Architecture

Microservices vs. Monolith: Die richtige Wahl treffen

Eine objektive Analyse architektonischer Patterns, die Organisationen hilft, informierte Entscheidungen basierend auf ihrem spezifischen Kontext, Team-Größe und Geschäftsanforderungen zu treffen – jenseits von Hype und Dogma.

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Architecture Microservices Best Practices

Microservices vs. Monolith: Die richtige Wahl treffen

Die Debatte zwischen Microservices und Monolithen gehört zu den polarisierendsten Diskussionen in der modernen Software-Architektur. Auf Konferenzen werden Microservices als die einzig zukunftsfähige Lösung gefeiert, während in Online-Foren Entwickler ihre Horror-Stories über überkomplexe Microservices-Architekturen teilen. Die Wahrheit, wie so oft, liegt zwischen den Extremen – und ist hochgradig kontextabhängig.

Dieser Artikel bietet eine nüchterne, praktische Analyse beider Ansätze. Keine religiösen Argumente, keine Vendor-Marketing, nur evidenzbasierte Insights aus realen Projekten. Das Ziel ist nicht, Sie von einem Ansatz zu überzeugen, sondern Ihnen die Werkzeuge zu geben, die richtige Entscheidung für Ihren spezifischen Kontext zu treffen.

Die zentrale These: Sowohl Monolithen als auch Microservices sind valide architektonische Patterns. Die Frage ist nicht "Was ist besser?", sondern "Was ist besser für uns, jetzt, mit unserem Team, unseren Constraints und unseren Zielen?"

Der Monolith: Unterschätzt und missverstanden

Beginnen wir mit einer Rehabilitation des Monolithen, der in den letzten Jahren zu Unrecht als "Legacy-Pattern" stigmatisiert wurde.

Was ist ein Monolith wirklich?

Ein Monolith ist fundamental eine Anwendung, die als einzelne Deployment-Einheit ausgeliefert wird. Alle Komponenten – UI, Business Logic, Datenzugriff – sind in einem Prozess vereint und teilen denselben Memory-Space und dieselbe Datenbank.

Was ein Monolith NICHT automatisch bedeutet:

  • Schlecht strukturierter "Big Ball of Mud"-Code
  • Unmöglichkeit von Tests oder Code-Qualität
  • Technologische Einschränkung auf alte Frameworks
  • Skalierungsunfähigkeit

Was ein gut gebauter Monolith IST:

  • Eine einzige Deployment-Einheit mit klarer interner Modularisierung
  • Einfache lokale Entwicklung und Debugging
  • Straightforward Deployment-Prozess
  • ACID-Transaktionen über die gesamte Domäne
  • Kosteneffizient in Entwicklung und Betrieb

Die Verwirrung entsteht oft, weil "Monolith" mit "schlecht strukturiert" gleichgesetzt wird. Ein Monolith kann intern genauso gut modularisiert sein wie eine Microservices-Architektur – der Unterschied liegt primär im Deployment und Runtime-Isolation, nicht in der Code-Struktur.

Die unterschätzten Vorteile des Monolithen

1. Entwickler-Produktivität in frühen Phasen

Für ein Early-Stage-Startup oder ein neues Produkt ist die Entwicklungsgeschwindigkeit kritisch. Ein Monolith ermöglicht es einem kleinen Team, extrem schnell zu iterieren:

  • Lokale Entwicklung: Ein Entwickler kann die gesamte Anwendung lokal laufen lassen mit einem einzigen "run"-Command. Bei Microservices müssen oft Dutzende Services orchestriert werden, selbst für einfache Features.

  • Schnelles Refactoring: Wenn sich Anforderungen ändern (was in der frühen Phase ständig passiert), kann ein Entwickler im Monolithen einfach Code verschieben, umbenennen, umstrukturieren. Bei Microservices bedeutet jede größere Änderung oft API-Contract-Changes, Versionierung, koordinierte Deployments.

  • Einfaches Debugging: Ein Breakpoint, ein Stacktrace – fertig. In Microservices muss man Distributed Tracing, Log-Aggregation und Request-Flow-Visualisierung aufsetzen, um ähnliche Insights zu bekommen.

