Das Ersetzen von Funktionen im Monolithen durch Microservices ist ein komplexer, aber lohnenswerter Prozess, der es ermöglicht, die Architektur flexibler und skalierbarer zu gestalten. Dabei geht es in erster Linie darum, die enge Kopplung zwischen den verschiedenen Bereichen des Systems zu lösen und die betreffenden Funktionalitäten in unabhängige Microservices zu überführen. Dies kann vor allem dann sinnvoll sein, wenn bestimmte Bereiche des Monolithen häufige Änderungen erfahren oder technische Schulden aufgebaut haben, die das System instabil oder schwer wartbar machen.

Zunächst ist es ratsam, sich auf diejenigen Geschäftsprozesse zu konzentrieren, die stark von Veränderungen betroffen sind. Häufig ist der Monolith um solche funktionalen Bereiche herum aufgebaut, die zu einem hohen Maß an Kopplung führen. Ziel des Umbaus ist es, diese funktionalen Bereiche zu entkoppeln, was durch eine genaue Analyse der bestehenden Domain und der Geschäftslogik erreicht werden kann.

Ein erster Schritt besteht darin, innerhalb des Monolithen nach Grenzen zu suchen, die mit den verschiedenen Geschäftszielen und -verantwortlichkeiten verbunden sind. Diese Grenzen offenbaren oft Bereiche, die potenziell zusammengefasst und durch einen Microservice ersetzt werden können. Zum Beispiel könnten Sie nach großen Funktionsgruppen suchen, die zusammengehören – etwa „Kontoverwaltung“, „Rechnungsstellung“ oder „Versandabwicklung“. Innerhalb dieser Gruppen lassen sich auch kleinere, wiederkehrende Anwendungsfälle identifizieren, wie etwa „Steuerberechnungen“, „Zahlungsabwicklungen“ oder „Loyalty-Punkte-Einlösungen“. Diese häufig verwendeten Funktionalitäten sind ideale Kandidaten für die Migration in einen Microservice.

Ein weiterer Weg, um solche Bereiche zu identifizieren, ist die Analyse von Commits in Ihrem Versionsverwaltungssystem sowie die Untersuchung von Problemen aus Tools zur Fehlerverfolgung wie Jira. Auch Code-Analyse-Tools wie SonarQube können dabei helfen, eng gekoppelte Bereiche oder "Code-Smells" zu entdecken, die für eine Umstellung auf Microservices in Frage kommen.

Der Vorteil der Umstellung auf Microservices liegt nicht nur in der Verbesserung der Flexibilität und Skalierbarkeit des Systems, sondern auch in der Möglichkeit, neue Technologien, Frameworks und Plattformen zu nutzen. Teams können so mit neuen Ideen experimentieren, ohne das Risiko einzugehen, den gesamten Monolithen zu destabilisieren. Darüber hinaus wird die Wartbarkeit und Erweiterbarkeit von Funktionalitäten deutlich erleichtert, da diese nun unabhängig vom Monolithen entwickelt und weiterentwickelt werden können.

Es gibt jedoch auch Herausforderungen und Risiken, die mit der Umstellung verbunden sind. Ein bedeutender Nachteil ist der Verlust der Möglichkeit, neue Features in dem Teil des Monolithen zu integrieren, der bereits als Microservice ausgelagert wurde. Während dieser Teil des Systems „eingefroren“ ist, können keine weiteren Änderungen oder Erweiterungen daran vorgenommen werden. Darüber hinaus kann es schwierig sein, neue Funktionen, die innerhalb der Microservices entwickelt wurden, wieder in den Monolithen zu integrieren. Ein weiteres Problem kann die Synchronisierung von Daten zwischen dem Monolithen und den neuen Microservices darstellen, vor allem wenn es um Daten geht, die von dem „eingefrorenen“ Code genutzt werden.

Um diese Probleme zu umgehen, können bestehende Monolithen-Teile, die auf den neuen Microservice zugreifen müssen, so angepasst werden, dass sie direkt mit den Microservices kommunizieren. Alternativ lässt sich auch ein Proxy-Mechanismus zwischen Monolith und Microservice einführen. Hierbei agiert ein Monolith-to-Microservice-Proxy als Vermittler, der Anfragen vom Monolithen an den Microservice weiterleitet.

