Dieser Leitfaden nutzt die MACH-Prinzipien von Microservices, API-first, cloudnative SaaS und Headless-Anwendungen, um mehrere Systeme nahtlos in AWS zu integrieren. Unified Commerce beinhaltet alle Kundenkontaktpunkte, um unabhängig vom Kanal ein einheitliches Erlebnis zu bieten und die Silos eines Mehrkanalansatzes zu durchbrechen. Durch die Umsetzung dieses Leitfadens können Sie Marketing und Betrieb zusammenführen, um die Zufriedenheit Ihrer Kunden mit einem kohärenten Markenengagement zu verbessern, das die Kundenbindung erhöhrt.
Architekturdiagramm
[Beschreibung des Architekturdiagramms]
Schritt 1
Frontend-Anwendungen oder Heads verwenden einen gemeinsamen Satz von Microservices und anderen Anwendungen, die hinter einer API-Ebene wie AWS AppSync abstrahiert werden, wodurch Headless-Anwendungen entstehen.
Schritt 2
Gängige Microservices wie Amazon DynamoDB und Amazon Neptune stellen Anwendungslogik und Daten bereit, um die Frontend-Erlebnisanwendungen zu unterstützen. Diese bieten in der Regel Services an, die das Angebot des Einzelhändlers von dem seiner Wettbewerber unterscheiden.
Schritt 3
Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen werden dort eingesetzt, wo es möglich ist, um eine ausgereifte, immerwährende Anwendungslogik bereitzustellen, insbesondere dann, wenn der Service für den Einzelhändler undifferenziert ist.
Schritt 4
Herkömmliche kommerzielle Standardanwendungen (COTS) können auch in AWS-Services wie Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) und Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) bereitgestellt werden, um Anwendungsservices bereitzustellen, die nicht als SaaS verfügbar sind oder noch nicht in Microservices zerlegt wurden.
Schritt 5
Bestehende Aufzeichnungssysteme oder standortbezogene Systeme, wie z. B. On-Premises-Lagerverwaltungssysteme und ERP- oder Finanzsoftware, werden ebenfalls hinter der Aggregations-API integriert.
Schritt 6
Alle Microservices und Anwendungen erzeugen Ereignisse, die in den benutzerdefinierten Event Buses von Amazon EventBridge veröffentlicht und von entkoppelten Anwendungen mithilfe von Regeln konsumiert werden.
Schritt 7
Anwendungsdaten und -ereignisse werden zur Echtzeit- und Verlaufsanalyse und Berichterstellung in eine Datenplattform wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) oder Amazon Athena gestreamt.
Schritt 8
Die Personalisierung von dynamischen Inhalten und Marketingangeboten basiert auf Echtzeit-Ereignissen und wird dem Kunden über die von ihm ausgewählten Kanäle zur Verfügung gestellt. Machine Learning nutzt die Datenebene als Quelle für die Generierung von Prognosen und intelligenten Erkenntnissen.
Schritt 1
Frontend-Anwendungen oder Heads verwenden einen gemeinsamen Satz von Microservices und anderen Anwendungen, die hinter einer API-Ebene wie AWS AppSync abstrahiert werden, wodurch Headless-Anwendungen entstehen.
Schritt 2
Gängige Microservices wie Amazon DynamoDB und Amazon Neptune stellen Anwendungslogik und Daten bereit, um die Frontend-Erlebnisanwendungen zu unterstützen. Diese bieten in der Regel Services an, die das Angebot des Einzelhändlers von dem seiner Wettbewerber unterscheiden.
Schritt 3
Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen werden dort eingesetzt, wo es möglich ist, um eine ausgereifte, immerwährende Anwendungslogik bereitzustellen, insbesondere dann, wenn der Service für den Einzelhändler undifferenziert ist.
