Felhő-alapú animációs platform építése - Architektúra döntések skálázáshoz
A semmiből épített platform egyedi lehetőséget nyújt: a megfelelő architektúrát választhatod az első naptól. Amikor egy felhő-alapú animációs platformon dolgoztunk, az elejétől skálázódásra terveztük.
A vízió
Olyan platform létrehozása, amely kezeli a komplex animációs munkafolyamatokat, integrálódik AI szolgáltatásokkal, és automatikusan skálázódik a kereslet alapján—mindez költséghatékonyság és fejlesztői produktivitás fenntartása mellett.
Architektúra döntések
Frontend: Angular állapotkezeléssel
Az Angular-t NgRx-szel választottuk komplex állapotkezeléshez. Ez lehetővé tette, hogy reaktív felhasználói felületeket építsünk, amelyek hatékonyan kezelték a valós idejű frissítéseket és komplex animációkat.
Backend: NestJS mikroszolgáltatások
A NestJS tökéletes alapot biztosított skálázható mikroszolgáltatások építéséhez. Moduláris architektúrája és TypeScript-first megközelítése típusbiztonságot és karbantarthatóságot biztosított az egész backendben.
Szerver nélküli integrációk
AWS Lambda kihasználásával szerver nélküli funkciókat építettünk:
- Képfeldolgozáshoz és optimalizáláshoz
- AI modell integrációkhoz
- Háttérfeladat feldolgozáshoz
Ez a megközelítés csökkentette a működési terhelést, miközben fenntartotta a skálázhatóságot.
Felhő infrastruktúra
AWS-re építettünk:
- Cognito hitelesítéshez és felhasználókezeléshez
- S3 skálázható objektum tároláshoz
- Neptune gráf adatbázis igényekhez
- CloudFront globális tartalom kézbesítéshez
- Route53 DNS kezeléshez
Infrastruktúra kódként
Az összes infrastruktúra Terraform-ban volt definiálva, biztosítva:
- Verziókezelt infrastruktúra változások
- Reprodukálható környezetek
- Költség láthatóság és optimalizálás
CI/CD kiválóság
A GitHub Actions pipeline-ok automatizálták:
- Tesztelést (Jest unit és integrációs tesztekhez)
- Buildelést és konténerizálást
- Több környezetbe való telepítést
- Biztonsági szkennelést
Különleges kihívások
Media feldolgozás
A videó és animációs fájlokkal való munka hatékony feldolgozást igényelt. Integráltuk az FFMPEG-et videó manipulációhoz, és streaming feltöltéseket implementáltunk a nagy fájlok kezeléséhez timeoutok nélkül.
AI integráció
Az OpenAI API és Azure ML Studio szolgáltatások integrálása körültekintő API tervezést és hibakezelést igényelt. Rugalmas integrációs rétegeket építettünk, amelyek elegánsan kezelték az API rate limit-eket és hibákat.
Eredmények
A platform sikeresen:
- Skálázhatóan kezeli a komplex animációs munkafolyamatokat
- Hatékonyan feldolgozza a média fájlokat
- Zökkenőmentesen integrálódik AI szolgáltatásokkal
- Automatikusan skálázódik a kereslet alapján
- Fenntartja a magas fejlesztői sebességet
Főbb tanulságok
A felhő-alapú architektúra nem csak a felhőszolgáltatások használatáról szól—arról szól, hogy olyan rendszereket építsünk, amelyek kihasználják a felhő erősségeit: skálázhatóság, felügyelt szolgáltatások és használatalapú árazás.
A megfelelő technológiák az elejétől való kiválasztásával és az infrastruktúra kódként való kezelésére és CI/CD-re való befektetéssel olyan platformot hoztunk létre, amely növekedhet az üzleti igényekkel anélkül, hogy állandó refaktorálást igényelne.
Új platformot építesz? A TechTrail segít, hogy az első naptól megfelelő architektúra döntéseket hozz. Lépj velünk kapcsolatba, hogy megbeszéljük a projektet.