歡迎：Knative 書店教學¶

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歡迎來到 Knative 的端對端範例應用程式教學！

您找對地方了

如果這些問題與您產生共鳴，那麼您已經找到了完美的起點。

在本教學中，我們將建立一個線上書店應用程式。本互動式指南適用於初學者和經驗豐富的工程師，將引導您逐步使用 Knative 的強大功能來建置、部署和監控應用程式。對於熟悉此流程的人員，我們提供簡潔的圖形來簡化您的學習體驗。

我們要建置什麼？¶

App Diagram

我們的應用程式是一個線上書店，僅銷售一本書。客戶可以匿名發佈關於這本書的評論，每則評論都會顯示一個表情符號，以反映評論的情緒。不適當內容的評論會自動過濾掉、丟棄並記錄在後端。

身為書店老闆，如果提交的評論中包含「不雅字詞」，您每次都會收到 Slack 通知。

Learning Goal Image

您將學習事件驅動架構 (EDA)，以及它與使用微服務和 REST API 的傳統應用程式設計有何不同。您將學習

Knative Framework

Knative 是一個強大的框架，可在 Kubernetes 之上運行。本教學將引導您完成

在本教學結束時，您不僅將了解這些概念，還會感到能夠輕鬆地實作它們，讓您能夠使用 Knative 建置強大、可擴展的事件驅動應用程式。

Bookstore Architecture

書店應用程式包含下列元件

一個與這些服務互動的前端 Next.js 應用程式。這是一個網頁，使用者可以在此查看書籍的詳細資訊、評分和評論。

Kubernetes 上的一個記憶體內 PostgreSQL 執行個體，用於儲存所有使用者評論。

一個 Node.js Web 伺服器，將執行事件轉送、資料庫操作，並處理 WebSocket 連線。

一個 Apache Camel K 管線，將我們的事件驅動架構與第三方 Webhook (Slack) 連接。它會接收 CloudEvent，並將其作為訊息傳送到 Slack 工作區。

有 2 個機器學習工作流程可以對使用者評論進行情感分析，並對仇恨字詞進行健全性檢查。您將使用 Knative Sequence 來確保它們依序執行。

它作為我們事件驅動架構的中央核心。它將所有微服務連接在一起、接收事件，並確保所有事件都安全地傳遞到正確的目的地。

它作為書店代理人和 Slack Sink 之間的橋樑，因此當提交包含「不雅字詞」的評論時，我們可以向您的 Slack 發送通知。

我們將依照此順序建置範例應用程式

環境設定：設定本教學的環境。這包括安裝叢集、前端和後端。
將評論傳送至代理人：透過代理人將評論從前端傳遞到事件顯示。這涉及學習代理人、SinkBinding 和 CloudEvents 事件類型。
部署情感分析服務：學習如何使用 Knative Function 部署情感分析服務。
部署不雅字詞篩選服務：使用 Knative Function 自行實作不雅字詞篩選服務。
使用 Sequence 依序執行 ML 工作流程：了解如何利用 Knative Sequence 來確保您的 ML 工作流程依序執行。
資料庫部署：了解如何使用純 Kubernetes 部署來部署記憶體內 PostgreSQL 執行個體。
進階事件篩選：透過代理人 (使用觸發條件) 接收「已分析的評論」，並將其儲存到資料庫中，以此來整合所有元件。這包括學習觸發條件和篩選器。
與外部服務/API 連線：學習如何使用 Knative Eventing 和 Apache Camel K 整合將您的應用程式與外部服務和 API 連接。
額外挑戰：其他挑戰，以測試您對本教學中所學概念的理解。