Microservices: Flexible Architektur für Software

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Microservices ist ein Architekturmuster, bei dem eine Anwendung in viele kleine, unabhängige Services aufgeteilt wird – jeder mit einer klaren Verantwortung, eigenem Deployment-Zyklus und eigener Skalierung. Das Gegenteil ist ein Monolith: eine große Anwendung, in der alles zusammenhängt. Für KI-Systeme ist Microservices-Architektur besonders sinnvoll, weil Inferenz, Preprocessing und Monitoring sehr unterschiedliche Ressourcenanforderungen haben. Der Inferenz-Service braucht GPUs, der Preprocessing-Service viel RAM, das Monitoring läuft auf Standard-CPUs. Microservices ermöglichen es, jeden Service unabhängig zu skalieren und zu optimieren. Der Nachteil: Verteilte Systeme sind komplexer zu debuggen – Netzwerklatenz und Service-Discovery werden zu neuen Herausforderungen.

Microservices teilen eine große Anwendung in viele kleine, unabhängige Teile auf. Jeder Teil (Service) macht genau eine Sache und kann separat entwickelt, deployt und skaliert werden.

Monolith vs. Microservices:

Aspekt	Monolith	Microservices
Deployment	Alles zusammen	Jeder Service einzeln
Skalierung	Alles oder nichts	Pro Service
Technologie	Eine Sprache/Stack	Frei wählbar pro Service
Komplexität	Im Code	Im Netzwerk
Team	Ein großes Team	Kleine, autonome Teams

Technischer Deep Dive

Kommunikationsmuster

Synchron (REST/gRPC): Service A ruft Service B direkt auf und wartet auf Antwort
Asynchron (Message Queue): Service A sendet eine Nachricht, Service B verarbeitet sie später
Event-Driven: Services reagieren auf Events (Kafka, RabbitMQ)

KI-Microservices-Architektur

API Gateway → Auth Service
            → Embedding Service (Vektorisierung)
            → Retrieval Service (Vektordatenbank)
            → LLM Service (Inferenz)
            → Cache Service (Redis)

ANALOGIE

Microservices sind wie eine Restaurantkette mit spezialisierten Küchen: Eine macht nur Pizza, eine nur Sushi, eine nur Desserts. Jede Küche arbeitet unabhängig, kann separat skaliert werden und ein Ausfall betrifft nicht die anderen.

WICHTIGSTE PUNKTE

Anwendung wird in kleine, unabhängige Services aufgeteilt

Jeder Service hat eine eigene Datenbank und kann unabhängig deployt werden

Kommunikation über APIs (REST, gRPC) oder Message Queues

ANWENDUNGSFÄLLE

KI-Plattformen

Separate Services für Embedding, Retrieval, LLM-Inferenz und Caching

E-Commerce

Getrennte Services für Katalog, Warenkorb, Zahlung und Versand

Skalierung

Nur den Service skalieren, der gerade unter Last steht

HÄUFIGE FRAGEN

Wann Microservices statt Monolith?

Microservices lohnen sich bei großen Teams, komplexen Anwendungen und unterschiedlichen Skalierungsanforderungen. Für kleine Teams und einfache Anwendungen ist ein Monolith oft besser – weniger Komplexität, einfacheres Debugging.

Was sind die Nachteile von Microservices?

Höhere Komplexität (Netzwerk, Deployment, Monitoring), verteilte Transaktionen, Debugging über Service-Grenzen hinweg, Latenz durch Netzwerk-Calls. 'Microservices lösen Organisationsprobleme, nicht technische.'

Wie kann ich sicherstellen, dass meine Microservices gut miteinander kommunizieren?

Um die Kommunikation zwischen Microservices zu optimieren, sollten Sie standardisierte APIs verwenden, wie REST oder gRPC, und ein effektives Service-Discovery-System implementieren. Zudem ist es wichtig, eine klare Dokumentation und Versionierung der APIs zu führen.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung von Microservices?

Häufige Herausforderungen sind die Verwaltung der Komplexität, die Gewährleistung der Datenkonsistenz und die Überwachung der einzelnen Services. Auch das Management von Netzwerklatenzen und die Sicherstellung der Sicherheit zwischen den Services können problematisch sein.

TOOLS & RESSOURCEN

Docker

Container-Plattform für das Packaging von Microservices

Kubernetes

Orchestrierung und Skalierung von Microservices

RabbitMQ

Message Broker für asynchrone Kommunikation zwischen Services

VERWANDTE BEGRIFFE

Web DevOps

API (Application Programming Interface)

Eine definierte Schnittstelle, über die Softwaresysteme miteinander kommunizieren können – der Standard für die Integration von KI-Diensten in Anwendungen.

Web DevOps

REST (Representational State Transfer)

Ein Architekturstil für Web-APIs, der auf HTTP-Methoden und Ressourcen basiert – der De-facto-Standard für die meisten Web-Schnittstellen und KI-APIs.

Web DevOps

Container (Docker)

Eine Technologie, die Anwendungen mit allen Abhängigkeiten in isolierte, portable Pakete verpackt – damit sie überall gleich laufen.

Web DevOps

Kubernetes

Eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung von Deployment, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen – der Standard für Container-Orchestrierung.

Web DevOps

Serverless

Ein Cloud-Computing-Modell, bei dem der Cloud-Anbieter die Server-Infrastruktur vollständig verwaltet – Entwickler deployen nur ihren Code, der bei Bedarf ausgeführt wird.