Когда возможностей low-code платформы недостаточно для оптимальной интеграции процессов в существующий информационный ландшафт, мы рекомендуем создавать собственные микросервисы. Область применения таких сервисов очень большая и покрывает самые требовательные задачи бизнеса.
До этого момента мы рекомендовали устанавливать сервисы независимо от платформы и поддерживать их самостоятельно. У этого решения есть важные недостатки — сложность установки и поддержки такого решения для конечного разработчика и администраторов.
Решение
Для упрощения и ускорения разработки своих микросервисов мы добавили в пользовательские модули новую функциональную возможность — сервисы.
Сервис — это docker-контейнер, который выполняет определённую функцию на сервере. Платформа обернёт этот контейнер, и он будет размещён в отдельном пространстве в среде исполнения Kubernetes.
Начало внимание
Переносимые сервисы доступны только в ELMA365 On-Premises.
Конец внимание
Сервисы и контейнеры, которые можно установить в модуль, имеют ряд ограничений и особенностей:
- Поддерживается только указание URL‑адреса контейнера. Это означает, что вы должны предварительно разместить образ своего сервиса в публичном или приватном репозитории. Также сам образ сервиса не упаковывается при экспорте модуля и не переносится с пакетом .e365. На данный момент при установке готового модуля с сервисами системе требуется доступ к указанному адресу репозитория для скачивания docker-образа.
- У таких сервисов нет лимитов на ресурсы выполнения.
- Взаимодействие с сервисом возможно только из серверных сценариев модуля (виджеты, процессы, действия бизнес-процессов, методы API, обработчики событий) и только через HTTP‑запросы. Однако сам сервис может взаимодействовать с любым другим внешним сервисом по любому каналу связи и протоколу взаимодействия.
Подробнее о сервисах читайте в статьях «Переносимые сервисы» и «Включение переносимых сервисов».
О разработке своего сервиса мы написали в статье «Рекомендации по разработке микросервисов для переносимых сервисов».
Пример использования
Предположим, что в одном из решений для вузов нам понадобилось генерировать и показывать математические формулы. Мы знаем, что наши пользователи хорошо владеют языком описания формул LaTeX. В итоге задачу сформулируем так: «генерировать изображение из формулы LaTeX».
Для решения задачи поиском находим готовый контейнер с сервисом генерации картинки по формуле: github.com/chialab/math-api.
Этот контейнер можно собрать самостоятельно из исходного кода и разместить в своём приватном репозитории или использовать готовый из публичного репозитория Docker Hub: hub.docker.com/r/chialab/math-api.
Создание сервиса
По умолчанию адрес образа указывает на репозиторий Docker Hub, однако для приватного репозитория вы можете указать любой полный адрес, а также указать логин и токен для безопасного подключения. Обратите внимание, что логин и токен при экспорте модуля передаются в открытом виде.
Использование сервиса в виджете
Далее мы можем использовать этот сервис в серверном сценарии виджета для генерации картинки, применив HTTP‑метод GET /render, о чём говорится в описании сервиса. Соответственно, в виджете мы будем запрашивать у пользователя формулу (Строка) и желаемую ширину картинки (Число).
Вот пример готового сценария:
async function renderImage(): Promise<void> {
let source = encodeURIComponent(Context.data.formula!);
let width = encodeURIComponent((Context.data.shirina_kartinki || 400).toString());
let imgResp = await Namespace.services.math.fetch(`/render?input=latex&inline=1&output=png&source=${source}&width=${width}`, {
headers: {
"Accept" : "image/png"
}
});
let buff = await imgResp.arrayBuffer();
Context.data.kartinka = await Context.fields.kartinka.create(`render-${Date.now()}.png`, buff);
}
В этом примере мы используем Namespace.services.math для доступа к сервису — это позволяет вызывать HTTP‑методы сервиса в серверных сценариях TS SDK. Для вызова мы указываем относительный адрес метода, остальное реализует платформа.
В самом сценарии мы делаем запрос к методу сервиса, затем получаем картинку буфером из ответа и сохраняем её файлом в переменную типа Файл. В итоге получаем виджет, который можно вставить на любую страницу или форму в системе:
При этом результат рендера картинки будет выглядеть следующим образом:
