Microservices vs Monolith – Anwendungsarchitektur 2026

07. Januar 202610 Min. LesezeitURL: /de/blog/microservices-vs-monolith-anwendungsarchitektur-2026
Autor: DevStudio.itWeb & KI Studio

Umfassender Leitfaden zu Anwendungsarchitekturen. Wann Microservices wählen, wann Monolith, Vorteile, Herausforderungen und Best Practices.

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TL;DR

Microservices vs Monolith ist Wahl der Anwendungsarchitektur. Monolith ist einfacher zu starten, Microservices bieten größere Skalierbarkeit und Flexibilität. So wählt man welche Architektur 2026.

Für wen ist das

  • Entwickler, die Anwendungsarchitektur planen
  • Unternehmen, die skalierbare Systeme erstellen
  • Startups, die Projektstruktur entscheiden

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Was ist Monolith?

Monolith ist Anwendung, bei der:

  • Alle Komponenten in einem Codebase
  • Ein Deployment
  • Gemeinsame Datenbank
  • Einfache Kommunikation (Funktionen)

Beispielstruktur:

monolith/
  ├── controllers/
  ├── models/
  ├── services/
  ├── routes/
  └── database/

Was sind Microservices?

Microservices ist Architektur, bei der:

  • Anwendung in kleine, unabhängige Services aufgeteilt
  • Jeder Service hat eigene Datenbank
  • Kommunikation über API (REST, gRPC, Message Queue)
  • Unabhängige Deployments

Beispielstruktur:

services/
  ├── user-service/
  ├── order-service/
  ├── payment-service/
  └── notification-service/

Monolith – Vorteile

1. Einfachere Entwicklung

Zum Start:

  • Ein Codebase
  • Einfacheres Debugging
  • Schnelleres Deployment

2. Niedrigere Kosten

Infrastruktur:

  • Ein Server
  • Einfacheres Deployment
  • Weniger Tools

3. Besser für kleine Teams

Kommunikation:

  • Alle in einem Codebase
  • Einfacheres Code Review
  • Schnellere Entscheidungen

4. ACID-Transaktionen

Datenbank:

  • Transaktionen über mehrere Tabellen
  • Datenkonsistenz
  • Einfachere Verwaltung

Monolith – Nachteile

1. Skalierung

Problem:

  • Gesamte Anwendung skalieren müssen
  • Einzelne Teile nicht skalierbar
  • Höhere Kosten

2. Technologien

Einschränkungen:

  • Ein Technologie-Stack
  • Schwerer neue Technologien einzuführen
  • Weniger Flexibilität

3. Deployment

Risiko:

  • Ein Deployment = Risiko für gesamte App
  • Längere Deployments
  • Schwerere Rollbacks

Microservices – Vorteile

1. Skalierung

Flexibilität:

  • Einzelne Services skalieren
  • Kostenoptimierung
  • Bessere Ressourcennutzung

Beispiel:

  • User Service: 10 Instanzen (hoher Traffic)
  • Payment Service: 2 Instanzen (niedriger Traffic)

2. Technologien

Freiheit:

  • Verschiedene Technologien für verschiedene Services
  • Node.js für API, Python für ML
  • Bestes Tool für Aufgabe

3. Unabhängige Deployments

Flexibilität:

  • Deployment eines Services betrifft andere nicht
  • Schnellere Deployments
  • Einfachere Rollbacks

4. Teams

Organisation:

  • Kleine Teams pro Service
  • Unabhängige Arbeit
  • Schnellere Iterationen

Microservices – Nachteile

1. Komplexität

Herausforderungen:

  • Mehr Komponenten zu verwalten
  • Inter-Service-Kommunikation
  • Distributed Systems-Herausforderungen

2. Kosten

Infrastruktur:

  • Mehr Server/Container
  • Monitoring und Logging
  • Network Overhead

3. Verteilte Transaktionen

Problem:

  • Keine ACID-Transaktionen zwischen Services
  • Eventual Consistency
  • Saga-Pattern erforderlich

4. Debugging

Schwierigkeiten:

  • Schwereres Request-Tracking
  • Mehr Logs zu analysieren
  • Distributed Tracing erforderlich

Wann Monolith wählen?

1. Startups und MVP

Gründe:

  • Schnelle Entwicklung
  • Niedrige Kosten
  • Einfachere Verwaltung

2. Kleine Anwendungen

Wann:

  • Einfache Funktionalität
  • Niedriger Traffic
  • Kleines Team

3. Einfache Anforderungen

Wann:

  • Ein Technologie-Stack ausreichend
  • Keine Notwendigkeit für unabhängige Skalierung
  • Einfache Deployments

Wann Microservices wählen?

1. Große Anwendungen

Wann:

  • Komplexe Funktionalität
  • Mehrere Teams
  • Verschiedene Anforderungen pro Modul

2. Hoher Traffic

Wann:

  • Notwendigkeit, Teile der Anwendung zu skalieren
  • Verschiedene Traffic-Muster pro Modul
  • Kostenoptimierung

3. Verschiedene Technologien

Wann:

  • Verschiedene Stacks für verschiedene Teile
  • ML/AI erfordert Python
  • Echtzeit erfordert WebSockets

4. Enterprise

Wann:

  • Mehrere Teams
  • Unabhängige Deployments erforderlich
  • Compliance-Anforderungen

Best Practices

1. Mit Monolith starten

Strategie:

  • Mit Monolith starten
  • Bei Bedarf zu Microservices refactoren
  • "Monolith First" (Martin Fowler)

2. Database per Service

Prinzip:

  • Jeder Service hat eigene Datenbank
  • Keine gemeinsame Datenbank
  • API als einzige Kommunikation

3. API Gateway

Muster:

  • Einzelner Einstiegspunkt
  • Routing zu Services
  • Authentifizierung/Autorisierung

4. Service Discovery

Tools:

  • Consul
  • Eureka
  • Kubernetes Service Discovery

5. Monitoring

Tools:

  • Distributed Tracing (Jaeger, Zipkin)
  • Zentralisiertes Logging (ELK Stack)
  • Metriken (Prometheus, Grafana)

Migration von Monolith zu Microservices

1. Strangler Fig Pattern

Strategie:

  • Schrittweise Migration
  • Neue Features als Microservices
  • Alte Features im Monolith
  • Monolith schrittweise deaktivieren

2. Grenzen identifizieren

Schritte:

  • Domänen identifizieren (Domain-Driven Design)
  • Bounded Contexts extrahieren
  • Aufteilung planen

3. Services extrahieren

Prozess:

  • Mit am wenigsten abhängigen Modulen beginnen
  • Zu separatem Service extrahieren
  • API-Kompatibilität beibehalten

FAQ

Sollte immer mit Monolith starten?

Ja, für die meisten Projekte. Monolith ist einfacher zu starten. Bei Bedarf zu Microservices refactoren (Skalierung, Teams, Technologien).

Was sind Microservices-Kosten?

Höher als Monolith: mehr Infrastruktur, Monitoring, Logging, Network Overhead. Aber bessere Skalierung kann kompensieren.

Sind Microservices immer besser?

Nein. Für kleine Anwendungen ist Monolith besser. Microservices machen Sinn für große, komplexe Anwendungen mit mehreren Teams.

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