Comprehensive System Design Series: From Monolith to Microservices and Beyond

[संगीत] [संगीत] [संगीत]

[संगीत] अगर आप सॉफ्टवेयर इंजीनियर हो चाहे आप कॉलेज स्टूडेंट हो या फैंग इंटरव्यूज के

लिए प्रिपेयर कर रहे हो या फिर आप एक ऐसे डेवलपर हो जो खुद का रियल वर्ल्ड स्केलेबल सिस्टम सिस्टम बनाना चाहता हो या फिर आप

खुद का एक स्टार्टअप बिल्ड करना चाहते हो तो सिस्टम डिजाइन इज मस्ट फॉर यू। तो हम आ रहे हैं एक ऐसी सीरीज के साथ जिसमें ना

सिर्फ हम थ्योरी सारे सिस्टम डिजाइन टॉपिक्स कवर कर रहे होंगे। उसके साथ ही साथ हम रियल वर्ल्ड स्केलेबल सिस्टम्स भी

बना रहे होंगे यूजिंग ऑल द एचएलडी एंड एलएलडी कांसेप्ट्स। तो हम कवर कर रहे होंगे बुक माय शो जैसा सिस्टम, Amazon

जैसा सिस्टम, iआरसीटीc स्पॉटfाई। सो ये चारों सिस्टम बिल्ड कर रहे होंगे यूजिंग ऑल द एचएलडी एंड एलएलडी कांसेप्ट्स। हम

इनका कोड लिख रहे होंगे और देखेंगे हम कैसे ककरेंसी को मेंटेन करेंगे। कैसे हमारा ऑर्डर प्लेस होगा। सो वी आर गोइंग

टू कवर एवरीथिंग इन दिस प्लेलिस्ट। अब देखते हैं कि कौन-कौन से ऐसे थ्योरी टॉपिक्स हैं जो हम इस प्लेलिस्ट में कवर

करने वाले हैं। तो सबसे पहले आ जाते हैं हमारे फाउंडेशनल कांसेप्ट्स जिसमें हम देख रहे होंगे व्हाट इज़ मोनोलेथ आर्किटेक्चर,

व्हाट इज़ माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर एंड व्हाट्स द डिफरेंस बिटवीन देम। सो वी विल बी कवरिंग दिस। हम देख रहे होंगे कि कैसे

हम एक मोनोलिथ एप्लीकेशन को माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन में कन्वर्ट कर सकते हैं। हम देख रहे होंगे कैसे माइक्रो

सर्विसेज आपस में कम्युनिकेट करती हैं। हम देख रहे होंगे कि एपीआई गेटवे क्या होता है? लोड बैलेंसर क्या होता है? एपीआई

गेटवे और लोड बैलेंसर में क्या डिफरेंस होता है? और एक रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट में रियल वर्ल्ड सिस्टम में कौन पहले आता है?

एपीआई गेटवे और लोड बैलेंसर। सो वी विल बी कवरिंग ऑल दिस थिंग। फिर हम देख रहे होंगे लोड बैलेंसर के डिफरेंट टाइप्स एंड व्हाट

आर ऑल लोड बैलेंसर एल्गोरिदम्स जिसमें हम कवर कर रहे होंगे राउंड रबिन आईपी#श। सो वी आर गोइंग टू कवर ऑल सच थिंग्स इन दिस

लोड बैलेंसर टाइप। फिर हम देख रहे होंगे प्रॉक्सी क्या होता है? रिवर्स प्रॉक्सी क्या होता है? दोनों में डिफरेंस क्या है?

एंड हाउ रिवर्स प्रॉक्सी इज़ डिफरेंट फ्रॉम लोड बैलेंसर्स। सो दीज़ आर द काइंड ऑफ टॉपिक्स दैट वी आर गोइंग टू कवर इन दिस

फाउंडेशनल कांसेप्ट्स जो कि हमारा फेज वन होने वाला है जो हम एक वीक में कवर करेंगे। उसके बाद नेक्स्ट वीक

में हम देख रहे होंगे डिफरेंट नेटवर्किंग प्रोटोकॉल्स जिसमें हम सारे टीसीपी टीसीपी प्रोटोकॉल्स और यूडीपी प्रोटोकॉल्स कवर कर

रहे होंगे। हम देख रहे होंगे http https वेब सॉकेट्स वेब आरटीसी अ इनमें डिफरेंस हम देख रहे होंगे उसके बाद हम देखेंगे

रेस्ट एपीआई जीआरपीसी हाउ वी कैन बिल्ड एपीआई यूजिंग जीआरपीसी सो वी विल बी कवरिंग दिस फिर हम देख रहे

होंगे कि सीडीएन क्या होता है एंड व्हाट इज द नीड ऑफ़ सीडीएन इन अ रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट स्पेशली जब हम एक ग्लोबल

प्लेटफार्म बना रहे होते Netflix जैसा। तो, सीडीएन की कहां पे नीड आती है। तो, हम यह भी कवर कर रहे होंगे। हम देख रहे होंगे

कि व्हाई कैशिंग इज़ेंट? व्हाट इज़ कैशिंग। सो, वी विल बी कवरिंग दिस। एंड हाउ वी कैन कैश डेटा यूजिंग सीडीएन। हम यह भी देख रहे

होंगे। उसके बाद हम देखेंगे हम कैसे रिक्वेस्ट को यूजर की रिक्वेस्ट को रेट लिमिट कर सकते हैं। लेट्स से आप किसी

वेबसाइट पे जाते हैं एंड आप कंटिन्यू अ 20-25 टाइम्स रिफ्रेश बटन हिट करते हैं। तो हाउ वी विल हैंडल दिस थिंग इन बैक एंड।

सो वी विल बी कवरिंग दिस। उसके बाद हम देख रहे होंगे कि कैसे हम एक सिस्टम को फ्रॉम ज़ीरो टू मिलियन यूज़र्स तक स्केल कर सकते

हैं इन अ रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट। हम देख रहे होंगे डिफरेंट टाइप्स ऑफ स्केलिंग। व्हाट इज हॉरिजॉन्टल स्केलिंग? व्हाट इज

वर्टिकल स्केलिंग। तो हम सेकंड वीक में यह हमारा टारगेट होने वाला है। उसके बाद थर्ड वीक में हम आ जाते हैं डिस्ट्रीब्यूटेड

सिस्टम्स की तरफ। जहां हम देख रहे होंगे व्हाट इज़ डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स। क्योंकि अब हम मिलियन यूज़र्स तक जा चुके

हैं। तो हमें इस डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स की नीड होगी। सो वी विल बी कवरिंग द बेसिक्स ऑफ डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स। हम

देख रहे होंगे कैप थ्योरम जो कि जिसका जिसको मैंने काफी बार मेरी सिस्टम डिज़ाइन प्लेलिस्ट में मेंशन किया है व्हेयर वी

डिस्कस्ड Netflix सिस्टम डिज़ाइन, Amazon सिस्टम डिज़ाइन, स्पॉटिफाई सिस्टम डिज़ाइन। सो, आई हैव डिस्कस्ड अ लॉट अबाउट दिस CP

थ्योरम इन ऑल दोज़ वीडियोस। सो, आई हाइली रिकमेंड यू टू वॉच दोज़ वीडियोस फर्स्ट। इट विल गिव यू अ बेटर ओवरव्यू हाउ वी आर

गोइंग टू डू इन इन दिस प्लेलिस्ट। उसके बाद हम देख रहे होंगे डेटाबेस चॉइस। क्योंकि हमारे पास सीक्वल डेटाबेस होते

हैं। नो सीक्वल डेटाबेस होते हैं। सो अकॉर्डिंग टू द रिक्वायरमेंट वी विल बी सेलेक्टिंग डेटाबेस। हम देख रहे होंगे कि

कहां पर हमें सीक्वल डेटाबेस यूज करना है। कहां पर हमें नो सीक्वल डेटाबेस यूज करना है। उसके बाद हम देख रहे होंगे कि

इंडेक्सिंग का डेटाबेस में क्या रोल होता है। एंड कैसे इंडेक्सिंग का यूज़ करके हम डेटाबेस क्वेरीज़ को फास्ट बना सकते हैं।

सो वी विल बी कवरिंग दिस। उसके बाद हम देख रहे होंगे शार्डिंग वर्सेस पार्टीशनिंग। शार्डिंग क्या होती है? शार्डिंग कैसे की

जाती है? वी विल बी कवरिंग दिस। उसके बाद हम देख रहे होंगे कंसिस्टेंट हैशिंग। कंसिस्टेंट हैशिंग की क्या नीड है और कैसे

हम इसे अचीव कर सकते हैं। उसके बाद हम देख रहे होंगे डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रांजैक्शंस। टू फेस कमिट क्या होता है? थ्री फेस कमिट

क्या होता है। हम देख रहे होंगे ककरेंसी कंट्रोल जिसमें हम ऑप्टिमिस्टिक पैसिमिस्टिक लॉक देख रहे होंगे। हम

देखेंगे कि कैसे दो यूज़र्स एक सिस्टम पे आते हैं। वह अपनी टिकट बुक बुक करते हैं। लेट्स से दे ट्राई टू बुक द सेम टिकट।

लेकिन केवल एक ही यूजर उस टिकट को बुक कर पाता है। सो वी विल बी कवरिंग दिस कि कैसे हम यह मैनेज और मेंटेन कर सकते हैं। उसके

बाद हम देख रहे होंगे इवेंट ड्रिवन आर्किटेक्चर के बारे में। इसके बेसिक्स हम देख रहे होंगे मैसेजिंग कज़। मैसेजिंग कज़

की क्या जरूरत होती है? मैसेजिंग क्यूज़ इज़ आल्सो वन ऑफ़ द थिंग दैट आई डिस्कस्ड अ लॉट अह इन माय सिस्टम डिज़ाइन प्लेलिस्ट वेयर

वी डिस्कस्ड Netflix सिस्टम डिज़ाइन ब्लिंकिट सिस्टम डिज़ाइन। सो यस गो एंड वॉच दोज़ वीडियोस फर्स्ट। उसके बाद अह सो यस

दिस फज़ थ्री विल बी द टारगेट ऑफ़ थर्ड वीक। तो ये सारी चीजें हम थर्ड वीक में कवर कर रहे होंगे। उसके बाद हमारा आ जाता है फज़

फोर जहां पे हम डॉकर और कंटेनराइजेशन देख रहे होंगे कि डॉकर की हमें नीड क्या है हमारे सिस्टम में और कैसे हम चीजों को

कंटेनराइज करेंगे। सो वी विल बी कवरिंग दिस। उसके बाद हम देख रहे होंगे EC2 वर्सेस AWS लैम्ब्डा। एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा

जो कि हमारा सर्वरस आर्किटेक्चर होने वाला है। तो इसे भी हम कोड करके देख रहे होंगे कि कैसे हम

AWS लैम्ब्डा का यूज़ कर सकते हैं। हमारे एप्लीकेशन में हमारे रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट में हम देख रहे होंगे कि कैसे

हम EC2 का यूज़ कर रहे होंगे। उसके बाद हम आ जाते हैं हमारे कुछ रियल वर्ल्ड ऐड ऑन्स में जहां हम देख रहे होंगे कि कैसे हम

ऑथेंटिकेशन एंड ऑथराइजेशन को मेंटेन करेंगे हमारे सिस्टम में। हम देखेंगे अ कुछ सिक्योरिटी फीचर्स जहां हम एंड टू एंड

इंक्रिप्शन के बारे में डिस्कस कर रहे होंगे यूजिंग प्राइवेट की एंड पब्लिक की कांसेप्ट। सो वी आर गोइंग टू कवर दिस।

उसके बाद हम क्रोन जॉब्स डिस्कस कर रहे होंगे। क्योंकि एक एक माय सीक्वल डेटाबेस पे जहां पे मिलियंस ऑफ यूजर हो जहां पे

मिलियंस ऑफ रिकॉर्ड स्टोर कर रहे होंगे। वी जस्ट कैन नॉट पुट टू मच लोड ऑन दैट माय सीक्वल डेटाबेस। तो हम देख रहे होंगे कि

कैसे हम क्रोन जॉब्स का यूज करके अ उस माय सीक्वल डेटाबेस में से कंप्लीटेड रिकॉर्ड्स को या अनयूज्ड रिकॉर्ड्स को फैच

करेंगे और उसके बाद हम उसे कैसेंडर डेटाबेस जो कि हमारा नो सीक्वल डेटाबेस है वहां हम उसे पुट कर देंगे। सो वी विल बी

कवरिंग दिस। उसके बाद हम देख रहे होंगे पोलिंग, लॉन्ग पोलिंग, वेब हुक्स। फिर हम देख रहे होंगे फाइल अपलोड्स। क्योंकि जब

हम Netflix जैसा सिस्टम बनाते हैं तो हम इमेजेस वीडियोस स्टोर कर रहे होते हैं। तो हम देखेंगे कि कैसे हम हमारी वीडियोस और

इमेजेस को S3 स्टोरेज व्हिच इज़ गोइंग टू बी आवर ब्लॉब स्टोरेज। तो का कैसे हम हमारे इमेजेस वीडियोस को व्हिच इज़ आवर

स्टैटिक डेटा। तो कैसे हम इन्हें स्टोर करते हैं। हम कैसे प्रीसाइन यूआरएल का यूज कर रहे होंगे। तो हम यह भी कवर करने वाले

हैं। उसके बाद यह सब कवर करने के बाद हम आ जाएंगे हमारे रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट्स में जहां हम फर्स्ट वीक में बना रहे होंगे बुक

माय शो जैसा क्लोन। इट विल बी बैक एंड ओरिएंटेड सिस्टम। क्योंकि हम हमारा मेनली फोकस बैक एंड पे होने वाला है। हम देख रहे

होंगे कि कैसे हम टू यूज़र्स की रिक्वेस्ट को सेम टाइम पे कंट्रोल कर रहे होंगे। हम देख रहे होंगे कैसे कैसे हम डेटाबेस लॉक

