微服务相较于在 CPU 上运行的普通 DeepVariant可将基因组分析工作流中的变体识别速度提高 50 倍以上。这使得科研人员能够更快速地分析患者的基因数据找出与疾病相关的基因变异为精准医疗提供有力支持。例如在癌症治疗中通过对患者肿瘤基因的分析医生可以制定出更具针对性的治疗方案提高治疗效果减少不必要的治疗副作用。 电商领域数据依赖的破局之道 在电商的供应链系统里商品、订单、采购这三个微服务紧密关联牵一发而动全身。在设计这个系统时需要满足两个关键需求一是能够根据商品的型号、分类、生成年份、编码等信息查找订单二是可以依据同样的商品信息查找采购订单 。
起初按照严格的微服务划分原则商品相关的职责被存放在商品系统中。在查询订单与采购单时如果查询字段包含商品字段就得按照特定顺序进行查询先根据商品字段调用商品的服务返回匹配的商品信息接着在订单或采购单中通过 IN 语句匹配商品 ID再关联查询对应的单据。但随着业务的迅猛发展商品数量呈爆发式增长匹配的商品越来越多订单服务中包含 IN 语句的查询效率急剧下降。商品服务作为核心服务依赖它的服务与日俱增商品数据量的不断膨胀让其不堪重负响应速度越来越慢甚至频繁出现请求超时的情况。由于商品服务超时相关服务处理请求也经常失败业务方每次查询订单或采购单时只要带上商品关键字就会遭遇查询效率低下且频繁失败的问题。
为了解决这些问题数据冗余方案应运而生。简单来说就是在订单、采购单中保存一些商品字段信息。这样一来每次查询时就可以不再依赖商品服务。但新的问题又出现了如果商品进行了更新如何同步冗余的数据呢最初设想了两种办法第一种是每次更新商品时先调用订单与采购服务再更新商品的冗余数据。但这种方式存在严重的数据一致性问题如果订单与采购的冗余数据更新失败整个操作都需要回滚这显然不合理因为冗余数据并非商品服务的核心需求不能因边缘流程影响核心流程。同时还会导致严重的依赖问题商品服务本应专注于商品本身却因这种方式需要调用众多其他服务与作为底层核心服务的初衷背道而驰 。
于是第二种通过消息发布订阅的方案被采用。每次更新商品时先发布一条消息订单与采购服务各自订阅这条消息后再各自更新商品冗余数据。这种方式让商品无须调用其他服务只需关注自身逻辑即便订单、采购等服务的更新冗余数据失败也可使用消息重试机制保证数据的一致性。然而这个看似完美的方案也存在缺陷。在实际业务中仅仅保存冗余数据远远不够还需要将商品分类与生产批号的清单进行关联查询。这意味着每个服务不仅要订阅商品变更消息还需订阅商品分类、商品生产批号变更等近十种消息几乎要把商品的一小半逻辑复制过来。而且每个依赖的服务都需要重复实现冗余数据更新同步的逻辑导致大量重复代码。此外MQ 消息类型过多联调时 MQ 之间的联动极为麻烦常常不知道某条消息被哪台服务节点消费为了让特定服务器消费特定消息需要临时改动双方代码且联调完成后还容易忘记改回原代码 。
为了彻底解决这些问题最终采用了解耦业务逻辑的数据同步方案。将商品及商品相关的一些表如分类表、生产批号表、保修类型、包换类型等实时同步到需要依赖和使用它们的服务的数据库并且保持表结构不变。在查询采购、订单等服务中的数据时直接关联同步过来的商品相关表同时严禁采购、订单等服务修改商品相关表。为了实现这一方案项目组经过多方调研选用了 Bifrost 这款开源中间件。Bifrost 能够模拟成 MySQL 的从库监听源数据库的 Binlog然后将数据实时同步到目标数据库且支持多种目标数据库正好满足从 MySQL 同步到 MySQL 的需求。它界面管理方便架构简单出现问题易于调查作者更新活跃且自带监控报警功能 。
通过这一系列的优化商品服务的开发人员可以专注于自身业务逻辑无需再为数据依赖问题烦恼。需要关联使用商品数据的采购服务等开发人员也只需在查询时加上关联语句极大地提高了系统的稳定性和查询效率为电商业务的高效运转提供了坚实保障。 金融行业运维可观测性的提升之路 在金融行业全力推进数字化转型的浪潮下业务的快速发展带来了日志类型和数量的爆发式增长 。各类软硬件产生的日志数据不仅分散在各个角落而且繁杂无序缺乏统一的全生命周期管理以及高效的监控分析处理能力这给业务监控告警、日志搜索分析和审计溯源等工作带来了极大的阻碍。同时随着云原生环境中微服务化进程的不断加速业务系统的微服务化改造虽然带来了诸多优势但也在运维排障方面竖起了一道道复杂的屏障。
