Microservices-Architektur
Architekturstil, der Anwendungen in autonome, kleine Dienste zerlegt, um Skalierung, Unabhängigkeit und schnellere Bereitstellung zu ermöglichen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Proliferation kleiner Services ohne Governance
- Unzureichende Observability führt zu langen Fehlersuchen
- Fehlerhafte API-Contracts brechen Integrationen
- Geringe Schnittstellen- und Datenabhängigkeiten
- Contract-First API-Design und Versionierung
- Automatisierte Tests und Canary-Releases
I/O & Ressourcen
- Domänen- und Kontextanalyse
- Automatisierte CI/CD-Infrastruktur
- Observability- und Monitoring-Tooling
- Suite unabhängiger Services mit APIs
- Automatisierte Deployments und Rollbacks
- Metriken und Traces für jeden Dienst
Beschreibung
Microservices-Architektur unterteilt Anwendungen in kleine, unabhängige Dienste, die einzelne Geschäftsfunktionen kapseln. Jeder Dienst hat eigene Datenhaltung und Kommunikationsschnittstellen, wodurch Skalierung und unabhängige Bereitstellung erleichtert werden. Organisationen benötigen passende Teamstrukturen, Observability und ein geeignetes Deployment-Modell, um Komplexität kontrollierbar zu halten.
✔Vorteile
- Unabhängige Skalierung einzelner Funktionen
- Schnellere, isolierte Deployments
- Bessere Technologie-Heterogenität pro Service
✖Limitationen
- Erhöhter Betriebsaufwand durch verteilte Infrastruktur
- Komplexität bei Datenkonsistenz über Dienste hinweg
- Höherer Netzwerk- und Latenzaufwand
Trade-offs
Metriken
- Deployment-Frequenz
Anzahl der Releases pro Dienst in einem definierten Zeitraum.
- Fehlerbehebungszeit (MTTR)
Durchschnittliche Zeit, um einen Dienst nach einem Ausfall wiederherzustellen.
- Fehlerrate pro Anfrage
Anteil fehlerhafter Antworten im Verhältnis zu Gesamtanfragen eines Dienstes.
Beispiele & Implementierungen
E-Commerce-Plattform (Beispiel)
Produkt-, Warenkorb- und Zahlungsfunktionen als separate Services mit eigenen Datenbanken.
Streaming-Plattform (Beispiel)
Ingestion, Transcoding und Playback als eigenständige Microservices, skaliert nach Bedarf.
FinTech-Anwendung (Beispiel)
Abrechnung, Risikobewertung und Reporting als unabhängige, sicherheitsfokussierte Dienste.
Implementierungsschritte
Domänenanalyse und Service-Identifikation
Design von APIs und Datenverantwortung
Aufbau von CI/CD-Pipelines pro Service
Einführung von Observability und Alerting
Iterative Migration und Monitoring der Auswirkungen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Verwaiste APIs ohne Consumer-Governance
- Unzureichende Automatisierung bei Rollbacks
- Fragmentiertes Monitoring-Setup ohne zentrale Sicht
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Aufsplitten in Hunderte winziger Services ohne Governance
- Verzicht auf API-Verträge und fehlende Versionierung
- Manuelle Deployments statt automatisierter Pipelines
Typische Fallen
- Unterschätzung des Monitoring-Aufwands
- Datenmodellierung ohne Eventual Consistency-Strategie
- Fehlende klare Ownership pro Service
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vorhandene monolithische Abhängigkeiten
- • Regulatorische Anforderungen an Datenspeicherung
- • Begrenzte Betriebsautomatisierung