Software-Architektur

Serverless Computing: Vorteile und Fallstricke Serverless Computing bedeutet, dass Anwendungen weitgehend ohne eigene Server laufen. Statt eigene Server zu betreiben, nutzt man Funktionen oder API-Endpunkte, die der Cloud-Anbieter nach Bedarf bereitstellt. Der Code wird in Funktionen verpackt, die automatisch skaliert werden. Für Entwicklerinnen und Entwickler bedeutet das vor allem: weniger Betriebsaufwand, mehr Zeit für die eigentliche Logik. Vorteile: Kostenkontrolle: Abrechnung pro Ausführung und nutzungsabhängig. Automatische Skalierung: Bei Lastspitzen wächst die Kapazität automatisch. Schnelle Markteinführung: Neue Funktionen lassen sich zügig bereitstellen. Fokus auf Code: Weniger Infrastruktur-Overhead, mehr Wertschöpfung. Typische Fallstricke: ...

Microservices Architektur verstehen Microservices sind eine Architekturform, bei der eine Anwendung aus vielen kleinen Diensten besteht, die unabhängig deployt werden. Jeder Dienst erfüllt eine klare Aufgabe und kommuniziert über definierte Schnittstellen. Im Vergleich zum Monolithen reduziert dies Komplexität in einzelnen Bereichen, bringt aber neue Anforderungen an Vernetzung, Sicherheit und Betrieb. Vorteile von Microservices Skalierbarkeit: Dienste lassen sich unabhängig skalieren, passend zur Last. Unabhängige Teams: Kleine Teams verantworten eigene Dienste und Deployments. Technologieflexibilität: Unterschiedliche Technologien pro Service ermöglichen passende Lösungen. Herausforderungen Verteilte Fehlerdiagnose: Logs, Tracing und Metriken sind Pflicht. Datenkoordination: Jeder Dienst hat oft eigene Datenhaltung; klare Regeln vermeiden Inkonsistenzen. Netzwerkfehler und Latenz: Fehler müssen automatisiert erkannt und abgefedert werden. Sicherheit und Governance: Schnittstellen absichern, Zugänge kontrollieren, Compliance beachten. Wichtige Konzepte Boundaries: Begrenzt definierte Kontexte geben klare Vertragsgrenzen. API-first: Verträge zuerst, Implementierung danach. Kommunikation: Synchron (HTTP, gRPC) vs asynchron (Nachrichten, Events). Datenarchitektur: Database per Service oder ereignisgesteuerte Synchronisation. Muster: API Gateway, Service Registry, Circuit Breaker, Observability. Typische Muster API Gateway zur Vereinheitlichung von Zugriffen. Service Registry für dynamische Dienstentdeckung. Logging & Tracing über verteilte Systeme. Messaging-Systeme (Queues, Topics) für lose Kopplung. Fehlerbehandlung durch Resiliency-Muster und Logging. Praktische Tipps Starte klein, dominiere das Domänenmodell statt der Technologie. Automatisierung: CI/CD, Infrastruktur als Code, Containerisierung. Observability: konsistente Logs, Metriken, verteiltes Tracing. Sicherheit: mTLS, API-Gateways, Secrets-Management. Testing: Contract-Testing, End-to-End-Tests, Chaos-Engineering. Praxisbeispiel Stellen Sie sich einen Onlineshop vor: Bestell-, Lager- und Benutzerdienst arbeiten getrennt. Wenn der Kunde eine Bestellung auslöst, prüft der Bestellservice die Verfügbarkeit, informiert das Lagersystem und aktualisiert den Kundenstatus. Über Events landen alle Zustandsänderungen konsistent in den jeweiligen Diensten, sodass niemand das Gesamtsystem in einer großen Transaktion sperren muss. Dieses Muster erleichtert Skalierung, macht Deployments risikoärmer und unterstützt horizontale Auslegung. ...

Cloud-native Anwendungen entwickeln Cloud-native Anwendungen gewinnen an Bedeutung, weil sie flexibel auf Lastspitzen reagieren, Kosten besser steuern und neue Funktionen schneller liefern. Der Weg dorthin führt über klare Muster: Containerisierung, modulare Architektur und automatisierte Abläufe. Wer diese Prinzipien versteht, kann resilientere Systeme bauen, die sich gut in der Cloud betreiben lassen. Was bedeutet cloud-native genau? Es geht um Anwendungen, die in einer Cloud-Umgebung entstehen, sich automatisch skalieren lassen und aus vielen kleinen Bestandteilen bestehen. Typische Merkmale sind Containerisierung, Microservices, DevOps-Praktiken und eine starke Betonung von Observability.Diese Kombination sorgt dafür, dass Entwicklung, Betrieb und Sicherheit enger zusammenarbeiten. ...

