Скачать Eng NestJS микросервисы: делаем движок задач с нуля - Guay (2025)

[bart]

NestJS микросервисы: делаем движок задач с нуля​

Платформа: Udemy
Автор: Michael Guay

«NestJS микросервисы: делаем движок задач с нуля» — это практический курс Michael Guay на Udemy, посвящённый разработке распределённой микросервисной системы на NestJS. В рамках обучения вы создадите полноценный Job Engine — движок задач для распределённой обработки заданий, построенный на современном стеке с использованием NestJS, Nx, gRPC, Apache Pulsar, GraphQL, Prisma, Drizzle, Docker, Kubernetes и AWS.

Курс подойдёт разработчикам, которые хотят глубже понять микросервисную архитектуру, научиться проектировать распределённые системы, выстраивать взаимодействие между сервисами, работать с очередями сообщений, масштабировать приложения и готовить backend-проекты к продакшен-деплою.

О чём этот курс:

• о разработке микросервисов на NestJS;
• о создании распределённого Job Engine с нуля;
• о проектировании архитектуры нескольких сервисов;
• о работе с Nx-монорепозиторием;
• о взаимодействии сервисов через gRPC;
• об очередях сообщений на Apache Pulsar;
• о GraphQL API для внешнего взаимодействия;
• о JWT-аутентификации, Docker, Kubernetes и AWS.

Курс построен вокруг реального инженерного проекта. Вы не просто изучаете отдельные инструменты, а собираете полноценную систему, где несколько сервисов взаимодействуют между собой, обрабатывают задачи, передают сообщения, отслеживают статусы и разворачиваются в облачной инфраструктуре.

Главная цель курса:

• научить проектировать микросервисную архитектуру на NestJS;
• показать создание Job Engine с распределённой обработкой задач;
• дать практику работы с gRPC, Pulsar и GraphQL;
• объяснить масштабирование и контейнеризацию сервисов;
• показать продакшен-деплой в Kubernetes и AWS;
• сформировать понимание безопасных и поддерживаемых distributed-систем.

После прохождения курса вы будете лучше понимать, как превращать сложные распределённые системы в понятную, модульную и предсказуемую архитектуру, которую можно развивать, масштабировать и поддерживать в реальных условиях.

Что вы создадите на курсе:

• полностью функциональный Job Engine;
• набор микросервисов на NestJS;
• монорепозиторий на Nx;
• gRPC-коммуникацию между сервисами;
• очереди задач на Apache Pulsar;
• GraphQL API;
• систему аутентификации на JWT;
• контейнеризированную инфраструктуру;
• деплой в Kubernetes на AWS.

Job Engine — это система, которая принимает задачи, распределяет их между сервисами, отслеживает выполнение, масштабируется под нагрузку и позволяет наблюдать за состоянием заданий. Такой проект хорошо показывает реальные принципы микросервисной разработки.

Основные технологии курса:

• NestJS;
• Nx;
• gRPC;
• Apache Pulsar;
• GraphQL;
• JWT;
• Prisma ORM;
• Drizzle ORM;
• PostgreSQL;
• Docker;
• Kubernetes;
• AWS.

Стек курса ориентирован на современную backend-разработку и микросервисную архитектуру. Он объединяет инструменты для структуры проекта, межсервисного взаимодействия, очередей сообщений, API, безопасности, работы с данными, контейнеризации и облачного деплоя.

Монорепозиторий и управление зависимостями:

• работа с Nx;
• создание масштабируемого монорепозитория;
• организация нескольких сервисов в единой структуре;
• управление общими библиотеками;
• повторное использование кода;
• ускорение разработки и поддержки проекта.

Nx помогает удобно организовать проект, где есть несколько микросервисов, общие библиотеки, повторяемая логика и разные точки входа. Такой подход делает кодовую базу более структурированной и понятной.

Nx в микросервисной архитектуре:

• единая структура для нескольких приложений;
• разделение сервисов и библиотек;
• удобная навигация по проекту;
• оптимизация сборки;
• контроль зависимостей;
• масштабирование проекта без хаоса.

В микросервисных системах важно не потерять управляемость проекта. Монорепозиторий позволяет держать несколько сервисов рядом, но при этом сохранять их модульность, изоляцию и понятную структуру.

Взаимодействие микросервисов:

• коммуникация между сервисами через gRPC;
• быстрый обмен данными;
• низкая задержка;
• типизированные контракты;
• надёжное взаимодействие в продакшен-среде;
• разделение ответственности между сервисами.

gRPC используется для внутренней коммуникации между сервисами. Такой подход хорошо подходит для систем, где важны производительность, строгие контракты и быстрый обмен данными между backend-компонентами.

gRPC в проекте:

• создание сервисных контрактов;
• описание методов взаимодействия;
• обмен данными между микросервисами;
• более строгая структура API;
• эффективная коммуникация внутри системы;
• подготовка архитектуры к масштабированию.

gRPC помогает сделать межсервисное взаимодействие более предсказуемым. Вместо хаотичных вызовов между частями системы вы получаете понятные контракты, по которым сервисы обмениваются данными.