का इस्तेमाल करेंगे। हम पैसिमिस्टिक लॉक ऑप्टिमिस्टिक लॉक यूज कर रहे होंगे। Amazon सिस्टम डिज़ Amazon सिस्टम में भी

हम देख रहे होंगे कि कैसे हम कैसे एक यूजर ऑर्डर प्लेस करेगा। कैसे वो कैसे माइक्रो सर्विसेज आपस में कम्युनिकेट करेंगी। उसके

बाद हम देख रहे होंगे कि कैसे रिक्वेस्ट डिलीवरी को जाएगी। कैसे रिक्वेस्ट डिलीवरी एजेंट को जाएगी। कैसे रिक्वेस्ट उस

रेस्टोर में जाएगी। तो यह सब हम कवर कर रहे होंगे। हम आईआरसीटीसी कवर कर रहे होंगे। आईआरसीटीc में भी हम ककरेंसी देख

रहे होंगे। कैसे हम ककरेंट बुकिंग्स को मेंटेन करेंगे। सीट अलॉटमेंट हम डिस्कस करेंगे और आईआरसीटीc सिस्टम में यू वुड

हैव सीन कि वहां पे पार्शियल बुकिंग होती है। तो हम पार्शियल बुकिंग मैनेज कर रहे होंगे। स्पॉटिफाई सिस्टम

डिज़ाइन स्पॉटिफाई के सिस्टम में हम देख रहे होंगे कि कैसे हम हमारे ऑडियोज़ को S3 स्टोरेज में स्टोर कर रहे होंगे। कैसे हम

सीडीए का यूज़ कर रहे होंगे। तो आफ्टर कवरिंग ऑल द थ्योरी टॉपिक्स हम ये चारों सिस्टम बैठ के बनाने वाले हैं। सो स्टे

ट्यूंड विद मी। एंड वन वेरीेंट थिंग कि इन सिस्टम्स का कोड लिखने से पहले हमें आईडिया होना चाहिए कि इनका एक हाई लेवल

ओवरव्यू कैसा होता है। कैसे ये सिस्टम्स काम करते हैं। कैसे आपस में माइक्रो सर्विसेस कम्युनिकेट करती हैं। अ कैसे

डेटा का फ्लो होता है इन सिस्टम्स में। तो उसके लिए मैंने एक अलग से सिस्टम डिजाइन प्लेलिस्ट बनाई है। जहां मैंने इन सारे के

सारे सिस्टम्स का हाई लेवल डिजाइन डिस्कस किया है। सो वंस यू विल स्टार्ट दिस प्लेलिस्ट आई हाइली रिकमेंड यू टू वॉच दोज़

वीडियोस एज वेल पैरेलली। क्योंकि उसके बाद जब हम यह रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट्स का कोड लिख रहे होंगे तो एक आपको ओवरव्यू मिल मिल

चुका होगा कि कैसे यह सिस्टम्स काम करते हैं। तो आपको कोड करने में बहुत हेल्प होगी। तो

सो यस दिस इज़ ऑल फॉर दिस वीडियो एंड वी विल बी स्टार्टिंग विद आवर फर्स्ट वीक कांसेप्ट्स। सो स्टे ट्यूंड विद मी एंड शो

सम लव। थैंक्स। बाय बाय। [संगीत] हे एवरीवन वेलकम बैक वेलकम टू दिस

अल्टीमेट सिस्टम डिज़ प्लेलिस्ट सीरीज। तो यह वीडियो इस सीरीज का पहला वीडियो होने वाला है। जहां हम देखेंगे मोनोलिथ वर्सेस

माइक्रो सर्विसेस और हम देखेंगे कि हम कैसे एक मोनोलिथ एप्लीकेशन को एक माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन में कन्वर्ट कर सकते

हैं। तो स्टार्ट करते हैं और समझते हैं इसे एक एग्जांपल की हेल्प से। तो लेट्स से कि आप एक स्टार्टअप काइंड ऑफ बिल्ड कर रहे

हैं। लेट्स से यूमी काइंड ऑफ एप्लीकेशन और उस एप्लीकेशन में आपके पास आपने सब कुछ सारे के सारे मॉड्यूल्स को एक सिंगल कोड

बेस में रखा हुआ है। लेट्स से एक आपका कोर्स मॉड्यूल होगा जहां पे आप डिफरेंट-डिफरेंट कोर्सेज क्रिएट कर रहे

होंगे। एक आपका ऑथ मॉड्यूल होगा जिसके थ्रू यूजर ऑथेंटिकेट करेगा। लॉग इन साइनअप फ्लो प्रोवाइड करेगा। एक हमारे पास

कार्ट मॉड्यूल होगा। एक हमारे पास पेमेंट मॉड्यूल होगा। एक हमारे पास ऑर्डर मॉड्यूल होगा जिसके

थ्रू हम अपनी बुकिंग को कंफर्म करेंगे। तो हमारे पास ऐसे डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स होंगे। अब मोनोलिथ आर्किटेक्चर में हम

क्या करते हैं? हम सारे के सारे मॉड्यूल्स को एक सिंगल कोड बेस में रखते हैं। सिंगल कोड बेस में रखते हैं। अब हमने बहुत जगह

सुना है कि ये सिंगल कोड बेस होता है। मोनोलिथ का मतलब पर एक्चुअल में ये सिंगल कोड बेस दिखता कैसा है? ये हम देखते हैं।

तो ये एक हमारा मोनोलिथ एप्लीकेशन है। जहां पे ये हमारे सारे के सारे कंट्रोलर्स अह कंट्रोल इज़ नथिंग बट अ हैंडलर। तो

हमारा ऑथ हैंडलर जहां हमने लॉग इन साइन अप डिफाइन किया है। हमारा अह कैटेगरी जो कोर्स की कैटेगरी डिफाइन करेगा वो एक

हमारा हैंडलर होगा। हमारे पास एक पेमेंट का हैंडलर होगा। एक प्रोफाइल का हैंडलर होगा। एक रेटिंग रिव्यू सेक्शन का हैंडलर

होगा। तो ऐसे हमारे पास डिफरेंट-डि डिफरेंट-डिफरेंट हैंडलर्स हैं। तो ये सारे के सारे जो मॉड्यूल्स हैं, यह हमने एक ही

कोड बेस में डिफाइन किए हैं। अब हमारे पास इस पूरे कोड बेस में एक केवल एक इंडेक्स डॉट जेS है जिसके थ्रू हम अपने एप्लीकेशन

को रन करेंगे। तो अभी यह एप्लीकेशन ऑलरेडी रनिंग है। तो यदि मैं इसे कंट्रोल सेव करता हूं तो आप वापस देखेंगे कि दिस ऐप इज

रनिंग एट 4000 पोर्ट और हमारा डेटाबेस कनेक्शन भी सक्सेसफुली एस्टैब्लिश हो गया है। तो सिंगल कोड बेस का मतलब है कि हमारा

सब कुछ सारे के सारे मॉड्यूल्स टाइटली कपल्ड होंगे और ये सारे के सारे मॉड्यूल्स एक साथ ही रन होंगे। हम सारे के सारे

मॉड्यूल्स को हम सारे के सारे मॉड्यूल्स को एक साथ बिल्ड करेंगे। हम सारे के सारे मॉड्यूल्स को एक साथ रन करेंगे।

टेस्ट करेंगे और डिप्लॉय करेंगे। तो इस कोड में हमारे पास केवल एक इंडेक्स

फाइल है जो कि हमारा एंट्री पॉइंट होगा और जब हम अपने एप्लीकेशन को रन करेंगे तो सबसे पहले इंडेक्स फाइल ट्रिगर होगी। दैट

मींस कि अब इस पूरे के पूरे कोड में पूरे के पूरे कोड बेस में यदि कहीं पर भी हमारा इशू आता है तो पूरा का पूरा एप्लीकेशन

क्रैश हो जाएगा। दैट मींस कि ये पूरा का पूरा सिस्टम सारे के सारे मॉड्यूल्स आपस में टाइटली कपल्ड हैं। हम सारे के सारे

मॉड्यूल्स को एक साथ बिल्ड कर रहे हैं। सारे के सारे मॉड्यूल्स एक साथ रन होंगे थ्रू दिस इंडेक्स डॉट जेएस फाइल। सारे के

सारे मॉड्यूल्स हम एक साथ डिप्लॉय भी कर रहे होंगे। तो पूरा का पूरा एप्लीकेशन और सारे मॉड्यूल्स आपस में टाइटली कपल्ड हैं।

दिस इज़ कॉल्ड आवर मोनोलिथिक आर्किटेक्चर। अब इस मोनोलिथ आर्किटेक्चर में प्रॉब्लम क्या है? तो हम पहले प्रॉब्लम्स को समझते

हैं। तो जो सबसे पहली प्रॉब्लम है कि सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर।

सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर। अब इसका मतलब क्या है? सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर। तो इस सिंगल पॉइंट

ऑफ फेलियर का मतलब है कि पूरे के पूरे एप्लीकेशन में इस पूरे के पूरे एप्लीकेशन में हमने कोई भी गड़बड़ की हमने चाहे वो

लॉग इन साइन अप फंक्शनैलिटी में गड़बड़ की या हमने कोर्स क्रिएट करने में मिस्टेक कर दिया पेमेंट सेक्शन में हमसे गलती हो गई

तो इस पूरे के पूरे कोड बेस में यदि हमसे कहीं पर भी कुछ भी गलती होती है तो पूरा का पूरा सिस्टम क्रैश हो जाएगा। दैट मींस

यहां पर हमारा सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर है। अब इसे एक एग्जांपल के थ्रू समझते हैं। लेट्स से कि हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट

मॉड्यूल्स हैं। ऑथ मॉड्यूल है, हमारे पास कार्ट मॉड्यूल है, हमारे पास हमारे पास ऑर्डर मॉड्यूल है। ऐसे हमारे पास

डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं एप्लीकेशन में। नाउ लेट्स से कि इनिशियली जब हमारे सिस्टम

में 100 यूज़र्स थे हमारा सिस्टम इट वाज़ वर्किंग फाइन। उसके बाद हमारे सिस्टम में 10,000 यूज़र्स आए तब भी हमारा सिस्टम सही

से काम कर रहा था। हमारे सिस्टम में 1 लाख यूज़र्स आए तब भी हमारा सिस्टम सही से काम कर रहा था। लेकिन जैसे ही हमारे सिस्टम

में 1 मिलियन यूज़र्स आए, हमारा पेमेंट मॉड्यूल क्रैश हो गया। तो हमारा पेमेंट मॉड्यूल क्रैश हो गया। अब मोनोलिथ में यदि

हमारा पेमेंट मॉड्यूल क्रैश हो गया तो उसकी वजह से ना अब हमारा ऑथेंटिकेशन यह ऑथ मॉड्यूल काम करेगा। मतलब यूजर साइन

अप लॉग इन कुछ नहीं कर पाएगा। ना हमारा कार्ट काम करेगा। ना हमारा यह ऑर्डर मॉड्यूल काम करेगा। कहने का मतलब है कि

पेमेंट मॉड्यूल अकेले के फेल होने की वजह से हमारा सारा का सारा सिस्टम क्रैश हो गया और अब हमारी कोई भी फंक्शनैलिटी काम

नहीं कर रही है। तो दिस इज कॉल्ड मोनोलिथ सिस्टम जहां पे सारे के सारे सारे के सारे मॉड्यूल्स टाइटली कपल्ड होते हैं और

सिस्टम में कहीं भी एरर आने की वजह से या सिस्टम का कोई भी पार्ट क्रैश हो जाने की वजह से हमारा पूरा का पूरा सिस्टम क्रैश

हो जाता है। तो वही हमने एक प्रॉब्लम देखी हमारे मोनोलिथ सिस्टम की कि इट इज़ अ सिंगल पॉइंट ऑफ़ फ़ेलियर।

अब जो एक और प्रॉब्लम आती है मोनोलिथ सिस्टम में वो है डिप्लॉयमेंट की। कि यहां पे डिप्लॉयमेंट बॉटल नेक्स होते हैं।

डिप्लॉयमेंट बेसिकली डिप्लॉयमेंट इज अ बॉटल नेक हियर। डिप्लॉयमेंट

बॉटल नेक। अब इसका क्या मतलब होता है? तो लेट्स से कि फिर से हम वही पेमेंट मॉड्यूल का एग्जांपल लेते हैं। हमारे पास एक

पेमेंट मॉड्यूल है और अभी ये पेमेंट मॉड्यूल डिफरेंट-डिफरेंट फंक्शनैलिटीज यूज़ कर रहा है। अब हम हमें उसमें एक और फीचर

ऐड करना है। वो है क्रेडिट कार्ड का फीचर। क्रेडिट कार्ड का फीचर। दैट मींस हमको यह पेमेंट मॉड्यूल में कुछ

चेंजेस करने पड़ेंगे। ठीक है? पेमेंट मॉड्यूल में हमें चेंज करना है। दैट मींस अ यह सिर्फ एक छोटा सा पार्ट हमें चेंज

करना है। पर मोनोलिथ सिस्टम्स में क्या होता है कि लेट्स से हमने पूरा का पूरा सिस्टम यह पूरा का पूरा हमारा ऐप ऑलरेडी

डिप्लॉयड है। अब हमें इसमें एक छोटी सी फीचर छोटा सा फंक्शनैलिटी और ऐड करना है क्रेडिट कार्ड का कि यूजर अब क्रेडिट

कार्ड के थ्रू भी अपने पेमेंट्स कर पाएंगे। तो हमें एक छोटी सी फंक्शनैलिटी और ऐड करनी है। तो जो कि हम पेमेंट

मॉड्यूल में ऐड करेंगे। तो अब इस छोटी सी फंक्शनैलिटी को ऐड करने के लिए भी हमें पूरे के पूरे सिस्टम को दोबारा से डिप्लॉय

करना पड़ता है। तो ये एक बड़ी प्रॉब्लम होती है मोनोलिथ सिस्टम्स के साथ। क्योंकि हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं।

