Wie funktionieren Graphdatenbanken und spaltenorientierte Datenbanken in modernen Architekturen?

Graphdatenbanken sind leistungsstarke Werkzeuge, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen darzustellen und auszuwerten. Ein einfaches Beispiel aus dem E-Commerce zeigt, wie eine Graphdatenbank eingesetzt werden kann: Wenn ein Nutzer zwei Produkte kauft, entstehen Kanten zwischen dem Nutzer-Knoten und den Produkt-Knoten. Diese Kanten ermöglichen es einem Analysesystem später, durch diese Verbindungen zu navigieren und festzustellen, dass der Nutzer genau diese beiden Produkte gekauft hat. Diese Information könnte dann genutzt werden, um einem anderen Nutzer das zweite Produkt zu empfehlen, wenn dieser das erste Produkt ansieht. In der Praxis wird ein solches Empfehlungssystem jedoch nicht nur auf der Basis von zwei Knoten arbeiten, sondern auf Interaktionen von Hunderten oder Tausenden von Nutzern, die ihre eigenen Präferenzen hinzufügen und so spezifische Verbindungen zwischen den Knoten stärken. Mit Hilfe linearer Algebra werden die Verbindungen zwischen den Knoten analysiert, um jene Produkte zu finden, deren Verbindungen am stärksten sind. Solche Systeme bieten nicht nur präzise, sondern auch sehr personalisierte Empfehlungen.

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die gut für Online Transaction Processing (OLTP) geeignet sind, wenn es darum geht, einzelne Datensätze schnell zu lesen oder zu schreiben, erfordert die Datenanalyse eine Datenbank, die auf das Durchsuchen großer Datenmengen optimiert ist. Relationale Datenbanken stoßen hier schnell an ihre Grenzen, da sie dazu neigen, Daten sequentiell zu lesen und so die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei großen Datenmengen zu verringern. Dies stellt ein erhebliches Problem dar, wenn es um die schnelle Analyse von Daten geht. Die Notwendigkeit, große Datenmengen zu sortieren und die relevanten Informationen schnell zu finden, ist einer der Hauptgründe, warum relationale Datenbanken bei analytischen Aufgaben nicht gut skalieren.

Ein solcher Ansatz hat jedoch auch seine Schattenseiten. Die Schreibgeschwindigkeit in einer spaltenorientierten Datenbank ist deutlich langsamer als in anderen Datenbanken, insbesondere wenn Daten häufig und in kleinen Einheiten eingefügt oder aktualisiert werden müssen. Dies ist ein typisches Merkmal von OLTP-Anwendungen, die Daten oft zeilenweise einfügen. Da aber OLAP-Anwendungen in der Regel große Datenmengen auf einmal laden und diese dann vielfach lesen, ist hier die Lesegeschwindigkeit viel wichtiger. In einer spaltenorientierten Datenbank wird die Dateneinfügung so organisiert, dass sie in großen Batch-Prozessen erfolgt, um die Performance zu optimieren.

Ein weiteres wichtiges Merkmal von spaltenorientierten Datenbanken ist ihre Fähigkeit zur effizienten Datenkompression. Daten, die nicht in einer Spalte vorhanden sind, werden einfach übersprungen, was dazu beiträgt, die Speicherkapazität und die Lesezeiten erheblich zu optimieren. Darüber hinaus werden die Daten in einer solchen Datenbank oft in mehreren Replikaten auf verschiedenen Knoten gespeichert, was die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit des Systems erhöht.

In modernen Anwendungen, die sowohl OLTP- als auch OLAP-Funktionen benötigen, wird oft eine hybride Lösung gewählt, bei der Daten sowohl in einer relationalen oder dokumentenorientierten Datenbank für transaktionale Prozesse als auch in einer spaltenorientierten Datenbank für analytische Aufgaben gespeichert werden. Diese Architektur ermöglicht es der Anwendung, die Stärken beider Datenbanktypen zu nutzen: schnelle Transaktionen für Echtzeitanwendungen und schnelle Analysen für Business Intelligence und Reporting.

