Wir vergleichen für Sie vier wichtige Arten von Microservice-Architekturen. Alle versuchen eine hohe Kohäsion und geringe Kopplung in der Systemlandschaft zu erreichen. Jeder Ansatz verwendet dabei ein unterschiedliches Maß an Granularität und verschiedene Techniken.
| µSOA | SCS (Self-Contained System) | DDDD (Distributed Domain-driven Design | FaaS (Function as a Service) | |
|---|---|---|---|---|
Größe | Sehr klein | Mittel, besteht ggf. aus mehreren kleineren Microservices, unabhängiges System (einschließlich Datenhaltung und UI) | Klein | So klein wie möglich (wenige hundert Zeilen), Definition des Interfaces zuerst, nur möglich, wenn Dekomposition erreichbar |
Abgrenzung | Eine Aufgabe (innerhalb einer Domäne) | Eine Domäne | Ein Bounded Context / eine Domäne | Eine Funktion |
Unabhängigkeit | Unabhängige Entwicklung der Aufgaben | Unabhängige Entwicklung der Domänen | Unabhängige Entwicklung der Bounded Contexts / Domänen | Unabhängige Entwicklung der Funktionen |
Kommunikation | Viel synchrone Kommunikation (REST), Resilienz für Aufrufe (z.B. Hystrix), oft kombiniert mit Streaming (z.B. Apache Kafka) | Leichtgewichtige Integration (idealerweise über UI), kann unabhängig Requests beantworten, asynchrone Kommunikation mit anderen Systemen (wenn nötig) | Asynchrone Kommunikation (für bessere Stabilität), fachliche Events, redundante Datenhaltung (CQRS) | Asynchrone Kommunikation, Event-basiert |
Kopplung | Orchestrierung für gemeinsames Ziel | Schwache Kopplung der Domänen | Bounded Context (abgegrenzter Kontext), Ubiquitous Language (gemeinsame Sprache), schwache Kopplung der Kontexte | Zusammenarbeit für gemeinsames Ziel, gemeinsame Interfaces, emergentes Verhalten |
Team | 2-3 Personen pro Microservice | 1 Scrum Team pro SCS als Haupt-Team (aber ggf. auch mehrere Scrum-Teams für verschiedene Microservices mit skaliertem Scrum / Nexus) | 1 Scrum-Team pro System | 1-2 Personen pro Funktion |
Infrastruktur | Gemeinsame Infrastruktur | Keine besondere Infrastruktur nötig | Gemeinsame Infrastruktur für fachliche Events | Abhängigkeit von gemeinsamer Infrastruktur |
Skalierbarkeit | Bei sehr hohen Skalierbarkeitsanforderungen | Gute Skalierbarkeit | Gute Skalierbarkeit | Bei extremen Skalierbarkeitsanforderungen |
Infrastruktur | Netflix, Twitter | Amazon, Otto.de, Galeria Kaufhof | Serverlose Architektur, AWS Lambda, Azure Functions |
µSOA
SCS
DDDD
FaaS
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Dr. Christoph Ehlers