Все сказанное касается не только хранения информации и использования распределенных СУБД. Платформа событийного обмена также должна обеспечивать возможность исполнения решений в распределенной конфигурации. Из современных решений первым кандидатом на подобную роль может считаться Apache Kafka, уже использующаяся в таких компаниях, как вышеупомянутый The New York Times, Linkedin, Uber, «Сбербанк России» и многих других. Решение изначально поддерживает распределенную топологию развертывания и предоставляет широкий спектр возможностей для «тонкой» настройки.
Поскольку микросервисы не сохраняют состояние между вызовами, они нуждаются в предварительной выборке данных для отображения пользователю необходимой ему информации, а также реакции на его запросы. Для обеспечения эффективного доступа к часто используемым данным обычно применяются технологии кэширования (IMDG), также поддерживающие распределенные топологии. Примерами могут служить упомянутый выше Apache Ignite или Infinispan.
Пример решения, представленный на Рисунках 13 и 14, не является исчерпывающим с точки зрения распределенного функционирования современных ИТ-решений. Например, для финансовой сферы актуально выполнение групповых операций, предполагающих проведение однотипных действий над огромными объемами данных. Примером такой операции может служить массовое начисление процентов по счетам. Современные технологии позволяют осуществлять выполнение подобных ресурсоемких операций в оперативной памяти на распределенных узлах обработки, при этом мощность каждого отдельного узла соответствует скорее продвинутому персональному компьютеру, а не гигантскому серверу, что представляет собой разительное отличие от традиционных подходов, стяжавших недобрую славу в профессиональном сообществе и по праву получивших наименование жаргонного типа «залить железом». Аналогичным образом данные могут храниться не только в распределенных базах данных, но и в распределенной файловой системе, что принципиально снижает стоимость хранения (крайне актуально при современном росте объемов хранимых данных).
Таким образом, мы видим, что на всех уровнях создания и развития программного обеспечения