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20. Oktober 2026
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Die Frage nach Microservices oder Monolith wird meist als Kampf dargestellt. Man sucht sich eine Seite aus, verteidigt sie und stellt entsprechend Personal ein. Genau diese Herangehensweise ist der Ursprung der teuersten Fehler.
Die ehrliche Antwort liegt auf einem Spektrum. An einem Ende steht eine einzelne, bereitstellbare Anwendung. Am anderen Ende stehen viele unabhängig voneinander bereitgestellte Dienste. Dazwischen liegt der modulare Monolith, der weit weniger Aufmerksamkeit erhält, als er verdient. Wo Sie landen, hängt von einer Handvoll Kriterien ab, von denen die meisten wenig mit Technologie zu tun haben.
Dieser Leitfaden bietet Ihnen eine Entscheidungsmatrix, zeigt Fehlermuster auf, die bei schlechten Entscheidungen auftreten, weist einen Weg für den Wechsel zwischen den Optionen und liefert ein Fazit für Startups, Scale-ups und Unternehmen. Wenn Sie sich bereits für Microservices entschieden haben und das „Wie“ suchen, deckt unser Leitfaden zu Microservices-Best-Practices dies ab. Dieser hier befasst sich mit der Entscheidung selbst.
Was ist die kurze Antwort auf die Frage nach Microservices oder Monolith?
Für die meisten neuen Produkte sollten Sie mit einem modularen Monolithen beginnen. Extrahieren Sie einen Dienst erst dann, wenn Sie einen konkreten Grund dafür benennen können: unabhängige Bereitstellung, ein abweichendes Skalierungsprofil oder eine zwingende Isolationsanforderung. Stellen Sie sicher, dass Sie ein verteiltes System betreiben können, bevor Sie eines bauen. Bewerten Sie Ihren eigenen Fall mit der Imaginary Cloud Architecture Decision Matrix weiter unten.
Die Debatte kehrt immer wieder, weil Architekturänderungen teuer sind und die meisten Teams ohne strukturierte Methode entscheiden. In unserer Umfrage unter mehr als 100 Engineering-Verantwortlichen auf der QCon London 2026 gaben 75 Prozent an, kritische Architektur-Entscheidungen ohne einen strukturierten finanziellen oder strategischen Rahmen zu treffen. Diese Zahl addiert die drei Antworten ohne strukturiertes Vorgehen: kapazitätsbasiert (32 Prozent), informelle Schätzungen (29 Prozent) und ad hoc (14 Prozent).
Für CEOs oder CFOs steht viel auf dem Spiel. Die Architektur bestimmt, wie schnell Sie liefern, was jedes Release kostet und wie viel Sie investieren, bevor ein Feature Erträge abwirft. Dieselbe Umfrage ergab, dass 43 Prozent monolithische oder veraltete Systeme als den größten Faktor nannten, der ihre Skalierbarkeit einschränkt – das ist das am häufigsten genannte Hindernis. Achten Sie auf die Formulierung: Das ist eine Erkenntnis über vernachlässigte Altsysteme, kein Urteil über jeden Monolithen an sich.
Das öffentliche Interesse ist ebenso wechselhaft. Es flackert meist rund um Produkteinführungen, Konferenzen und große technische Berichte auf und ebbt dann wieder ab. Die Dringlichkeit ergibt sich also nicht aus Modetrends, sondern aus der Entscheidung selbst, die jedes wachsende Produkt treffen oder überdenken muss. Betrachten Sie es als eine Entscheidung, die Sie erneut aufgreifen werden.
Die eigentliche Wahl bewegt sich in einem Spektrum mit drei Punkten: ein klassischer Monolith (eine Codebasis, ein Deployment), ein modularer Monolith (ein Deployment, strikte interne Grenzen) und Microservices (viele unabhängig bereitgestellte Dienste). Jeder Ansatz tauscht Einfachheit gegen Unabhängigkeit. Der richtige Punkt hängt von Ihrem Team, der Reife Ihrer Domäne und Ihren operativen Fähigkeiten ab – nicht davon, was große Tech-Konzerne tun.