2. Performance durch Locality

Ein oft übersehener Vorteil: In einem Monolithen sind alle Aufrufe In-Process Method-Calls. Ein Microservice-Call hingegen bedeutet:

  • Netzwerk-Latenz (oft 1-10ms, kann bei schlechten Conditions viel höher sein)
  • Serialisierung/Deserialisierung (JSON, Protobuf, etc.)
  • HTTP-Overhead
  • Potenzielle Retry-Logic und Failure-Handling

Performance-Beispiel: Eine Operation, die in einem Monolithen 5 Method-Calls macht (jeweils <1µs), dauert vielleicht 50µs gesamt. In Microservices, wo jeder Call ein HTTP-Request ist, sind wir schnell bei 5-50ms – ein Faktor 100-1000 langsamer.

Für viele Anwendungen ist dieser Performance-Unterschied irrelevant. Aber für high-throughput oder latency-sensitive Systeme kann es entscheidend sein.

3. Konsistenz und Transaktionen

In einem Monolithen mit einer Datenbank können Sie sich auf ACID-Transaktionen verlassen. Wenn eine Business-Operation mehrere Datenbankentitäten betrifft, wrappen Sie es in eine Transaction – fertig.

In Microservices, wo jeder Service seine eigene Datenbank hat (Database-per-Service-Pattern), müssen Sie mit eventual Consistency leben oder komplexe Saga-Patterns mit Compensation-Logic implementieren.

Beispiel: Ein E-Commerce-Checkout in einem Monolithen:

using (var transaction = _dbContext.Database.BeginTransaction())
{
    try
    {
        var order = CreateOrder(customerId, cartItems);
        DeductInventory(cartItems);
        ChargePayment(order.Total, paymentMethod);
        SendConfirmationEmail(order);

        transaction.Commit();
    }
    catch
    {
        transaction.Rollback();
        throw;
    }
}

Alles-oder-nichts. Atomar. Wenn der Payment-Service fehlschlägt, wird alles zurückgerollt.

In Microservices wird das gleiche Szenario zu einem verteilten Saga mit mehreren Services, Compensating Transactions, und potentiellen Inkonsistenzzuständen während der Verarbeitung. Deutlich komplexer.

4. Operationale Einfachheit

Deployment eines Monolithen:

  1. Build der Anwendung
  2. Deploy auf Server(n)
  3. Fertig

Deployment von Microservices:

  1. Build von Service A, B, C, D, E, F...
  2. Deploy jedes Services individuell
  3. Sicherstellen, dass API-Versionen kompatibel sind
  4. Service Discovery, Load Balancing konfigurieren
  5. Distributed Tracing, centralized Logging
  6. Inter-Service Communication monitoring
  7. ...und so weiter

Die operationale Komplexität von Microservices ist erheblich. Teams brauchen dedizierte DevOps/Platform-Engineers, um das System am Laufen zu halten.

Microservices: Mächtig, aber komplex

Microservices sind nicht die Lösung für alle Probleme – sie sind die Lösung für spezifische Probleme, die bei skalierten Organisationen auftreten.

Was Microservices wirklich bedeuten

Microservices sind kleine, autonome Services, die:

  • Eine spezifische Business-Capability implementieren
  • Unabhängig deploybar sind
  • Ihre eigene Datenhaltung haben
  • Über leichtgewichtige Protokolle kommunizieren (typischerweise HTTP/REST oder Message Queues)
  • Von kleinen, autonomen Teams owned werden

Was Microservices NICHT sind:

  • Automatisch besser als Monolithen
  • Eine Lösung für schlechte Code-Qualität
  • Einfacher zu entwickeln oder betreiben
  • Kostengünstiger

Die echten Vorteile von Microservices

1. Skalierbarkeit – aber granular

Der primäre technische Vorteil von Microservices ist granulare Skalierung. In einem Monolithen skalieren Sie die gesamte Anwendung, auch wenn nur ein Teil davon Last hat.

Beispiel: Ein E-Commerce-System:

  • Der Produkt-Katalog bekommt massiven Traffic (Browsing)
  • Der Checkout bekommt 100x weniger Traffic
  • Der Admin-Bereich bekommt minimal Traffic

In einem Monolithen müssen Sie die gesamte App skalieren, um den Katalog-Traffic zu handeln. Das bedeutet, Sie laufen 20 Instanzen, obwohl Sie nur einen Hot-Spot haben.

