Проектная работа 8 спринта

Проектные работы в этом модуле выполняются в командах по 3 человека. Процесс обучения аналогичен сервису, где вы изучали асинхронное программирование. Роли в команде и отправка работы на ревью не меняются.

Распределение по командам подготовит команда сопровождения. Куратор поделится с вами списками в Slack в канале #group_projects.

Задания на спринт вы найдёте внутри тем.

Примеры запроса для ugc_api:

• добавление отсмотренного временного фрейма:

http://127.0.0.1/api/v1/view_progress

{
    "user_id": "39611654-27bb-49af-bf31-a931cd3b0e7f",
    "type": "view_progress",
    "movie_id": "88322538-e1a1-4a36-9154-f62e62579723",
    "movie_timestamp": 361112
}

• поставить лайк фильму:

http://127.0.0.1/api/v1/likes

{
    "user_id": "39611654-27bb-49af-bf31-a931cd3b0e7f",
    "movie_id": "88322538-e1a1-4a36-9154-f62e62579723"
}

• положить фильм в закладки:

http://127.0.0.1/api/v1/bookmarks

{
    "user_id": "39611654-27bb-49af-bf31-a931cd3b0e7f",
    "movie_id": "88322538-e1a1-4a36-9154-f62e62579723"
}

• добавить рецензию к фильму:

http://127.0.0.1/api/v1/reviews

{
    "user_id": "39611654-27bb-49af-bf31-a931cd3b0e7f",
    "movie_id": "88322538-e1a1-4a36-9154-f62e62579723",
    "text": "this movie is a masterpiece!"
}

Тестирование

• Запустить make test
• Результат теста смотреть в контейнере tests

Ссылка на репозиторий

https://github.com/bogatovad/ugc_sprint_1

Выбор реализации сервиса

Сервис для сохранения пользовательских лайков, закладок, рецензий и другого UC было решено вынести в отдельный сервис (ugc_2), т.к:

• ugc_2 использует в качестве хранилища MongoDB, куда пользовательский контент сохраняется напрямую. А сервис ugc использует Kafka для стримминга событий просмотра фильмов и ClickHouse в качестве OLAP хранилища. Таким образом каждый микросервис использует свое отдельное хранилище, что повышает отказоустойчивость каждого компонента и системы в целом, а также дает возможности для гибкого горизонтального масштабирования каждого из компонентов, т.к.каждый сервис масштабируется назависимо.

• разделение бизнес-логики: разделение на отдельные микросервисы упрощает реализацию и поддержку всего сервиса UGC, функционал которого может разрастаться. ugc, по сути, предоставляет API для стримминга событий в Kafka, а ugc_2 - взаимодействие с MongoDB. Разделение ответственности и бизнес-логики между этими микросервисами позволяет не только заменять хранилища при необходимости, но и полностью заменить отдельно взятый микросервис (например, использовать другой фреймворк или даже другой язык программирования), без каких внесения каких либо измений в код другого микросервиса.

Минусы такого подхода:

• Усложняется развертывание и поддержка инфраструктуры проекта.

• Данные, необходимые для работы сервиса или аналитиков, находятся в разных хранилищах, возникает необходимость агрегировать их через дополнительные прослойки.