हमारे पास पेमेंट का मॉड्यूल है। हमारे पास कार्ट एक मॉड्यूल है और हमारे पास ऑथेंटिकेशन का एक मॉड्यूल है। हमारे पास

ऑर्डर एक मॉड्यूल है। अब हमारे पास ऐसे डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं। चेंज हमें सिर्फ इसमें करना है। वो भी छोटा सा और

उसकी वजह से हमें सारे के सारे सिस्टम को पूरे के पूरे इस सिस्टम को दोबारा से डिप्लॉय करना पड़ता है। तो यह एक बड़ी

प्रॉब्लम होती है मोनोलिथ सिस्टम्स के साथ। तो यस डिप्लॉयमेंट इज अ बॉटल नेक हियर। तो यह दूसरी प्रॉब्लम है जो हम फेस

करते हैं मोनोलिथ सिस्टम्स में। जो एक और प्रॉब्लम हम फेस करते हैं वो होती है इंडिविजुअल स्केलिंग।

इंडिविजुअल स्केलिंग। अब इसका क्या मतलब होता है? तो इसे भी हम

एक एग्जांपल के थ्रू समझते हैं। लेट्स से कि हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं और जो हमारा पेमेंट मॉड्यूल

है वो उस पे बहुत ज्यादा ट्रैफिक आ रहा है।

लेट्स से उस पे डेली के 20 मिलियन प्लस यूज़र्स आ रहे हैं। और बाकी के बाकी के डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं उस पे बाकी

के जो डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स हैं उनको बहुत ज्यादा यूज़ नहीं किया जा रहा है। लेकिन पेमेंट मॉड्यूल वो बहुत ज्यादा

यूज़र्स के द्वारा एक्सेस किया जा रहा है। तो इस केस में हम ये समझ जाएंगे कि यदि हमने इसको इस मॉड्यूल को स्केल नहीं किया

तो हमारा सिस्टम क्रैश हो सकता है। पर मोनोलिथ सिस्टम्स के साथ प्रॉब्लम क्या है कि हम एक इंडिविजुअल कॉम्पोनेंट को

इंडिविजुअल मो मॉड्यूल को अकेला स्केल नहीं कर सकते। हमें पूरे के पूरे सिस्टम को स्केल करना पड़ेगा। तो लेट्स से कि

यहां पर 20 मिलियन का ट्रैफिक आ रहा है और ऑथ और बाकी के बाकी के मॉड्यूल्स में मिला के 2 मिलियन का भी ट्रैफिक नहीं आ रहा है।

2 मिलियन से भी कम का ट्रैफिक आ रहा है। मतलब यहां पे हमें स्केल करने की नीड नहीं है। स्केल की नीड यहां पे नहीं है। पर

हमारा क्योंकि पूरा का पूरा सिस्टम सारे के सारे मॉड्यूल्स टाइटली कपल्ड हैं। तो यदि हम पेमेंट मॉड्यूल को स्केल करना चाह

रहे हैं तो हमें पूरा का पूरा सिस्टम ही स्केल करना पड़ेगा। यह एक बड़ी प्रॉब्लम होती है मोनोलिथ में। अब यहां ऑथेंटिकेशन

वाले मॉड्यूल में हमें स्केल करने की नीड नहीं थी। लेकिन तब भी हमें स्केल करना पड़ा। तो ये हमारे साथ पूरे सिस्टम के

कॉस्ट को बढ़ा देता है। इसकी वजह से कॉस्ट इनक्रीस हो जाती है। क्योंकि यहां पे स्केल करने की जरूरत नहीं थी। लेकिन फिर

भी हमें एक नई मशीन अपने सिस्टम में लगानी पड़ी। कहने का मतलब है कि नीड सिर्फ पेमेंट मॉड्यूल को स्केल करने की थी।

लेकिन हमें सारे के सारे मॉड्यूल्स को स्केल करना पड़ा। पूरे के पूरे सिस्टम को स्केल करना पड़ा। तो हमारा एक छोटी सी

छोटी मशीन में छोटे कंप्यूटर में एक और दूसरे सिस्टम में काम हो सकता था। जहां हम सिर्फ पेमेंट मॉड्यूल को स्केल कर देते।

लेकिन अब हमें सारे के सारे सारे के सारे सिस्टम को ही स्केल करना है। तो हमें एक बड़ी बड़ा सर्वर या बड़ी मशीन की नीड

होगी। तो इसीलिए हमारी कॉस्ट इनक्रीस हो जाती है। तो इंडिविजुअल कंपोनेंट्स को इंडिविजुअल मॉड्यूल्स को मोनोलेथ

आर्किटेक्चर में स्केल करना बहुत ही मुश्किल होता है। क्यों वो हमने देख ही लिया। अब ये सारी प्रॉब्लम्स ये तीनों

प्रॉब्लम्स को सॉल्व कौन करता है? तो ये हमारी तीनों प्रॉब्लम्स को चाहे वो सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर हो, चाहे वो डिप्लॉयमेंट

बॉटल नेक हो, चाहे वो इंडिविजुअल स्केलिंग हो। ये सारी की सारी प्रॉब्लम्स को सॉल्व करता है हमारा माइक्रो सर्विस

आर्किटेक्चर। अब माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर में क्या होता है कि हम हमने देखा हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स

हैं। हमारे पास एक ऑथ का मॉड्यूल है। हमारे पास हमारे पास एक कार्ड का मॉड्यूल है। हमारे पास हमारे पास ऑर्डर का एक

मॉड्यूल है। हमारे पास पेमेंट का मॉड्यूल है। तो हम क्या करते हैं? माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर में हम इन मॉड्यूल्स की

मॉड्यूल्स को सर्विसेज बना देते हैं। और ये सर्विसेस आपस में लूजली कपल्ड होती है। दैट मींस इनकी आपस में डिप आपस में एक

दूसरे पर डिपेंडेंसी नहीं होती है। और ये सर्विज आपस में ना तो टाइटली कपल्ड होती हैं और इन सर्विसेस को हम इंडिविजुअली

बिल्ड करते हैं। तो हम बिल्ड इन्हें इंडिविजुअली करते हैं। हम इन्हें रन भी इंडिविजुअली करेंगे। इनकी

टेस्टिंग भी इंडिविजुअली होगी और हमें हम इन्हें डिप्लॉय भी इंडिविजुअली कर सकते हैं।

तो ये होता है हमारे माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर में। इसे थोड़ा डिटेल से समझते हैं कि सबसे पहले हमने क्या किया कि

हमारे जो जो भी मॉड्यूल्स हमें समझ आ रहे थे उन सारे मॉड्यूल्स को हमने सर्विसेस बना दिया। लेट्स से ऑथेंटिकेशन जो हमारा

लॉग इन साइन अप फंक्शनैलिटी प्रोवाइड करेगा उसे हमने एक डिफरेंट सर्विस बना दिया। हमने कार्ड को एक डिफरेंट सर्विस

बना दिया। ऑर्डर को एक डिफरेंट सर्विस बना दिया। पेमेंट को एक डिफरेंट सर्विस बना दिया। तो अब हमारे पास ऐसे हमने एक हर एक

टास्क को स्मालसाल सर्विज में बना दिया। इसीलिए इसे बोलते हैं माइक्रो सर्विसेस। तो अब हमारे पास एक लेट्स से S1 सर्विस हो

गई, एक S2 सर्विस हो गई। एक हमारे पास S3 सर्विस हो गई। अब क्या होता है कि यह सर्विज जो होती हैं वो आपस में लूजली

कपल्ड होती हैं। मतलब वी कैन बिल्ड देम इंडिविजुअली, वी कैन रन देम इंडिविजुअली, टेस्ट देम इंडिविजुअली, डिप्लॉय देम

इंडिविजुअली। तो यह आपस में लूजली कपल्ड होती हैं। आपस में एक दूसरे पे डिपेंडेंट नहीं होती हैं। तो इस वजह से माइक्रो

सर्विसेस हमारी ये तीनों प्रॉब्लम्स को जो मोनोलिथ में आ रही थी उन तीनों प्रॉब्लम्स को सॉल्व कर देता है।

अब एक बार इसका कोड देखना जरूरी है कि कैसे हमारी सर्विज आपस में इंडिपेंडेंट होती

हैं। तो यह हमारा एक माइक्रो सर्विज डिफरेंट-डिफरेंट माइक्रो सर्विसेस वाला कोड हमारे पास जहां एक इनबाउंड सर्विस है

हमारे पास एक प्रोडक्ट सर्विस है। अ बेसिकली इट इज़ अ इट इज़ अ कोड फॉर Amazon काइंड ऑफ़ एप्लीकेशन। तो यहां पर हमारा एक

अलग से यूजर सर्विस है और अब आप देखोगे कि हर एक सर्विस में एक अलग से सेपरेट इंडेक्स डॉट जेएस फाइल है। हमने हमने

डिस्कस किया है कि इंडेक्स डॉट जेएस फाइल वुड बी अ वुड बी ओनली सिंगल एंट्री पॉइंट फॉर दिस एप्लीकेशन बेसिकली इस बैक एंड को

रन करने के लिए। तो इस इनबाउंड सर्विस का एक अलग से इंडेक्स है। इस यूजर सर्विस का एक अलग से इंडेक्स है। और हां एक चीज और

कि जो मोनोलिथ सिस्टम हम बना रहे थे उसमें लेट्स से ये हमारा पूरा का पूरा एप्लीकेशन

है। ये पूरा का पूरा हमारा एक ऐप है। और मोनोलिथ सिस्टम में सारे के सारे मॉड्यूल्स के लिए एक शेयर्ड

डेटाबेस हो सकता है। तो यह हमारा एक डेटाबेस है। अब इसमें हमारे पास एक पेमेंट की अलग से टेबल होगी। हमारे पास यूजर की

एक अलग से टेबल होगी। ऑर्डर की अलग से टेबल होगी। कोर्सेज की अलग से टेबल होगी। तो हम एक शेयरर्ड डेटाबेस यूज़ कर सकते

हैं। कहां पे? मोनोलिथ सिस्टम में। तो डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स होंगे और डेटाबेस हमारा एक ही होगा। और हमारे पास

उस डेटाबेस में डिफरेंट-डिफरेंट टेबल्स होंगी। लेट्स से पेमेंट के लिए अलग टेबल, यूज़र्स के लिए अलग टेबल, ऑर्डर्स के लिए

अलग टेबल। लेकिन माइक्रो सर्विसेस में हर सर्विस का एक अपना खुद का डेटाबेस हो सकता है। इट्स ओन डेडिकेटेड डेटाबेस। लेट्स से

सर्विस वन का अलग से डेटाबेस है। सर्विस टू का अलग से डेटाबेस है। सर्विस थ्री का अलग-अलग डेटाबेस है। और सर्विस की

फंक्शनैलिटी के हिसाब से हम डेटाबेस को सेलेक्ट कर सकते हैं। लेट्स से कि यह जो सर्विस टू है, यह यूजर रिलेटेड डेटा को

मैनेज कर रही है। तो, हम यहां पे आरडीबीएमएस डेटाबेस यूज़ कर सकते हैं। ये जो S1 सर्विस है, यह हमारी कार्ट की

फंक्शनैलिटी को मैनेज कर रही है। यहां पे हम नो सीक्वल डेटाबेस यूज़ कर सकते हैं। क्योंकि हर लेट्स से हम कोर्स कोर्स बाय

करने वाला यूमी वाला एग्जांपल लेते हैं। तो हर एक कोर्स की अपने एक अलग-अलग फीचर्स होंगे। अलग-अलग फंक्शनैलिटीज होंगी। उसमें

अलग-अलग की कॉमोनेंट्स होंगे। तो यहां पे हम की वैल्यू काइंड ऑफ़ डेटाबेस चाहेंगे कि हमारे कार्ट में क्योंकि हम कोर्सेज

डालेंगे। तो हर कोर्स के डिफरेंट फीचर्स हो सकते हैं। तो हम यहां पे की वैल्यू काइंड ऑफ़ डेटाबेस चाहेंगे। तो इसलिए हम

यहां पे नो सीक्वल डेटाबेस ले सकते हैं। तो ऐसे ही हम माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर में हर सर्विस का एक अपना ओन डेडिकेटेड

डेटाबेस हो सकता है। ये सब मैंने हमारे सिस्टम डिज़ाइन प्लेलिस्ट में ऑलरेडी डिस्कस किया है। जहां हमने Netflix सिस्टम

डिज़ाइन, स्विगी सिस्टम डिज़ाइन और ऐसे बहुत सारे अलग-अलग जॉइंट सिस्टम्स का डिज़ आर्किटेक्चर डिस्कस किया है। तो वहां हमने

ये सारी चीजें डिस्कस की हैं। तो इफ यू वांट टू लर्न मोर अबाउट दी सिस्टम्स प्लीज गो एंड वॉच दोज़ वीडियोस। तो

हमने देख लिया कि इन सर्विज का अपना खुद का डेटाबेस हो सकता है। तो इसीलिए इस कोड में आप देखेंगे कि इस यूजर सर्विस के लिए

हमने यहां पे पोस्ट ग्रेस इक्वल डेटाबेस यूज़ किया है और हमने यहां पे प्रिज़्मा का यूज़ किया है। वि इज़ आवर ओआरएम मॉडल। तो यह

एक हमारे पास एक अलग से यूजर सर्विस है और इस यूजर सर्विस में हमारे पास इंडेक्स जेएस फाइल है। इसका मतलब है कि हम इस यूजर

सर्विस को अलग से इंडिविजुअली रन कर सकते हैं और जो कि रन हो भी रही है। आप देख सकते हैं कि यूजर सर्विसेस इज़ रनिंग एट

पोर्ट नंबर 4002। तो हम इन सर्विज को अलग-अलग बिल्ड कर सकते हैं। अलग-अलग हम इन्हें रन कर सकते हैं।

जैसा कि आप देख रहे हैं ये इंडेक्स इस यूजर सर्विस को रन कर रहा है। ऐसे ही हर सर्विस का एक अपना इंडेक्स जेस है जो

