Datengesteuerte Entscheidungen in der Cloud: Vorteile und Best Practices von Microservices-Architekturen

Autor/Redakteur: Martin Wiersch, Senior Solution Consultant bei FICO/gg

Cloud-basierte Plattformen und Microservices sind zu Schlüsselelementen für den Erfolg von Unternehmen geworden. Die Cloud ist längst bekannt für hohe Skalierbarkeit, Flexibilität und Agilität – Eigenschaften, die in unserer sich schnell verändernden Geschäftswelt das Zünglein an der Waage sein können. Doch welche Vorteile bieten Microservices? Wie ermöglichen sie datengestützte Entscheidungen – und was gilt es bei der Implementierung zu beachten?

Was sind Microservices?

Microservices sind eigenständige und unabhängige Einheiten innerhalb einer komplexen Softwareanwendung. Jeder dieser Microservices ist so gestaltet, dass er eine spezifische Funktion oder einen bestimmten Aspekt der Anwendung ausführt. Dies kann eine Vielzahl von Aufgaben umfassen. Die Schlüsselidee hinter dem Konzept besteht darin, dass jeder einzelne Service sich selbst verwaltet. Diese Unabhängigkeit der verschiedenen Services ermöglicht es Unternehmen, Anwendungen in kleine, spezialisierte Dienste aufzuteilen, die individuell entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden können, ohne dabei auf andere Teile des Systems angewiesen zu sein. Das spart wertvolle Zeit und Ressourcen und ermöglicht im Zusammenspiel mit der Cloud eine Architektur, die schnell auf wechselnde Anforderungen reagieren kann.

Obwohl sie unabhängig voneinander agieren, kommunizieren Microservices miteinander über definierte Schnittstellen – sogenannte APIs. Diese stellen sicher, dass Informationen effektiv zwischen den verschiedenen Services ausgetauscht werden können. Dadurch ist gewährleistet, dass alle Komponenten zusammenarbeiten, um die Gesamtziele der Anwendung zu erreichen.

Vorteile der Microservices-Architektur in der Cloud

Durch diese Unabhängigkeit bietet die Nutzung von Microservices in der Cloud eine Vielzahl an Vorteilen, die Unternehmen ermöglichen, ihr Potenzial noch besser auszuschöpfen. Dazu gehören vor allem:

1. Agilität: Upgrades und Wartungen lassen sich durch den modularen Ansatz schneller und einfacher durchführen. Da Änderungen an einem bestimmten Microservice vorgenommen werden können, ohne die gesamte Anwendung neu bereitzustellen, sind Entwicklungszyklen kürzer und effizienter.
   
2. Skalierbarkeit: Microservices können unabhängig voneinander bereitgestellt und skaliert werden, um die Nachfrage nach den von ihnen unterstützten Anwendungskomponenten zu erfüllen.
   
3. Deployment: Microservices ermöglichen Continuous Integration oder Continuous Delivery, was es einfacher macht, die Agilität zu verbessern und einen neuen Code zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen sowie Änderungen rückgängig zu machen, wenn Probleme auftauchen.
   
4. Wiederverwendbarkeit: Microservices sind gut definierte Codes, die als Bausteine für mehrere Dienste in einer Anwendung wiederverwendet werden können. Dies ermöglicht es, neue Anwendungen zu entwickeln, ohne die IT-Komplexität oder den Overhead zu erhöhen.
   
5. System-Integration: Anders als monolithische Systeme bieten Microservices größere Flexibilität bei der Integration verschiedener Komponenten innerhalb eines Systems. Dies erleichtert sowohl die Integration neuer Anwendungen in heterogenen Technologieumgebungen als auch die Modernisierung von bestehenden Systemen. Vor allem aber wird so die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen auf der Grundlage gemeinsamer Plattformbausteine möglich.
   
6. Resilienz: Die Unabhängigkeit jedes Anwendungsdienstes erhöht die Resilienz, da die Anwendung weiterlaufen kann, während der Dienst offline ist und repariert wird.
   
7. Effiziente Entwicklung: Entwicklungsteams können autonom und parallel arbeiten. Tools zur gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von Entscheidungsressourcen wie Datenmerkmalen, Attributen, Profilen und Vorhersagemodellen schaffen Synergien zwischen den einzelnen Teams und Geschäftsbereichen.