Für den Entwickler ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen diesen Datenbanktypen zu verstehen und zu wissen, wann welcher Typ am besten eingesetzt wird. Für OLTP-Anwendungen eignen sich relationale Datenbanken oder Dokumentdatenbanken, die schnelle und konsistente Transaktionen ermöglichen. Für OLAP-Anwendungen hingegen sind spaltenorientierte Datenbanken die beste Wahl, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie zerlegt man ein Monolith in autonome Microservices?

Ein Monolith wächst meist unaufhaltsam – Schicht um Schicht, Funktion um Funktion, bis das System zu einem dichten Geflecht aus Abhängigkeiten wird. Dennoch entstehen bereits im Inneren feine Risse

Wie man Monolithen erfolgreich in Microservices umwandelt

In vielen Fällen erfordert die Umwandlung von Funktionalitäten eines Monolithen in Microservices das Einführen von sogenannten „Monolith to Microservice Proxies“. Diese Proxys ermöglichen es, die alte Funktionalität des Monolithen zu testen und mit den neuen Microservices zu vergleichen, ohne dass die Systemintegrität gefährdet wird. Dabei ist es entscheidend, diese neuen Microservices durch Playback Testing zu validieren, um sicherzustellen, dass sie die gleiche Funktionalität wie die ursprüngliche Monolithen-Implementierung bieten.

Es gibt auch Fälle, in denen die vorhandene Softwarelösung mit einem alten Kommunikationsprotokoll arbeitet, das nicht mehr von neuen Systemen unterstützt wird. In solchen Szenarien kann die Umstellung auf Microservices durch die sogenannte "Replace as Microservice"-Strategie erfolgen. Hierbei wird die alte Funktionalität durch einen vollständig neu geschriebenen Microservice ersetzt. Auch in diesem Fall ist es notwendig, die neue Lösung in das bestehende System zu integrieren, oft durch die Anwendung von Refactoring-Techniken, um die Microservice-Integration zu erleichtern.

In der Praxis wird häufig ein so genanntes „Facade“-Muster angewendet, um die Kommunikation zwischen dem alten Monolithen und den neuen Microservices zu ermöglichen. Diese Fassade übersetzt die ursprünglichen Funktionsaufrufe des Monolithen in die neuen Microservice-Aufrufe. Durch diese Proxy-Architektur wird der Übergang schrittweise vollzogen, ohne dass sofort alle Abhängigkeiten aufgebrochen werden müssen. Es ist ein häufiges Vorgehen, die Nutzung eines Monolithen durch den Einsatz solcher Fassade- und Proxy-Designmuster zu erleichtern.

Ein weiteres wichtiges Prinzip im Rahmen der Monolith-zu-Microservice-Transformation ist das sogenannte „Wrapping“ des Monolithen. Diese Strategie wird eingesetzt, um das bestehende System zu schützen, während neue Microservices in das System eingeführt werden. Hierbei kommen oft Adapter-, Fassade- oder Proxy-Muster zum Einsatz, um den Zugriff auf die neuen Microservices zu erleichtern, ohne dass bestehende Clients des Monolithen direkt davon betroffen sind. Dies ist besonders hilfreich, wenn Teile des alten Systems noch von Drittsystemen oder externen Parteien genutzt werden und nicht sofort geändert werden können.

Es ist jedoch nicht immer notwendig, den gesamten Monolithen zu „erwürgen“. In vielen Fällen bleibt ein Teil des Monolithen bestehen, weil er weiterhin einen Wert für das Unternehmen bietet. Der Aufwand, diesen Teil umzustrukturieren, könnte die Vorteile übersteigen. In solchen Fällen ist es durchaus akzeptabel, nur die Teile des Monolithen zu ersetzen, die der Modernisierung bedürfen, während weniger komplexe oder wertvolle Teile beibehalten werden.