उस सर्विस को रन करेगा। और ऐसे ही हम इन सर्विसेज को टेस्ट कर सकते हैं और इंडिपेंडेंटली

डिप्लॉय कर सकते हैं। तो आपने कोड बेस दोनों का देख लिया। आपने माइक्रो सर्विज का भी कोड देख कोड बेस देख लिया। अब आपको

आईडिया लग गया होगा कि कैसे इनके दोनों का कोड बेस डिफर करता है। आपने मोनोलिथ का भी कोड बेस देख लिया। तो अब देखते हैं हम कि

कैसे यह माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर हमारी मोनोलिथ्स की प्रॉब्लम को सॉल्व करता है। तो सबसे पहला जो प्रॉब्लम था हमारा वो था

सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर। मतलब कि पूरे कोड में यदि कहीं भी प्रॉब्लम आ जा रहा है। लेट्स से कि हमारा पेमेंट मॉड्यूल क्रैश

हो गया। पेमेंट मॉड्यूल क्रैश हो गया। तो मोनोलिथ में क्या हो रहा था कि इस मॉड्यूल के क्रैश होने की वजह से ना अब ऑथेंटिकेशन

काम कर रहा था। ना अब कोर्स वाला फीचर काम कर रहा था, ना कार्ट वाला फीचर काम कर रहा था। कुछ नहीं कर रहा था काम।

तो ना कार्ट काम कर रहा है ना लॉग इन साइन अप काम कर रहा है ना कोर्स काम कर रहा है लेकिन यदि हमारे माइक्रो सर्विस

आर्किटेक्चर में बेसिकली क्या होगा कि हम एक पेमेंट को एक अलग से माइक माइक्रो सर्विस बना देंगे और यह जो पेमेंट माइक्रो

सर्विस होगी यह सारी की सारी पेमेंट्स को ये क्रेडिट कार्ड पेमेंट्स को PayPal पेमेंट्स को सारी के सारे डिफरेंट-डिफरेंट

पेमेंट्स को मैनेज करेगी। लेट्स से कि ये पेमेंट मॉड्यूल जो है पेमेंट माइक्रो सर्विस बेसिकली ये अब हमारा क्रैश हो गया।

तो अब इस केस में हमारी यूजर सर्विस पे कुछ इंपैक्ट नहीं आएगा। यूजर सर्विस पे कुछ इंपैक्ट नहीं पड़ेगा।

क्यों? क्योंकि दोनों ही सर्विज जो हैं, वह आपस में लूजली कपल्ड है, इंडिपेंडेंट हैं। और एक का फेल होने से दूसरे पे कोई

इफ़ेक्ट नहीं पड़ेगा। क्योंकि अब हमने जो टाइटली कपल्ड वाली डिपेंडेंसी थी उसको हटा दिया। तो एक मॉड्यूल या एक हमारा माइक्रो

सर्विस यदि फेल होती है तो दूसरे माइक्रो सर्विस पे उसका कोई असर नहीं दिखेगा। तो यह होता है हमारा पहला प्रॉब्लम सॉल्व

माइक माइक्रो सर्विसेस की मदद से जो कि था सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर। अब हम आ जाते हैं दूसरे दूसरे प्रॉब्लम दूसरे प्रॉब्लम पे

जो कि था डिप्लॉयमेंट बॉटल नेक। तो डिप्लॉयमेंट में क्या हो रहा था कि यदि हम कहीं भी कुछ भी एक छोटा सा फीचर नया भी

लाते हैं मोनोलिथ्स में तो हमें पूरे के पूरे सिस्टम को दोबारा से डिप्लॉय करना पड़ रहा था। लेकिन माइक्रो सर्विसेस के

केस में ऐसा नहीं होता है। लेट्स से कि अब आप सेम पेमेंट का एग्जांपल लेते हैं जो हमने वहां भी लिया था कि अब हमें क्रेडिट

कार्ड पेमेंट्स को ऐड करना है। क्रेडिट कार्ड तो हमें ये नई एक नया फीचर छोटा सा फीचर

ऐड करना है। तो अब यदि हमें इसको इसमें कुछ चेंजेस करना है तो हम सिर्फ पेमेंट मॉड्यूल को दोबारा से डिप्लॉय करेंगे। हम

यह चेंज करेंगे और फिर हम पेमेंट मॉड्यूल को दोबारा से डिप्लॉय करेंगे। तो यह हमारा दूसरा प्रॉब्लम भी सॉल्व होता है थ्रू

माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर। अब जो तीसरा प्रॉब्लम हमारा आता है अ वो आता है हमारा कि इंडिविजुअल स्केलिंग पॉसिबल नहीं

थी मोनोलिथ सिस्टम्स में कि हमें सिर्फ पेमेंट मॉड्यूल को यदि स्केल करना था तो वो हम नहीं कर पा रहे थे क्योंकि सब कुछ

टाइटली कपल्ड था। एक दूसरे से डिपेंडेंट था। लेकिन अब हमने वह डिपेंडेंसी हटा दी है। सब कुछ लूजली कपल्ड है। सर्विज आपस

में एक दूसरे पर डिपेंडेंट नहीं है। तो हम कंपोनेंट्स को इंडिविजुअली स्केल कर सकते हैं। लेट्स से कि हमारे पेमेंट माइक्रो

सर्विस पे बहुत ज्यादा ट्रैफिक आ रहा है। लेट्स से 20 मिलियन। तो हम क्या करेंगे कि हम हमारी जो पेमेंट सर्विस है पेमेंट

सर्विस है उसको हम इंडिविजुअली स्केल कर देंगे। हम ज्यादा मशीनें लगा देंगे यहां पर पेमेंट सर्विस के लिए तो हम इसे

इंडिविजुअली स्केल कर देंगे। तो अब हमें पूरे के पूरे सिस्टम को स्केल नहीं करना पड़ा। हमने सिर्फ एक जो जिस पे

हमारा ज्यादा ट्रैफिक आ रहा था सिर्फ हमने उस सर्विस को स्केल कर दिया। तो आप देख सकते हैं कि माइक्रो सर्विस ने हमारी

तीनों की तीनों प्रॉब्लम्स को अ जो कि बड़ी प्रॉब्लम्स थी उन तीनों प्रॉब्लम्स को सॉल्व कर दिया। तो ये होता है हमारा

मोनोलिथ सिस्टम वर्सेस माइक्रो सर्विस सिस्टम्स। अब हम आ जाते हैं अपने दूसरे पार्ट में कि हम कैसे एक मोनोलिथ सिस्टम

को एक माइक्रो सर्विस सिस्टम में कन्वर्ट कर सकते हैं। लेकिन उससे पहले हम देखते हैं कुछ मिसकंसेप्शंस जो लोगों को हैं

रिगार्डिंग मोनोलिथ एंड माइक्रो सर्विसेस। तो मोनोलिथ को लोग ऐसा समझते हैं कि एवरीथिंग रंस ऑन अ वन सिंगल मशीन। कि सब

कुछ जो है वो एक केवल सिंगल मशीन पर रन कर रहा है। मतलब केवल एक मशीन पर रन कर रहा है। पर हमने देखा जब हमने स्केल वाला

पॉइंट डिस्कस किया कि यदि हमें केवल एक मॉड्यूल को लेट्स से पेमेंट मॉड्यूल को स्केल करना है तो मोनोलिथ्स में हम क्या

करते हैं कि हम पूरे के पूरे सिस्टम को ही स्केल कर देते हैं। दैट मींस कि हमने एक और ऐप सर्वर लिया होगा। हमारे पास एक और

ऐप सर्वर आया होगा। लेट्स से यह ऐप सर्वर वन है। यह ऐप सर्वर टू है। तो जो मिसकसेप्शन है रिगार्डिंग मोनोलिथ कि

एवरीथिंग रंस ऑन अ वन सिंगल मशीन। तो ऐसा बिल्कुल भी नहीं है। हम ऑलरेडी डिस्कस कर चुके हैं कि यदि हमें मोनोलिथ्स को स्केल

करना होता है तो हम कर लेते हैं। इंडिविजुअल कंपोनेंट्स को हम स्केल नहीं कर पाते हैं। मतलब इट्स वेरी हार्ड। पर हम

हां पूरे के पूरे सिस्टम को वी कैन स्केल। क्योंकि आप खुद सोचिए कि यदि कोई सिस्टम है वो मोनोलिथ आर्किटेक्चर को फॉलो कर रहा

है और वहां पे 20-30 मिलियन यूज़र्स हैं और लेट्स से वन ऐप सर्वर इज़ नॉट एबल टू हैंडल दिस अमाउंट ऑफ ट्रैफिक। तो ऑब्वियसली हमें

स्केल करना ही पड़ेगा। तो यह जो मिसकंसेप्शन है यह कि मोनोलिथ के में सब कुछ केवल एक सिंगल मशीन पर काम करता है।

तो ऐसा बिल्कुल भी नहीं है। वी कैन स्केल मोनोलिथ सिस्टम्स इंडिविजुअली। इंडिविजुअल मॉड्यूल्स हम स्केल नहीं कर

सकते। लेकिन हां, हम पूरे के पूरे सिस्टम को स्केल कर सकते हैं। तो ये होता है हमारा मिसकंसेप्शन रिगार्डिंग मोनोलिथ्स।

अब माइक्रो सर्विसेस के केस में ज्यादातर लोगों को यह लगता है कि एवरीथिंग रंस ऑन मतलब जो सर्विसेस होती हैं वो

एव्री सर्विस रंस ऑन टाइनी टाइनी मशीनंस। कि जैसे यह यूजर सर्विस है कि यह यूजर सर्विस है तो यह यूजर सर्विस एक अलग से

स्मॉल मशीन पर चल रही होगी। लेट्स से M1 मशीन यह हमारी कार्ट वाली सर्विस है। यह अलग से चल रही होगी M2 मशीन पे। तो ऐसा

नहीं होता है। अ यह हम कब करते हैं? जब हमें स्केल करना होता है। लेट्स से कि हमें कार्ट वाली

सर्विस को स्केल करना होता है। तो हम है कि कार्ट के लिए हमने एक अलग से मशीन लगा ली। पर लेट्स से हमारे सिस्टम में यूज़र्स

कम है और एक हमारा अलग से सिंगल सिस्टम सारे के सारे माइक्रो सर्विसेस को हैंडल कर पा रहा है। तो हमें एक सिंगल मशीन में

ही हमारा काम हो जाता है। लेट्स से एक हमारी एक सिंगल मशीन है। और इस सिंगल मशीन में हमारी कार्ड सर्विस भी चल रही है।

हमारी यूजर सर्विस भी चल रही है और हमारी अलग-अलग पेमेंट सर्विस और अदर सर्विज वो सारी रन कर रही हैं। हमें नीड कब पड़ेगी?

अलग-अलग मशीनंस की या अलग-अलग सिस्टम्स की। जब हमारे पास ट्रैफिक बढ़ेगा और जब हमें लगेगा

कि इट माइट क्रैश तो हम अलग से अपनी इंडिविजुअल सर्विज को स्केल कर सकते हैं। तो ये मिसकंसेप्शंस होते हैं लोगों को

रिगार्डिंग माइक्रो सर्विस एंड मोनोलिथ्स। तो वो भी हमने कवर कर लिए। अब हम देखते हैं कि कैसे हम एक मोनोलिथ सिस्टम को एक

माइक्रो सर्विस सिस्टम में कन्वर्ट कर सकते हैं। फ्रॉम मोनोलिथ टू मोनोलिथ टू माइक्रो सर्विसेस।

माइक्रो सर्विसेस। तो सबसे पहले यह जानना जरूरी है कि इट्स नॉट अ वन डे एक्टिविटी।

इट्स नॉट अ वन डे एक्टिविटी कि आप एक ही दिन में सारा का सारा माइग्रेशन कर दोगे। ऐसा बिल्कुल भी

नहीं होता है। तो इट्स नॉट अ वन डे एक्टिविटी। और जो दूसरा पॉइंट यह है कि हम सारे के

सारे सिस्टम को मतलब पूरे के पूरे सिस्टम को एक बार में माइग्रेट नहीं करते। लेट्स से अगेन सेम एग्जांपल जो हम इतने टाइम से

डिस्कस कर रहे हैं कि हमारे पास एक मोनोलिथ सिस्टम है जहां पे एक ऑथेंटिकेशन वाला मॉड्यूल है। एक पेमेंट वाला मॉड्यूल

है। एक कार्ट वाला मॉड्यूल है। अ एक है हमारे पास कोर्स वाला मॉड्यूल। तो ऐसा नहीं होगा कि हम एक साथ सारे के सारे ये

मॉड्यूल्स को एक साथ माइग्रेट कर देंगे। एक साथ हम इनको माइक्रो सर्विस बना देंगे और सारा का सारा ट्रैफिक हम वहां मूव कर

देंगे। तो ऐसा बिल्कुल भी नहीं होता। हम स्मालस्मॉल सर्विसेस से या स्माल मॉड्यूल्स से स्टार्ट करते हैं। लेट्स से

हमें पेमेंट्स में प्रॉब्लम जा रही है। तो हम क्या करेंगे कि हम पहले पेमेंट मॉड्यूल उठाएंगे और हम इस पेमेंट मॉड्यूल को

माइग्रेट करने का ट्राई करेंगे माइक्रो सर्विसेस में। तो ऐसे हम माइग्रेशन करते हैं। तो ऐसा बिल्कुल भी नहीं होता कि हम

एक ही बार में पूरे के पूरे सिस्टम को माइग्रेट कर देते हैं टू माइक्रो सर्विस। जो तीसरा पॉइंट है जो हमें ध्यान में रखना

है वो है कि हम लेट्स से हमने पेमेंट पेमेंट मॉड्यूल जो था हमारा उसको हमने एक माइक्रो सर्विस बना दिया। तो पेमेंट

मॉड्यूल का बेसिकली काम क्या है? पेमेंट को प्रोसेस करना यूज़र्स की पेमेंट को कलेक्ट करना। तो ऑब्वियसली इस पेमेंट

