微服務

微服務（Microservices）是將應用拆分為小型、獨立服務的架構風格，每個服務專注單一業務功能，通過API通信，是雲原生AI系統的主流架構。

與單體架構的對比：

• 單體：所有功能在一個應用，緊密耦合
• 微服務：獨立部署、獨立擴展、獨立開發
• 優勢：靈活性、可擴展性、容錯性
• 代價：複雜性、分布式挑戰

AI系統的微服務：

• 推理服務：模型推理API
• 嵌入服務：文本/圖像嵌入計算
• 數據處理：特徵工程管道
• 向量數據庫：Pinecone、Weaviate
• 業務邏輯：協調各AI服務
• 閘道API：統一入口，路由請求

設計原則：

• 單一職責：一個服務做一件事
• 獨立部署：不影響其他服務
• 去中心化：服務自治，選擇最適技術棧
• 容錯設計：服務失敗不級聯
• 接口契約：API版本管理

通信方式：

• 同步：REST/gRPC（請求-響應）
• 異步：消息隊列（Apache Kafka (事件串流平台)、RabbitMQ）
• 事件驅動：事件串流 (Event Streaming)架構

挑戰：

• 分布式複雜性：服務發現、負載均衡、熔斷
• 數據一致性：分布式事務
• 可觀測性：日誌聚合、鏈路追蹤、監控
• 測試：整合測試複雜
• 運維：多服務部署和管理

工具生態：

• 服務網格：Istio (服務網格)、Linkerd（流量管理）
• API網關：Kong、AWS API Gateway
• 編排：Kubernetes（服務調度）
• 可觀測性：Prometheus、Grafana、Jaeger

與AI的結合：

• 模型即服務：每個模型獨立服務
• A/B測試：不同版本並行
• 藍綠部署：無縫模型更新
• 自動擴展：根據負載獨立擴展各服務

微服務是生產級AI平台的標準架構。