Ein weiteres Konzept, das häufig bei der Umstellung auf Microservices verwendet wird, ist „Branch by Abstraction“. Hierbei wird eine Abstraktionsschicht für die Funktionalitäten geschaffen, die durch Microservices ersetzt werden sollen. Der bestehende Monolith greift weiterhin auf diese Abstraktionsschicht zu, während im Hintergrund die tatsächliche Implementierung nach und nach auf den Microservice umgestellt wird. Diese Technik ermöglicht eine schrittweise Migration, ohne dass der gesamte Monolith auf einmal umgebaut werden muss.

Ein konkretes Beispiel für die Anwendung dieses Ansatzes ist ein großes Hotelunternehmen, das seine bestehende Subsysteme zur Verwaltung und Einlösung von Hotelpunkten in einen Microservice umwandelte. Die alte Implementierung war komplex und fehleranfällig, sodass die Entscheidung getroffen wurde, diese Funktionalität durch einen neuen, verteilten Service zu ersetzen. Die Entscheidung zahlte sich langfristig aus, als das Unternehmen einige Jahre später ein kommerzielles System zur Verwaltung von Hotelpunkten einführte – der bereits entwickelte Microservice ermöglichte eine einfache Integration des neuen Systems, ohne dass umfassende Änderungen am gesamten Softwarestack erforderlich waren.

Ähnlich verhielt es sich bei einem E-Commerce-Unternehmen, das die Zahlungsabwicklungs-Funktionalität aus dem Monolithen in einen Microservice auslagerte. Die ursprüngliche Lösung war stark an den Monolithen gekoppelt, und die Zahlungsabwicklung erfolgte über einen externen Drittanbieter. Nach der Migration konnten sie mit dem neuen Service experimentieren, ohne die gesamte Anwendung zu gefährden. Diese Microservice-Architektur eröffnete außerdem die Möglichkeit, verschiedene Zahlungsanbieter zu integrieren, was den Betrieb flexibler und kostengünstiger machte.

Wichtig zu verstehen ist, dass die Migration von Monolithen zu Microservices nicht nur eine technologische Umstellung, sondern auch eine organisatorische Herausforderung darstellt. Der Übergang erfordert von den Teams nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine engere Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen, um sicherzustellen, dass die neuen Microservices optimal in das bestehende System integriert werden. Zudem müssen während des gesamten Prozesses gründliche Tests durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die neu entwickelten Microservices mit der ursprünglichen Monolithen-Implementierung kompatibel sind.

Wie eine Anti-Corruption-Schicht die Kommunikation zwischen Online-Bestellungen und Versand optimiert

Die Entwicklung moderner Softwarearchitekturen erfordert eine präzise und durchdachte Trennung der verschiedenen Geschäftslogiken und -prozesse. In komplexen Systemen, wie sie im Online-Bestellwesen zu finden sind, werden häufig sogenannte Anti-Corruption-Layers (ACL) eingesetzt, um zwischen unterschiedlichen Systemen und Subdomänen zu vermitteln. Ein praktisches Beispiel lässt sich im Zusammenhang mit der Kommunikation zwischen einem Bestell- und einem Versandprozess finden.

Ein solcher Anti-Corruption-Layer fungiert als eine Art Schutzschicht zwischen zwei voneinander unabhängigen Systemen und ermöglicht es, Daten und Logiken zu übersetzen, ohne die Integrität und Konsistenz der beteiligten Systeme zu gefährden. Der Vorteil dieses Ansatzes zeigt sich besonders bei der Implementierung von Microservices, die für verschiedene Teilbereiche eines Geschäftsprozesses zuständig sind.

Im Rahmen der Online-Bestellungen, etwa bei einem Pizza-Lieferdienst, könnte die Kommunikation zwischen Bestell- und Versandprozess durch eine Anti-Corruption-Schicht erheblich vereinfacht werden. Ohne diese Schicht würden die beiden Systeme direkt miteinander kommunizieren, was zu potenziellen Inkonsistenzen oder sogar Datenverlust führen könnte. Stattdessen wird die Kommunikation durch die Schicht transformiert, sodass beide Systeme nur die für sie relevanten Informationen erhalten, ohne aufeinander angewiesen zu sein. Dies führt zu einer höheren Flexibilität und Wartbarkeit des gesamten Systems.