In Microservices:

  • Katalog-Service: 50 Instanzen
  • Checkout-Service: 5 Instanzen
  • Admin-Service: 2 Instanzen

Kosten-Unterschied: Angenommen, jede Instanz kostet €100/Monat:

  • Monolith: 20 Instanzen × €100 = €2.000/Monat
  • Microservices: (50 + 5 + 2) × €100 = €5.700/Monat

Wait, Microservices sind teurer? In diesem Beispiel ja! Aber wenn der Monolith noch weitere Services enthält, die auch skaliert werden müssen, könnte es umgekehrt sein. Die Mathematik hängt vom spezifischen Lastprofil ab.

2. Team-Autonomie und organisatorische Skalierung

Der oft wichtigere Vorteil von Microservices ist organisatorisch, nicht technisch. Mit wachsenden Engineering-Organisationen wird Koordination zum Bottleneck.

In einem Monolithen:

  • Alle Teams arbeiten in derselben Codebase
  • Merge-Konflikte sind häufig
  • Releases erfordern Koordination aller Teams
  • Eine Breaking Change von Team A kann Team B blockieren

In Microservices:

  • Jedes Team hat seine eigene Codebase
  • Teams können unabhängig deployen
  • APIs sind Contracts – solange der Contract erfüllt ist, ist alles gut
  • Team A kann 10x pro Tag deployen, Team B 1x pro Woche

Amazon's Two-Pizza-Team-Regel: Teams sollten klein genug sein, um mit zwei Pizzas gefüttert zu werden (6-10 Leute). Jedes Team ownt einen oder mehrere Microservices. Diese Struktur ermöglicht es Amazon, Tausende von Engineers zu koordinieren.

3. Technologische Flexibilität

In einem Monolithen sind Sie typischerweise an einen Tech-Stack gebunden. Alles ist Java, oder alles ist .NET, oder alles ist Node.js.

In Microservices kann Service A in Java sein, Service B in Go, Service C in Python – solange sie über standardisierte APIs kommunizieren.

Wann ist das wertvoll?

  • Machine Learning Services oft besser in Python
  • High-Performance Services vielleicht in Rust oder Go
  • Legacy-Integration vielleicht in Java
  • Web-Frontend in Node.js/TypeScript

Vorsicht: Diese Flexibilität ist auch ein Risiko. Zu viele Sprachen bedeuten: Multiple Build-Pipelines, multiple Monitoring-Setups, fragmentiertes Wissen im Team. Die meisten erfolgreichen Microservices-Architekturen standardisieren auf 2-3 Sprachen, nicht 10.

4. Fehler-Isolation und Resilience

In einem Monolithen kann ein Memory-Leak, eine Infinite Loop oder ein anderer kritischer Bug die gesamte Anwendung crashen. In Microservices ist der Impact isoliert.

Beispiel: Ein Bug im Recommendation-Service führt zu einem Crash. In Microservices:

  • Recommendation-Service ist down
  • Aber Katalog, Checkout, Order-Management funktionieren weiter
  • Users sehen keine Recommendations, aber können weiter einkaufen

In einem Monolithen: Gesamte App ist down.

Die Realität: Diese Isolation funktioniert nur, wenn Sie Ihre Services richtig designen mit Graceful Degradation und Circuit Breakers. Sonst kaskadieren Failures trotzdem.

Die versteckten Kosten von Microservices

Die Marketing-Materialien und Conference Talks über Microservices betonen die Vorteile. Die Kosten werden oft unterschlagen oder verharmlost. Lassen Sie uns ehrlich sein über die realen Challenges.

