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小七 141 0

在这篇文章中,我们将经历一个场景,我们使用谷歌云平台(GCP)无服务器服务来归档事件驱动模型。

这个场景是墨水补充程序,每当用户在商店或在线购买打印机时,系统都会向用户发送一封电子邮件来注册该程序。如果用户决定加入该程序,什么叫淘客,那么每当墨水不足时,用户将自动收到购买新墨水的建议。因此,用户不必为了购买新的打印机而查找打印机的墨水代码,她只需向系统回复"是"或"否"即可购买新的墨水。

一旦发送"是"响应,系统将根据序列号找到出售打印机的商店,并将订单转发给商店以完成订单。我们将在本博客的事件驱动模型中讨论此订单场景。

假设我们有一个命令链和事件,如下图所示。

第一个命令来自客户,她回答是从她的计算机/电话触发订单工作流,最后一个命令是完成订单,在线自助建站系统,并由客户负责外部商店。在内部系统中还需要实现另外两个命令:Package Order和Send Order.

在我们开始详细的实现之前,让我们快速解释一下上图中的事件。我们使用googlecloud Pub/Sub来处理消息传递事件,人工智能包含哪些方面,每个事件在命令执行后都会生成一个特定的数据对象。(这就是为什么我们在图中除了一系列的命令和事件外没有看到任何数据对象的原因)

提交的事件订单的一个例子:一旦客户确认订购新的墨水,客户笔记本电脑/手机上的应用程序将触发一个事件并将其推送到云发布/订阅中的一个主题,然后该事件将触发另一个订阅主题的命令

SAP CPI和Advantco GCP Adapter

现在是时候考虑一下Package Order和Send Order的实现命令了。我们可以使用Google云函数来响应来自云发布/订阅的事件,以处理、转换和丰富数据。因此,云功能是连接点对点的一个很好的粘合剂,特别是作为我们模型中的一个命令,从一个事件中消耗数据,然后生成一个新的事件来触发另一个命令。

但是除了编码连接到后台的努力,例如SAP、Salesforce……这些都不在GCP堆栈中。我们有一个更好更快的选择,那就是sapcpi,它已经有了适配器(IDOC,ODATA,SFO…)连接到这些系统。

请看下图,Salesforce是后台,SAP CPI在Advantco GCP适配器的帮助下连接事件,以使用和生成来自Google Cloud Pub/Sub的事件消息。

包订单

命令包订单的流。Advantco GCP adapter和SFO(Salesforce)adapter使流程变得非常简单。

GCP sender channel除了从云Pub/Sub中提取事件消息外,还做了其他一些事情,如解压缩GZIP消息、将JSON消息转换为XML。它使流程简洁明了。

适配器内的连接配置支持Service Account和OAuth2,它可以为大量的消息流打开多个并发连接。

Content Enricher是SAP CPI的一个非常酷的步骤,它有助于将两个数据源合并/丰富为一个数据源。是的,在没有消息映射的单个步骤中。这就是为什么我们在上面的GCP sender通道中将SubmittedOrder从JSON转换为XML的原因。

GCP Receiver通道,360大数据,云服务器价位,它通过向云Pub/Sub生成事件消息来打包订单后创建一个新事件。

作为订单工作流中的协议,所有事件消息都以JSON格式存储并用GZIP压缩。所以,GCP接收通道会做这些事情,使其统一。

发送顺序

命令发送顺序的流程。在发出订单之前,我们将其存储在Google的另一个无服务器服务BigQuery中,然后我们可以跟踪订单状态,并在稍后进行分析和统计。

使用Advantco GCP adapter从云发布/订阅消费和生成事件消息与上述步骤类似,通过压缩/解压GZIP和XML与JSON的转换

除了云Pub/Sub外,适配器还支持BigQuery、Datastore、panner、Dataflow、Storage和Google Drive等多种服务。下面是适配器支持的具有身份验证方法的服务列表。

我们使用BigQuery将订单存储在流中。

摘要

我们没有详细介绍实现,但是我们在项目实现中看到了Google无服务器服务的许多好处,不必担心服务器管理,稳定性,可扩展性…我们可以从第一天开始这个项目。

最重要的是Advantco GCP适配器在这个项目中起到了关键作用,它提供的功能加速了项目的实施。

参考资料

Advantco GCP适配器https://advantco.com/product/adapter/google-cloud-platform-adapter-for-sap-pi-po

云发布/订阅https://cloud.google.com/pubsub/

大查询https://cloud.google.com/bigquery/