Microservice-Deployment ganz einfach ohne Docker mit der Linux-Paketverwaltung

In den letzten Artikeln der Serie “Microservice-Deployment ganz einfach” haben wir uns vorwiegend mit Werkzeugen beschäftigt, die auf dem Deployment-Werkzeug Docker aufbauen. In dem Artikel “Microservice-Deployment ganz einfach mit Giant Swarm” wurden die ersten Erfahrungen mit der PaaS-Lösung Giant Swarm beschrieben. In dem Artikel “Microservice-Deployment ganz einfach mit Kubernetes” wurde vorgestellt, wie man mit Kubernetes einen Cluster zum Betrieb von Docker-Containern aufbauen kann. Dass auch der Betrieb einer Microservice-Anwendung auf einem einzelnen Rechner kein Problem ist, habe ich in dem Artikel “Microservice-Deployment ganz einfach mit Docker Compose” gezeigt.

Auch wenn Docker den Betrieb von Microservice-Anwendungen stark vereinfacht, ist es nicht zwingend nötig, Docker für das Deployment von Microservice-Anwendungen zu verwenden. Die meisten Linux-Distributionen verfügen über eine komfortable Software-Paketverwaltung, die auch zum Deployment von Microservice-Anwendungen benutzt werden kann. Wie in einem Docker-Container sollten in einem Linux-Paket alle notwendigen Dateien enthalten sein, um eine Anwendung auf einem Rechner ausführen zu können.

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Bernd Zuther

Traverson – ein Hypermedia API Client für Node.js und den Browser

Bei vielen REST APIs sind die einzelnen Ressourcen untereinander verlinkt. Ein Client kann die Links benutzen, um von Ressource zu Ressource zu navigieren. Der Client muss nur die URI der Wurzel-Ressource kennen, von der aus alle anderen Ressourcen über Links erreichbar sind. Dies verringert die Kopplung zwischen dem API-Anbieter und den Clients. Diese Prinzip wird gemeinhin mit HATEOAS bezeichnet – Hypertext As The Engine Of Application State. REST APIs mit diesem Merkmal werden in letzter Zeit auch öfter als Hypermedia APIs bezeichnet. Wenn es nach Mr REST geht, ist dieses allerdings ohnehin ein Muss für jede REST API.

Traverson ist ein JavaScript-Modul für Node.js und für den Browser, welches das Arbeiten mit solchen APIs stark vereinfacht.
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Bastian Krol

Spring Data – Teil 2: JPA

Was bisher geschah

Teil 1: Spring Data Commons
Teil 2: Spring Data JPA

Nachdem wir im ersten Teil dieser Blog-Serie das Spring Data Commons Projekt vorgestellt haben, wollen wir nun das Unterprojekt Spring Data JPA genauer unter die Lupe nehmen.

JPA

JPA ist als Teil des JEE-Stacks eine standardisierte Schnittstelle, mit der POJOs in relationalen Datenbanksystemen persistiert werden können. Mit einer eigenen Abfragesprache JPQL können Datenbankabfragen unabhängig von einem konkreten SQL-Dialekt formuliert werden. Für das Verständnis von Spring Data JPA sollten daher zumindest Grundkenntnisse des JPA APIs vorhanden sein.

Spring Data JPA

Aufbauend auf dem klassischen JPA Support bietet Spring Data JPA (u.a.) ein Konzept, mit dem JPQL-Queries wesentlich einfacher implementiert werden können. Üblicherweise sind Queries parametrisiert. Vor der Ausführung einer Query schreibt der Entwickler meistens eine Menge Boilerplate-Code, um diese Parameter zu setzen. Das wird dann klassich in einem Spring-Repository in etwa so implementiert:
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Tobias Trelle