Какие подходы существуют для агрегации данных из нескольких микросервисов с независимыми базами данных

Для сбора данных из нескольких сервисов с разными базами данных в микросервисной архитектуре применяются следующие основные подходы:

1. API Gateway (Шлюз API) Создается единая точка входа, которая самостоятельно опрашивает нижестоящие сервисы и объединяет их ответы. Клиент взаимодействует только со шлюзом.

   • Плюсы: Простота для клиента, инкапсуляция внутренней структуры.
   • Минусы: Может стать узким местом, усложняет транзакции.

   # Пример на FastAPI в роли API Gateway
   @app.get("/user-profile/{user_id}")
   async def get_user_profile(user_id: int):
       # Асинхронные запросы к разным сервисам
       user_data_task = fetch_user_service(user_id)
       orders_data_task = fetch_orders_service(user_id)
   
       user_data, orders_data = await asyncio.gather(
           user_data_task, orders_data_task
       )
   
       return {"user": user_data, "orders": orders_data}

2. Event-Driven Architecture (Событийно-ориентированная архитектура) Сервисы публикуют события (например, OrderCreated, UserRegistered) в брокер сообщений (Kafka, RabbitMQ). Сервис-агрегатор подписывается на эти события и строит собственное представление данных (CQRS-подход).

   • Плюсы: Слабая связанность сервисов, высокая отказоустойчивость.
   • Минусы: Сложность в обеспечении консистентности данных (eventual consistency).

3. ETL-процессы (Extract, Transform, Load) Данные периодически извлекаются из баз данных каждого сервиса, преобразуются и загружаются в централизованное хранилище (Data Warehouse, DWH). Этот подход чаще используется для аналитики, а не для real-time операций.

   • Плюсы: Идеально для аналитических запросов, не нагружает основные сервисы.
   • Минусы: Данные неактуальны (есть задержка).

Выбор подхода зависит от требований: для запросов в реальном времени лучше подходит API Gateway, для асинхронной и надежной системы — событийная архитектура, а для аналитики и отчетности — ETL.