@@ -199,16 +199,31 @@ Hierzu sind im Verzeichnis `deploy` entsprechende Deployments und Services sowie
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@@ -199,16 +199,31 @@ Hierzu sind im Verzeichnis `deploy` entsprechende Deployments und Services sowie
-`deploy/rest-dep.yaml` und `deploy/rest-svc.yaml` deployed insgesamt 5 Pods mit REST-API (in einem Cluster von fünf Knoten) und fasst diese zu einem REST-Service zusammen.
-`deploy/rest-dep.yaml` und `deploy/rest-svc.yaml` deployed insgesamt 5 Pods mit REST-API (in einem Cluster von fünf Knoten) und fasst diese zu einem REST-Service zusammen.
-`deploy/monitor-dep.yaml` deployed einen Pod mit der `compare.py`-Funktionalität, der den REST- und gRPC-Service analog zu Übung 3 in Kubernetes abfragt und die Latenzen ermittelt und loggt.
-`deploy/monitor-dep.yaml` deployed einen Pod mit der `compare.py`-Funktionalität, der den REST- und gRPC-Service analog zu Übung 3 in Kubernetes abfragt und die Latenzen ermittelt und loggt.
Durch dieses Setting ist sichergestellt, dass der Monitor Pod sowohl Pods auf seinem eigenen Node als auch auf anderen Nodes abfragt, um sowohl Intra- als auch Inter-Node Calls abzudecken.
Stoßen Sie also bitte jetzt die Deployment Pipeline an und verfolgen Sie in Lens wie die REST- und gRPC-Pods deployed werden. Wenn dies erfolgt ist triggern Sie dann bitte in der Gitlab Pipeline den manuellen `monitor`-Job der `deploy`-Stage.
Stoßen Sie also bitte jetzt die Deployment Pipeline an und verfolgen Sie in Lens wie die REST- und gRPC-Pods deployed werden. Wenn dies erfolgt ist triggern Sie dann bitte in der Gitlab Pipeline den manuellen `monitor`-Job der `deploy`-Stage.
Verfolgen Sie in Lens das Pod Log des `monitor`-Pods.
Verfolgen Sie in Lens das Log (`Pods -> Monitor Pod (auswählen) -> Log`) des `monitor`-Pods. Sie sollten dann ein Log wie dieses hier in etwa sehen:
```
gRPC: 00.66ms REST: 04.70ms
gRPC: 00.63ms REST: 04.59ms
gRPC: 00.61ms REST: 04.41ms
gRPC: 00.60ms REST: 04.39ms
gRPC: 00.59ms REST: 04.40ms
gRPC: 00.60ms REST: 04.42ms
gRPC: 00.61ms REST: 04.47ms
[...]
```
Vermutlich sind die Latenzen anders als auf ihrem lokalen System (je nachdem was für ein System Sie haben). Allerdings sollten auch im Cluster die gRPC-Latenzen gegenüber den REST-Latenzen deutlich niedriger sein. Vermutlich ist dies sogar deutlich ausgeprägter.
## Verständnis- und Transferfragen
## Verständnis- und Transferfragen
- Welche Art der API-Entwicklung erscheint Ihnen "zugänglicher" (REST, gRPC)?
- Welche Art der API-Entwicklung erscheint Ihnen "zugänglicher" (REST, gRPC)?
- Wie schätzen Sie den Grad der Kopplung bei REST und gRPC ein und warum?
- Wie schätzen Sie den Grad der Kopplung bei REST und gRPC ein und warum?
- Erklären Sie die gemessenen Performance-Unterschiede zwischen Übung 03 und Übung 04. Benennen Sie ein paar Komponenten, die dafür verantwortlich sein könnten.
- Erklären Sie die gemessenen Performance-Unterschiede zwischen Übung 03 und Übung 04. Benennen Sie ein paar Komponenten, die dafür verantwortlich sein könnten.
- Wie schätzen Sie vor dem Hintergrund der Zahlen die Leistungsfähigkeit des Ihnen zur Verfügung gestellten Clusters im Vergleich zu Ihrem eigenen System ein?
Zur Beantwortung der folgenden Fragen, füllen Sie bitte die folgende Tabelle aus.
Zur Beantwortung der folgenden Fragen, füllen Sie bitte die folgende Tabelle aus.