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Eine ausgewogene Betrachtung von Event Sourcing als Architekturmuster, die reale Anwendungsfälle beleuchtet, in denen es glänzt, typische Fallstricke, die Implementierungen scheitern lassen, und praktische Patterns für Event Stores und Projektionen behandelt.
Ein Überblick über Fehlertoleranz-Engineering mit Circuit Breakern, Bulkheads, Fallback-Ketten und Degradationsstrategien, die Systeme bei Ausfällen einzelner Komponenten nutzbar halten.
Baue idempotente API-Endpunkte, die Wiederholungen sicher mit Idempotency-Keys, Datenbank-Constraints und Zustandsautomaten behandeln – mit TypeScript-Beispielen für Zahlungsverarbeitung, Bestellerstellung und Webhook-Zustellung.
Entwerfe eine Webhook-Delivery-Infrastruktur mit Wiederholungsversuchen und exponentiellem Backoff, Signaturverifizierung, Idempotenzgarantien, Delivery-Logging und Endpoint-Health-Monitoring für zuverlässige Ereignisbenachrichtigungen.
Entwirf Event-Mesh-Architekturen, die Events über mehrere Clouds und Regionen mit dynamischem Topic-Routing, Protokoll-Bridging, Schema-Governance und letztlich konsistenten Delivery-Garantien routen.
Beherrsche Techniken zum Debuggen verteilter Systeme mit Correlation IDs, verteilter Tracing-Kontextpropagierung, Log-Aggregationsmustern und kausaler Ordnung, um Requests über Services hinweg zu verfolgen und Ursachen zu identifizieren.
Zellenbasierte Architekturen entwerfen, die Fehler auf kleine Blast Radii isolieren, unabhängige Skalierung ermöglichen und kaskadierende Ausfälle in verteilten Systemen verhindern.
Beherrsche verteilte Caching-Muster einschließlich Cache-Aside, Write-Through, Read-Through und Invalidierungsstrategien, die echte Konsistenzherausforderungen bewältigen.
Entdecke Edge-Computing-Muster, die Berechnungen näher an Nutzer bringen, Latenz reduzieren und neue Möglichkeiten für moderne Webanwendungen und APIs eröffnen.
Baue Schritt für Schritt eine produktionsreife Task Queue mit Node.js und Redis, inklusive zuverlässiger Zustellung, Wiederholungen, Dead Letter Queues und Nebenläufigkeitssteuerung.
Erfahre die Grundlagen von Federated Learning, Implementierungsmuster und praktische Herausforderungen beim Training von Machine-Learning-Modellen auf verteilten Geräten unter Wahrung des Datenschutzes.
Wie sich das Saga Pattern nutzen lässt, um verteilte Transaktionen über Microservices hinweg zu verwalten — im Vergleich der Ansätze Orchestration und Choreography, mit praktischen TypeScript-Beispielen und Kompensationslogik.