IT-Architektur-Patterns: Von Monolith zu Modular Viele Teams stehen vor der Frage, wie eine wachsende Anwendung flexibel skalierbar bleibt. Die Antwort liegt oft in Architektur-Patterns, die Monolithen schrittweise in modulare Strukturen überführen. Ziel ist eine Architektur, die unabhängig deploybar, leichter zu testen und besser wartbar ist. Ein solcher Wandel gelingt oft besser, wenn man klein anfängt und klare Grenzlinien setzt. Ein Monolith kann funktionieren, solange der Funktionsumfang überschaubar ist. Doch mit neuen Anforderungen wachsen Komplexität, Release-Zyklen und Koordinationsaufwand. Drei gängige Wege helfen dabei, die Grenzen neu zu ziehen: Ein modulare Monolith behält eine zentrale Anwendung, aber mit klaren Modulen; Microservices zerlegen die Anwendung in eigenständige Dienste; Cloud-native Muster setzen verstärkt auf asynchrone Kommunikation, API-Gateways und Event-Driven Architectures. ...

Serverless Computing erklärt Serverless Computing beschreibt eine cloudbasierte Art der Anwendungsarchitektur, bei der Entwickler Code schreiben, der von einer Plattform ausgeführt wird, ohne eigene Server zu verwalten. Die Infrastruktur, Skalierung und Verfügbarkeit übernimmt der Cloud-Anbieter. Bezahlt wird oft pro Funktionsaufruf oder pro verarbeitete Ereignis, nicht pro laufender Serverstunde. Das klingt nach Magie, ist aber eine gut durchdachte Strategie für bestimmte Aufgabenfelder. Wie funktioniert Serverless? Die Anwendung besteht aus einzelnen Funktionen, die durch Ereignisse ausgelöst werden. Ein HTTP-Aufruf, ein Dateiupload in den Speicher oder ein Zeitplan kann eine Funktion starten. Jede Funktion ist in der Regel kurzlebig und zustandslos; langfristiger Zustand wird in einer Datenbank oder einem Object-Speicher abgelegt. Die Plattform kümmert sich um das Bereitstellen von Rechenkapazität, das Starten von Funktionen und das automatische Skalieren bei steigender Last. Kosten fallen nur an, wenn eine Funktion ausgeführt wird, und oft auch je nach Speicherverbrauch. ...

Die Rolle von APIs in der modernen IT APIs sind heute mehr als einfache Schnittstellen. Sie verbinden Systeme, Daten und Teams über verschiedene Plattformen hinweg. Wer eine Anwendung baut, setzt oft auf mehrere APIs von Partnern, Cloud-Anbietern oder internen Diensten. Eine gute API ist wie eine klare Brücke: Sie erklärt, was möglich ist, welche Daten geliefert werden und welche Regeln gelten. Transparenz und Stabilität fördern Vertrauen in die gesamte IT-Lieferkette. ...

REST und GraphQL im Praxisvergleich Bei der Wahl einer API-Architektur stehen Teams oft vor der Entscheidung REST oder GraphQL. Beide Ansätze haben Stärken, doch der Kontext entscheidet. REST orientiert sich an Ressourcen, GraphQL an Abfragen, die der Client selbst bestimmt. REST nutzt klar definierte Endpunkte, HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT und DELETE sowie Statuscodes. Das macht Caching einfach und die Sicherheitskontrollen bleiben übersichtlich. GraphQL arbeitet mit einem einzigen Endpunkt und einer stark typisierten API-Schnittstelle. Clients fragen genau die Felder ab, die sie benötigen. ...

Cloud-Native Entwicklung erklärt Cloud-native bedeutet, Anwendungen so zu bauen, dass sie in der Cloud gut funktionieren, schnell skalieren und sich zuverlässig betreiben lassen. Es geht um lose Kopplung, Containerisierung, Automatisierung und gute Beobachtbarkeit. Statt einer großen Monolithen-Anwendung arbeiten Teams mit kleinen, unabhängigen Diensten, die zusammen eine Anwendung bilden. Zu den Kernbausteinen zählen: Containerisierung: Portabilität und Konsistenz zwischen Entwicklung, Test und Produktion. Orchestrierung: Kubernetes koordiniert Container, sorgt für Skalierung, Rollouts und Ausfallsicherheit. Microservices: kleine Dienste mit klaren Grenzen, die unabhängig deployt werden können. Zusätzliche wichtige Konzepte sind APIs-first-Design, Infrastructure as Code (IaC) und Beobachtbarkeit (Logs, Metriken, Traces). ...

Software-Architektur für Skalierbarkeit Skalierbarkeit ist kein einzelnes Feature, sondern eine Eigenschaft der Software-Architektur. Sie bestimmt, wie gut eine Anwendung mit wachsender Nutzerzahl und größerem Datenvolumen zurechtkommt, ohne an Geschwindigkeit zu verlieren oder auszufallen. In diesem Beitrag schauen wir auf praktikable Muster und Maßnahmen, die sich auch in bestehenden Systemen gut umsetzen lassen. Grundlagen der Skalierbarkeit Grundsätzlich unterscheiden wir horizontale und vertikale Skalierung. Vertical Scaling bedeutet, eine einzelne Instanz leistungsfähiger zu machen. Horizontal Scaling bedeutet, mehrere Instanzen zu betreiben und einen Lastverteiler einzusetzen. Horizontal ergibt oft mehr Flexibilität, erfordert aber ein stateless-Design, klare Schnittstellen und gute Observability. ...