Schritt 4
Herkömmliche kommerzielle Standardanwendungen (COTS) können auch in AWS-Services wie Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) und Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) bereitgestellt werden, um Anwendungsservices bereitzustellen, die nicht als SaaS verfügbar sind oder noch nicht in Microservices zerlegt wurden.
Schritt 5
Bestehende Aufzeichnungssysteme oder standortbezogene Systeme, wie z. B. On-Premises-Lagerverwaltungssysteme und ERP- oder Finanzsoftware, werden ebenfalls hinter der Aggregations-API integriert.
Schritt 6
Alle Microservices und Anwendungen erzeugen Ereignisse, die in den benutzerdefinierten Event Buses von Amazon EventBridge veröffentlicht und von entkoppelten Anwendungen mithilfe von Regeln konsumiert werden.
Schritt 7
Anwendungsdaten und -ereignisse werden zur Echtzeit- und Verlaufsanalyse und Berichterstellung in eine Datenplattform wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) oder Amazon Athena gestreamt.
Schritt 8
Die Personalisierung von dynamischen Inhalten und Marketingangeboten basiert auf Echtzeit-Ereignissen und wird dem Kunden über die von ihm ausgewählten Kanäle zur Verfügung gestellt. Machine Learning nutzt die Datenebene als Quelle für die Generierung von Prognosen und intelligenten Erkenntnissen.
Well-Architected-Säulen
Das AWS-Well-Architected-Framework hilft Ihnen, die Vor- und Nachteile der Entscheidungen zu verstehen, die Sie beim Aufbau von Systemen in der Cloud treffen. Die sechs Säulen des Frameworks ermöglichen es Ihnen, architektonische bewärhte Methoden für die Entwicklung und den Betrieb zuverlässiger, sicherer, effizienter, kostengünstiger und nachhaltiger Systeme zu erlernen. Mit dem AWS-Well-Architected-Tool, das kostenlos in der AWS-Managementkonsole verfügbar ist, können Sie Ihre Workloads anhand dieser bewährten Methoden überprüfen, indem Sie eine Reihe von Fragen für jede Säule beantworten.
Das obige Architekturdiagramm ist ein Beispiel für eine Lösung, die unter Berücksichtigung der bewährten Methoden von Well-Architected erstellt wurde. Um eine vollständige Well-Architected-Lösung zu erhalten, sollten Sie so viele bewährte Methoden von Well-Architected wie möglich befolgen.
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Betriebliche ExzellenzLesen Sie das Whitepaper zu operativer Exzellenz
Die vorgeschlagene Architektur ist skalierbar, da sie nach Möglichkeit auf verwaltete Dienste zurückgreift. Die herkömmlichen COTS-Anwendungen würden Amazon-EC2-Instance-Metriken mit Amazon-CloudWatch-Alarmen und -Protokollen nutzen. Auto-Scaling-Gruppen und verwaltete Amazon RDS können nach einem Ausfall wiederhergestellt werden.
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SicherheitWhitepaper zur Sicherheit lesen
Die Architektur verwendet, wo möglich, verwaltete Services, sodass ein großer Teil der Sicherheitsverantwortung bei AWS liegt. Dabei werden bewährte Sicherheitspraktiken wie Amazon-S3-verschlüsselte Daten, abgestufte IAM-Rollen und Amazon-DynamoDB-Verschlüsselung im Ruhezustand befolgt. Eine starke Identität wird für Verbraucher über Amazon Cognito und für Betreiber über IAM-Rollen durchgesetzt. CloudWatch-Protokolle und AWS CloudTrail bieten Rückverfolgbarkeit und können mit unternehmensweiten Funktionen wie Amazon GuardDuty, AWS Security Hub und einem zentralen SIEM verwendet werden.