Die Notwendigkeit eines Anti-Corruption-Layers wird besonders klar, wenn man die Konzepte von "Bounded Contexts" betrachtet. In einer komplexen Softwarearchitektur sind "Bounded Contexts" Bereiche, in denen bestimmte Modelle und Geschäftslogiken gelten. Diese Modelle und Logiken können in verschiedenen Subdomänen eines Systems variieren. Ein Beispiel aus der Bankenwelt zeigt, dass es für eine Bank notwendig ist, verschiedene Geschäftsprozesse in getrennten Bounded Contexts zu verwalten, etwa für Kreditvergabe und Kontoverwaltung. Hier dient der Anti-Corruption-Layer dazu, die Kommunikation zwischen diesen Contexts zu koordinieren und Inkonsistenzen zu vermeiden.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt in der Gestaltung komplexer Systeme ist das Event Storming. Diese Methode wird häufig verwendet, um das Verhalten eines Systems auf der Grundlage von Ereignissen zu modellieren. Dabei werden alle relevanten Ereignisse eines Prozesses identifiziert und dokumentiert. Event Storming ist eine wichtige Technik, wenn es darum geht, Bounded Contexts und Anti-Corruption-Layers zu definieren. In einem Online-Bestellsystem könnte beispielsweise das Ereignis "Bestellung aufgegeben" in verschiedenen Systemen unterschiedliche Reaktionen auslösen. Diese Ereignisse müssen in jedem Bounded Context klar definiert und voneinander abgegrenzt werden, um das System korrekt und effizient zu gestalten.

Neben den technischen Herausforderungen bei der Implementierung einer Anti-Corruption-Schicht gibt es auch organisatorische Hürden. Eine der größten Schwierigkeiten besteht darin, die relevanten Stakeholder und Entwickler zusammenzubringen, um ein gemeinsames Verständnis für die Architektur und die erforderlichen Schnittstellen zu entwickeln. Der Erfolg einer solchen Schicht hängt in hohem Maße davon ab, dass alle Beteiligten ein tiefes Verständnis für die Geschäftsprozesse und die zugrunde liegenden Modelle entwickeln.

Ein weiterer wichtiger Punkt in der praktischen Umsetzung von Anti-Corruption-Layers ist die Interaktion zwischen verschiedenen Microservices und Subdomänen. Die Verwendung von Domain Events, die innerhalb und zwischen verschiedenen Systemen kommunizieren, ist hier besonders relevant. Jedes Event stellt eine wichtige Information dar, die für die Verarbeitung im jeweiligen Bounded Context notwendig ist. Beispielsweise könnte das Ereignis "Produkt im Warenkorb" in einem Bestellsystem ausgelöst werden, während im Versandprozess das Event "Bestellung versandt" eine automatische Auslieferung anstößt. Die richtige Handhabung dieser Events erfordert ein gutes Verständnis der zugrunde liegenden Geschäftslogik und eine präzise Modellierung der Datenströme zwischen den Systemen.

Ein abschließender Aspekt, der in diesem Zusammenhang von Bedeutung ist, betrifft die Datenbanken, die in modernen Cloud-basierten Architekturen verwendet werden. Das Verständnis der verschiedenen Datenbanktopologien, wie sie im Zusammenhang mit dem CAP-Theorem (Consistency, Availability, Partition Tolerance) beschrieben werden, ist essenziell, um die richtige Wahl der Datenbanktechnologie für verschiedene Subdomänen und Microservices zu treffen. Datenbanken, die hohe Verfügbarkeit und Partitionstoleranz (AP-Datenbanken) priorisieren, eignen sich beispielsweise besser für Systeme, die auf schnelle, oft verteilte Datenzugriffe angewiesen sind, während andere Systeme, die eine hohe Konsistenz verlangen, auf CA-Datenbanken setzen sollten.