1. Operationale Komplexität explodiert

Distributed Systems sind fundamental schwerer als Single-Process-Systeme. Alle Probleme von Netzwerk-Kommunikation kommen ins Spiel:

  • Netzwerk ist unreliable (Packets werden dropped)
  • Netzwerk hat Latency (nicht predictable)
  • Services sind manchmal down
  • Clock Skew zwischen Maschinen

Monitoring und Debugging wird erheblich schwerer:

  • Ein einfacher Request kann Dutzende Services durchlaufen
  • Wenn ein Request fehlschlägt, wo ist das Problem? Service A? B? Das Netzwerk dazwischen?
  • Log-Aggregation über alle Services
  • Distributed Tracing (Jaeger, Zipkin) ist Pflicht, aber komplex aufzusetzen
  • Metrics-Collection über alle Services

Infrastruktur-Kosten steigen massiv:

Monolith-Infrastruktur:

  • 2-3 Application Servers
  • 1 Database (vielleicht mit Replica)
  • 1 Load Balancer
  • Basic Monitoring

Kosten: ~€500/Monat

Microservices-Infrastruktur (für sagen wir 10 Services):

  • Kubernetes Cluster (oder vergleichbare Orchestrierung)
  • Service Mesh (Istio, Linkerd)
  • Multiple Databases (Database-per-Service)
  • Message Queue (Kafka, RabbitMQ)
  • API Gateway
  • Service Discovery
  • Distributed Tracing Infrastructure
  • Centralized Logging (ELK Stack)
  • Monitoring (Prometheus, Grafana)

Kosten: €3.000-€5.000+/Monat

Menschen-Kosten: Sie brauchen DevOps/SRE-Expertise. Ein generalist Developer kann einen Monolithen deployen. Microservices brauchen spezialisiertes Wissen in Container-Orchestrierung, Service Mesh, Distributed Systems.

2. Development-Overhead

Lokale Entwicklung wird schwierig:

  • Wie laufen Sie 10+ Services lokal?
  • Docker Compose? Kubernetes in Docker (kind)?
  • Oder arbeiten gegen remote Dev-Environments?

Jede Option hat Downsides: Docker Compose ist langsam, remote Dev-Environments haben Latency und Kosten.

More Boilerplate:

  • Jeder Service braucht: HTTP-Server, Logging, Monitoring, Health-Checks, Configuration, Authentication, etc.
  • In einem Monolithen schreiben Sie das einmal. In Microservices 10+ mal (oder Sie bauen ein Service-Template/Framework)

API-Versioning-Alpträume:

  • Service A braucht ein neues Feld in der API von Service B
  • Aber Service C nutzt auch die API von B und ist nicht ready für Breaking Changes
  • → Sie brauchen API-Versioning, Backward-Compatibility, Deprecation-Zyklen

3. Organisatorische Herausforderungen

Conway's Law schneidet beide Richtungen: Ihre Architektur spiegelt Ihre Org-Struktur. Aber das bedeutet auch: Wenn Ihre Teams nicht aligned sind, wird Ihre Microservices-Architektur chaotisch.

Shared Services werden zu Bottlenecks:

  • Jedes Team will Features vom Platform-Team (das Auth, Notifications, etc. ownt)
  • Platform-Team ist overloaded
  • Feature-Teams sind blocked
  • → Frustration, politisches Gezerre um Prioritäten

Coordination-Overhead:

  • Cross-Service-Features brauchen Koordination mehrerer Teams
  • Release-Planning wird komplex
  • Wer ist on-call wenn ein Feature mehrere Services betrifft?

Die Entscheidungsmatrix: Wann was?

Nach diesem Überblick, lassen Sie uns eine praktische Decision-Matrix erstellen.

Wählen Sie einen Monolithen wenn:

Team-Größe < 10-15 Engineers:

  • Die Overhead von Microservices überwiegt die Benefits
  • Ein kleines Team kann effektiv an einer Codebase arbeiten
  • Koordination ist durch direkte Kommunikation einfach

Early-Stage Startup (Pre-Product-Market-Fit):

  • Speed-to-Market ist kritischer als Skalierbarkeit
  • Das Produkt wird sich wahrscheinlich fundamental ändern (Pivots)
  • Sie wissen noch nicht, welche Teile des Systems Last haben werden
  • Team-Fokus sollte auf Product Discovery sein, nicht auf Infrastruktur

Begrenzte DevOps-Kapazität:

  • Kein dediziertes Platform-/DevOps-Team
  • Limited Ops-Expertise im Team
  • Budget-Constraints für Infrastruktur

Domäne mit hoher Koppelung:

  • Business-Logic ist eng verwoben
  • Viele Operations erfordern Transaktionen über mehrere Entities
  • Klare Bounded Contexts sind schwer zu identifizieren

Beispiel-Kandidaten für Monolithen:

  • B2B SaaS-Tool mit 5-Person-Team
  • Internal Admin-Tool für 100 Users
  • E-Commerce-Shop mit 10k-50k Orders/Monat
  • Content-Management-System

Wählen Sie Microservices wenn:

Team-Größe > 20-30 Engineers:

  • Multiple Teams brauchen Autonomie
  • Koordination in einem Monolithen wird zum Bottleneck
  • Conway's Law: Ihre Org-Struktur will sich in der Architektur spiegeln

Klare Bounded Contexts in der Domäne:

  • Die Business-Domäne hat natürliche Grenzen
  • Services haben wenig Overlap
  • Geringe Koppelung zwischen Bereichen ist möglich

Unterschiedliche Skalierungsanforderungen:

  • Teile der Applikation haben 100x mehr Traffic als andere
  • Kosten durch Over-Provisioning eines Monolithen sind signifikant

Reife DevOps-Organisation:

  • Dediziertes Platform/SRE-Team vorhanden
  • Erfahrung mit Distributed Systems
  • Infrastruktur-Budget vorhanden

Technologische Diversität notwendig:

  • Verschiedene Teile brauchen wirklich verschiedene Tech-Stacks
  • (Aber seien Sie skeptisch – oft ist "want" nicht gleich "need")

Beispiel-Kandidaten für Microservices:

  • Skalierte Plattform mit 1M+ Users und 50+ Engineers
  • Multi-Product-Company wo jedes Product ein Team hat
  • High-Traffic-Consumer-App mit variablen Lastprofilen
  • Enterprise-Software mit modularen Features, die unabhängig sold werden

Der pragmatische Weg: Der Modular Monolith

Für viele Organisationen ist die beste Lösung ein Hybrid: Der Modular Monolith.

Was ist ein Modular Monolith?

Ein Modular Monolith ist:

  • Deployed als Single Artifact (Monolith)
  • Aber intern strukturiert wie Microservices
  • Klare Module mit definierten Boundaries
  • Module kommunizieren über Interfaces, nicht direkte Dependencies
  • Jedes Modul könnte später zu einem Microservice extracted werden

Die Vorteile:

  • Einfachheit eines Monolithen (single Deployment, ACID Transactions, easy Debugging)
  • Struktur und Isolation von Microservices
  • Optionalität: Migration zu Microservices ist möglich wenn/wann es Sinn macht
  • Perfect Balance für viele Teams

Implementierung in .NET:

// Solution Structure
Solution: OnlineShop
├── OnlineShop.Modules.Users/
│   ├── Domain/
│   ├── Application/
│   └── Infrastructure/
├── OnlineShop.Modules.Catalog/
│   ├── Domain/
│   ├── Application/
│   └── Infrastructure/
├── OnlineShop.Modules.Orders/
│   ├── Domain/
│   ├── Application/
│   └── Infrastructure/
├── OnlineShop.SharedKernel/
│   └── Interfaces, Common Types
└── OnlineShop.WebAPI/
    └── Startup, Controllers

// Regeln:
// 1. Modules haben keine direkten Project-References untereinander
// 2. Inter-Module Communication via Events oder Interfaces im SharedKernel
// 3. Jedes Module hat eigene Database-Tables (logisch getrennt)

Module kommunizieren via Events:

// In Orders Module
public class OrderService
{
    public async Task PlaceOrder(PlaceOrderCommand command)
    {
        var order = Order.Create(command);
        await _orderRepository.SaveAsync(order);

        // Event publizieren statt direktem Call zu Users Module
        await _eventBus.PublishAsync(new OrderPlacedEvent
        {
            OrderId = order.Id,
            CustomerId = order.CustomerId,
            TotalAmount = order.TotalAmount
        });
    }
}

// In Users Module
public class CustomerLoyaltyHandler : IEventHandler<OrderPlacedEvent>
{
    public async Task Handle(OrderPlacedEvent evt)
    {
        var customer = await _customerRepository.GetAsync(evt.CustomerId);
        customer.AddLoyaltyPoints(evt.TotalAmount * 0.01m);
        await _customerRepository.SaveAsync(customer);
    }
}

Migration zu Microservices: Wenn das Users Module später zu einem Microservice wird:

  1. Der Code bleibt praktisch identisch
  2. Der EventBus wird von In-Process zu Distributed (z.B. RabbitMQ)
  3. Database Connections zeigen auf separate Databases
  4. Deploy das Module als eigenen Service

Diese Gradual Migration ist deutlich weniger riskant als ein Big-Bang-Rewrite.

Migration: Vom Monolithen zu Microservices

Viele Unternehmen starten mit einem Monolithen und migrieren später zu Microservices. Die Frage ist: Wie macht man das sicher?

Der Strangler Fig Pattern

Der bewährte Ansatz ist der "Strangler Fig Pattern" (benannt nach Würgefeigen, die langsam ihren Wirt umschließen):

Schritt-für-Schritt:

Phase 1: Identify

  • Analysiere den Monolithen
  • Identifiziere Bounded Contexts
  • Priorisiere: Welche Teile migrieren zuerst?
    • Idealerweise: Low-Coupling, High-Cohesion, Business-Value

Phase 2: Build parallel

  • Baue den neuen Microservice parallel zum Monolithen
  • Der Monolith läuft weiter
  • Beide systeme haben vorerst keine User

Phase 3: Route selectively

  • Ein Proxy/API Gateway vor dem System
  • Route 5% des Traffics zum neuen Service
  • 95% gehen noch zum Monolithen
  • Monitor intensiv

Phase 4: Increase gradually

  • Wenn alles stabil: 10%, dann 25%, dann 50%, dann 100%
  • Bei Problemen: Sofort zurück zum Monolithen (Feature Flag)

Phase 5: Decommission

  • Wenn 100% auf neuem Service: Alten Code aus Monolith löschen
  • Datenbank-Migration (falls nötig)

Zeitrahmen: Für einen mittelgroßen Monolithen mit 10-15 Services als Ziel: 12-24 Monate.

Beispiel-Timeline:

Month 1-2: Assessment, Identifikation der Services
Month 3-4: Erster Service (z.B. Notifications) extracted
Month 5-6: Zweiter Service (z.B. Authentication)
Month 7-12: 3-5 weitere Services
Month 13-18: Komplexere Core-Services
Month 19-24: Finalization, Cleanup

Real-World Beispiele

Erfolgreicher Monolith: Basecamp

Basecamp ist eine der erfolgreichsten Software-Firmen (~$100M ARR) und läuft seit 20+ Jahren als Monolith.

Warum Monolith?

  • Team-Größe: ~50 Mitarbeiter, ~12 Developers
  • Domain: Relativ monolithisch (Project-Management-Tool)
  • Philosophy: Simplicity over Scalability
  • "We're not Netflix. We don't need Netflix-Level-Engineering"

Das Ergebnis:

  • Extrem hohe Developer-Productivity
  • Minimaler DevOps-Overhead
  • Profitable seit Tag 1
  • Serviert Millionen Users problemlos

Key Learning: Für viele Businesses ist ein gut gemachter Monolith optimal. Nicht jeder muss wie Netflix oder Amazon architected sein.

Erfolgreiche Microservices: Netflix

Netflix hat ~1000 Microservices und ~2000 Engineers.

Warum Microservices?

  • Scale: 200M+ Subscribers, massive Traffic
  • Team-Größe: 100+ Teams, unabhängige Velocity nötig
  • Diverse Requirements: Streaming, Recommendations, Billing, Content-Management
  • Reliability Requirements: 99.99% Uptime

Die Herausforderungen:

  • Massive Investment in Platform-Engineering
  • Chaos Engineering (Chaos Monkey, etc.) nötig
  • Distributed Tracing, Observability
  • Eigene Tools entwickelt (Eureka, Hystrix, Ribbon, etc.)

Key Learning: Microservices machen Sinn bei Netflix-Scale. Aber sie haben auch die Organisation und das Budget dafür.

Der Fehler: Premature Microservices

Case Study: Ein Startup mit 5 Engineers

Szenario: Early-Stage-Startup, 5 Developers, kein Product-Market-Fit. Entscheidung: "Wir bauen von Anfang an mit Microservices, um skalierbar zu sein!"

