Architekturentscheidung im KI-Kontext
Die Wahl zwischen Microservices und Monolith hat bei KI-Systemen zusätzliche Dimensionen: Modelle können Gigabytes groß sein, Inferenz erfordert spezielle Hardware (GPU), die Kommunikation zwischen KI-Komponenten muss latenzarm sein und die Versionierung von Modellen erhöht die Komplexität.
Wann Monolith wählen?
Monolith funktioniert gut, wenn: das Team klein ist (weniger als 10 Entwickler), KI einen kleinen Teil des Systems ausmacht, schnelles Prototyping Priorität hat und die Gesamtlast moderate Skalierung erfordert. Viele erfolgreiche KI-Produkte starteten als Monolithen und wurden erst bei wachsendem Bedarf migriert.
Wann Microservices wählen?
Microservices sind gerechtfertigt, wenn: verschiedene KI-Modelle unabhängig skaliert werden müssen, Teams autonom arbeiten (Frontend, Backend, ML), verschiedene Teile unterschiedliche Technologien erfordern (Python ML + Node.js API) und ein Ausfall einer Komponente nicht das gesamte System lahmlegen soll.
Migrationsstrategie
Migration vom Monolith zu Microservices sollte schrittweise erfolgen: Identifizierung klar trennbarer Fachdomänen, Extraktion der am stärksten skalierungsbedürftigen Komponente, Implementierung einer API-Schicht zwischen den Services, schrittweise Herauslösung weiterer Komponenten und Monitoring jedes Schritts auf Leistungsregressionen.
Hybrid-Ansatz
In der Praxis funktioniert oft ein hybrider Ansatz am besten: Die Kern-Geschäftslogik bleibt in wenigen größeren Services, während KI-Modelle als separate Services mit eigener Skalierung laufen. ESKOM.AI nutzt diesen Ansatz — der Kern des Systems ist modular aufgebaut, während einzelne Spezialmodule unabhängig deployed werden.
Entscheidungskriterien
- Bewerten Sie die Teamgröße und Organisationsstruktur
- Analysieren Sie die Skalierungsanforderungen einzelner Komponenten
- Berücksichtigen Sie die Infrastrukturkosten (Microservices erfordern mehr Overhead)
- Planen Sie die Migrationsstrategie schrittweise (Big Bang vermeiden)
- Investieren Sie in Monitoring und Beobachtbarkeit unabhängig von der Architektur