Es gibt viele unterschiedliche Sequenzen und Herangehensweisen, die je nach technologischem und organisatorischem Kontext angepasst werden müssen. Wer mit der Umwandlung eines Monolithen in Microservices beginnt, sollte daher flexibel bleiben und eine eigene Strategie entwickeln, die den spezifischen Anforderungen gerecht wird.

Die Anwendung der Strangulierungsmuster erfordert also ein tiefes Verständnis der vorhandenen Systemarchitektur sowie die Fähigkeit, schrittweise Veränderungen durchzuführen, ohne das gesamte System auf einmal umzukrempeln. Durch das gezielte Einführen von Microservices und das langsame Ablösen der monolithischen Struktur wird eine nachhaltige und effiziente Modernisierung erreicht. In vielen Fällen wird die Einführung der neuen Microservices durch die langsame und behutsame Umstellung auf die Cloud unterstützt, um die Vorteile der verteilten Architektur und der elastischen Skalierung vollständig zu nutzen.

Wie man moderne Architekturen für Microservices und Cloud-native Anwendungen gestaltet: Der Weg zum erfolgreichen Deployment

Die rasante Entwicklung von Softwarearchitekturen hat dazu geführt, dass Unternehmen verstärkt Cloud-native Ansätze und Microservices-Modellierungen für ihre Applikationen nutzen. Insbesondere die Modularisierung von Monolithen hin zu verteilten Architekturen stellt ein Schlüsselthema dar, um die Skalierbarkeit, Flexibilität und Wartbarkeit von Anwendungen zu gewährleisten. Dabei spielt die richtige Architektur eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Projekts, wobei verschiedene Entwurfsmuster und Best Practices von zentraler Bedeutung sind.

Das Konzept des „Modular Monolith“ ist eine zentrale Strategie, um zunächst bestehende monolithische Anwendungen in kleinere, modularisierte Einheiten zu zerlegen. Dies erleichtert nicht nur die Wartung und Erweiterung der Software, sondern bietet auch eine Grundlage, um im späteren Verlauf in Richtung einer verteilten Microservices-Architektur zu migrieren. Ein wichtiger Aspekt dieser Architektur ist der Anti-Corruption Layer (ACL), der als Schutzbarriere zwischen alten und neuen Systemen fungiert. Der ACL hilft dabei, alte Geschäftslogik vor der Modernisierung zu isolieren und so den Übergang zu neuen Technologien zu erleichtern.

Die Einführung von Microservices-Architekturen kann jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden sein. Eine der größten Hürden besteht in der Notwendigkeit, komplexe Systeme zu refaktorisieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass die einzelnen Microservices voneinander unabhängig laufen können, ohne die Integrität der Gesamtarchitektur zu gefährden. Hier kommt die Cloud-native Architektur ins Spiel, die es ermöglicht, Anwendungen in Containern zu isolieren und auf der Cloud-Infrastruktur unabhängig voneinander zu deployen. Ein zentrales Konzept hierbei ist der Einsatz von Orchestrierungswerkzeugen wie Kubernetes, die es ermöglichen, Microservices effizient zu verwalten und zu skalieren.

Bei der Umsetzung von Microservices und der Transition von monolithischen zu modularen Systemen müssen Architekten auch immer wieder Architekturentscheidungen treffen, die häufig in Form von Trade-offs erfolgen. Ein solcher Kompromiss ist oft zwischen der Geschwindigkeit der Entwicklung und der Flexibilität der Architektur zu finden. Während eine strikte Modularisierung die Flexibilität der einzelnen Komponenten maximieren kann, kann sie auch die Entwicklungszeit und die Komplexität erhöhen. Dies ist ein entscheidender Punkt, den Entwickler und Architekten stets im Auge behalten sollten, um die bestmögliche Balance zu finden.

