Monolit — nevyhnutelný start
Většina úspěšných systémů AI začíná jako monolit — a právem. Na počátku projektu, kdy tým experimentuje s modely, mění architekturu a hledá product-market fit, monolit nabízí rychlost vývoje, jednoduchost debuggingu a nízké provozní náklady. Předčasná dekompozice na mikroslužby generuje komplexitu, která v rané fázi projektu zpomaluje vývoj.
Kdy monolit přestává stačit
Signály, že je čas zvážit migraci: různé komponenty systému vyžadují různé škálovací strategie. Cykly nasazení se prodlužují, protože změna v jedné komponentě vyžaduje rebuild a testování celého systému. Týmy se navzájem blokují. Selhání jedné komponenty degraduje celý systém.
Strategická dekompozice
Migrace z monolitu na mikroslužby by nikdy neměla probíhat jako „velký třesk“ přepis. Vzor škrticího hada (strangler fig) umožňuje postupnou extrakci služeb: identifikuj jasně ohraničenou doménu, extrahuj ji do samostatné služby, propoj přes API, opakuj. Pro systémy AI je typicky prvním kandidátem inference engine — možnost nezávislého škálování GPU zdrojů přináší největší úsporu.
Provozní aspekty mikroslužeb
Mikroslužby přinášejí nejen benefity, ale i provozní složitost: distribuované trasování pro debuggování požadavků přes více služeb, service mesh pro řízení komunikace, centralizované logování a monitoring, orchestrace nasazení, management konfigurací pro desítky služeb. Organizace bez DevOps kapacity a zkušeností s distribuovanými systémy riskuje, že přechod na mikroslužby zvýší náklady a sníží spolehlivost místo opačného efektu.