某金融客户在面对这些挑战时深刻认识到提升运维可观测性的紧迫性和重要性。为了实现云原生可观测性建设这一核心目标该客户采取了一系列行之有效的措施。
首先是完善管理制度规范。技术平台是为管理服务的要搭建好技术平台就必须先梳理和完善管理规范制度。该金融客户与合作方一起对现有的客户规范以及业内规范展开了全面深入的调研。他们仔细梳理每一个条目精心总结日志管理规范并对其能力应用进行了前瞻性的规划。以业务日志的规范化为例他们进行了 4 层丰富度的详细说明针对不同级别明确了不同的规范度、可实现的效果以及能达到的能力级别。通过这样细致的规范梳理能够更准确地评估客户现有不同业务系统及其日志的规范化程度进而根据客户数字化推进的阶段合理反推不同业务系统下一步的管理要求 。
其次是建设统一日志平台。管理制度的规范化是实现数字化转型的 “道”而具体的实现则需要 “术” 的支持这里的 “术” 就是基于擎创的日志管理平台作为基础底座构建以可观测性提升为核心的统一日志平台。该平台架构主要分为 4 层最底层是数据源层及接入层将日志数据、监控数据、调用链数据等都归为数据源并针对不同的数据源运用 agent、syslog、API 等不同的采集技术进行全面纳管。在数据处理层采用数据中台进行数据缓冲、计算和存储把原始的基础数据通过规范化、清洗、聚合计算、数据关联等一系列操作实现从数据到业务运行状态观测的关键转变。在应用层通过前端提供直观、高效的交互界面让运维使用方能够轻松操作在后端及中间件层则对运行状态观测数据进行缓冲高效查询及部分业务逻辑处理 。
最后是整合观测数据。数据源的丰富度和质量直接决定了可观测性的挖掘深度。在现有的环境中该金融客户接入了操作系统、数据库、中间件、硬件设备、容器及应用等各类日志及监控数据。在链路层通过 skywalking 接入了多套业务系统的链路数据同时在日志中根据客户规范增加了对应的 TID 标示用于实现日志及链路数据的深度融合。
通过这一系列的举措该金融客户在运维可观测性提升方面取得了显著的成效。实现了业务日志的统一查询能够全局性覆盖主要业务系统快速高效地查询日志并通过对部分日志的合并、解析和分析实现了日志的更高效利用。在此基础上还开发了如二次查询、全链路排障、数据湖冷备数据查询、上下文行数自动滚动、日志内 xml/json 段格式化、用户使用统计分析等贴合实际生产环境的功能。能够密切关注业务系统运行状态及告警从日志角度对业务系统进行统计分析快速了解系统的整体概览状态。实现了业务日志全链路串联打通统一日志系统与 Skywalking 的数据通过中间层处理用 TID 在日志及 Skywalking 中做上下文关联通过全局流水号、业务流水号或任意内容搜索就能获取业务系统详细日志及链路信息实现了排障一体化解决同时还能直观方便地了解业务系统中业务拓扑及单笔交易的链路拓扑为排障提供了极大的便利 。整合了监控内容减少了运维场景下在不同平台之间的跳转大大提升了运维效率。对接原有数据湖实现数据双写一份用于日常查询排障存储容量限制后定期滚动删除另一份存储于数据湖内长期保存用于审计场景并且实现了冷备数据的在线查询以及更高的压缩率和接近热数据查询的查询速度。
物流行业智慧物流的创新架构 在物流行业的数字化变革浪潮中高达智慧物流中台系统凭借其创新的微服务架构成为推动行业发展的重要力量 。该系统主要为自建物流公司或整合物流公司精心设计致力于解决传统物流模式中效率低下、成本高昂等难题。
在功能板块上它涵盖了合同管理、运单管理、智能调度等多个关键领域并全面支持北斗定位以及物流货主、承运商、司机之间的在线协同。以合同管理为例传统的物流合同管理往往依赖人工操作不仅效率低下而且容易出现合同条款遗漏、审批流程繁琐等问题。而在高达智慧物流中台系统中合同管理实现了数字化和自动化。从合同的起草、审批到签订每一个环节都在系统中清晰呈现大大缩短了合同处理周期降低了人为错误的风险 。
运单管理同样实现了质的飞跃。在传统物流模式下运单信息分散在各个环节查询和跟踪极为不便。而该系统通过统一的运单管理平台实现了运单信息的实时共享和全程跟踪。无论是货主、承运商还是司机都可以通过移动端随时查询运单的最新状态如货物的位置、预计送达时间等真正做到了信息透明化 。