सर्विस पे ट्रैफिक जा रहा होगा। तो हमने लेट्स से कि हमारा यह मोनोलथ सिस्टम है। यहां पे भी हमारा पेमेंट की फंक्शनैलिटी

है। बेसिकली पेमेंट मॉड्यूल है और यह हमने पेमेंट माइक्रो सर्विस भी बना दी। तो हम ऐसा बिल्कुल भी नहीं करेंगे कि हम पूरे के

पूरे ट्रैफिक को जैसे ही हमारा यह पेमेंट सर्विस बनके तैयार हुई तो हम पूरे के पूरे ट्रैफिक को इस माइक्रो सर्विस पे ट्रांसफर

कर देंगे। हम ऐसा बिल्कुल भी नहीं करेंगे। तो ये तीनों पॉइंट्स आपको ध्यान में रखने हैं। पहला कि इट्स नॉट अ वन डे एक्टिविटी।

दूसरा कि हम एक ही बार में पूरे के पूरे सिस्टम को माइग्रेट नहीं करेंगे। वी आर नॉट गोइंग टू माइग्रेट द एंटायर सिस्टम इन

अ सिंगल गो। और तीसरा पॉइंट कि वी आर नॉट गोइंग टू अह वी आर नॉट गोइंग टू ट्रांसफर 100% ट्रैफिक अह टू माइक्रो सर्विस इन अ

सिंगल गो। भले ही वह बनके तैयार हो गई। जैसे इस केस में भी हमारा पेमेंट माइक्रो सर्विस बनके तो रेडी हो गई है लेकिन हम

पूरे के पूरे ट्रैफिक को यहां पे एक बार में माइग्रेट नहीं करेंगे या राउट नहीं करेंगे। तो अब देखते हैं कि एक Amazon का

एग्जांपल लेते हैं और देखते हैं कि कैसे हम एक मोनोलिथ सिस्टम को माइक्रो सर्विस सिस्टम में कन्वर्ट कर सकते हैं। तो जो

सबसे पहला पॉइंट होता है वह होता है अंडरस्टैंड अंडरस्टैंड योर मोनोलिथ।

अंडरस्टैंड योर मोनोलिथ। अब यहां पर हम Amazon का एग्जांपल ले रहे हैं। तो हमें समझना होगा कि जो हमारा Amazon का मोनोलिथ

सिस्टम है उसमें कौन-कौन से मॉड्यूल्स होंगे। तो हम एक हमारा ऑथेंटिकेशन का ऑथ मॉड्यूल होगा। एक हमारा सर्च वाला मॉड्यूल

होगा। जिसके थ्रू यूजर डिफरेंट-डिफरेंट प्रोडक्ट्स को सर्च करेगा। एक हमारे पास कार्ड का मॉड्यूल होगा। एक हमारे पास

पेमेंट का मॉड्यूल होगा, एक हमारे पास ऑर्डर का मॉड्यूल होगा। ऐसे हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट मॉड्यूल्स होंगे। तो जो

हमारा पहला पॉइंट होता है अ पहला स्टेप होता है वो होता है कि हमें पहले अपने मोनोलिथ को समझना है। अंडरस्टैंड योर

मोनोलिथ। अब उसके बाद उसके बाद जो दूसरा पॉइंट आता है वो यह होता है कि आइडेंटिफाई करो हाई इंपैक्ट एरियाज को। आइडेंटिफाई

आइडेंटिफाई हाई इंपैक्ट एरियाज हाई इंपैक्ट

एरियाज अब इसका मतलब क्या होता है कि लेट्स से हमने पहले भी देखा कि लेट्स से पेमेंट

सर्विस जो था पेमेंट मॉड्यूल जो था इस पे बहुत ट्रैफिक आ रहा था और यह आगे जाके क्रैश हो सकता है। हमने यह फिगर आउट कर

लिया। तो हम क्या करेंगे कि हम हमने यह समझ लिया कि हां यह हमारा हाई इंपैक्ट एरिया हो सकता है। यहां पर हम

क्रैश कर सकते हैं आगे चलके नियर फ्यूचर में। तो हम क्या करेंगे कि हम सबसे पहले इस पेमेंट मॉड्यूल को उठाएंगे और हम इसको

एक अलग से पेमेंट सर्विस में बनाने का ट्राई करेंगे। तो ये हमारा हो जाएगा पेमेंट सर्विस। तो

ये होता है हमारा दूसरा पॉइंट जहां हम आइडेंटिफाई करते हैं हाई इंपैक्ट एरियाज को। तो हमने डिसाइड कर लिया कि ठीक है

पहले हम हमारी पेमेंट माइक्रो सर्विस को डिजाइन करेंगे। उसके बाद जो थर्ड पॉइंट होता है वो हमारा होता है कि हम एपीआई

कॉन्ट्रैक्ट्स को बिल्ड करते हैं। बिल्ड एपीआई कॉन्ट्रैक्ट्स एपीआई

कॉन्ट्रैक्ट्स एंड वी विल आल्सो सेट अप कम्युनिकेशन। सेटअप कम्युनिकेशन। अब यह जो माइक्रो

सर्विज होती हैं, यह इनका आपस में कम्युनिकेशन दो टाइप का होता है। एक सिंक्रोनस कम्युनिकेशन, एक एसिंक्रोनस

कम्युनिकेशन। जो सिंक्रोनस कम्युनिकेशन होता है, वो रेस्ट एपीआई के थ्रू होता है। जीआरपीसी के थ्रू होता है। एसिंक्रोनस

कम्युनिकेशन के लिए हम डिफरेंट मैसेजिंग क्यूज़ होते हैं हमारे पास अ काफ का, रैबिट एमक्यू। तो इन माइक्रो सर्विसेस का

कम्युनिकेशन हमें आपस में डिफाइन करना होता है। तो इसके लिए हम एपीआई कॉन्ट्रैक्ट्स बिल्ड करेंगे और

कम्युनिकेशन सेटअप करेंगे। डिसाइड करेंगे कि कौन सा मैसेजिंग क्यों हमें यूज करना है। यदि हम एसिंक कम्युनिकेशन रख रहे हैं

हमारे सिस्टम में तो तो ये सारी चीजें हमें डिफाइन करनी होती है। तो ये हो जाता है हमारा थर्ड पॉइंट। उसके बाद हम क्या

करते हैं? मॉड्यूल बाय मॉड्यूल माइग्रेट करते हैं। तो हम सबसे पहले एक छोटा सा मॉड्यूल

लेंगे। वही सेम लेट्स से पेमेंट मॉड्यूल। तो टेक मॉड्यूल एंड वर्क ऑन इट।

बेसिकली हियर वी आर गोइंग मॉड्यूल बाय मॉड्यूल। पहले हम एक मॉड्यूल पे काम करेंगे। फिर दूसरे फिर तीसरे। ऐसे करके हम

पूरे के पूरे सिस्टम को स्लोली फ्रॉम मोनोलिथ टू माइक्रो सर्विस में माइग्रेट करते हैं। तो टेक मॉड्यूल एंड वर्क ऑन इट।

तो सबसे पहले हमने पेमेंट मॉड्यूल लिया और हम उस पर काम करेंगे। तो यह हो जाता है हमारा चौथा पॉइंट। अब इसके बाद यह जानना

बहुत ही जरूरी है कि कैसे हम इसे कोड में माइग्रेट कर रहे होंगे। तो यह हमारा एक माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर है। तो हम

यहां पे एक नई सर्विस डिफाइन करेंगे व्हिच इज़ आवर पेमेंट सर्विस। और फिर हम क्या करेंगे कि उस पेमेंट सर्विस में उस कोड को

लेकर आएंगे जो हमने मोनोलिथ में लिखा था। हम सिमिलर टू दिस यूजर सर्विस हम डिफरेंट-डिफरेंट उसका उस पेमेंट सर्विस

में हम जो डेटाबेस यूज़ करने वाले हैं हम वो डिफाइन कर रहे होंगे। लेट्स से हम कोई माय सीक्वल डेटाबेस यूज़ कर रहे हैं। तो हम

पहले इस पेमेंट सर्विस के लिए डेटाबेस चॉइस करेंगे। डेटाबेस सेलेक्ट करेंगे। तो लेट्स से कि हम माय सीक्वल डेटाबेस यूज कर

रहे हैं। तो पहले हम ये डिसाइड करेंगे। उसके बाद हम माय सीक्वल डेटाबेस यहां पे सेटअप करेंगे। हमारे पास ऐसे डिफरेंट हम

डॉकर को सेटअप करेंगे हमारे सिस्टम में इस माइक्रो सर्विस के लिए। उसके बाद हमारी खुद की एक इंडेक्स डॉट जेएस फाइल होगी

जिसके थ्रू हम पेमेंट सर्विस को रन करेंगे। से डिफरेंट-डिफरेंट हमारे पास अ फोल्डर स्ट्रक्चर होगा उस पर्टिकुलर

माइक्रो सर्विस के लिए और वो सारी चीजें हम माइग्रेट करेंगे जो हमारे मोनोलिथ सिस्टम में थी। तो इस मोनोलिथ सिस्टम में

पेमेंट के लिए हमने जोज जोज हमने पेमेंट ऑप्शंस रखे हुए थे वो सारे फीचर्स हम इस माइक्रो सर्विस में भी लेके आएंगे। ऐसे

करके हम स्लोली मॉड्यूल बाय मॉड्यूल माइग्रेट करेंगे। अब सक्सेसफुली माइग्रेशन होने हो जाने के बाद हम ऑब्वियसली टेस्ट

करेंगे। हम उसे डिप्लॉय करेंगे और फिर हम उसका उस पे उस सर्विस की मॉनिटरिंग भी करेंगे। बिकॉज़

इट इज़ वेरीेंट कि हम देख रहे हैं कि वह सही से काम कर रही है या नहीं और हम चीजें ऑब्जर्व करेंगे कि यह सही से ट्रैफिक को

हैंडल कर पा रही है या नहीं या इस पे कोई ट्रैफिक आ रहा है तो यह क्रैश तो नहीं हो जा रही। तो ये सारी चीजें भी हम डिस्कस ये

सारी चीजें भी हम मेंटेन करेंगे। तो ये जो हो जाता है हमारा फिफ्थ पॉइंट कि हम मॉनिटरिंग करेंगे।

मॉनिटरिंग एंड ऑब्जरवेबिलिटी। तो ये सारी चीजें भी हम यहां पे मेंटेन करेंगे। उसके बाद जो होता है हमारा वो

होता है सिक्स्थ पॉइंट व्हिच इज़ स्केलिंग। स्केलिंग एंड ऑप्टिमाइजेशन। तो अब इस फज़ में हम क्या करते हैं कि अब

हमने सक्सेसफुली माइग्रेट तो कर लिया। हमने हमारी माइक्रो सर्विस को डिजाइन कर लिया है। अब हम इसको लेट्स से स्केल करने

की नीड है। तो वो हम कैसे स्केल करेंगे? तो हम लेट्स से ये हमारी पेमेंट सर्विस है। तो अब हम इस पेमेंट सर्विस को

इंडिविजुअली स्केल कर सकते हैं। हम नंबर ऑफ मशीनंस बढ़ा देंगे। नंबर ऑफ मशीनंस इनक्रीस कर सकते हैं। लेट्स से कि ये जो

पेमेंट माइक्रो सर्विस है, यह बहुत ज्यादा लोड ले रहा है और हम फिगर आउट कर सकते हैं कि आगे चलके ये माइक्रो सर्विस क्रैश कर

सकती है। तो वी कैन इंक्रीस नंबर ऑफ मशीनंस इस पेमेंट माइक्रो सर्विस के लिए। तो ऐसे करके हम हॉरिजॉन्टली स्केल कर सकते

हैं इंडिविजुअल कॉमोनेंट्स को। हम ऑप्टिमाइजेशन भी परफॉर्म कर रहे होंगे। लेट्स से कि इस पेमेंट माइक्रो सर्विस को

हाई सर्वर सीपीयू की नीड है तो हम इसे वो असाइन कर देंगे। तो ऐसे करके हम स्केलिंग और ऑप्टिमाइजेशन को मेंटेन करेंगे। अब जो

हमारा पेमेंट मॉड्यूल का कोड है वह हमारे मोनोलिथ सिस्टम में भी है। अभी यह हमारा मोनोलिथ सिस्टम है। तो ये जो हमारा पेमेंट

मॉड्यूल का कोड है यह अभी मोनोलिथ में भी है। और हमने एक अलग से पेमेंट माइक्रो सर्विस भी डिफाइन कर दी। पेमेंट माइक्रो

सर्विस भी बिल्ड कर दी। तो क्या अब हम यह पेमेंट मॉड्यूल को जो मोनोलिथ में लिखा हुआ है तो क्या अब हम इसे रिमूव कर देंगे

या डीकमीशन कर देंगे एक्चुअली वी आर नॉट गोइंग टू डू दिस अ क्यों और कब तक तो यह हम तब तक डीकमीशन नहीं करेंगे जब तक हमारा

100% ट्रैफिक इस माइक्रो सर्विस पेमेंट माइक्रो सर्विस में नहीं राउट हो जाता। तो जब तक हमारा

100% 100% ट्रैफिक राउट नहीं हो जाता इस माइक्रो सर्विस में तब तक हम इस पेमेंट मॉड्यूल को डीकमीशन

नहीं करेंगे मोनोलिथ सिस्टम से। तो अब हम कैसे ट्रैफिक को मेंटेन कर रहे होंगे पहले वो देखते हैं। तो ट्रैफिक को मेंटेन करने

के लिए हम कैनरी डिप्लॉयमेंट का यूज़ कर रहे होंगे। कैनरी डिप्लॉयमेंट। अब ये कैनडी डिप्लॉयमेंट में क्या होता है कि हम

एक स्मॉल सबसेट ऑफ यूज़र्स को लेते हैं और जो हमारा नया सॉफ्टवेयर वर्जन है इस केस में पेमेंट सर्विस तो हम क्या करते हैं उस

स्मॉल सबसेट ऑफ यूज़र्स को राउट कर देते हैं। उनकी रिक्वेस्ट को राउट कर देते हैं नए सॉफ्टवेयर वर्जन पे जो कि यहां पे

हमारा पेमेंट सर्विस है। तो हम क्या करेंगे कि हम स्मॉल सबसेट ऑफ यूज़र्स को की रिक्वेस्ट को राउट कर देंगे

इस पेमेंट माइक्रो सर्विस पे। अब यदि इन यूज़र्स के लिए यह पेमेंट सर्विस सही से काम करती है और क्रैश नहीं करती है तो फिर

हम इस सबसेट को और बढ़ाएंगे। तो कैनरी डिप्लॉयमेंट में क्या होता है कि सबसे पहले हम 0 1% यूज़र्स को

0 1 यूज़र्स 0.1% यूज़र्स की रिक्वेस्ट को इस पे राउट करेंगे। पेमेंट सर्विस पे राउट करेंगे। इफ इट वर्क्स फाइन फॉर 0.1%

यूज़र्स तो हम 1% यूज़र्स को राउट करेंगे। इनके लिए भी सही से काम करता है तो हम 5%

इनके लिए भी सही से काम करता है तो हम 10% और इनके लिए भी यदि सही से काम करता है तो 50 और फिर ऐसे करके 100% तो ऐसे करके हम

100% ट्रैफिक को राउट करते हैं टू माइक्रो सर्विस। तो कैनरी डिप्लॉयमेंट इसमें हमारी हेल्प करता है फिगर आउट करने में कि कितने

परसेंट यूज़र्स को कितने परसेंट अ यूज़र्स की रिक्वेस्ट को हमें राउट करना है। ट्रैफिक को राउट करना है। तो कैनरी

डिप्लॉयमेंट हमारी इसमें मदद करता है। हम बेसिकली स्मॉल सबसेट ऑफ यूज़र्स को लेते हैं और नए सॉफ्टवेयर वर्जन पे हम उन

यूज़र्स की रिक्वेस्ट को राउट करते हैं। अब यहां पे हमारा एक अह माइक्रोसर्फेस डिज़ाइन पैटर्न पिक्चर में आता है जिसे हम बोलते

हैं स्ट्र्रांगुलर डिज़ाइन पैटर्न। स्ट्र्रांगुलर डिज़ाइन पैटर्न।

तो, यह स्ट्र्रांगुलर डिज़ाइन पैटर्न क्या होता है? कि इसे भी हम एक एग्जांपल के थ्रू समझते हैं कि लेट से हमारे पास यह

हमारा मोनोलिथ सिस्टम है जहां पर हमारा पूरा का पूरा कोड लिखा हुआ है। तो यह हमारा मोनोलिथ सिस्टम है। यहां

पे हमारी पेमेंट मॉड्यूल है। और यह एक हमारी पेमेंट माइक्रो सर्विस है जो हमने अभी-अभी बिल्ड की है। अभी इस पे कोई

ट्रैफिक नहीं जा रहा। तो हम कैनरी डिप्लॉयमेंट से फिगर आउट करेंगे कि कितने परसेंट ऑफ यूज़र्स को हमें राउट करना है।

तो यह राउटिंग होती कैसी है? इसके लिए कैसे होती है? इसके लिए हम स्ट्रांगुलर डिज़ाइन पैटर्न का यूज़ करते हैं। तो, इसमें

हमारे पास एक कंट्रोलर कंट्रोलर काइंड ऑफ़ थिंग होती है। तो, यह कंट्रोलर क्या करता है? यह एपीआई

रिक्वेस्ट आती हैं। लेट्स से डिफरेंट-डिफरेंट यूज़र्स की एपीआई रिक्वेस्ट आ रही हैं। लेट्स से कि 100

एपीआई रिक्वेस्ट आई। 100 एपीआई रिक्वेस्ट। तो ये कंट्रोलर क्या करता है कि इनिशियली ये 90%

रिक्वेस्ट को 90% एपीआई रिक्वेस्ट को या 90% ट्रैफिक को मोनोलिथ में राउट कर देता है और 10% को इस माइक्रो सर्विस में राउट

कर देता है। तो लेट्स से कि यदि हमारे पास 100 रिक्वेस्ट हैं तो 90 रिक्वेस्ट जाएंगी मोनोलिथ के पास। 10 रिक्वेस्ट जाएंगी

माइक्रो सर्विस के पास। अब लेट्स से कि यह जो माइक्रो सर्विस है पेमेंट माइक्रो सर्विस है वो इन 10 रिक्वेस्ट को भी सही

से प्रोसेस नहीं कर पाता। तो इस केस में ये जो 10% है इसको हम रिड्यूस करके जीरो कर देंगे और हम सारे के सारे ट्रैफिक को

राउट कर देंगे मोनोलिथ की तरफ। अब हमने ये सारे के सारे ट्रैफिक को मोनोलिथ की तरफ राउट कर दिया। तो अब यहां से हम जो भी

हमने यहां ट्रैफिक या रिक्वेस्ट भेजी थी, इसे हम रोल बैक कर देते हैं। तो, यह है हमारा स्ट्रेंुलर डिज़ पैटर्न। यह मदद करता

है ट्रैफिक को मेंटेन और मैनेज करने में। अह कैनरी भी हमारा ट्रैफिक को मैनेज करने में हेल्प करता है। तो इफ यू वांट मी टू

मेक अ वीडियो ऑन दिस ट्रें डिज़ाइन पैटर्न व्हिच इज़ आवर माइक्रो सर्विस डिज़ाइन पैटर्न। सो, इफ यू वांट मी टू मेक वीडियो

ऑन दैट। अह प्लीज लेट मी नो इन द कमेंट सेक्शन। आई विल मेक अ सेपरेट वीडियो ऑन दैट। तो यह हो गया हमारा ट्रैफिक के बारे

में कि हम कैसे ट्रैफिक को कंट्रोल और मैनेज करेंगे। अब जो दूसरी चीज हमारी आती है वो होती है कि कैसे हम ट्रांजैक्शंस को

मेंटेन करेंगे। ट्रांजैक्शंस को हम कैसे मेंटेन कर रहे होंगे। तो ट्रांजैक्शंस को मेंटेन करने के

लिए हमें हम एक अनदर माइक्रो सर्विस डिजाइन पैटर्न यूज़ करते हैं जिसे हम बोलते हैं सागा डिज़ पैटर्न।

तो यह सागा डिज़ाइन पैटर्न क्या होता है कि लेट्स से हमारे पास एक पेमेंट सर्विस है। पेमेंट माइक्रो सर्विस है

और हमारे पास एक लेट्स से ऑर्डर माइक्रो सर्विस है और एक हमारे पास

यूजर माइक्रो सर्विस है। अब लेट्स से कि एक कोई ट्रांजैक्शन रिलेटेड क्वेरी आती है और हां एक चीज और कि लेट्स से हर सर्विस

का अपना एक ओन डेडिकेटेड डेटाबेस है। तो इसका भी अपना ओन डेडिकेटेड डेटाबेस है। इस माइक्रो सर्विस का भी अपना ओन डेडिकेटेड

डेटाबेस है। और इस माइक्रो सर्विस का भी अपना ओन डेडिकेटेड डेटाबेस है। तो सागा डिज़ाइन पैटर्न में क्या होता है कि लेट्स

से कोई ट्रांजैक्शन रिलेटेड क्वेरी हमारे पास आती है और वह ट्रांजैक्शन रिलेटेड क्वेरी को उसको तीनों के तीनों माइक्रो

सर्विस से होके जाना है। लेट्स से वो ट्रांजैक्शन जो है वो तीनों माइक्रो सर्विसेस पे डिपेंड करता है। तो वो इस पे

इससे हो के भी जाएगा। वो इससे हो के भी जाएगा और पेमेंट से भी होके जाएगा। लेट्स से कि अब उस ट्रांजैक्शन को अ यहां पे वो

ट्रांजैक्शन सक्सेसफुली कंप्लीट हो गया। लेट्स से यहां पे छह डेटाबेस टेबल्स में चेंज करना था और छह के छह में हमने

सक्सेसफुली चेंज कर दिया। तो यहां पे ट्रांजैक्शन सक्सेसफुल हुआ। रिक्वेस्ट जाती है ऑर्डर सर्विस के पास। ऑर्डर

माइक्रो सर्विस। अब ऑर्डर माइक्रो सर्विस में पांच टेबल्स में हमें चेंज करना था। यहां भी हमने सक्सेसफुली कर दिया। अब इसके

बाद रिक्वेस्ट जाती है पेमेंट माइक्रो सर्विस में। लेकिन यहां पे लेट्स से आठ में हमें चेंज करना था। आठ में हमें चेंज

करना था और हम सिर्फ दो में कर पाए। छह में हमारा ट्रांजैक्शन फेल हो गया या हम चेंज नहीं कर पाए। तो इस केस में क्या

होता है कि ट्रांजैक्शन को रोल बैक करना और ट्रांजैक्शन को मेंटेन करना बहुत ही मुश्किल होता है। तो इस ट्रांजैक्शन को

मैनेज और मेंटेन करने के लिए हम यूज़ करते हैं सागा डिज़ाइन पैटर्न। व्हिच इज़ अनदर माइक्रो सर्विस डिज़ाइन पैटर्न। सो इफ यू

वांट मी टू मेक वीडियो ऑन दैट, प्लीज लेट मी नो इन द कमेंट सेक्शन। आई विल मेक अ सेपरेट वीडियो ऑन दैट। अह तो हम यहां पे

सागा डिज़ाइन पैटर्न का यूज़ करेंगे। ट्रांजैक्शन को मेंटेन करने के लिए क्योंकि

इफ ट्रांजैक्शन इज़ गोइंग थ्रू विद डिफरेंट-डिफरेंट माइक्रो सर्विसेस तो उसे मेंटेन करना बहुत ही मुश्किल हो जाता है।

यदि वो ट्रांजैक्शन सिर्फ एक माइक्रो सर्विस से रिलेटेड है तो तो ठीक है कि हमने यहां पे चेंज कर दिया। यदि नहीं हुआ

तो हमने रोल बैक कर दिया। रिवर्ट कर दिया। पर यहां पे क्या है कि इस ट्रांजैक्शन को डिफरेंट-डिफरेंट माइक्रो सर्विसेस से हो

के जाना है। लेट्स से इसमें सक्सेसफुल हो गया। इसमें सक्सेसफुल हो गया। इसमें फेल हो गया। तो फिर यहां पे ट्रांजैक्शन को

रोल बैक करना इज़ अ बिग चैलेंज। तो उसके लिए हम यूज़ करते हैं सागा डिज़ पैटर्न को। तो अब तक हमने देख लिया कि इस माइग्रेशन

में फ्रॉम मोनलिथ टू माइक्रो सर्विस हम कैसे ट्रैफिक को कंट्रोल करेंगे। हम कैसे ट्रांजैक्शन को कंट्रोल करेंगे। अब हम

देखते हैं एक और इंपॉर्टेंट पॉइंट कि हम डेटा कंसिस्टेंसी कैसे मैनेज करेंगे। हमारे सिस्टम में डाटा कंसिस्टेंसी

तो हमारे पास सबसे पहले अभी हमने पेमेंट सर्विस को माइग्रेट किया है। बेसिकली हमने

एक नई पेमेंट सर्विस बिल्ड की है। तो हमारे पास एक मोनोलिथ सिस्टम होगा और उस मोनोलिथ सिस्टम में

अभी भी हमारा पेमेंट का कोड है। पेमेंट मॉड्यूल है और एक हमारी नई पेमेंट माइक्रो सर्विस

रेडी है। तो अभी भी यह पेमेंट मॉड्यूल को हमने मोनोलिथ से डीकमीशन नहीं किया। वो हम

डिस्कस कर चुके हैं कि हम सिर्फ इसे डीकमीशन तभी करेंगे जब हम 100% ट्रैफिक को राउट कर देंगे टू माइक्रो सर्विस। अभी

लेकिन हमारी सिर्फ पेमेंट सर्विस बनके तैयार हुई है। हमारा हम कह सकते हैं कि हमारा कोड माइग्रेट हुआ है। हमारा फुली

यह पेमेंट मॉड्यूल माइग्रेट नहीं हुआ है। यह कब माइग्रेट कहलाया जाएगा? जब हम 100% ट्रैफिक को राउट कर देंगे। तो अभी सिर्फ

हमारा कोड माइग्रेट हुआ है। तो अब इस मोनोलिथ सिस्टम का अपना एक अलग डेटाबेस होगा जहां पे एक पेमेंट टेबल होगी। हम

ऑलरेडी ये डिस्कस कर चुके हैं और इस पेमेंट माइक्रो सर्विस का अपना एक इंडिविजुअल डेटाबेस होगा। अब ये दोनों ही

डेटाबेस में इस डेटाबेस की पेमेंट टेबल और यह जो डेटाबेस है यह सेम डेटा सेम पेमेंट्स का डेटा कैरी कर रहे होंगे कि

किस यूजर ने क्या पेमेंट की। पेमेंट का मीडियम क्या था? इट कैन बी क्रेडिट कार्ड और एनी अदर मीडियम। तो

इन टेबल इस टेबल में इस डेटाबेस टेबल में और इस डेटाबेस में डेटा शुड बी कंसिस्टेंट। ऐसा नहीं होना चाहिए कि लेट्स

से एक वेरिएबल है उसकी वैल्यू यहां पे लेट्स से x = 5 है और यहां पे x = 4 है। तो ऐसा नहीं होना चाहिए। वरना हमारा डेटा

इनकंसिस्टेंट हो जाएगा। तो इसके लिए हम क्या करते हैं? हम इसके लिए एक और पैटर्न यूज़ करते हैं व्हिच इज़ आउटबॉक्स पैटर्न।

तो हम आउटबॉक्स पैटर्न में क्या करते हैं कि जभी भी कोई यूजर पेमेंट करेगा तो हम उस उस डेटा को उस ऑपरेशन को राइट करेंगे

हमारे इस मोनोलिथ डेटाबेस के पेमेंट टेबल में। राइट? अब उसके बाद हमारे पास इस सेम मोनोलिथ डेटाबेस में एक आउटबॉक्स टेबल