Apache Pulsar: масштабируемая система сообщений:

• очереди задач;
• асинхронная обработка сообщений;
• поддержка множества потребителей;
• горизонтальное масштабирование сервисов;
• надёжная доставка сообщений;
• интеграция в микросервисную архитектуру.

Apache Pulsar используется как система сообщений для обработки задач и распределения нагрузки. Это важный элемент Job Engine, потому что задачи должны передаваться, обрабатываться и отслеживаться надёжно даже при росте нагрузки.

Очереди и распределённая обработка задач:

• постановка задач в очередь;
• обработка заданий несколькими сервисами;
• распределение нагрузки;
• повторная обработка при ошибках;
• контроль состояния задач;
• масштабирование обработчиков.

Очереди сообщений позволяют отделить приём задач от их выполнения. Благодаря этому система становится более гибкой, устойчивой и способной обрабатывать нагрузку постепенно, не перегружая отдельные сервисы.

GraphQL API:

• создание удобного внешнего API;
• гибкое получение данных;
• управление задачами через запросы и мутации;
• снижение лишних запросов;
• единая точка взаимодействия с системой;
• удобная работа frontend или внешних клиентов с backend.

GraphQL используется для внешнего взаимодействия с Job Engine. Он позволяет клиенту запрашивать именно те данные, которые нужны, и удобно управлять сущностями системы через понятный API.

Безопасность и архитектурные практики:

• JWT-аутентификация;
• HTTP-only cookie;
• защита пользовательских данных;
• модульная структура сервисов;
• ООП-подход;
• принцип DRY;
• изоляция логики и расширяемость системы.

Курс уделяет внимание не только функциональности, но и безопасности, чистоте архитектуры и поддерживаемости кода. Это особенно важно для микросервисов, где сложность быстро растёт при неправильной организации проекта.

Безопасная аутентификация:

• JWT-токены;
• хранение через защищённые HTTP-only cookie;
• защита сессий;
• ограничение доступа к данным;
• безопасная работа с пользовательской информацией;
• снижение рисков при взаимодействии с API.

Аутентификация — важная часть системы, особенно если Job Engine используется пользователями, командами или внешними клиентами. Курс показывает подход, который помогает сделать доступ более безопасным.

Чистая архитектура и принципы разработки:

• разделение ответственности;
• модульность;
• изоляция сервисов;
• повторное использование кода;
• минимизация дублирования;
• лёгкое расширение функциональности;
• поддерживаемая структура проекта.

Проект строится так, чтобы отдельные части системы можно было развивать без разрушения текущей логики. Это важный принцип для микросервисов, где каждый сервис должен выполнять свою роль и не превращаться в хаотичный монолит.

Производительность и масштабирование:

• горизонтальное масштабирование сервисов;
• распределение нагрузки через очереди;
• оптимизация контейнеров;
• разделение package.json для сервисов;
• использование Nx-библиотек;
• подготовка системы к росту нагрузки.

Микросервисная архитектура раскрывает свои преимущества, когда система умеет масштабироваться. Курс показывает, как строить сервисы так, чтобы их можно было увеличивать по мере роста количества задач и пользователей.

Оптимизация сборки и контейнеризация:

• Docker-контейнеры;
• многоступенчатые сборки;
• оптимизация размера образов;
• отдельные package.json для каждого сервиса;
• сборка только нужных зависимостей;
• подготовка контейнеров к продакшену.

Контейнеризация помогает запускать сервисы в стабильной и воспроизводимой среде. Многоступенчатые сборки позволяют уменьшить размер контейнеров и сделать деплой более эффективным.

Горизонтальное масштабирование:

• запуск нескольких экземпляров сервисов;
• увеличение количества обработчиков задач;
• распределение нагрузки между сервисами;
• устойчивость при росте количества заданий;
• использование возможностей Apache Pulsar;
• подготовка архитектуры к реальным нагрузкам.

Горизонтальное масштабирование позволяет системе выдерживать больше задач без полного изменения архитектуры. Это один из ключевых принципов микросервисного подхода.

Отслеживание состояния задач:

• детальный трекинг статусов;
• наблюдение за выполнением заданий;
• контроль прогресса;
• обработка ошибок;
• обновление состояния в системе;
• понимание жизненного цикла задачи.

Job Engine должен не только запускать задачи, но и показывать, что с ними происходит. Трекинг статусов помогает видеть, находится ли задача в очереди, выполняется ли она, завершилась успешно или завершилась ошибкой.

Работа с данными и базами данных:

• PostgreSQL;
• Prisma ORM;
• Drizzle ORM;
• типобезопасная работа с данными;
• миграции;
• гибкая структура хранения;
• надёжное взаимодействие сервисов с базой данных.

Для работы с данными в курсе используются Prisma ORM и Drizzle ORM. Такой подход позволяет познакомиться с разными инструментами доступа к PostgreSQL и понять, как выбирать подходящее решение под задачу.