Stellen Sie sich eine Restaurantküche vor. Ein klassischer Monolith ist ein großer Raum mit einer einzigen Theke: Alle kochen zusammen, und es geht wunderbar schnell, bis das Gebäckmehl im Fisch landet. Ein modularer Monolith ist derselbe Raum mit festen Stationen (Grill, Kalte Küche, Patisserie), jede mit eigenem Kühlschrank und einer Regel: Niemand greift in den Kühlschrank einer anderen Station. Microservices sind separate Essensstände, jeder mit eigener Küche, eigenem Lieferanten und eigener Lizenz.
Ist die Straße mit den Ständen immer besser als die Küche? Nein. Martin Fowler beobachtete, dass fast jede erfolgreiche Microservices-Geschichte als Monolith begann, der zu groß wurde, während Systeme, die von Anfang an als Microservices konzipiert waren, oft in ernsthafte Schwierigkeiten gerieten. Stefan Tilkov argumentierte das Gegenteil: Die Teile eines Monolithen neigen dazu, so eng miteinander verknüpft zu werden, dass eine spätere Trennung sehr schwierig ist. Beide haben mit ihren Argumenten recht, weshalb die Entscheidung auf klaren Kriterien basieren muss.
Sam Newman, der das Standardwerk über den Umstieg auf Microservices geschrieben hat, sagte öffentlich, dass sie nicht die Standardwahl sein sollten. Verteilte Systeme verursachen täglich Kosten, daher brauchen Sie einen konkreten Grund, diese in Kauf zu nehmen.
Bewerten Sie Ihre Situation anhand von acht Kriterien, von denen jedes einen anderen Punkt auf dem Spektrum begünstigt. Wenn die meisten Antworten in eine Spalte fallen, ist dies Ihre Ausgangsarchitektur. Wenn sie breit gestreut sind, beginnen Sie mit einem modularen Monolithen und markieren Sie die wahrscheinlichen Kandidaten für eine Auslagerung.
Zwei Begriffe tauchen im Folgenden immer wieder auf. Observability ist die Fähigkeit, anhand der von einem System ausgegebenen Daten (Logs, Metriken und Traces) zu verstehen, was das System gerade tut. Platform Engineering ist die Arbeit an der Bereitstellung interner Tools und standardisierter Abläufe, die es Produktteams ermöglichen, Dienste bereitzustellen und zu betreiben, ohne jedes Mal die Infrastruktur neu erfinden zu müssen.
| Kriterium | Klassischer Monolith | Modularer Monolith | Microservices |
|---|---|---|---|
| Teamgröße und -struktur | Ein kleines Team mit gemeinsamem Kontext | Mehrere Teams, die Releases abstimmen können | Viele Teams, die getrennte Release-Rhythmen brauchen |
| Unabhängige Bereitstellung | Nicht erforderlich | Selten nötig, ein gemeinsamer Release-Zug genügt | Zwingende Anforderung für zumindest einige Komponenten |
| Skalierungsprofil | Gleichmäßige Last | Überwiegend gleichmäßig, ein bis zwei Hotspots | Komponenten mit wirklich unterschiedlichen Anforderungen |
| Operative Reife | Grundlegendes CI/CD genügt | Solides CI/CD und Testdisziplin | Starke Observability, Automatisierung und ein Plattform-Team |
| Fehler- und Compliance-Isolation | Eine einzelne Fehlerdomäne ist akzeptabel | Isolation wird im Code gelöst | Fehler oder regulierte Daten müssen physisch getrennt sein |
| Domänenklarheit | Das Produkt wird noch erkundet | Grenzen zeichnen sich ab, sind aber unbewiesen | Grenzen sind stabil und im Produktivbetrieb bewährt |
| Time-to-Value | Schnellster Weg zum ersten Release | Etwas langsamerer Start, danach schnell | Langsamster Start: Tooling und Plattform kommen zuerst |
| Kostenprofil | Niedrigste Bau-, Betriebs- und Personalkosten | Niedrige Betriebskosten, moderater Disziplinaufwand | Höchste Bau-, Betriebs- und Personalkosten, die sich dort auszahlen, wo Unabhängigkeit zählt |
Ein Wort der Vorsicht zur Teamgröße. Faustregeln reichen von weniger als zehn bis zu weniger als hundert Ingenieuren, und sie widersprechen sich gegenseitig. Betrachten Sie diese als Heuristiken. Entscheidend ist, ob Ihre Teams unabhängig voneinander Releases durchführen können, ohne sich gegenseitig zu behindern, und ob Sie in der Lage sind, ein verteiltes System zu betreiben, sobald Sie eines haben.
