İşlem Çerçevesi'nin Dağıtımı

Process Framework ile oluşturulan iş akışlarını yerel geliştirme ortamları ve bulut çalışma zamanları arasında sorunsuz bir şekilde dağıtabilirsiniz. Bu esneklik, geliştiricilerin kendi kullanım örneklerine göre uyarlanmış en iyi yaklaşımı seçmesini sağlar.

Yerel Geliştirme

İşlem Çerçevesi, geliştiricilerin karmaşık kurulumlara veya ek altyapıya gerek kalmadan işlemleri doğrudan yerel makinelerinde veya sunucularında çalıştırmasına olanak tanıyan bir işlem içi çalışma zamanı sağlar. Bu çalışma zamanı, hızlı geliştirme ve hata ayıklama için ideal olan hem bellek hem de dosya tabanlı kalıcılığı destekler. Hemen geri bildirim sağlayarak geliştirme döngüsünü hızlandırarak ve verimliliği artırarak süreçleri hızlı bir şekilde test edebilirsiniz.

Bulut Çalışma Zamanları

Ölçeklenebilirlik ve dağıtılmış işleme gerektiren senaryolar için Process Framework, Orleans ve Dapr gibi bulut çalışma zamanlarını destekler. Bu seçenekler geliştiricilerin işlemleri dağıtılmış bir şekilde dağıtarak birden çok örnekte yüksek kullanılabilirlik ve yük dengelemeyi kolaylaştırmalarını sağlar. Kuruluşlar bu bulut çalışma zamanlarından yararlanarak işlemlerini kolaylaştırabilir ve önemli iş yüklerini kolayca yönetebilir.

• Orleans Runtime: Bu çerçeve, dağıtılmış uygulamalar oluşturmaya yönelik bir programlama modeli sağlar ve işlem çerçevesinin olay odaklı mimarisini tamamlayarak sanal aktörleri dayanıklı bir şekilde işlemek için özellikle uygundur.

• Dapr (Dağıtılmış Uygulama Çalışma Zamanı): Dapr, dağıtılmış sistemler oluşturmak için temel bir çerçeve sağlayarak mikro hizmet geliştirmeyi basitleştirir. Durum yönetimini, hizmet çağrısını ve pub/sub mesajlaşmasını destekleyip bulut ortamındaki çeşitli bileşenleri bağlamayı kolaylaştırır.

Geliştiriciler her iki çalışma zamanını da kullanarak, iş yükünden bağımsız olarak işlemlerin sorunsuz ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak uygulamaları talebe göre ölçeklendirebilir.

İşlem Çerçevesi, yerel test ortamları ve sağlam bulut platformları arasında seçim yapma esnekliği sayesinde çeşitli dağıtım gereksinimlerini karşılayacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, geliştiricilerin altyapı karmaşıklıklarının yükü olmadan yenilikçi yapay zeka destekli süreçler oluşturmaya odaklanmasını sağlar.