Prisma ORM:

• описание моделей данных;
• типобезопасные запросы;
• миграции;
• удобная работа с сущностями;
• связь приложения с PostgreSQL;
• поддерживаемая структура работы с базой.

Prisma помогает упростить взаимодействие с базой данных и сделать работу с моделями более понятной. Это полезно в проектах, где важно быстро развивать схему и сохранять типизацию.

Drizzle ORM:

• гибкая работа с SQL;
• типобезопасность;
• контроль над запросами;
• миграции;
• эффективное взаимодействие с PostgreSQL;
• альтернативный подход к работе с данными.

Drizzle ORM даёт другой подход к работе с базой данных и помогает лучше понимать, как строятся запросы, миграции и взаимодействие с PostgreSQL в современных TypeScript-проектах.

Деплой в Kubernetes:

• развёртывание микросервисной системы;
• работа с Kubernetes;
• деплой в AWS;
• настройка окружения;
• подключение кастомного домена;
• SSL-шифрование;
• подготовка проекта к продакшен-запуску.

Финальный этап курса посвящён развёртыванию системы в реальной инфраструктуре. Это помогает пройти путь не только до локального запуска, но и до продакшен-деплоя, где важны домены, SSL, конфигурации и стабильность сервисов.

AWS и облачная инфраструктура:

• размещение микросервисов в облаке;
• настройка инфраструктуры;
• работа с окружениями;
• подготовка сервисов к внешнему доступу;
• интеграция с Kubernetes;
• практика продакшен-развёртывания.

Облачный деплой показывает, как микросервисная система работает за пределами локальной машины. Это важный навык для backend-разработчиков, которые хотят создавать приложения, готовые к реальной эксплуатации.

Кому подойдёт этот курс:

• backend-разработчикам;
• NestJS-разработчикам;
• Node.js и TypeScript разработчикам;
• инженерам, изучающим микросервисы;
• тем, кто хочет освоить gRPC и очереди сообщений;
• разработчикам, которым интересны Kubernetes и AWS;
• тем, кто хочет создать серьёзный проект для портфолио.

Курс будет особенно полезен тем, кто уже знаком с backend-разработкой и хочет перейти к более сложным распределённым системам, где важны архитектура, коммуникация сервисов, асинхронная обработка задач и продакшен-инфраструктура.

Что вы получите после обучения:

• рабочий распределённый Job Engine;
• понимание микросервисной архитектуры на NestJS;
• опыт работы с Nx-монорепозиторием;
• практику gRPC-коммуникации;
• навыки интеграции Apache Pulsar;
• опыт создания GraphQL API;
• понимание JWT-аутентификации и HTTP-only cookie;
• практику деплоя в Kubernetes и AWS.

После курса у вас будет не просто набор знаний, а полноценный проект, который показывает умение работать с современными backend-технологиями и строить распределённые системы, близкие к реальным продакшен-задачам.

Курс будет полезен, если вы хотите:

• прокачать навыки разработки микросервисов;
• освоить NestJS на продвинутом уровне;
• создать систему распределённой обработки задач;
• понять, как использовать gRPC в backend-архитектуре;
• работать с Apache Pulsar и очередями;
• настроить GraphQL API;
• развернуть микросервисы в Kubernetes;
• получить практический опыт облачного деплоя.

Какие навыки вы получите:

• проектирование микросервисов на NestJS;
• работа с Nx-монорепозиторием;
• межсервисная коммуникация через gRPC;
• асинхронная обработка задач через Apache Pulsar;
• создание GraphQL API;
• JWT-аутентификация;
• работа с Prisma ORM и Drizzle ORM;
• контейнеризация через Docker;
• деплой в Kubernetes;
• работа с AWS, доменом и SSL.

Практические результаты обучения:

• распределённый Job Engine;
• микросервисная архитектура на NestJS;
• система очередей задач;
• масштабируемые обработчики;
• GraphQL API для управления данными;
• безопасная авторизация;
• контейнеризированные сервисы;
• продакшен-деплой в Kubernetes.

Преимущества курса:

• полностью практический подход;
• создание проекта с нуля до продакшена;
• актуальный стек backend-разработки;
• глубокая работа с микросервисами;
• изучение Pulsar, gRPC, GraphQL, Kubernetes и AWS;
• фокус на масштабируемости, безопасности и архитектуре;
• проект, который можно использовать в портфолио.

«NestJS микросервисы: делаем движок задач с нуля» — это курс для разработчиков, которые хотят уверенно проектировать и разворачивать распределённые backend-системы. Michael Guay показывает, как создать Job Engine на NestJS, организовать Nx-монорепозиторий, настроить gRPC, Apache Pulsar, GraphQL, JWT, Prisma, Drizzle, Docker, Kubernetes, AWS, домен и SSL, превращая микросервисную архитектуру в понятный и рабочий проект.

Язык: Английский


Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: