Ereignisgesteuerte Systeme
Architekturparadigma, bei dem Komponenten über asynchrone Ereignisse interagieren, um Entkopplung, Skalierbarkeit und flexible Integration zu ermöglichen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Versteckte synchrone Abhängigkeiten führen zu Fehlerszenarien
- Dateninkonsistenzen durch falsches Konsistenzmodell
- Unkontrolliertes Event-Wachstum ohne Governance
- Klare, versionierte Schemata und Kompatibilitätsregeln
- Idempotente Konsumenten und deduplizierende Verarbeitung
- Observability von Anfang an integrieren
I/O & Ressourcen
- Ereignisschemata (JSON/Avro/Protobuf)
- Message Broker oder Event-Backbone
- Produzenten-Clients und Consumer-Libraries
- Asynchrone Ereignisströme
- Materialisierte Views und Caches
- Audit- und Replay-fähige Event-Logs
Beschreibung
Event‑Driven Systems sind ein Architekturparadigma, bei dem Komponenten über asynchrone Ereignisse miteinander kommunizieren. Sie fördern Entkopplung, skalierbare Verarbeitung und flexible Integrationen zwischen Domänen. Typische Anwendungsfälle sind Microservices‑Kommunikation, Integrationsplattformen und asynchrone Datenpipelines. Die Konzeption erfordert Entscheidungen zu Konsistenz, Latenz, Fehlerbehandlung und Observability.
✔Vorteile
- Bessere Skalierbarkeit durch asynchrone Verarbeitung
- Geringere Kopplung zwischen Komponenten
- Flexiblere Integration heterogener Systeme
✖Limitationen
- Komplexere Fehlerbehandlung und Wiederherstellung
- Schwierigkeiten bei konsistenten Leseoperationen über Grenzen hinweg
- Höherer betrieblicher Aufwand (Monitoring, Schema-Management)
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz (events/s)
Anzahl verarbeiteter Ereignisse pro Sekunde; misst Kapazität und Skalierung.
- End-to-End-Latenz
Zeit zwischen Erzeugung und vollständiger Verarbeitung eines Ereignisses.
- Verarbeitungsfehlerquote
Anteil fehlgeschlagener Event-Verarbeitungen pro Zeiteinheit.
Beispiele & Implementierungen
Stream-basierte Nutzeranalyse
Echtzeit-Analyse von Nutzerereignissen zur Personalisierung und Monitoring.
Event-Sourcing für Finanztransaktionen
Historische Ereignisse als Quelle der Wahrheit zur Rekonstruktion von Zuständen.
Entkoppelte Integrationsplattform
Zentrale Event-Bus-Architektur zur Verbindung heterogener Systeme.
Implementierungsschritte
Ereignismodelle erstellen: Events, Aggregate, Grenzen definieren
Infrastruktur wählen: Broker, Schema-Registry, Processing-Engine
Producer/Consumer implementieren, Idempotenz und Fehlerbehandlung sicherstellen
Observability einführen: Tracing, Metriken, Alerts
Governance etablieren: Schema-Versionierung, Event-Ownership
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unversionierte Ereignisschemata
- Tight-Coupling über strukturierte Payloads statt Contracts
- Fehlende Replay- und Backpressure-Strategien
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Events als direkten Ersatz für API-Aufrufe ohne Entkopplung
- Unversionierte Payloads, die Breaking Changes erzwingen
- Sensible Daten ungefiltert in Events veröffentlichen
Typische Fallen
- Fehlende Idempotenz führt zu Doppelverarbeitung
- Versteckte synchrone Pfade zerstören Entkopplung
- Unzureichende Observability erschwert Fehlersuche
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Netzwerk-Latenz und Partitionierung
- • Begrenzte Broker-Kapazitäten
- • Regulatorische Anforderungen an Datenhaltung