Darüber hinaus erfordert das Design von Microservices und deren Integration über ein Event-basierte Modell (Event Choreography) eine präzise und sorgfältige Planung. Es gilt, die Kommunikation zwischen den Microservices so zu gestalten, dass sie lose gekoppelt, jedoch hochgradig skalierbar ist. Ein Event-driven Ansatz bietet hier den Vorteil, dass einzelne Microservices über Events miteinander kommunizieren können, ohne dass eine direkte Abhängigkeit zwischen den Komponenten besteht. Dies ermöglicht eine höhere Flexibilität bei der Skalierung und beim Umgang mit Lastspitzen.

Die Einführung von Microservices erfordert darüber hinaus auch eine Umstellung in der Art und Weise, wie Software getestet wird. Es ist notwendig, neben klassischen Unit-Tests auch Integrationstests für die Kommunikation zwischen den Microservices sowie für den Einsatz in einer Cloud-Infrastruktur zu integrieren. Dabei spielen Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) eine wichtige Rolle, da sie eine schnelle und fehlerfreie Auslieferung der Software ermöglichen.

Neben den technischen Herausforderungen ist es auch wichtig, den kulturellen Aspekt der Einführung von Microservices zu berücksichtigen. Der Übergang von einer monolithischen zu einer modularen Architektur erfordert oft einen tiefgreifenden Wandel in der Denkweise und den Arbeitsabläufen des Teams. DevOps-Praktiken, die eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Betriebsabteilungen fördern, sind hierbei unverzichtbar. Eine kontinuierliche Kommunikation und die Förderung einer offenen, kooperativen Arbeitsweise erleichtern nicht nur die Implementierung, sondern auch die Wartung und Skalierung von Microservices über den gesamten Lebenszyklus der Anwendung.

Ein weiteres wesentliches Element ist die Rolle des „Pave the Road“-Ansatzes, der in der frühen Phase der Architekturentwicklung die Grundlage für zukünftige Erweiterungen legt. Hierbei geht es darum, die Architektur und die Infrastruktur so zu gestalten, dass spätere Anpassungen und Erweiterungen problemlos möglich sind. Insbesondere bei Microservices-Projekten ist es wichtig, die notwendigen Entwicklungs- und Betriebsprozesse frühzeitig festzulegen, um spätere Migrationen zu erleichtern und die Komplexität im laufenden Betrieb zu minimieren.

Die Wahl des richtigen Deployment-Modells für die Cloud-Umgebung spielt ebenfalls eine wesentliche Rolle. Das NIST (National Institute of Standards and Technology) hat verschiedene Modelle für das Cloud-Deployment entwickelt, die je nach Bedarf und Umfang der Anwendung angewendet werden können. Je nach den Anforderungen an Skalierbarkeit und Verfügbarkeit sind unterschiedliche Modelle wie Private, Public oder Hybrid Clouds sinnvoll.

Wichtig ist zu verstehen, dass die Migration und Modernisierung bestehender Anwendungen nicht nur ein technisches, sondern auch ein organisatorisches Projekt ist. Die Umstellung auf eine verteilte Architektur und der Übergang zu Microservices erfordern nicht nur neue technische Fähigkeiten, sondern auch eine Veränderung der gesamten Arbeitsweise im Unternehmen. Eine sorgfältige Planung und schrittweise Implementierung sind daher unerlässlich, um den Erfolg der Modernisierung langfristig sicherzustellen.

Wie Event-Sourcing die Verwaltung komplexer Transaktionen revolutioniert

Event-Sourcing ist ein Konzept, das immer mehr an Bedeutung gewinnt, besonders wenn es um die Verwaltung von komplexen Transaktionen in einem System geht. Es geht darum, den Zustand eines Systems nicht nur als einmalige Momentaufnahme zu betrachten, sondern als eine Serie von Ereignissen, die im Laufe der Zeit stattgefunden haben. Diese Methode ermöglicht es, den aktuellen Zustand eines Systems jederzeit durch das Abspielen der entsprechenden Ereignisse zu rekonstruieren, was vor allem in komplexen Szenarien wie Finanztransaktionen, Kontenmanagement oder Fahrdienst-Apps von großer Bedeutung ist.