Die Beweislage ist gemischt, wie es auch sein sollte. Ein empirischer Vergleich aus dem Jahr 2026 ergab bei einer E-Commerce-Anwendung, dass die Microservices-Variante bei 100 gleichzeitigen Nutzern einen um 5,4 Prozent höheren Durchsatz und eine um 39 Prozent niedrigere p95-Latenz erzielte als der Monolith; bei 50 Nutzern lagen beide etwa gleichauf. Die Autoren betonen, dass Microservices dienstspezifische Fehlermodi einführen und dass die Ergebnisse nur für dieses eine Deployment gelten. Das Prime Video-Team von Amazon verlagerte eine Monitoring-Workload von einem verteilten, serverlosen Design auf eine Single-Process-Anwendung und berichtete von einer 90-prozentigen Senkung der Betriebskosten, wie InfoQ berichtete im Jahr 2023. Beachten Sie den Umfang: eine einzelne Workload, kein unternehmensweiter Rückzug.
Dieses Beispiel ist ein fiktives Szenario, keine echte Kundengeschichte. Stellen Sie sich eine B2B-Plattform mit zwanzig Ingenieuren in drei Teams vor. Deployments erfolgen wöchentlich und sind weitgehend problemlos. Eine Komponente, ein Dokumentenverarbeitungs-Job, weist zum Monatsende starke Lastspitzen auf, während alles andere stabil bleibt. Das Team verfügt über ein solides CI/CD, aber nur über grundlegendes Monitoring, und die Domäne ist noch im Wandel.
Wenden Sie die Matrix an. Teamstruktur, unabhängige Bereitstellung, operative Reife und Domänenklarheit sprechen alle für einen modularen Monolithen. Das Skalierungsprofil zeigt einen Hotspot, der später ein Kandidat für eine Auslagerung ist. Das Ergebnis ist ein modularer Monolith, bei dem der Dokumentenprozessor als erster Kandidat für eine Auslagerung markiert wird, zusammen mit schriftlich festgelegten Auslösern für diesen Schritt, wie etwa Release-Konflikte zwischen Teams oder anhaltende Kosten durch eine Überdimensionierung der gesamten Anwendung.
Ein modularer Monolith ist eine bereitstellbare Anwendung, die in klar definierten Modulen mit erzwungenen Grenzen organisiert ist. Module kommunizieren über explizite Schnittstellen, niemals über die Datenbanktabellen der jeweils anderen. Sie behalten die Einfachheit einer einzigen Bereitstellung bei und gewinnen einen Großteil der Klarheit von Diensten hinzu, plus einen sauberen Pfad, um ein Modul später auszulagern, falls sich ein echter Bedarf ergibt.
Die Grenzen leisten die eigentliche Arbeit. Wenn Module auf die Daten anderer zugreifen, haben Sie lediglich einen Monolithen mit schöneren Ordnernamen, der mit der Zeit zu einem unübersichtlichen Knäuel verkommt.
Warum ist das für die Entscheidung wichtig? Weil Sie so lernen können, wo die Trennlinien verlaufen sollten, bevor Sie in deren feste Implementierung im Netzwerk investieren. Microservices.io bringt es auf den Punkt: Die monolithische Architektur ist kein Anti-Pattern, und wenn Sie ihr entwachsen, können Sie sie schrittweise mithilfe des Strangler-Fig-Patterns umgestalten (bei dem der Datenverkehr nach und nach von altem Code auf neue Komponenten umgeleitet wird, bis der alte Code abgeschaltet werden kann). Newman geht sogar noch weiter und schlägt vor, dass viele Organisationen mit einem modularen Monolithen besser bedient wären als mit Microservices.
