Wie unterstützt KI beim Übergang vom Monolithen zu Microservices?
Direkte Antwort
KI unterstützt die Monolith-zu-Microservices-Migration vor allem in der Analysephase — bei der automatisierten Erkennung von Modulgrenzen und versteckten Abhängigkeiten im bestehenden Code, die als Grundlage für den fachlichen Zuschnitt der künftigen Services dienen. Die eigentliche Entscheidung, wo die Servicegrenzen verlaufen sollen, bleibt eine fachliche und architektonische, keine rein technische Frage.
"Ein Modul, das aus Code-Analyse heraus wie eine saubere Grenze aussieht, kann trotzdem die falsche Grenze sein, wenn zwei Fachbereiche in Wahrheit ständig gemeinsam Entscheidungen treffen müssen.
Der Reiz, KI die Aufteilung eines Monolithen "einfach vorschlagen" zu lassen, führt regelmäßig zu Servicegrenzen, die zwar technisch sauber aussehen, aber an der fachlichen Realität vorbeigehen.
Abhängigkeitsanalyse als Ausgangspunkt
KI-gestützte Analysewerkzeuge können automatisiert Aufrufgraphen, Datenbankzugriffe und geteilte Datenstrukturen im bestehenden Monolithen sichtbar machen, was manuell bei großen Codebasen sehr aufwendig wäre.
Diese Analyse zeigt technische Kopplungen auf, etwa welche Module dieselben Datenbanktabellen lesen und schreiben — ein wichtiger, aber nicht alleiniger Hinweis auf sinnvolle Servicegrenzen.
Warum fachliche Domänengrenzen wichtiger sind als technische Modulgrenzen
Die eigentliche Grundlage für gute Microservice-Grenzen ist die fachliche Domänenstruktur des Unternehmens (Domain-Driven Design), nicht die zufällig gewachsene technische Modulstruktur des Codes.
KI kann helfen, aus Code, Commit-Historie und Dokumentation Hinweise auf fachliche Zusammengehörigkeit zu extrahieren, etwa welche Funktionen häufig gemeinsam geändert werden — die endgültige Entscheidung über Domänengrenzen muss aber von Menschen mit Fachwissen über das Geschäft getroffen werden.
Schrittweise Extraktion statt Big-Bang-Zerlegung
Statt den Monolithen in einem Schritt vollständig aufzuteilen, hat sich die schrittweise Extraktion einzelner Services nach dem Strangler-Fig-Muster bewährt, wobei KI-Unterstützung beim Generieren von Adaptern und Schnittstellen zwischen altem und neuem Code hilft.
Dieses schrittweise Vorgehen erlaubt es, nach jeder Extraktion zu prüfen, ob die gewählte Grenze in der Praxis funktioniert, bevor der nächste Service herausgelöst wird.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut
- ✓Es gibt bereits ein grobes Verständnis der fachlichen Domänenstruktur
Passt nicht
- ✗Die fachliche Domänenstruktur ist unklar oder umstritten