Ein Microservice-Architekturansatz erfordert die sorgfältige Abgrenzung von Subdomänen, klare Trennung von Geschäftslogik und eine präzise Modellierung von Datenflüssen und Ereignissen. Hierbei spielen Anti-Corruption-Layers eine Schlüsselrolle, indem sie als Vermittler und Übersetzer zwischen den verschiedenen Systemen und Subdomänen agieren. Die präzise Implementierung solcher Schichten sorgt für eine effiziente und wartbare Architektur, die sich in einem dynamischen Geschäftsumfeld anpassen lässt.

Wie Microservices durch Selbstverwaltete Datenspeicher Unabhängigkeit und Skalierbarkeit erreichen

Microservices bieten eine Architektur, die es ermöglicht, Software in kleinere, unabhängige Komponenten zu zerlegen, die jeweils eine spezifische Aufgabe erfüllen. Eine der größten Herausforderungen in der traditionellen monolithischen Architektur besteht darin, dass mehrere Dienste denselben Datenspeicher teilen, was zu Leistungsengpässen und potentiellen Single Points of Failure führt. In einer Microservices-Architektur wird jedoch diese Abhängigkeit vermieden, indem jeder Microservice seinen eigenen, selbstverwalteten Datenspeicher hat. Dies bietet nicht nur eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität, sondern reduziert auch das Risiko, dass ein Fehler in einem Microservice das gesamte System beeinflusst.

Ein zentraler Vorteil dieser Herangehensweise ist, dass jeder Microservice nur auf den eigenen Datenspeicher zugreift und somit keine Datenkorruption oder Blockierungen durch andere Microservices entstehen können. Wenn ein Microservice beispielsweise seine Datenstruktur ändert, hat dies keine Auswirkungen auf die anderen Microservices, die weiterhin ihre eigenen Datenspeicher verwalten. Ein Microservice kann seine Daten unabhängig von den anderen Microservices weiterentwickeln, ohne dass Anpassungen in anderen Teilen des Systems notwendig sind.

Ein weiterer entscheidender Vorteil des Selbstmanagements von Datenspeichern ist die Möglichkeit, unterschiedliche Speichertypen für verschiedene Datenarten zu nutzen. Dies führt zu einer sogenannten Polyglot Persistence, bei der jede Art von Daten in dem für sie am besten geeigneten Speichertyp abgelegt wird. Beispielsweise könnte eine relationale Datenbank für Kundendaten verwendet werden, während für Produktspezifikationen eine NoSQL-Datenbank sinnvoller wäre. Die Wahl des geeigneten Speichers sorgt dafür, dass die Daten effizienter verwaltet und abgerufen werden können.

Ein praktisches Beispiel für diese Architektur lässt sich anhand eines Airline-Buchungssystems veranschaulichen. In einem solchen System könnten mehrere Microservices miteinander interagieren, um eine vollständige Buchung durchzuführen. Der "Seat Selector"-Microservice ist für die Sitzwahl verantwortlich, während der "Ticketing"-Microservice die Buchung und Ticketgenerierung übernimmt. Beide Microservices haben ihren eigenen Datenspeicher, sodass sie ihre jeweiligen Daten unabhängig verwalten können. Der "Flights"-Microservice verwaltet die Flugdaten und Sitzpläne, wobei die Sitzpläne als Teil eines integrierten Datenspeichers zusammen mit den Fluginformationen gespeichert werden. Jeder Microservice hat die alleinige Kontrolle über seine Daten, was eine höhere Modularität und Wartbarkeit des Systems ermöglicht.

Wichtiger noch, jedes dieser Systeme bleibt autonom, selbst wenn es mit anderen Microservices kommunizieren muss. Der Seat Selector beispielsweise greift nicht direkt auf die Sitzpläne zu, sondern delegiert diese Aufgabe an den Flights-Microservice, der über die relevanten Daten verfügt. Diese Entkopplung stellt sicher, dass ein Fehler in einem Microservice nicht zwangsläufig Auswirkungen auf andere Teile des Systems hat und dass Änderungen an einem Microservice nicht zwangsläufig weitreichende Anpassungen in anderen Microservices erfordern.