Das ist nicht umsonst. Eine einzelne Codebasis kann bei Build- und Testprozessen langsam werden, weshalb die Kopplung zur Build-Zeit bei wachsendem System gestalterische Aufmerksamkeit erfordert.
Kosten sind mehr als nur die Cloud-Rechnung. Betrachten Sie fünf Faktoren: Infrastruktur, Tools, Personal, die Kosten für die Koordinierung von Änderungen und die Kosten durch Verzögerungen. Microservices erhöhen die ersten drei und können die vierten senken. Ein Monolith bewirkt das Gegenteil. Die Zeit bis zur Wertschöpfung folgt demselben Muster: Am schnellsten geht es mit einem Monolithen, am langsamsten mit Microservices.
Nur 11 Prozent der Führungskräfte in unserer QCon London-Umfrage nannten Cloud- oder Infrastrukturkosten als ihre größte architektonische Herausforderung. Der Großteil der Kosten liegt in der Struktur: Komplexität, aufgeschobene architektonische Schulden und langsamere Bereitstellung. Deshalb führt ein Kostenmodell, das nur auf Hosting-Gebühren basiert, in die Irre.
Die Zeitplanung ist die entscheidende Frage für das Management. In unserem Sedna-Spotlight dauerte der phasenweise Ansatz (Optimierung, Pilotprojekt, Migration) etwa sechs Monate mit zwei eingebundenen Spezialisten. Planen Sie in Quartalen, nicht in Sprints, und legen Sie für jede Phase einen Go/No-Go-Meilenstein fest.
Wir haben bewusst keine konkreten Beträge in die Matrix aufgenommen. Ihre Zahlen hängen von Ihrer Auslastung, Ihrem Team und Ihren Anbieterverträgen ab. Modellieren Sie diese frühzeitig und holen Sie die Finanzabteilung mit an den Tisch.
Die schmerzhaftesten Architektur-Geschichten lassen sich auf eine Handvoll wiederkehrender Fehler zurückführen. Es hilft, diese beim Namen zu nennen. Jedes der folgenden Muster ist ein Anzeichen dafür, dass die Entscheidung oder deren Umsetzung fehlgeschlagen ist.
Dienste, die gemeinsam bereitgestellt werden müssen, sind ein Monolith mit einem Netzwerk dazwischen. Newmans Faustregel ist einprägsam: Wenn Sie einen Vollzeit-Release-Koordinator benötigen, haben Sie wahrscheinlich einen. Sie zahlen die Betriebskosten für Microservices, erhalten aber keine der Vorteile durch Unabhängigkeit.
Mehrere Dienste, die dasselbe Schema lesen und schreiben, sind auf Datenebene gekoppelt, egal was die Diagramme sagen. Eine Migration bringt drei Teams zum Stillstand. Die Lösung ist Verantwortlichkeit: Jeder Dienst besitzt seine eigenen Daten und stellt sie über eine Schnittstelle bereit.
Dienst A ruft B auf, B ruft C auf, C ruft D auf. Wenn D ausfällt, fällt alles aus – genau wie bei einem Monolithen, nur langsamer. Eine systematische Untersuchung der Resilienz in Microservices nennt die üblichen Verdächtigen: Timeouts, Ausfälle von Abhängigkeiten und Retry-Stürme.
Eine Aufteilung nach technischen Schichten, etwa in einen Frontend- und einen Backend-Dienst, erzeugt Kopplung, anstatt sie zu beseitigen. Grenzen sollten sich an den Geschäftsbereichen orientieren. Domain-Driven Design (ein Ansatz, der Software um die Geschäftsdomäne herum modelliert und mit begrenzten Kontexten festlegt, wo jedes Modell gilt) ist das Standard-Toolkit, und Microsofts Leitfaden zu Microservice-Grenzen identifizieren ist ein guter Ausgangspunkt.
Fünfzig winzige Services ohne Tracing, ohne Automatisierung und ohne On-Call-Reife sind ein Rezept für langsame Fehlersuche und noch langsamere Releases. Microservices erfordern Investitionen in Observability und Platform Engineering. Wenn Sie das nicht finanzieren können, können Sie sich diese Architektur nicht leisten.
Wenn Modulgrenzen nur in einer Präsentation existieren, wird die Codebasis still und leise wieder zu einem unübersichtlichen Knäuel. Erzwingen Sie Grenzen durch Tools und Code-Reviews und behandeln Sie Verstöße als Fehler.
Verschieben Sie ein Modul nach dem anderen. Schalten Sie eine Routing-Ebene vor das System, extrahieren Sie ein einzelnes Modul mit einem konkreten Treiber, lassen Sie Alt und Neu parallel laufen, verlagern Sie den Traffic schrittweise und legen Sie den alten Code still. Betrachten Sie jeden Schritt als Meilenstein. Wenn die Ergebnisse nicht überzeugen, halten Sie inne und belassen Sie das Modul dort, wo es ist.
AWS Prescriptive Guidance beschreibt das Muster in drei Schritten: Transformieren, Koexistieren, Eliminieren. In der Praxis sieht das so aus:
Derselbe Weg funktioniert auch umgekehrt. Die Konsolidierung von zu stark aufgeteilten Diensten zu einem modularen Monolithen ist ein legitimer Schritt, wie das Beispiel von Prime Video zeigt. Für einen umfassenderen Überblick darüber, wann man migrieren, refactoren oder neu aufbauen sollte, lesen Sie unseren Leitfaden zur Modernisierung von Altsystemen.
Container sind eine Wahl der Paketierung, keine Architektur. Sie können einen Monolithen, einen modularen Monolithen oder eine Flotte von Diensten containerisieren. Was Microservices hinzufügen, ist die Notwendigkeit, viele Container zu orchestrieren – hier kommen Tools wie Kubernetes und ein Plattform-Team ins Spiel. Unser Leitfaden zu was Kubernetes ist behandelt die Orchestrierungswege.
Serverless ist eine weitere Option, jedoch mit Einschränkungen. Das Sedna-Spotlight nennt drei: ein 15-minütiges Ausführungslimit, konstant hohe Arbeitslasten, die auf dedizierter Infrastruktur günstiger sein können, und hochgradig zustandsbehaftete Prozesse. Prüfen Sie Ihre Arbeitslasten daraufhin, bevor Sie sich festlegen.
Systeme spiegeln in der Regel die Teams wider, die sie entwickeln; das ist Conways Gesetz. Fowlers Anmerkung dazu verknüpft Service-Grenzen mit der Teamstruktur. Stellen Sie sich also zuerst die organisatorische Frage: Können Ihre Teams einen Bereich von Anfang bis Ende verantworten, Releases ohne Genehmigung durchführen und ihren eigenen Bereitschaftsdienst leisten? Wenn nicht, führen Services nur zu mehr Meetings über ein Netzwerk hinweg, statt zu Unabhängigkeit.
Betrachten Sie dies als Ausgangspunkt, nicht als starre Regel. Die richtige Antwort auf die Frage „Microservices vs. Monolith“ ändert sich mit Ihrem Wachstum. Überprüfen Sie Ihre Entscheidung daher erneut, sobald sich die Antworten in der Matrix ändern.
Beginnen Sie mit einem modularen Monolithen oder einem einfachen Monolithen, falls das Team noch klein ist und das Produkt seine endgültige Form erst noch finden muss. Die Lerngeschwindigkeit ist wichtiger als theoretische Skalierbarkeit. Überdenken Sie den Ansatz erst, wenn sich Teams bei Releases gegenseitig blockieren oder wenn das Lastprofil einer Komponente stark von den anderen abweicht.
Die Sicht der Geschäftsführung: Eine Fehlentscheidung kostet Sie ein paar Quartale an Umstellungsaufwand, während verfrühte Microservices Sie eine Plattform kosten, die Sie gebaut haben, bevor Sie überhaupt Kunden hatten.
Behalten Sie den modularen Monolithen als Kern bei und extrahieren Sie Dienste nur selektiv, wenn es einen konkreten Grund dafür gibt: unabhängige Skalierung, getrennte Teamverantwortung oder unterschiedliche Release-Zyklen. Extrahieren Sie ein Modul, betreiben Sie es produktiv, lernen Sie die Kosten kennen und entscheiden Sie dann über den nächsten Schritt.
Die Sicht der Geschäftsführung: Fragen Sie bei jeder Extraktion nach dem Grund, dem Verantwortlichen und dem erwarteten Nutzen – genau in dieser Reihenfolge.
Erwarten Sie ein Portfolio, keine pauschale Antwort. Bereiche mit stabilen Grenzen, autonomen Teams und Isolationsanforderungen sind gute Kandidaten für Microservices. Andere sind mit einem modularen Monolithen oder einem gut gepflegten, funktionierenden Altsystem besser bedient. Investieren Sie zuerst in die Plattform.
Die Sicht der Geschäftsführung: Das größte Risiko ist selten die Architektur, sondern der Entscheidungsprozess. Da 75 Prozent der Unternehmen ohne strukturierten Rahmen entscheiden, sollten Sie die Entscheidung und ihre Auslöser schriftlich festhalten.
Keines der Projekte wurde als „Microservices gegen Monolith“ gerahmt, und wir behaupten auch nicht das Gegenteil. Wir führen sie an, weil sie die Kriterien unserer Matrix verdeutlichen: Kosten, Verantwortlichkeit, Isolation und Sequenzierung.
Sedna. Das Sedna-Spotlight beschreibt ein Unternehmen für maritime Kommunikation, das seine Ausgaben für Anbieterlizenzen und zugehörige Infrastruktur um 80 Prozent senkte, indem es Tray.io ersetzte. Der Weg ist wichtiger als die Zahl. Große, vom Anbieter gehostete Workflow-Konfigurationen wurden als kleine Funktionen neu aufgebaut und mit AWS Step Functions orchestriert. Das ist keine klassische Microservices-Migration (es handelt sich um serverlose Funktionen, nicht um langlebige Dienste), aber die Entscheidungslogik entspricht unserer Matrix. Das Team hat zuerst optimiert, vor der Migration getestet und die alte Plattform zwei Wochen lang als Sicherheitsnetz weiterlaufen lassen.
TrustPortal. Das TrustPortal-Spotlight berichtet von einer Senkung der Betriebskosten um 40 bis 50 Prozent. Die wichtigste Lektion für diese Entscheidung ist ein „Nein“. Laut Spotlight blieb ein regulierter Kern aus Compliance- und Prüfungsgründen auf der alten Infrastruktur, etwa 70 Prozent der IT-Landschaft zogen in die Cloud um, und während des Übergangs liefen Alt- und Cloud-Systeme parallel. Das ist das Spektrum in der Praxis: eine Organisation, unterschiedliche Antworten für unterschiedliche Bereiche, jeweils begründet durch Risiken und einen konkreten Anlass.
Beide Beispiele haben die gleiche Vorgehensweise gemeinsam. Beide begannen damit, die Kosten des aktuellen Setups zu ermitteln, und beide ließen Alt- und Neusysteme parallel laufen, bevor sie sich endgültig festlegten.
Keines von beiden ist abstrakt gesehen besser. Die Wahl zwischen Microservices und Monolith hängt von der Teamstruktur, den Skalierungsanforderungen, der operativen Reife und dem Verständnis der eigenen Domäne ab. Für die meisten neuen Produkte ist ein Monolith oder ein modularer Monolith der sinnvollste Startpunkt; Services sollten erst dann ausgelagert werden, wenn ein konkreter Grund dafür vorliegt.
Ein modularer Monolith ist eine einzelne, bereitstellbare Anwendung, die in klar definierte Module mit erzwungenen Grenzen und expliziten Schnittstellen unterteilt ist. Er behält eine einzige Bereitstellung und eine einzige operative Basis bei, bietet Ihnen aber gleichzeitig die Struktur, um später Services zu extrahieren, falls und sobald ein konkreter Bedarf entsteht.
Nein. Ein Monolith ist eine legitime Wahl, insbesondere für frühe Produkte und kleine Teams. Probleme entstehen, wenn er keine interne Struktur aufweist oder wenn die Organisation aus ihm herauswächst und der Koordinationsaufwand stetig steigt. Die Architektur ist nicht der Feind. Unkontrollierte Komplexität ist es.
Normalerweise nicht. Ein kleines Team, das sich über den Kontext austauscht und gemeinsam Releases durchführt, profitiert kaum von unabhängigen Bereitstellungen, trägt aber die vollen operativen Kosten eines verteilten Systems. Beginnen Sie mit einem modularen Monolithen, halten Sie die Grenzen sauber und extrahieren Sie erst dann einen Service, wenn Releases anfangen zu kollidieren oder das Lastprofil einer Komponente stark abweicht.
Achten Sie auf konkrete Symptome: Teams blockieren sich gegenseitig bei Releases, Bereitstellungen erfordern Koordinationsmeetings, eine Komponente benötigt eine völlig andere Skalierung als der Rest oder es bestehen Isolationsanforderungen für Fehler oder regulierte Daten. Vage Unbehaglichkeit ist kein Anzeichen. Wenn Sie den Grund nicht benennen können, straffen Sie zuerst die Modulgrenzen.
Das hängt von der Arbeitslast ab. In-Process-Aufrufe vermeiden Netzwerklatenz und Netzwerkausfälle, was bei kommunikationsintensiver Logik für einen Monolithen spricht. Unabhängige Skalierung kann bei ungleichmäßiger, hoher Last für Services sprechen. Eine empirische Studie aus dem Jahr 2026 ergab, dass Microservices unter Last einen höheren Durchsatz erzielten, während Prime Video Kosten senkte, indem eine Pipeline in einen einzigen Prozess zurückgeführt wurde.
Rechnen Sie bei Microservices mit höheren Kosten für Infrastruktur, Tools und Personal, die nur dann ausgeglichen werden, wenn unabhängige Skalierung oder Bereitstellung einen Mehrwert schafft. Betrachten Sie fünf Faktoren: Infrastruktur, Tools, Personal, die Kosten für die Koordinierung von Änderungen und die Kosten durch Verzögerungen. Es gibt keine ehrliche Pauschalzahl, da die Antwort von Ihrer Last, Ihrem Team und Ihren Verträgen abhängt.
Verschieben Sie ein Modul nach dem anderen mithilfe des Strangler-Fig-Musters. Leiten Sie den Datenverkehr über eine Fassade, extrahieren Sie ein Modul mit einem klaren Grund, betreiben Sie Alt und Neu parallel, verlagern Sie den Datenverkehr schrittweise und legen Sie den alten Code still. Optimieren Sie zuerst das Bestehende und setzen Sie nach dem Pilotprojekt einen Go/No-Go-Entscheidungspunkt.
Ein verteilter Monolith ist ein System, das zwar als separate Services bereitgestellt wird, aber dennoch eng miteinander verknüpft ist. Services müssen gemeinsam veröffentlicht werden, teilen sich Datenbanken oder hängen von langen, synchronen Aufrufketten ab. Er verursacht die operativen Kosten von Microservices ohne deren Unabhängigkeit, weshalb er oft als das Schlechteste aus beiden Welten bezeichnet wird.
Bei der Frage „Microservices vs. Monolith“ ging es nie wirklich darum, sich für ein Lager zu entscheiden. Es geht darum, wie viel Unabhängigkeit Sie benötigen, wie viel Komplexität Sie bewältigen können und wie gut Sie Ihre eigene Domäne verstehen. Bewerten Sie sich anhand der Matrix, starten Sie dort, wo die Antworten hinführen, und halten Sie sich die Option offen, später zu wechseln.
Zwei Erkenntnisse: Setzen Sie standardmäßig auf die einfachste Architektur, die Ihre tatsächlichen Anforderungen erfüllt, und lassen Sie sich jeden zusätzlichen Service durch einen konkreten Grund rechtfertigen. Und falls Sie sich bereits für Microservices entschieden haben, ist der nächste Schritt, diese gut umzusetzen. Wie das gelingt, zeigt unser Leitfaden zu Best Practices für Microservices.
Sie stehen vor einer architektonischen Entscheidung? Unser Team unterstützt Sie dabei, die Imaginary Cloud Architecture Decision Matrix auf Ihr Produkt, Ihre Teams und Ihre spezifischen Rahmenbedingungen anzuwenden. Sprechen Sie mit uns über Architekturberatung.
Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.
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