智能调度是该系统的核心亮点之一。在实际物流运输中车辆的调度和分配是一个复杂的问题涉及到货物的重量、体积、运输路线、车辆的载重和续航能力等多个因素。传统的调度方式往往依赖人工经验难以实现最优的资源配置。高达智慧物流中台系统的智能调度策略系统则通过对承运商的各项指标参数如运输任务响应效率、派车及时率、运输破损率、回单及时率、客户满意度等进行综合评定打分基于评定结果自动推荐承运商及自有车辆资源完成派单。这种智能化的调度方式不仅提高了运输效率还降低了运输成本 。
在运输链精细化管理方面该系统通过合同管理、计划管理、调度管理、财务管理、司机端货主端协同等多个环节的紧密配合实现了运输链的全方位优化。例如在财务管理方面系统能够自动生成运费结算清单根据不同的计费规则如按月、按重量、按时间、按次数等进行费用统计大大提高了财务结算的效率和准确性 。
在实际应用中该系统的优势得到了充分体现。某大型物流企业在引入高达智慧物流中台系统后通过智能调度实现了车辆利用率提高 30%运输成本降低 20%。同时通过实时定位和轨迹跟踪功能货物的准时送达率从原来的 80% 提升到了 95% 以上客户满意度大幅提升 。
综合业务服务依赖的优化策略 在一个包含商品、订单、加盟商、门店运营、工单门店等多个服务的综合业务系统中存在着复杂的服务依赖关系 。该系统有两个 App一个面向客户另一个供公司员工和加盟商员工使用涉及总部商品管理、总部门店管理、加盟商员工、门店人员等多种角色且每个部门内部还有更细致的角色划分 。
在这样的架构下网关层承担着路由、认证、监控和限流熔断等重要职责。它负责将所有请求根据 URI 指向对应的后台服务对请求进行集中认证鉴权记录 API 请求数据以进行管理和性能监控以及在流量过大或后台服务出现问题时进行限流和熔断操作 。
然而随着业务的不断发展这个看似完美的架构逐渐暴露出一些问题。例如许多页面需要展示多个服务的数据像 App 首页对于门店运营人员要展示工单数量、最近的工单、销售订单数据、最近待处理的订单以及低于库存安全值的商品等信息。这就导致在接口设计时经常需要纠结该把接口放在哪个服务中决策效率低下职责划分也不够统一 。
另外用户的一个提交操作往往需要修改多个服务的数据比如一个工单操作可能要同时修改库存、销售订单状态和工单数据。由于这类需求众多服务之间的调用关系变得错综复杂严重影响了系统的迭代和维护 。
为了解决这些问题项目组决定抽象出一个 API 层。客户端的接口通常有聚合、分布式调用和装饰这三种需求。聚合是指一个接口需要将多个后台服务返回的数据进行整合然后返回给客户端分布式调用是指一个接口可能需要依次调用多个后台服务以实现对多个后台服务数据的修改装饰则是指一个接口需要对后台返回的数据进行重新处理比如删除某些字段或者对某些字段进行封装使其符合客户端的需求 。
在客户端与后台服务之间增加 API 层后所有请求经过网关都由这个共用的 API 层处理API 层通过调用其他后台服务来完成相应功能。这样一来接口放置的纠结情况大幅减少若涉及聚合、装饰、分布式调用的逻辑都放在 API 层若涉及数据存储或查询数据库的逻辑则根据目标数据所在的服务来确定逻辑位置 。同时后台服务之间的依赖也显著减少目前主要是 API 层调用各个后台服务 。
但新的问题随之而来即客户端适配问题。系统中有 App、H5、PC 网页、小程序等多种客户端不同客户端的页面需求存在差异。例如 App 功能较多页面可能要求包含更多信息而小程序追求轻量化相同页面所需的数据可能较少 。这就导致后台服务的同一个 API 需要为不同客户端进行不同的适配 。而且客户端经常会有一些细微的改动如增加或减少一个字段为了降低响应速度需遵循数据最小化原则这使得后台服务需要频繁发布新版本 。再加上后台服务版本发布时要同时考虑不同客户端的兼容问题进一步增加了系统的复杂度 。
为了解决客户端适配问题引入了 BFFBackend for Frontend设计模式。BFF 的主要理念是为每种客户端提供专门的 API 服务。不同的客户端请求经过同一个网关后会分别重定向到为其设计的 API 服务。例如微信小程序有专门的 WX API 服务 。由于每个 API 服务只针对一种客户端因此可以针对特定客户端进行优化使逻辑更简洁高效响应速度也比通用的 API 服务更快因为无需判断不同客户端的逻辑 。
