MicroProfile ist eine Vereinigung aus namhaften Open-Source-Projekten und Herstellern, die sich das Ziel gesetzt haben, Enterprise Java für Cloud Native und Microservice Architekturen zu optimieren. Dabei soll die Portierbarkeit der Anwendungen innerhalb der verschiedenen MicroProfile-Laufzeitumgebungen gewährleistet werden. Unter Verwendung konkreter Code-Beispiele wird der bereits existierenden Funktionsumfang aufgezeigt. Zum Abschluss wird auf das geplante MicroProfile-Backlog eingegangen und versucht, den angedachten Schulterschluss mit Java EE 8 und Java EE 9 herzustellen.

1. Microprofile.io
Cloud Native mit Java EE
Michael Hofmann, CTO, ARS

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Microprofile.io
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Business Need
“One of the things we've learned is that if you can't get it
to market more quickly, there is no doubt that the
market will have changed and no matter how well you've
engineered it or built it or deployed it or trained your folks,
it's not going to be quite right because it's just a little too
late.“
James McGlennon, ExecutiveVP and CIO, Liberty Mutual Insurance Group
(US Fortune 500: Platz 75, Umsatz 38,3 Mrd. USD)

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Cloud Computing
Cloud Computing Benefits (lt. IBM):
Flexibility
 Skalierbare Rechenleistung bei Bedarf,
 Weltweiter Internetzugriff möglich
Efficiency
 Geringe Infrastruktur-Kosten
 Keine Infrastruktur-Wartung
Strategic Value
 Cloud Services bieten innovativste Technologien für Betrieb und Entwicklung
 Schnellere und kostengünstigere Bereitstellung neuer Anwendungen mit
Cloud Computing

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5
Cloud Native Computing Foundation (CNCF)
Vereinigung mit folgender Mission:
"create and drive the adoption of a new computing paradigm that is
optimized for modern distributed systems environments capable of scaling
to tens of thousands of self healing multi-tenant nodes."

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CNCF Landscape

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Cloud Native
Cloud native Systeme haben folgende Eigenschaften
Container packaged
Dynamically managed
Microservices oriented
Cloud native beschreibt
wie die Anwendungen erstellt werden sollen
wie sie deployed werden

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8
ARS Golden 4 (+1)
Zusammenspiel von
Microservices
Agile
DevOps
API
Erweitert
DevOps
 Automation
 Operational Integration in Cloud Laufzeitumgebung
Testing
 Canary Releasing, Blue/Green Deployment, A/B Testing

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9
Cloud Native Applikationen mit „The 12 Factors“
“A methodology for building software-as-
a-service applications“
12 Faktoren, unabhängig von
Programmiersprache
Sog. Backing Services
Cloud Provider

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Microprofile.io: cloud native mit Java EE
„Optimizing Enterprise Java for a microservices architecture“
Vereinigung führender Java EE Applikations-Server und andere
Existiert seit 2016
Mittlerweile als Projekt bei der Eclipse Foundation

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Microprofile Releases
Microprofile 1.2 (30.09.2017)
Microprofile 1.1
Config 1.1
Fault Tolerance 1.0
JWT Propagation 1.0
Health Check 1.0
Health Metrics 1.0
Microprofile 1.3 (15.12.2017)
Microprofile 1.2
Type Safe Rest Client 1.0
Microprofile 2.0 (31.03.2018)
Microprofile 1.3
Anpassungen an Java EE 8 (?)
Microprofile 1.0 (17.09.2016)
JAX-RS 2.0
CDI 1.2
JSON-P 1.0
Microprofile 1.1 (21.07.2017)
Microprofile 1.0
Config 1.0

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Microprofile Config
Anwendungskonfiguration
Mit Ordinal
Überschreibung
Default Quellen (erweiterbar ConfigSource):
 Property-File (100)
 System Environment (300)
 Java System Property (400)
Per CDI in die Anwendung injiziert
Angabe von Default-Werten
Optionale Werte
Automatischer Reload von Werten bei Änderungen
Typisierung mit Converter

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Microprofile Fault Tolerance
Notwendig: Resilienz (verteilter Anwendungs-Architektur)
Umsetzung mit Fault Tolerance Design-Patterns
Timeout
 TimeoutException nach abgelaufener Zeit
 Bei Asynchronous: Thread.interrupt() zur Thread-Freigabe
Retry
 maxRetries
 delay
 maxDuration
 jitter
 retryOn
 abortOn

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Microprofile Fault Tolerance
Fallback
 Alternativer Aufruf im Fehlerfall
CircuitBreaker
 Zustände: closed, open und half-open
 Verschonung des fehlerhaften Service mit Aufrufen (Erholung)
 Vermeidung fehlerhafter Aufrufe, wenn Fehler bekannt
 Config-Angabe ,wann CircuitBreaker die Zustände wechselt
Bulkhead
 Synchron: Semaphor
 Asynchron: eigener ThreadPool mit Warteschlange
Alle Design-Patterns sind kombinierbar
 Untereinander
 Mit MP Config

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Microprofile Health Check
REST-Endpoint /health
Abfrage des Gesundheitszustandes
Keine Historie
Maschine-zu-Maschine Kommunikation
Abgefragt von Laufzeitumgebung (Kubernetes, CloudFoundry)
Kranke Services
 werden eliminiert
 Evtl. durch neue Prozessinstanzen ersetzt (Policy)
HealthCheck CDI Beans
 Eigene Entwicklung
 Aggregation aller Bean-Ergebnisse

