TL;DR
Microservices vs Monolith to wybór architektury aplikacji. Monolith jest prostszy na start, microservices oferują większą skalowalność i elastyczność. Oto kiedy wybrać którą architekturę w 2026.
Dla kogo to jest
- Developerów planujących architekturę aplikacji
- Firm budujących skalowalne systemy
- Startupów decydujących o strukturze projektu
Fraza (SEO)
microservices vs monolith, architektura aplikacji, microservices kiedy używać, monolith zalety
Czym jest Monolith?
Monolith to aplikacja, w której:
- Wszystkie komponenty w jednym kodzie
- Jeden deployment
- Wspólna baza danych
- Prosta komunikacja (funkcje)
Przykład struktury:
monolith/
├── controllers/
├── models/
├── services/
├── routes/
└── database/
Czym są Microservices?
Microservices to architektura, w której:
- Aplikacja podzielona na małe, niezależne serwisy
- Każdy serwis ma własną bazę danych
- Komunikacja przez API (REST, gRPC, message queue)
- Niezależne deploymenty
Przykład struktury:
services/
├── user-service/
├── order-service/
├── payment-service/
└── notification-service/
Monolith – zalety
1. Prostszy development
Na start:
- Jeden kodbase
- Prostsze debugowanie
- Szybsze wdrożenie
2. Niższe koszty
Infrastruktura:
- Jeden serwer
- Prostsze deployment
- Mniej narzędzi
3. Lepsze dla małych zespołów
Komunikacja:
- Wszyscy w jednym kodzie
- Prostsze code review
- Szybsze decyzje
4. ACID transactions
Baza danych:
- Transakcje przez wiele tabel
- Spójność danych
- Prostsze zarządzanie
Monolith – wady
1. Skalowanie
Problem:
- Trzeba skalować całą aplikację
- Nie można skalować pojedynczych części
- Większe koszty
2. Technologie
Ograniczenia:
- Jeden stack technologiczny
- Trudniej wprowadzić nowe technologie
- Mniej elastyczności
3. Deployment
Ryzyko:
- Jeden deployment = ryzyko dla całej aplikacji
- Dłuższe deploymenty
- Trudniejsze rollbacki
Microservices – zalety
1. Skalowanie
Elastyczność:
- Skalowanie pojedynczych serwisów
- Optymalizacja kosztów
- Lepsze wykorzystanie zasobów
Przykład:
- User service: 10 instancji (wysoki ruch)
- Payment service: 2 instancje (niski ruch)
2. Technologie
Swoboda:
- Różne technologie dla różnych serwisów
- Node.js dla API, Python dla ML
- Najlepsze narzędzie do zadania
3. Niezależne deploymenty
Elastyczność:
- Deployment jednego serwisu nie wpływa na inne
- Szybsze wdrożenia
- Łatwiejsze rollbacki
4. Zespoły
Organizacja:
- Małe zespoły per serwis
- Niezależna praca
- Szybsze iteracje
Microservices – wady
1. Złożoność
Wyzwania:
- Więcej komponentów do zarządzania
- Komunikacja między serwisami
- Distributed systems challenges
2. Koszty
Infrastruktura:
- Więcej serwerów/containers
- Monitoring i logging
- Network overhead
3. Distributed transactions
Problem:
- Brak ACID transactions między serwisami
- Eventual consistency
- Saga pattern potrzebny
4. Debugging
Trudności:
- Trudniejsze śledzenie requestów
- Więcej logów do analizy
- Potrzeba distributed tracing
Kiedy wybrać Monolith?
1. Startupy i MVP
Powody:
- Szybki development
- Niski koszt
- Prostsze zarządzanie
2. Małe aplikacje
Kiedy:
- Prosta funkcjonalność
- Niski ruch
- Mały zespół
3. Proste wymagania
Kiedy:
- Jeden stack technologiczny wystarczy
- Brak potrzeby niezależnego skalowania
- Proste deploymenty
Kiedy wybrać Microservices?
1. Duże aplikacje
Kiedy:
- Złożona funkcjonalność
- Wiele zespołów
- Różne wymagania per moduł
2. Wysoki ruch
Kiedy:
- Potrzeba skalowania części aplikacji
- Różne wzorce ruchu per moduł
- Optymalizacja kosztów
3. Różne technologie
Kiedy:
- Różne stacki dla różnych części
- ML/AI wymaga Python
- Real-time wymaga WebSockets
4. Enterprise
Kiedy:
- Wiele zespołów
- Niezależne deploymenty potrzebne
- Compliance requirements
Best practices
1. Start z Monolith
Strategia:
- Zacznij od monolith
- Refactoruj do microservices gdy potrzeba
- "Monolith First" (Martin Fowler)
2. Database per Service
Zasada:
- Każdy serwis ma własną bazę danych
- Brak shared database
- API jako jedyna komunikacja
3. API Gateway
Wzorzec:
- Jeden punkt wejścia
- Routing do serwisów
- Authentication/Authorization
4. Service Discovery
Narzędzia:
- Consul
- Eureka
- Kubernetes Service Discovery
5. Monitoring
Narzędzia:
- Distributed tracing (Jaeger, Zipkin)
- Centralized logging (ELK Stack)
- Metrics (Prometheus, Grafana)
Migracja z Monolith do Microservices
1. Strangler Fig Pattern
Strategia:
- Stopniowa migracja
- Nowe funkcje jako microservices
- Stare funkcje w monolith
- Stopniowe wyłączanie monolith
2. Identify boundaries
Kroki:
- Zidentyfikuj domeny (Domain-Driven Design)
- Wyodrębnij bounded contexts
- Zaplanuj podział
3. Extract services
Proces:
- Zacznij od najmniej zależnych modułów
- Wyodrębnij do osobnego serwisu
- Utrzymaj kompatybilność API
FAQ
Czy zawsze zaczynać od monolith?
Tak, dla większości projektów. Monolith jest prostszy na start. Refactoruj do microservices gdy pojawi się potrzeba (skalowanie, zespoły, technologie).
Jakie są koszty microservices?
Wyższe niż monolith: więcej infrastruktury, monitoring, logging, network overhead. Ale lepsze skalowanie może to zrekompensować.
Czy microservices są zawsze lepsze?
Nie. Dla małych aplikacji monolith jest lepszy. Microservices mają sens dla dużych, złożonych aplikacji z wieloma zespołami.