Microservices verändern das Feld des Data Engineering, indem sie eine flexible Alternative zu klassischen monolithischen Architekturen bieten.
Eine monolithische Architektur fasst alle Komponenten einer Anwendung in einem einzigen, einheitlichen Modell zusammen, was mit zunehmender Größe des Systems oft zu einer Verlangsamung der Entwicklung führt. Im Gegensatz dazu zerlegt die Microservices-Architektur diese Komponenten in kleinere, miteinander verbundene Services. Dieser Wandel ist nicht nur ein Trend, sondern eine notwendige Entwicklung, um den Anforderungen moderner Datenanwendungen gerecht zu werden.
Der Wechsel zu einer Microservices-Architektur ermöglicht es Unternehmen, schnell zu skalieren und ihre Systeme einfacher zu verwalten. Anders als bei Monolithen, bei denen eine Änderung eines einzelnen Bausteins eine vollständige Neu-Deployment erfordert, können Microservices unabhängig voneinander bereitgestellt werden. Diese Agilität reduziert Ausfallzeiten und beschleunigt die Deployment-Zyklen – entscheidend für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Warum der Wechsel?
Der Übergang von monolithischen Systemen zu Microservices ist vor allem wegen der Vorteile von Modularität und Skalierbarkeit wichtig. Ein Microservices-basiertes System passt sich neuen Anforderungen effizienter an und ermöglicht Teams Innovation und schnelle Iteration. Dieser Artikel zeigt, wie man eine monolithische Datenarchitektur aufbricht. Am Ende bist du bereit, eine Microservices-Strategie zu verfolgen und eine robuste, skalierbare Dateninfrastruktur aufzubauen.
Monolithic vs. Microservices Architecture verstehen
Monolithic Architecture:
Monolithische Architektur ist das klassische All-in-One-Modell, bei dem eine große Anwendung alle notwendigen Komponenten enthält: Benutzeroberfläche, Business Logic und Data Access Layer. Die Entwicklung ist zunächst einfach, da alles vereint ist und die interne Kommunikation direkt erfolgt. Doch diese Einfachheit hat Nachteile: Skalierbarkeit ist schwierig, da immer die gesamte Anwendung repliziert werden muss, auch wenn nur ein Teil mehr Ressourcen benötigt. Wartung und Updates sind aufwendig, da jede Änderung ein komplettes Redeployment erfordert.
Microservices Architecture:
Microservices Architecture zerlegt die Anwendung in kleine, unabhängige Services. Jeder Service übernimmt eine bestimmte Funktion und kann unabhängig entwickelt und bereitgestellt werden. Das Prinzip der Modularität ermöglicht parallele Arbeit verschiedener Teams. Das System ist skalierbar und flexibel, da jeder Service individuell skaliert werden kann. Die Herausforderung liegt in der erhöhten Komplexität bei Verwaltung und Integration, aber die Vorteile überwiegen.
Warum von Monolith zu Microservices wechseln?
Skalierbarkeitsprobleme:
Monolithen sind schwer zu skalieren – man muss die gesamte Anwendung vervielfachen, was Ressourcen verschwendet. Microservices erlauben das gezielte Skalieren einzelner Komponenten, was besonders im Data Engineering bei Lastspitzen entscheidend ist.
Flexibilität in der Datenverarbeitung:
Monolithen sind wenig flexibel. Microservices ermöglichen schnelle Anpassungen, das Hinzufügen neuer Datenformate oder Analysewerkzeuge ohne Umbau des Gesamtsystems.
Verbesserte Deployment-Zyklen:
Bei Monolithen erfordert jede Änderung ein komplettes Deployment. Microservices erlauben gezielte Updates einzelner Services, was die Deployment-Zeiten verkürzt und die Verfügbarkeit erhöht.
Schritt-für-Schritt: Von Monolith zu Microservices
- Analyse und Planung:
- Engpässe und unflexible Komponenten im Monolithen identifizieren.
- Die Migrationsstrategie an die Geschäftsziele anpassen.
- Geeignete Kandidaten für Microservices auswählen (z. B. Logging, Benachrichtigungen).
- Data Engineering Service Decomposition:
- Mit risikoarmen, aber wirkungsvollen Komponenten beginnen.
- Strangler Pattern anwenden, um alte Funktionen schrittweise durch Microservices zu ersetzen.
- Jeder Service sollte eine Single Responsibility haben und entkoppelt sein (REST API, Message Broker wie Kafka).
- Microservices Data Architecture Patterns:
- Event Sourcing nutzen, wenn Statusänderungen nachverfolgt werden müssen.
- Database-per-Service Pattern – jeder Service hat eine eigene Datenbank.
- CQRS für schnelle, synchrone Systeme, einfachere Repository-Ansätze für kleine Teams.
Data Pipelines mit Microservices bauen
Data Pipeline Microservices:
Microservices zerlegen Datenverarbeitungsaufgaben in kleine, unabhängige Einheiten (z. B. Extraction, Transformation, Loading – ETL). Jede kann separat bereitgestellt, getestet und überwacht werden, was Entwicklung und Skalierung erleichtert.
Distributed Data Processing Microservices:
Mit verteiltem Computing und Tools wie Apache Kafka oder Apache Spark ermöglichen Microservices skalierbare und effiziente Datenverarbeitung in Echtzeit.
Event-Driven Data Microservices:
Event-driven Architecture ermöglicht es, auf Ereignisse in Echtzeit zu reagieren. Jeder Service sollte lose gekoppelt sein, Event Broker wie Kafka oder RabbitMQ nutzen und Idempotency implementieren. Herausforderungen wie Datenkonsistenz und Event-Duplikate werden durch Event Sourcing und CQRS gelöst.
Data Streaming Microservices Architecture:
Microservices für Data Streaming ermöglichen die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit – entscheidend für Branchen wie Finanzen, E-Commerce oder IoT. Beliebte Tools sind Apache Kafka, Apache Flink, Apache Pulsar.
Datenintegration in Microservices
Integrationsherausforderungen:
Microservices nutzen oft verschiedene Datenbanken, was die Datenkonsistenz erschwert. Lösungen sind Event Sourcing, CQRS, Saga Pattern (Transaktionskoordination ohne enge Kopplung) und Strangler Fig Pattern (schrittweise Migration vom Monolithen).
Data Governance und Management verbessern
Microservices Data Governance:
Governance ist in Microservices komplexer, da Daten verteilt sind. Klare Richtlinien, skalierbare Lösungen und konsistente Standards sind entscheidend.
Data Engineering Service Mesh:
Ein Service Mesh verwaltet die Kommunikation zwischen Services, sorgt für Sicherheit, Monitoring und automatisierte Richtlinien.
Verteilte Systeme und das CAP-Theorem