Wie Microservices die Entscheidungsfindung verbessern

Durch ihren modularen Ansatz können Microservices Unternehmen dabei unterstützen, datengesteuerte Entscheidungen mit höherer Geschwindigkeit und Genauigkeit zu treffen. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll in einer Geschäftswelt, die zunehmend auf dem raschen Verständnis und der Nutzung großer Datenmengen basiert. Die Aufteilung von Funktionen in getrennte, eigenständige Services vereinfacht den Zugriff auf verschiedene Datenquellen. Mit Microservices können Daten nahtlos integriert und analysiert werden. Unternehmen gewinnen dadurch tiefergehende Einblicke in verschiedene Aspekte ihres Geschäfts.

So kann zum Beispiel ein bestimmter Service aufgesetzt werden, der sich ausschließlich auf Kundendaten konzentriert. Dieser Service kann spezifische Analysen durchführen und Erkenntnisse liefern, die dazu beitragen, das Kundenverhalten besser zu verstehen und gezielte Marketingstrategien zu entwickeln. Gleichzeitig könnte ein anderer Service sich auf operative Daten konzentrieren und dabei helfen, Ineffizienzen oder Problembereiche innerhalb des Unternehmens zu identifizieren. 

Darüber hinaus bieten Microservices nicht nur den Zugang zu Daten und deren Analyse, sondern sie sorgen auch dafür, dass die gewonnenen Erkenntnisse schneller in Änderungen oder Aktionen umgesetzt werden können. Da jeder Service unabhängig funktioniert, können Anpassungen punktgenau vorgenommen werden, ohne andere Bereiche des Systems zu stören. Dies bedeutet, dass Unternehmen schneller auf neue Informationen reagieren und datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen können. 

Best Practices für die Implementierung von Microservices in der Cloud

Bei der Implementierung von Microservices in der Cloud haben sich einige Vorgehensweisen bewährt, um eine effiziente und skalierbare Architektur zu schaffen. So sollten Microservices containerbasiert sein. Dadurch, dass jeder Microservice in einem von der Plattform unterstützten Container ausgeführt werden kann, ist es möglich, mehrere Microservices auf demselben Pod bereitzustellen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die externe Speicherung der Daten, die über eine API zugänglich gemacht werden. Jeder Microservice besitzt seine eigenen Daten und greift nur über eine konforme API darauf zu. Dadurch bleibt die Datenintegrität gewahrt, und die Daten gelten als privat für den jeweiligen Service. Um Ausfälle abzufangen, sollten Microservices zudem gut definierte Fehlermodi und Wiederherstellungsstrategien haben, die alle potenziellen Fehlerarten abdecken. Regelmäßige Belastungs- und Resilienztests sind ebenfalls empfehlenswert.

Sinnvoll ist es außerdem, Querschnittsbelange zu externalisieren. Das heißt, gemeinsame Funktionen, die von mehreren Microservices verwendet werden und nicht über externe API-Aufrufe erreichbar sind, werden ausgelagert. Der Vorteil: Die Microservices können über sogenannte Sidecars auf diese Funktionen zugreifen, anstatt sie direkt in ihrem eigenen Code zu implementieren. Die Wartung und Aktualisierung dieser Funktionen kann somit an einer zentralen Stelle vorgenommen werden.

In Bezug auf eine Plattformlösung ist es wichtig, dass Microservices auch dort als Komponenten oder Lösungen bereitgestellt und als eigenständige Einheiten verwaltet werden können. Sie sollten sowohl API- als auch Sicherheitstandards der Plattform unterstützen. Nur so ist eine reibungslose Integration möglich. Für eine funktionierende Zusammenarbeit im Team sollten die Microservices zudem in der Lage sein, über mehrere Mandanten hinweg oder für einen einzelnen Mandanten bereitgestellt zu werden. Auf diese Weise kann die Anwendung für verschiedene Kunden oder Anwendergruppen zum Einsatz kommen. Bei der Entwicklung der FICO-Plattform, einer cloudbasierten Plattform, mit der Entscheidungslösungen verwaltet und ausgeführt werden können, wurden diese Funktionen berücksichtigt und umgesetzt.

Fazit

Insgesamt zeigt sich, dass Microservices in einer Cloud-Umgebung Unternehmen dabei unterstützen, robuste und zukunftsfähige Anwendungen zu entwickeln. Richtig implementiert und angewendet, hilft diese agile und flexible Architektur dabei, Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen, mit deren Hilfe sie Entscheidungen und Prozesse auch auf kurzfristige Veränderungen anpassen können.