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Microprofile Health Metrics
REST-Endpoint /metrics
Mit Unterteilung
 Base (/metrics/base)
 Vendor (/metrics/vendor)
 Application (/metrics/application)
Langlaufende Messdaten des Services

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Microprofile JWT Propagation
OpenId Connect mit JSON Web Token (JWT)
JWT mit JSON Web Signatur (JWS) signiert
neue Claims im JWT:
 upn (unique prinicpal name): User Principal
 groups: Gruppenzugehörigkeiten des Subject
Inbound-Propagation:
 HTTP Header: Authorization: Bearer <JWT-Token>
Integration in Java EE Security Context, damit role based access control
angewandt werden kann
Aktivierung in REST Application
@LoginConfig(authMethod = "MP-JWT", realmName = "MyRealm1")
@ApplicationPath("/api")
public class MyRESTApplication extends javax.ws.rs.core.Application {...}

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Microprofile JWT Propagation
eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJraWQiOiJteW9sf
sfddfsdfUlMyNTYifQ.eyJqdGkiOiJ4eXo
tMTIzNDUiLCJzdWIiOiJ1c2VyMSIsImd
yb3VwcyI6WyJhZG1pbiIsIm5vcm1hbC1
1c2VyIl0sImlzcyI6Imh0dHBzOi8vc2Vyd
mVyLm15Y29tcGFueS5kZSIsImV4cCI6
MTUwNzEwMzI0OCwiaWF0IjoxNTA3
MTAzMDQ4LCJ1cG4iOiJ1c2VyMUBte
WNvbXBhbnkuZGUifQ.rTM_NemKw5f
pXnuh_q6pwF0GaoRzqgozUsCdIKdcpF
EsWs_Ro_aQ6YfYMy178JYyLtUylTWrS
us67nS820YzWHjSYmNReKxhBAzWw
48c0a1A8tAMJ594aVnSyVs2_kG09nvK
yf5f5JPvpbJyIULOZIDYC2zDx3paKJsJ
{
"typ": "JWT",
"kid": "myKey1",
"alg": "RS256"
}
{
"jti": "id-abc-123",
"sub": "user17",
"groups": ["administrator", "sachbearbeiter"],
"iss": "https://server1.mycompany.de",
"exp": 1507103300,
"iat": 1507103360,
"upn": "user17@mycompany.de"
}

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Microprofile Zukunft…
Type Safe REST Client (Microprofile 1.3)
Distributed Tracing (basierend auf OpenTracing)
Open-API
JCache
ISTIO (IBM, Google, Lyft)
 „An open platform to connect, manage, and secure microservices“
 Service Registry und Discovery, intelligentes Routing und Loadbalancer
 Resilienz und Security
 Telemetrie und Reporting
 A/B Testing, Canary Releasing, Blue-Green-Deployment
 Sidecar-Prinzip, d.h. ohne Einfluss auf Service-Code (sprachneutral)

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Microprofile Zukunft…
Microprofile 2.0: Anpassung der Microprofile Spec an Java EE 8
Übergang Java EE zu OpenSource EE4J
 EE4J: „Eclipse MicroProfile is such a project that EE4J will review as a source of
innovations for incorporation into EE4J. “
 Java EE 9: „Enterprise for the Cloud “
 Microprofile 2.0 ist dann schon Cloud-Ready
Abstand zu Mitbewerber Spring Boot/Spring Cloud
 NOCH vorhanden, aber nicht mehr sehr groß (Hystrix Dashboard für Resilience)

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Kontaktinformationen
Für Fragen und weitere Informationen stehe ich Ihnen gerne
zur Verfügung:
Michael Hofmann
michael.hofmann@ars.de
+49 89 32468-2075
ARS Computer und Consulting GmbH
Ridlerstraße 37
80339 München
www.ars.de

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ARS Computer und Consulting GmbH
 ARS Computer und Consulting GmbH ist eines der führenden Unternehmen im Bereich Software
Engineering
 Unsere Mission: hochwertige Beratung und erfolgreiche Projekte zur Entwicklung qualitativ
exzellenter Software: The Art of Software Engineering
 Seit über 20 Jahren hat unser Team die Kreativität, das Wissen, die Übung und Intuition, die unsere
Kunden für ihre erfolgreichen Softwareprojekte benötigen. Wir entwickeln nicht nur individuelle
Software, sondern unterstützen unsere Kunden bei Ihren Entwicklungsprojekten ganzheitlich. Vom
Design über Architekturberatung, Entwicklung, Qualitätssicherung, Betriebskonzepte mit DevOps
bis hin zur Einführung eines Application Lifecycle Managements.
 Im Fokus dabei: die „ARS Golden 4“. Microservices-Architekturen, umgesetzt mit agilen
Entwicklungsmethoden, unterstützt durch DevOps-Tools und -Prozesse, mit einer klaren
Ausrichtung auf APIs – nach innen und nach außen.
 Unsere Vision: Kognitive Lösungen sind für uns die Zukunft, deshalb arbeiten wir schon jetzt mit
Machine Learning von der Apple Smartwatch bis zum IBM Mainframe:
Software Engineering for a Cognitive World
Lassen Sie uns gemeinsam Neues schaffen, das begeistert.

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