होगा। तो हम उस आउटबॉक्स टेबल में भी उस राइट को एंट्री करेंगे। उस राइट की एंट्री करेंगे। और फिर उस आउटबॉक्स टेबल से हम

इवेंट पुश कर देंगे काफका में। सो हियर वी विल बी हैविंग काफका। तो यहां पर हमारा लेट्स से काफका है। अब

यह काफका में हम इवेंट पुश कर देंगे और फिर इस काफका से यह इवेंट जाएगा इस पेमेंट माइक्रो सर्विस के डेटाबेस में। सो दिस इज़

हाउ यूजिंग आउटबॉक्स पैटर्न वी विल मैनेज डेटा कंसिस्टेंसी व्हाइल माइग्रेटिंग फ्रॉम मोनोलिथ टू

माइक्रो सर्विस। नाउ आई थिंक दिस इज़ इनफ फॉर दिस वीडियो। एक बार वापस से रिवाइज करते हैं हमने क्या-क्या देखा। सो

वी हैव डिस्कस्ड मोनोलिथ वर्सेस माइक्रो सर्विसेस। दोनों में क्या डिफरेंस होता है? दोनों के कोड बेस में क्या डिफरेंस

होता है। सो वी हैव डिस्कस्ड दिस। उसके बाद हमने देखा कि कैसे हम एक मोनोलिथ एप्लीकेशन को माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन

में कन्वर्ट कर सकते हैं। हमने प्रिकॉशंस देखे कि हम अह पूरे के पूरे सिस्टम को एक बार में माइग्रेट नहीं करेंगे। वी विल गो

मॉड्यूल बाय मॉड्यूल। हमने देखा कि हम एक साथ 100% ट्रैफिक को भी माइग्रेट नहीं करेंगे या 100% ट्रैफिक को राउट नहीं

करेंगे टू माइक्रो सर्विस। अ उसके बाद हमने डिफरेंट स्टेप्स देखे मोनोलिथ एप्लीकेशन को माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन

में कन्वर्ट करने के। उसमें हमने देखा कि हम मॉड्यूल बाय मॉड्यूल माइग्रेट करेंगे। सबसे पहले हम कोड को माइग्रेट करेंगे। हम

कोड को लेकर आएंगे हमारे माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन वाली रेपोजिटरी में। तो सबसे पहले हम कोड माइग्रेट करेंगे। उसके बाद जब

हमारा कोड माइग्रेट हो जाएगा फिर हम उसकी टेस्टिंग करेंगे, डिप्लॉय करेंगे और फिर हम यूजिंग कैनरी मेथड अ कैनरी

डिप्लॉयमेंट्स, ट्रेंगुलर डिज़ पैटर्न। फिर हम ट्रैफिक को मूव करेंगे उस माइक्रो सर्विस पे। यदि हम 100% सक्सेसफुली

ट्रैफिक को राउट कर पाते हैं तब हम कह सकते हैं कि यस हमारी माइक्रो सर्विस जो है वो माइग्रेट हो चुकी है सक्सेसफुली।

सो हियर कोड माइग्रेशन एंड सर्विस माइग सर्विस माइग्रेशन या मॉड्यूल माइग्रेशन इज़ डिफरेंट।

तो यह चीज का थोड़ा ध्यान रखना कि जब मैंने बोला है कि हमने कोड माइग्रेट कर लिया तो यह कोड माइग्रेशन में क्या होगा

कि हम अपने कोड को माइक्रो सर्विस वाली रिपॉजिटरी में लेके आएंगे। हम डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन करेंगे। डेटाबेस डिसाइड

करेंगे। उसके लिए जो भी कॉन्फ़िगरेशन की जरूरत होगी, वह हम वहां डिफाइन करेंगे। तो, यह हो गया हमारा कोड माइग्रेशन। कोड

माइग्रेशन के बाद हम टेस्टिंग करेंगे। उस कोड की डिप्लॉय करेंगे और एक बार सक्सेसफुली डिप्लॉय हो जाने के बाद हम फिर

उस पे ट्रैफिक ट्रैफिक का टेस्ट करेंगे कि वह ट्रैफिक को सही से कंट्रोल कर पा रहा है या नहीं तो उसके लिए हम कैनरी और

स्ट्रेंगलर का यूज़ करेंगे। तो एक बार यदि हमारा सही से ट्रैफिक राउट हो पा रहा है तो फिर हम बोलेंगे कि ठीक है हमने

सक्सेसफुली हमारे मोनोलिथ से माइक्रो सर्विस में एक मॉड्यूल को माइग्रेट कर दिया। इस केस में

हम देख रहे थे पेमेंट। तो हम बोल सकते हैं आफ्टर राउटिंग 100% ट्रैफिक टू माइक्रो सर्विस कि हमने पेमेंट मॉड्यूल को सही से

माइग्रेट कर दिया। ऐसे करके हम डिफरेंट-डिफरेंट अदर मॉड्यूल्स को भी माइग्रेट कर देंगे। और हमने एक चीज और

देखी कि हम इस पेमेंट मॉड्यूल को जो हमारा पेमेंट मॉड्यूल था जो मोनोलिथ में हमने लिखा था। तो इसको हम तभी डीकमीशन करेंगे

जब हम 100% ट्रैफिक को राउट कर देंगे टू माइक्रो सर्विस। तो एक चीज यह भी ध्यान में रखने वाली है। उसके बाद हमने कुछ

इंपॉर्टेंट केसेस देखे कि हम कैसे ट्रैफिक को मैनेज करते हैं। अ व्हाइल माइग्रेटिंग फ्रॉम मोनोलिथ टू माइक्रो सर्विस। हम कैसे

ट्रांजैक्शंस को मैनेज करते हैं। हमने देखा कि कैसे हम डेटा कंसिस्टेंसी को मैनेज करते हैं। सो वी हैव डिस्कस्ड

डिफरेंट-डिफरेंट थिंग्स और ये हमने देखा सिर्फ एक मॉड्यूल के लिए कि एक मॉड्यूल को कैसे हम माइग्रेट करेंगे। ऐसे ही सेम

स्टेप्स को फॉलो करते हुए सेम प्रिकॉशंस को ध्यान में रखते हुए हम अदर मॉड्यूल्स को भी माइग्रेट करेंगे। और एक बार सारे

मॉड्यूल्स सक्सेसफुली माइग्रेट हो जाएंगे। तो एज वी हैव ऑलरेडी नो कि यह इंडिविजुअल सर्विज बन जाएंगी। लेट्स से पेमेंट अपने

में एक इंडिविजुअल सर्विस होगी। यूजर एक अपने में इंडिविजुअल सर्विस होगी। तो ऐसे करके हम पूरे के पूरे मोनोलिथ एप्लीकेशन

को माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन में कन्वर्ट कर देंगे। उसके बाद हम एपीआई गेटवे के बारे में देखेंगे। तो एपीआई गेटवे इज़

समथिंग दैट वी विल बी डिस्कसिंग इन अ वेरी नेक्स्ट वीडियो। सो यस। एंड आई थिंक दिस इज ऑल फॉर दिस। दिस

इज इनफ फॉर दिस वीडियो। वी विल सी यू इन द नेक्स्ट वीडियो। और नेक्स्ट वीडियो में हम बात करने वाले हैं एपीआई गेटवे वर्सेस लोड

बैलेंसर के बारे में कि दोनों में डिफरेंस क्या होता है और एक रियल वर्ल्ड प्रोजेक्ट में क्या पहले आता है। और भी हम कुछ

इंपॉर्टेंट क्वेश्चंस देख रहे होंगे रिगार्डिंग एपीआई गेटवे एंड लोड बैलेंसर। सो यस दिस इज़ ऑल फॉर दिस वीडियो। वी विल

सी यू इन द नेक्स्ट वीडियो। सो टिल देन बय शो सम लव थैंक्स [संगीत]

हे एवरीवन वेलकम बैक वेलकम टू दिस अल्टीमेट सिस्टम डिज़ प्लेलिस्ट सीरीज। तो यह वीडियो इस सीरीज का दूसरा वीडियो होने

वाला है। और इस वीडियो में हम देखेंगे एपीआई गेटवे वर्सेस लोड बैलेंसर। और साथ ही साथ हम देखेंगे कुछ इंपॉर्टेंट

क्वेश्चंस जो अक्सर इंटरव्यू में पूछे जाते हैं रिगार्डिंग दिस एपीआई गेटवे एंड लोड बैलेंसर। तो स्टार्ट करते हैं और एक

बार डिस्कस करते हैं कि इससे पिछले वीडियो में हमने क्या-क्या डिस्कस किया। तो लास्ट वीडियो में हमने देखा व्हाट इज़ मोनोलिथ

एप्लीकेशन। हमने देखा व्हाट इज़ माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन। अह वी हैव डिस्कस्ड कि कैसे हम एक मोनोलिथ एप्लीकेशन को एक

माइक्रो सर्विस एप्लीकेशन में कन्वर्ट कर सकते हैं। उसके लिए हमने प्रिकॉशंस देखे। हमने डिफरेंट स्टेप्स देखे और साथ ही साथ

हमने कुछ इंपॉर्टेंट पॉइंट्स देखे कि कैसे हम ट्रैफिक को कंट्रोल करते हैं। कैसे हम ट्रांजैक्शंस को मैनेज करते हैं और हमने

देखा कि कैसे हम डेटा कंसिस्टेंसी को मैनेज करते हैं व्हाइल माइग्रेटिंग फ्रॉम मोनोलिथ टू माइक्रो सर्विसेस। तो अब हम

कंप्लीटली आ चुके हैं अपने माइक्रो सर्विस आर्किटेक्चर की तरफ। तो अब हमें एपीआई गेटवे को डिस्कस करना बहुत इंपॉर्टेंट है।

तो स्टार्ट करते हैं और इसे एक एग्जांपल के थ्रू समझते हैं। तो लेट्स से कि हम एक Amazon काइंड ऑफ एप्लीकेशन हमने बनाया। तो

उस एप्लीकेशन में एक हमारे पास यूजर सर्विस होगी, एक हमारे पास पेमेंट सर्विस होगी

और एक हमारे पास लेट्स से ऑर्डर सर्विस है। तो ऐसे हमारे पास डिफरेंट-डिफरेंट अदर

सर्विज भी होंगी। अब एक हमारे पास लेट्स से यूजर है एंड ही इज़ यूजिंग मोबाइल डिवाइस और लैपटॉप डिवाइस डिवाइस कैन बी

एनीथिंग एंड दिस डिवाइस विल बी अ क्लाइंट। तो यह यूजर है और इस यूजर को अब अपना लेट्स से फोन नंबर या ईमेल एड्रेस चेंज

करना है। तो यह कैसे पॉसिबल होगा? एक हमारे पास एपीआई एंड पॉइंट होगा। ऐसा कुछ एपीआई वी1 अपडेट प्रोफाइल। तो इस टाइप का

एक हमारे पास एपीआई एंड पॉइंट होगा। लेकिन क्या यह एपीआई एंड पॉइंट इस यूजर को पता है?

ऑब्वियसली नो। यह यूजर तो सिंपली क्या करेगा कि यह एक बटन पे क्लिक करेगा। लेट्स से अपडेट प्रोफाइल बटन पे और वहां पे फिर

यह अपनी इंफॉर्मेशन को चेंज कर देगा। लेट से फोन नंबर और ईमेल एड्रेस और उसके बाद वह सेव पे क्लिक करेगा। अब जैसे ही यूजर

सेव पे क्लिक करेगा तो यह एपीआई एंड पॉइंट ट्रिगर हो जाएगा। लेकिन क्या इस एपीआई एंड पॉइंट के बारे में और किस माइक्रो सर्विस

को कॉल करना है? क्या यह सब इंफॉर्मेशन इस यूजर को पता है? ऑब्वियसली नहीं। वह तो सिंपली एक बटन पे क्लिक करेगा। अपडेट

प्रोफाइल वहां अपनी इंफॉर्मेशन को अपडेट करेगा एंड देन ही विल क्लिक ऑन सेव। उसको यह एपीआई एंड पॉइंट हमारे बैक एंड में

क्या है? किस माइक्रो सर्विस को कॉल करना है? कौन सी माइक्रो सर्विस क्या करती है? उसको यह कुछ आईडिया नहीं है। वो तो सिंपली

यूआई पे बटन में क्लिक करेगा। अपनी इंफॉर्मेशन चेंज करेगा। इंफॉर्मेशन को सेव कर देगा। तो बेसिकली यूजर को हमारे बैक

एंड के बारे में और माइक्रो सर्विसेस के बारे में कोई इंफॉर्मेशन नहीं है। ना ही उसको इंफॉर्मेशन है इस एपीआई एंड पॉइंट के

बारे में। तो अब क्या हमें इस यूजर को ये सब बताना पड़ेगा कि भाई तुम्हें अपनी इंफॉर्मेशन को चेंज करने के लिए इस एपीआई

एंड पॉइंट को हिट करना पड़ेगा। तो क्या हमें यह सब इंफॉर्मेशन यूजर को देनी पड़ेगी? क्या हमें क्लाइंट को बताना

पड़ेगा कि ये इफ यू वांट टू चेंज योर इंफॉर्मेशन बेसिक इंफॉर्मेशन तो तुम्हें इस माइक्रो सर्विस को कॉल करना पड़ेगा। तो

क्या यह सब हमें क्लाइंट को बताना पड़ेगा? एंड इज इट गुड टू टेल दिस काइंड ऑफ़ इनेशन टू क्लाइंट और यूजर ऑब्वियसली नॉट। तो इस

केस में हमारा एक इंटरफ़ेस काइंड ऑफ़ थिंग आती है। एंड वी कॉल दिस इंटरफ़ेस एज गेटवे। तो, यह

एपीआई गेटवे क्या करता है? यह क्लाइंट की रिक्वेस्ट को एक्सेप्ट करता है और फिर उसको फॉरवर्ड कर देता है। उस रिक्वेस्ट को