Ein einfaches Beispiel für Event-Sourcing findet sich in der Verwaltung von Bankkonten. Angenommen, ein Kunde hat mehrere Abonnements und möchte herausfinden, wie viel er sparen könnte, wenn er diese kündigt. Ein einfaches System würde alle Abonnementgebühren als einzelne Transaktionen behandeln und berechnen, wie viel Geld der Kunde nach deren Streichung im Monat sparen könnte. Doch die wahre Stärke von Event-Sourcing zeigt sich in komplexeren Szenarien.

Wenn ein Kunde beispielsweise mehrere Konten besitzt, darunter ein Rentenkonto, das eine Vielzahl von Finanzinstrumenten wie ETFs, Aktien und Anleihen enthält, wird das Ganze schwieriger. Die Umstrukturierung eines solchen Portfolios – also das Rebalancing – mag für den Kontoinhaber als eine einzige, einfache Transaktion erscheinen: Er gibt einfach an, welche Aktien, Anleihen und Fonds er besitzen möchte, und das System kümmert sich um den Rest. Doch hinter den Kulissen ist dieser Prozess alles andere als einfach. Hier kommen Event-Sourcing und das Abspielen von Ereignissen ins Spiel.

Falls es bei der Umstrukturierung zu einem Problem kommt – etwa wenn ein Handel ausgesetzt wird oder eine Transaktion schiefgeht – kann das System alle früheren Ereignisse zurückverfolgen, um den ursprünglichen Zustand wiederherzustellen und etwaige Verluste auszugleichen. Diese Fähigkeit, vergangene Ereignisse zu "replayen", ist von unschätzbarem Wert, besonders wenn es darum geht, Fehler zu beheben und den Kunden in schwierigen Situationen zu entschädigen.

Diese Event-basierte Herangehensweise bietet zahlreiche Vorteile. Sie ermöglicht nicht nur eine genaue Nachverfolgung des Systems, sondern auch eine einfache Implementierung von Fehlerkorrekturen. Um einen Fehler zu beheben, kann einfach ein weiteres Ereignis eingeführt werden, das die Auswirkungen des vorherigen rückgängig macht. Diese Flexibilität ist besonders bei komplexen, dynamischen Prozessen von großer Bedeutung.

Wenn wir die Event-Sourcing-Architektur auf eine größere Skala anwenden, erkennen wir, dass sie tiefere Implikationen für die Art und Weise hat, wie wir Softwareanwendungen und ihre Komponenten gestalten. Anstatt dass verschiedene Teile eines Systems direkt miteinander kommunizieren und voneinander abhängig sind, ermöglicht Event-Sourcing eine lose Kopplung der Komponenten. Änderungen in einem System werden durch Ereignisse signalisiert, auf die andere Komponenten reagieren können, ohne dass eine zentrale Instanz erforderlich ist, die alles steuert. Dies ist der Kern der Event-Driven Architecture, die es ermöglicht, Systeme auf skalierbare und flexible Weise zu entwickeln.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Event-Sourcing eine revolutionäre Methode darstellt, um komplexe Transaktionen und Prozesse zu verwalten. Es erlaubt nicht nur eine präzise Nachverfolgung von Ereignissen, sondern auch eine einfache Fehlerbehebung und eine bessere Skalierbarkeit. Diese Architektur ist besonders vorteilhaft in Umfeldern, in denen schnelle Änderungen und eine hohe Komplexität herrschen. Ob in der Finanzwelt, bei Fahrdienst-Apps oder in anderen komplexen Systemen – Event-Sourcing bietet eine elegante Lösung zur Verwaltung und Reparatur von Transaktionen, die andernfalls nur schwer nachzuvollziehen wären.