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ZuverlässigkeitWhitepaper zur Zuverlässigkeit lesen
Durch den Einsatz verwalteter Services wird Zuverlässigkeit standardmäßig erreicht. Redundanz im Speicher in Amazon S3 und DynamoDB, Skalierung von SageMaker-Instances, Amazon Redshift, Athena, Amazon Forecast, Amazon Pinpoint, Amazon Personalize, AWS AppSync und EventBridge sind ebenfalls standardmäßig hochverfügbar. Bei Problemen können die Daten aus Rohereignissen auf Amazon S3 mithilfe derselben Pipeline erneut abgespielt werden. Ereignisse können auch mithilfe der Archiv- und Antwortfunktion von EventBridge wiedergegeben werden. Die Container-Architektur lässt sich horizontal skalieren, wahlweise auf Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) oder Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), die auf Fargate ausgeführt werden, und passt sich dynamisch an die Kapazitätsanforderungen an.
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Leistung und EffizienzWhitepaper zur Leistung und Effizienz lesen
Die Skalierung basiert auf der Nutzung von AWS Serverless Services wie AWS Lambda, DynamoDB, SageMaker-Endpunkten und Amazon Redshift, wo dies möglich ist.
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KostenoptimierungLesen Sie das Whitepaper zur Kostenoptimierung
Die Verwendung von verwalteten und serverlosen Diensten gewährleistet minimale Kosten für die Architektur, da sie nur bei Nutzung in Rechnung gestellt werden.
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NachhaltigkeitWhitepaper zur Nachhaltigkeit lesen
Die vorgeschlagene Architektur verwendet nach Möglichkeit verwaltete und serverlose Dienste, um einen nachhaltigen Ansatz zu verfolgen, der nur bei Bedarf ausgeführt wird. Das AWS-Tool für den CO2-Fußabdruck von Kunden kann verwendet werden, um die Gesamtauswirkungen zu ermitteln.
Implementierungsressourcen
Es wird eine detaillierte Anleitung zum Experimentieren und zur Verwendung in Ihrem AWS-Konto bereitgestellt. Jede Phase der Erstellung der Anleitung, einschließlich Bereitstellung, Verwendung und Bereinigung, wird untersucht, um sie für die Bereitstellung vorzubereiten.
Der Beispielcode dient als Ausgangspunkt. Er ist branchenerprobt, präskriptiv, aber nicht endgültig, und ein Blick unter die Motorhaube, der Ihnen den Einstieg erleichtert.
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Haftungsausschluss
Der Beispielcode, die Softwarebibliotheken, die Befehlszeilentools, die Machbarkeitsnachweise, die Vorlagen oder andere zugehörige Technologien (einschließlich derjenigen, die von unseren Mitarbeitern bereitgestellt werden) werden Ihnen als AWS-Inhalte im Rahmen der AWS-Kundenvereinbarung oder der entsprechenden schriftlichen Vereinbarung zwischen Ihnen und AWS (je nachdem, was zutrifft) zur Verfügung gestellt. Sie sollten diese AWS-Inhalte nicht in Ihren Produktionskonten oder für Produktions- oder andere kritische Daten verwenden. Sie sind verantwortlich für das Testen, Sichern und Optimieren des AWS-Inhalts, z. B. des Beispielcodes, für die Verwendung in der Produktion auf der Grundlage Ihrer spezifischen Qualitätskontrollverfahren und -standards. Bei der Bereitstellung von AWS-Inhalten können AWS-Gebühren für die Erstellung oder Nutzung von kostenpflichtigen AWS-Ressourcen anfallen, z. B. für den Betrieb von Amazon-EC2-Instances oder die Nutzung von Amazon-S3-Speicher.
Verweise auf Services oder Organisationen von Drittanbietern in diesen Leitlinien bedeuten nicht, dass Amazon oder AWS eine Billigung, Förderung oder Zugehörigkeit zwischen Amazon oder AWS und dem Drittanbieter darstellt. Die Beratung durch AWS ist ein technischer Ausgangspunkt, und Sie können Ihre Integration mit Services von Drittanbietern anpassen, wenn Sie die Architektur bereitstellen.