이 모델에서 서비스를 소비하는 클라이언트는 서비스를 호출해야 할 때 다음 작업을 한다.

1. 서비스 소비자(클라이언트)가 요청하는 모든 인스턴스를 위해 디스커버리 서비스와 소통한 후 데이터를 서비스 소비자의 머신 로컬에 저장한다.

2. 클라이언트가 서비스를 호출할 때마다 서비스 소비자는 캐시에서 서비스 위치 정보를 검색한다. 일반적으로 클라이언트 측 캐싱은 서비스 호출이 여러 서비스 인스턴스에 분배되도록 라운드 로빈 부하 분산 알고리즘처럼 단순한 알고리즘을 사용한다.

3. 클라이언트는 주기적으로 서비스 디스커버리 서비스와 소통해서 서비스 인스턴스에 대한 캐시를 갱신한다. 클라이언트 캐시는 궁극적으로 일관적(eventually consistent)이지만 클라이언트가 서비스 디스커버리 인스턴스에 접속할 때 비정상 서비스 인스턴스를 호출할 위험은 항상 존재한다.

서비스를 호출하는 과정에서 서비스 호출이 실패하면 로컬에 있는 서비스 디스커버리 캐시가 무효화되고 서비스 디스커버리 클라이언트는 서비스 검색 에이전트에서 항목 갱신을 시도한다. 이제 일반적인 서비스 디스커버리 패턴을 O-stock 문제 영역에 적용해 보자.