फॉरवर्ड कर देता है या राउट कर देता है टू करेक्ट माइक्रो सर्विस। इस केस में यूजर को अपनी बेसिक इंफॉर्मेशन अपडेट करनी थी।

एंड दिस इनेशन इज़ पावर्ड बाय दिस यूजर सर्विस। तो गेटवे को पता होगा कि ठीक है यूजर वांट्स टू चेंज ह इंफॉर्मेशन। तो वह

सिंपली क्या करेगा? वह सिंपली इस रिक्वेस्ट को फॉरवर्ड कर देगा या राउट कर देगा टू दिस माइक्रो सर्विस। तो, यह

काम होता है हमारे एपीआई गेटवे का। एंड एपीआई गेटवे इज़ स्मार्ट इनफ टू अंडरस्टैंड दिस एंड पॉइंट। तो, क्लाइंट रिक्वेस्ट हिट

करेगा और यह वाला एंड पॉइंट, यह वाला एपीआई एंड पॉइंट ट्रिगर हो जाएगा। अब जैसे ही यह

एपीआई एंड पॉइंट गेटवे को मिलेगा तो गेटवे समझ जाएगा कि किस माइक्रो सर्विस को कॉल करना है। तो इस केस में उसको पता रहेगा कि

ओके वी हैव टू इनवोक दिस यूजर माइक्रो सर्विस। तो वो सिंपली इस यूजर माइक्रो सर्विस को इनवोक कर देगा। तो एपीआई गेटवे

को हम एक इंटरफ़ेस समझ सकते हैं जो मतलब बेसिकली इट एक्ट्स एज़ एन इंटरफ़ेस बिटवीन क्लाइंट एंड माइक्रो सर्विसेस। और एक ये

सिंगल एंट्री पॉइंट होता है सारी की सारी एपीआई रिक्वेस्ट के लिए। मतलब क्लाइंट को कोई भी रिक्वेस्ट करना है लेट्स से पेमेंट

से रिलेटेड, ऑर्डर से रिलेटेड कोई भी इंफॉर्मेशन या कोई भी एपीआई रिक्वेस्ट उसे करना है तो उसका सिंगल एंट्री पॉइंट होगा

यह एपीआई गेटवे। बेसिकली यह एपीआई गेटवे क्लाइंट की रिक्वेस्ट को लेगा। एंड ही इज़ स्मार्ट इनफ टू राउट रिक्वेस्ट टू द

करेक्ट करेक्ट बैक एंड माइक्रो सर्विस। तो यह काम होता है हमारे एपीआई गेटवे का। और अब इस एपीआई गेटवे के आने से इस यूजर को

या क्लाइंट को हमारी बैक एंड की माइक्रो सर्विसेस से डायरेक्ट कम्युनिकेट नहीं करना। वो सिर्फ अपनी रिक्वेस्ट को एपीआई

गेटवे को दे देगा। एंड रेस्ट ऑफ़ द थिंग्स विल बी मैनेज्ड बाय दिस एपीआई गेटवे। तो यह काम होता है हमारे एपीआई गेटवे का और

सिंपल वर्ड्स में देखें तो हमारा एपीआई गेटवे हमें बताता है कि यूजर किस माइक्रो सर्विस से बात करना चाहता है। तो

यह हो गया हमारा एपीआई गेटवे। अब देखते हैं एपीआई गेटवे के कुछ एडवांटेजेस या कुछ फैसिलिटीज जो एपीआई गेटवे प्रोवाइड करता

है। तो फर्स्ट है हमारा एपीआई कंपोज़शन। लेट्स से कि आप एक आप Amazon वेबसाइट पर हैं और आपने सेम क्रेडेंशियल से आपके

मोबाइल डिवाइस पर भी लॉग इन किया है एंड कंप्यूटर डिवाइस या लैपटॉप पे भी लॉग इन किया है। एंड यू वांट टू सी दैट माय

ऑर्डर्स पेज। तो ऐसा हो सकता है ऐसा पॉसिबल है कि आपके मोबाइल डिवाइस में आपको उस पेज में कम सेक्शंस दिख रहे होंगे।

लेट्स से आपको सिर्फ एक प्रोडक्ट डिटेल्स का सेक्शन दिख रहा होगा जो आपने ऑर्डर किए हैं और आपको एक इनवॉइस डिटेल का सेक्शन

दिख रहा होगा। दैट्स इट। लेकिन यही चीज यही सेम पेज जब आप कंप्यूटर या लैपटॉप डिवाइस में ओपन करेंगे तो आपको प्रोडक्ट

डिटेल भी दिख रही होगी। जो प्रोडक्ट आपने ऑर्डर किया आपको इनवॉइस डिटेल भी दिख रही होगी। आपको जो आपने प्रोडक्ट ऑर्डर किया

उसके रेटिंग्स एंड रिव्यू दिख रहे होंगे। तो ऐसे आपको डिपेंड्स ऑन डिवाइस। हमारा नंबर ऑफ

सेक्शंस बदल जाते हैं। तो ऐसा क्यों हो रहा है? तो यह भी पॉसिबल है। बेसिकली यह एपीआई गेटवे हमें यह फैसिलिटी प्रोवाइड

करता है। मोबाइल डिवाइस के केस में यह हमें लिमिटेड नंबर ऑफ एपीआई प्रोवाइड करता है। और सेम पेज सेम पेज पे कंप्यूटर या

लैपटॉप डिवाइस के केस में यह हमें ज्यादा एपीआई प्रोवाइड करता है। तो लेट्स से कि हम यदि कंप्यूटर या लैपटॉप यूज़ कर रहे हैं

तो हमें यह प्रोवाइड करेगा एपीआई टू फेच प्रोडक्ट डिटेल्स। तो यह हमारी डिटेल जो होगी वह हमें प्रोडक्ट सर्विस से मिलेगी।

एपीआई टू फेच इनवॉइस डिटेल्स। तो यह हमें इनवॉइस सर्विस से मिलेगी। एपीआई टू फच रेटिंग एंड रिव्यूज तो यह हमें रेटिंग एंड

रिव्यू सर्विस से मिलेगी। तो ऐसे करके एपीआई गेटवे डिफरेंट-डिफरेंट माइक्रो सर्विसेस को कॉल करता है। डिपेंड्स ऑन द

डिवाइस। तो, दिस इज़ द फर्स्ट फैसिलिटी दैट एपीआई गेटवे प्रोवाइड्स। यह एपीआई कंपोज़शन को हम ग्राफ क्यूएल के थ्रू भी मैनेज कर

सकते हैं। ग्राफ क्यूएल को हम फिर किसी नेक्स्ट वीडियो में देखेंगे। बट जस्ट फॉर बेसिक इनेशन मैंने बताया कि इस एपीआई

कंपोज़शन को हम ग्राफ क्यूएल के थ्रू भी मैनेज कर सकते हैं। तो यह हो गया हमारा फर्स्ट फैसिलिटी। जो नेक्स्ट फैसिलिटी है

वह है कि एपीआई गेटवे हमें ऑथेंटिकेशन एंड ऑथराइजेशन में भी हेल्प करता है। बेसिकली इट हैंडल्स ऑथेंटिकेशन एंड ऑथराइजेशन। तो

ये एपीआई गेटवे अ सिर्फ ऑथराइज्ड क्लाइंट्स की रिक्वेस्ट को एक्सेप्ट करता है और उन्हें रिसोर्सेज यूज करने देता है।

तो एक बार हम ओथ 2.0 का फ्लो देखते हैं। तो सबसे पहले क्लाइंट ऑथ सर्वर से एक्सेस टोकन रिक्वेस्ट करेगा और ऑथ सर्वर उसे

एक्सेस टोकन प्रोवाइड करेगा। फिर यह क्लाइंट उस एक्सेस टोकन को एपीआई रिक्वेस्ट के साथ एपीआई गेटवे को प्रोवाइड

करेगा। और फिर यह एपीआई गेटवे उस एक्सेस टोकन को वैलिडेट करेगा फ्रॉम दिस ऑथ सर्वर। और यदि वह टोकन वैलिड होगा तो यूजर

की रिक्वेस्ट को या क्लाइंट की रिक्वेस्ट को एप्रोप्रियट माइक्रो सर्विस की तरफ राउट कर देगा यह एपीआई गेटवे। और यदि यह ए

यदि यह टोकन वैलिड नहीं होगा तो उस रिक्वेस्ट को यह रिजेक्ट कर देगा। तो इससे हमें यह एडवांटेज मिला कि हर सर्विस में

हर माइक्रो सर्विस में अपना-अपना एक ऑथेंटिकेशन मैकेनिज्म होने के बजाय हमने एक ऑथ सर्वर बना दिया और वही ऑथ सर्वर

हमारी सारी की सारी सारे के सारे यूज़र्स को ऑथेंटिकेट करेगा। तो इंस्टेड ऑफ हैविंग ऑथेंटिकेशन मैकेनिज्म इन ईच एंड एव्री

सर्विस हमने उसे एक सेंट्रलाइज्ड ऑथ सर्वर बना के उस उस रिक्वायरमेंट को फुलफिल कर दिया। तो ऐसे एपीआई गेटवे हमारी

ऑथेंटिकेशन में हेल्प करता है। जो नेक्स्ट एडवांटेज है एपीआई गेटवे का वो है सर्विस डिस्कवरी। तो जब हम जब हम लास्ट लेक्चर

में देख रहे थे कि हम माइक्रो सर्विसेस को इंडिविजुअली स्केल कर सकते हैं। लेट्स से हमारे पास कोई एक ये यूजर सर्विस है और इस

यूजर सर्विस पे लेट्स से बहुत बहुत सारा ट्रैफिक आ रहा है। तो हम इसे इंडिविजुअली स्केल कर सकते हैं। तो इंडिविजुअली स्केल

करने का मतलब क्या है? कि हम एक नई मशीन लगा देंगे इस यूजर सर्विस के लिए। बेसिकली हम एक नया सर्वर लगा देंगे। तो अब लेट्स

से एक हमारा यूजर सर्विस का इंस्टेंस यह है। लेट्स से यूजर वन एक है ये। एंड बोथ यूजर सर्विसेस आर रनिंग ऑन

डिफरेंट-डिफरेंट मशीनंस। तो इस मशीन का अपना एक IPपी एड्रेस होगा। राइट? और इस मशीन का भी अपना IPपी एड्रेस होगा। तो ये

दोनों की दोनों यूजर सर्विस जो हैं वो डिफरेंट-डिफरेंट सर्वर पे हैं। इस वजह से इनके IPपी एड्रेससेस चेंज होंगे। IP

एड्रेसेस डिफरेंट होंगे। लेट्स से इसका x.z है। इसका a.b.c

है। और ऐसे ही ये यूज़र्स वन सर्विस लेट्स से 4000 पोर्ट पे चल रही है। और यूजर टू जो है वो 40001 पोर्ट पे चल रही है। तो ये

सारी इंफॉर्मेशन हम कहां स्टोर करते हैं? और इन सबकी ये सारी इंफॉर्मेशनेशंस को कौन हैंडल करता है? तो यहां हमारा आता है

सर्विस डिस्कवरी पिक्चर में। तो ये सर्विस डिस्कवरी क्या करता है कि जभी भी कोई नई माइक्रो सर्विस हम बनाते हैं लेट्स से हम

एक माइक्रो यूजर माइक्रो सर्विस का नया इंस्टेंस बना रहे हैं लेट्स से यूजर थ्री तो हमको हमें इस माइक्रो सर्विस को

रजिस्टर करना पड़ेगा सर्विस डिस्कवरी के साथ। ऐसा हम क्यों करते हैं कि लेट्स से जब क्लाइंट की रिक्वेस्ट आएगी लेट्स से ये

रिक्वेस्ट कि क्लाइंट ने रिक्वेस्ट किया और उसको कुछ ऑर्डर करना है तो ये एंड पॉइंट ट्रिगर होगा स्लश एपीआई v1 ऑर्डर और

यह रिक्वेस्ट जाएगी एपीआई गेटवे के पास। अब ऑर्डर सर्विस के डिफरेंट-डिफरेंट हमारे पास इंस्टेंसेस हो सकते हैं। लेट्स से

ऑर्डर वन, ऑर्डर टू, ऑर्डर थ्री। तो ऐसे करके हमारे पास ऑर्डर के डिफरेंट-डिफरेंट इंस्टेंसेस हो सकते हैं। ऑर्डर वन, ऑर्डर

टू एंड लेट्स से ऑर्डर थ्री। तो अब उनमें से ऐसा होगा कि कुछ माइक्रो

सर्विसेस जो होंगी वो डीमी हो गई होंगी या फिर हम कह सकते हैं कि वो डाउन होंगी ऑलरेडी डाउन। लेट्स से ऑर्डर थ्री जो है

वह एक्टिव नहीं है। इनक्टिव है। ऑर्डर टू माइक्रो सर्विस है। बेसिकली ये दोनों इंस्टेंस हमारे लेट्स से इनएक्टिव हैं।

सिर्फ ये वाला इंस्टेंस है जो एक्टिव है। तो ये सब इंफॉर्मेशनेशन सर्विस डिस्कवरी प्रोवाइड करती है। एपीआई गेटवे सिंपली ये

एंड पॉइंट को समझेगा और वह समझ जाएगा कि ठीक है मुझे ऑर्डर माइक्रो सर्विस को इनवोक करना है। तो ये सर्विस डिस्कवरी से

पूछेगा कि ऑर्डर सर्विस का कौन सा इंस्टेंस फ्री है? तो यह सर्विस डिस्कवरी बताएगी कि ठीक है यह ऑर्डर वन जो इंस्टेंस

है यह अभी अवेलेबल है। इसका IP एड्रेस X.Y.Z है और यह 402 पोर्ट पे चल रही है। तो, यह इंफॉर्मेशन यह सर्विस डिस्कवरी इस

एपीआई गेटवे को बताएगी और फिर एपीआई गेटवे इस रिक्वेस्ट को राउट कर देगा टू करेक्ट बैक एंड माइक्रो सर्विस। बेसिकली ऑर्डर