Katalog
concept#Architektur#Plattform#Integration#Sicherheit

Backend

Das Backend ist die serverseitige Anwendungsschicht, die Geschäftslogik, Datenhaltung und Integrationsschnittstellen bereitstellt. Es kapselt APIs, Authentifizierung und Datenverarbeitung unabhängig vom Frontend.

Der Backend bezeichnet die serverseitige Anwendungsschicht, die Geschäftslogik, Datenpersistenz und Integrationsschnittstellen bereitstellt.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Relationale und NoSQL‑DatenbankenIdentitäts‑ und Zugriffsanbieter (OAuth, SSO)Message‑Broker und Streaming‑Plattformen

Prinzipien & Ziele

Klar definierte API‑Verträge und Versionierung.Lose Kopplung und hohe Kohäsion zwischen Komponenten.Beobachtbarkeit, Monitoring und messbare SLAs.
Umsetzung
Team, Domäne, Unternehmen

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Unsichere Schnittstellen oder schlechte Authentifizierung.
  • Skalierungsengpässe bei Datenbanken oder synchronen Calls.
  • Technische Schulden durch fehlende Modularisierung.
  • Verträge (Contracts) zwischen Services klar versionieren.
  • Idempotente Schnittstellen und klare Fehlerbehandlung implementieren.
  • Observability von Anfang an integrieren (Tracing, Metrics, Logs).

I/O & Ressourcen

  • Architektur‑ und API‑Spezifikationen
  • Datenmodelle und Integrationsendpunkte
  • Sicherheitsrichtlinien und Compliance‑Anforderungen
  • Bereitgestellte Endpunkte (APIs), Datenstores
  • Betriebsmetriken, Logs und Audits
  • SLAs, Monitoring‑Dashboards und Runbooks

Beschreibung

Der Backend bezeichnet die serverseitige Anwendungsschicht, die Geschäftslogik, Datenpersistenz und Integrationsschnittstellen bereitstellt. Es orchestriert API‑Schnittstellen, Authentifizierung, Datenverarbeitung und Interaktionen mit externen Diensten, unabhängig von Frontend‑Technologien. Backends werden in Cloud‑Umgebungen, Rechenzentren oder als Managed Services betrieben und erfordern Überlegungen zu Schnittstellen‑Design, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz sowie Compliance.

✔

  • Kapselung von Geschäftslogik und Datenzugriff.
  • Skalierbarkeit durch separate Dienste und Ressourcensteuerung.
  • Wiederverwendbare APIs für unterschiedliche Clients.

✖

  • Erhöhter Betriebsaufwand für Deployment und Monitoring.
  • Komplexität bei Konsistenz und verteilten Transaktionen.
  • Abhängigkeiten zu Drittanbietern können Ausfallrisiken erhöhen.

  • Anfragen pro Sekunde (RPS)

    Messen des Durchsatzes zur Bewertung der Skalierbarkeit.

  • Fehlerquote (5xx‑Rate)

    Gibt Aufschluss über Stabilität und Fehlverhalten.

  • Mittlere Antwortzeit (P50/P95/P99)

    Wichtige Kennzahlen für Nutzererlebnis und SLAs.

E‑Commerce‑Backend mit Bestell‑Domain

Trennung von Bestell‑, Produkt‑ und Zahlungslogik in separate Services mit asynchroner Auftragsverarbeitung.

Analytisches Backend für Ereignisaggregation

Echtzeit‑Ingestion, Streaming‑Verarbeitung und Materialized Views für Dashboards.

Backend für mobile Anwendungen

Leichtgewichtige APIs, Offline‑Synchronisation und Push‑Benachrichtigungen als zentrale Funktionen.

1

API‑Schnittstellen und Datenmodelle definieren.

2

Kernlogik modular implementieren und durch Tests absichern.

3

Deployment‑Pipeline, Monitoring und Alerting einrichten.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Monolithische Datenbank ohne Partitionierungsstrategie.
  • Fehlende Tests für Integrationspfade.
  • Alte Abhängigkeiten und unsichere Bibliotheken.
Datenbank‑DurchsatzSynchronisierte Drittanbieter‑CallsBlockierende I/O‑Operationen
  • Backend übernimmt UI‑Logik statt nur APIs bereitzustellen.
  • Wenig oder kein Monitoring nach Produktivsetzung.
  • Fehlende Authentifizierung für interne Endpunkte.
  • Unterschätzung des Betriebsaufwands für Sicherheitspatches.
  • Optimierung nur für P99‑Latenz ohne Berücksichtigung Kosten.
  • Zu enge Datenbankschemata blockieren spätere Erweiterungen.
Serverseitige Programmierung und API‑DesignDatenbankmodellierung und Performance‑TuningBetrieb, Observability und Sicherheitsprinzipien
Skalierbarkeit und LastverteilungSicherheit und ComplianceVerfügbarkeit und Fehlertoleranz
  • • Vorhandene Datenbankarchitektur und Migrationsaufwand
  • • Regulatorische Anforderungen (Datenschutz, Aufbewahrung)
  • • Budget für Infrastruktur und Betrieb