Décision architecturale dans le contexte IA
Le choix entre microservices et monolithe possède des dimensions supplémentaires pour les systèmes IA : les modèles peuvent peser des gigaoctets, l'inférence nécessite du matériel spécialisé (GPU), la communication entre composants IA doit être à faible latence et la gestion des versions de modèles ajoute de la complexité.
Quand choisir le monolithe ?
Le monolithe fonctionne bien quand : l'équipe est petite (moins de 10 développeurs), l'IA ne représente qu'une petite partie du système, le prototypage rapide est prioritaire et la charge globale nécessite une scalabilité modérée. Beaucoup de produits IA à succès ont démarré en monolithe et n'ont migré qu'avec la croissance des besoins.
Quand choisir les microservices ?
Les microservices se justifient quand : différents modèles IA doivent être scalés indépendamment, les équipes travaillent de manière autonome (frontend, backend, ML), différentes parties nécessitent des technologies différentes (Python ML + Node.js API) et la panne d'un composant ne doit pas paralyser l'ensemble du système.
Stratégie de migration
La migration du monolithe vers les microservices doit être progressive : identification des domaines clairement séparables, extraction du composant nécessitant le plus de scalabilité, implémentation d'une couche API entre les services, extraction progressive des autres composants et monitoring de chaque étape pour les régressions de performance.
Approche hybride
En pratique, une approche hybride fonctionne souvent le mieux : la logique métier centrale reste dans quelques services plus grands, tandis que les modèles IA tournent comme des services séparés avec leur propre scalabilité. ESKOM.AI utilise cette approche — le cœur du système est modulaire, tandis que les modules spécialisés sont déployés indépendamment.
Critères de décision
- Évaluez la taille de l'équipe et la structure organisationnelle
- Analysez les besoins de scalabilité de chaque composant
- Prenez en compte les coûts d'infrastructure (les microservices nécessitent plus d'overhead)
- Planifiez la stratégie de migration par étapes (évitez le Big Bang)
- Investissez dans le monitoring et l'observabilité quelle que soit l'architecture