Die Skalierbarkeit eines Systems, das auf Microservices basiert, ist ebenfalls ein entscheidender Vorteil. Jeder Microservice kann unabhängig von den anderen skaliert werden, basierend auf der Last, die er zu bewältigen hat. Wenn beispielsweise der "Ticketing"-Microservice mehr Last bewältigen muss, kann er auf mehreren Instanzen laufen, ohne dass dies Auswirkungen auf den "Seat Selector"-Microservice hat. Diese horizontale Skalierung ermöglicht eine viel flexiblere und effizientere Handhabung von Lastspitzen.

Dennoch müssen bei dieser Architektur auch neue Herausforderungen bewältigt werden. Einer der größten Aspekte, der besondere Aufmerksamkeit erfordert, ist die Verwaltung und Sicherung der Daten. Da jeder Microservice seinen eigenen Datenspeicher verwaltet, müssen zusätzliche Mechanismen zur Datensicherung und Wiederherstellung entwickelt werden, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen und dass bei einem Ausfall eines Microservices die Integrität des Systems gewahrt bleibt.

Zusätzlich zur Verwaltung von Datenspeichern stellt sich die Frage, wie komplexe Aufgaben, die mehrere Schritte umfassen, von Microservices durchgeführt werden. Ein Beispiel hierfür wäre der Kauf eines Konzerttickets, bei dem mehrere Schritte wie die Reservierung eines Sitzplatzes, die Zahlungsabwicklung und die Ticketgenerierung erforderlich sind. In einer Microservices-Architektur wird diese komplexe Aufgabe durch eine Kombination aus mehreren einfachen Aufgaben, die von verschiedenen Microservices ausgeführt werden, gelöst. Jeder Microservice übernimmt dabei eine einzelne Verantwortung und stellt eine spezifische Funktion bereit. Der Microservice, der für die gesamte Aufgabe zuständig ist, orchestriert die Kommunikation zwischen den einzelnen Microservices und stellt sicher, dass alle Schritte erfolgreich abgeschlossen werden, bevor die gesamte Transaktion als abgeschlossen gilt.

Diese Orchestrierung ist ein weiteres zentrales Konzept in der Microservices-Architektur, das die Komplexität erhöht, aber gleichzeitig die Modularität und Flexibilität des Systems verbessert. Durch die Aufteilung einer großen Aufgabe in kleinere, isolierte Aufgaben wird das System robuster gegenüber Fehlern und kann sich leichter an neue Anforderungen anpassen. Dies steht im Gegensatz zu traditionellen IT-Ansätzen, bei denen komplexe Aufgaben oft in einer einzigen monolithischen Anwendung erledigt werden.

Insgesamt bietet die Architektur der selbstverwalteten Datenspeicher in Microservices erhebliche Vorteile hinsichtlich Skalierbarkeit, Flexibilität und Fehlerisolierung. Durch die Entkopplung der Daten und die Verwendung spezialisierter Datenspeicher für unterschiedliche Anforderungen kann jedes System effizienter und autonomer agieren. Gleichzeitig erfordert die Verwaltung und Synchronisation dieser Microservices neue Ansätze in der Datenhaltung und der Orchestrierung von komplexen Aufgaben, die durch spezialisierte Lösungen wie Service-Orchestratoren effizient gehandhabt werden können.

Wie kann Event Storming helfen, komplexe Domänen zu verstehen und Microservices sinnvoll zu gestalten?

Wenn Softwarearchitekturen über die Jahre wachsen, werden sie oft unübersichtlich. Der Code verliert an Klarheit, Grenzen zwischen Komponenten verschwimmen, und Änderungen werden zunehmend gefährlich. Doch es gibt leichtgewichtige Methoden, die helfen, die Komplexität zu bändigen und nachhaltige Strukturen zu schaffen. Eine der wirkungsvollsten ist das Event Storming.

Event Storming wurde 2012 von Alberto Brandolini entwickelt und ist eine kollaborative Methode zur schnellen Erkundung einer Domäne. Anders als bei daten- oder objektzentrierten Ansätzen steht hier das Verhalten im Mittelpunkt – die Ereignisse, die innerhalb des Systems auftreten. Dabei werden keine

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