Was passierte:

  • Week 1-4: Setup von Kubernetes, Service Mesh, Monitoring
  • Week 5-8: Aufsetzen von 5 Services (User, Product, Order, Payment, Notification)
  • Week 9-12: Debugging von Service-Discovery-Issues, Netzwerk-Problemen
  • Month 4-6: Langsame Feature-Development, viel Zeit geht in Ops

Das Ergebnis:

  • Nach 6 Monaten: MVP ist noch nicht production-ready
  • Team ist frustriert, verbringt mehr Zeit mit Infrastruktur als mit Product
  • Runway wird knapp
  • → Pivot zu Monolith, bauten MVP in 6 Wochen

Key Learning: Premature Optimization ist die Wurzel allen Übels. Microservices sind Optimization für Probleme, die Sie (noch) nicht haben.

Die Checkliste: Ihre Entscheidung treffen

Nutzen Sie diese Checkliste um Ihre Entscheidung zu treffen:

Team & Organization

  • Wie groß ist unser Engineering-Team? (<10, 10-30, 30+)
  • Haben wir DevOps-Expertise? (None, Some, Dedicated Team)
  • Gibt es mehrere autonome Product-Teams?
  • Wie reif ist unsere CI/CD-Pipeline? (Basic, Good, Excellent)

Domain & Product

  • Sind Bounded Contexts in unserer Domäne klar identifizierbar?
  • Wie stark ist die Koppelung zwischen Domänen? (High, Medium, Low)
  • Wie oft ändern sich Requirements fundamental? (Constant Pivots, Iterative, Stable)
  • Ist Product-Market-Fit erreicht? (No, Partially, Yes)

Technical Requirements

  • Brauchen wir wirklich unterschiedliche Skalierung pro Feature? (No, Maybe, Yes)
  • Sind unterschiedliche Tech-Stacks für verschiedene Teile wirklich nötig? (No, Nice-to-Have, Must-Have)
  • Wie kritisch ist Fehler-Isolation? (Not Critical, Important, Critical)
  • Was ist unser Traffic-Profil? (Low, Medium, High, Variable)

Business & Budget

  • Was ist unser Infrastruktur-Budget? (Limited, Moderate, Generous)
  • Wie wichtig ist Time-to-Market? (Critical, Important, Secondary)
  • Was ist unsere Growth-Projektion für die nächsten 2 Jahre? (Slow, Moderate, Hypergrowth)
  • Wie risiko-avers sind wir? (Conservative, Balanced, Aggressive)

Scoring:

  • Monolith-Indikation: Kleine Teams, Enge Budgets, Hohe Koppelung, Early-Stage
  • Microservices-Indikation: Große Teams, Klare Boundaries, Skalierungs-Needs, Reife Organisation
  • Modular Monolith: Unsicher, Medium-Teams, Option für spätere Migration gewünscht

Fazit: Context ist König

Die Microservices-vs-Monolith-Debatte ist keine binäre Entscheidung zwischen "richtig" und "falsch". Beide sind valide architektonische Patterns für unterschiedliche Kontexte.

Monolithen sind optimal für:

  • Kleine bis mittlere Teams (< 20 Engineers)
  • Early-Stage Products (Pre-PMF bis Series A)
  • Domains mit hoher Koppelung
  • Organisationen mit limitierter DevOps-Kapazität
  • Projekte wo Simplicity Priorität hat

Microservices sind optimal für:

  • Große Organisationen (50+ Engineers)
  • Klar partitionierbare Domains
  • Services mit sehr unterschiedlichen Skalierungs-Anforderungen
  • Teams mit mature DevOps-Kultur und Budget

Modular Monoliths sind optimal für:

  • Fast alle Situationen dazwischen
  • Teams, die sich Optionen offen halten wollen
  • Organisation, die "Monolith-First, Microservices-Later" verfolgen
  • Wenn Sie unsicher sind: Start hier

Die wichtigste Regel: Don't cargo cult Netflix oder Amazon. Ihre Architektur sollte Ihre Probleme lösen, nicht die Probleme von Milliardenunternehmen mit Tausenden Engineers.

Start simple. Scale when necessary. Let your architecture evolve with your actual needs, not predicted future needs. Das ist der Weg zu nachhaltiger, erfolgreicher Software-Architektur.

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