Legacy-System-Modernisierung

Migration von Monolith zu Microservices

Eine umfassende Migrationsstrategie, die eine monolithische Anwendung in unabhängig deploybare Microservices zerlegt. Dieser Ansatz ermöglicht es Teams, einzelne Services zu skalieren, unabhängig zu deployen und die beste Technologie für jeden Service einzusetzen. Die Migration folgt dem Strangler-Fig-Pattern und extrahiert schrittweise Funktionalitäten bei gleichzeitiger Systemstabilität.

Komplexität: Komplex 34-55 points 8-12 Wochen

Epic- & Feature-Übersicht

5
Epics
16
Features
50
Aufwandseinheiten gesamt
1

Ersten Microservice extrahieren

Benutzer-Authentifizierungsservice als ersten Microservice extrahieren, einschließlich Datenbanktrennung und API-Implementierung

13 Pkt. 2-3 Wochen 4 Features

Implementierung des Authentifizierungsservices

5 Pkt. Komplex

Eigenständigen Authentifizierungs-Microservice mit JWT-Token-Verwaltung erstellen

Technische Details: Spring Boot/Node.js-Service mit JWT, OAuth2-Unterstützung

Separate Auth-Datenbank

3 Pkt. Mittel

Benutzer-/Auth-Tabellen in dedizierte Datenbank mit Migration extrahieren

Authentifizierungs-REST-API

3 Pkt. Mittel

REST-Endpunkte für Login, Registrierung und Token-Aktualisierung implementieren

Strangler-Facade-Pattern

2 Pkt. Einfach

Auth-Anfragen an den neuen Service weiterleiten bei gleichzeitiger Abwärtskompatibilität

Ergebnisse
  • Deployter Authentifizierungs-Microservice
  • Separate Auth-Datenbank
  • REST-API-Dokumentation
  • Integrationstests
2

API Gateway & Service-Kommunikation

API Gateway für Routing implementieren und Inter-Service-Kommunikationsmuster etablieren

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

API-Gateway-Implementierung

3 Pkt. Mittel

Kong/AWS API Gateway für Request-Routing und Load Balancing einrichten

Technische Details: Kong Gateway or AWS API Gateway configuration

Service Discovery & Registry

3 Pkt. Mittel

Service Registry (Consul/Eureka) für dynamische Service-Erkennung implementieren

Inter-Service-Kommunikation

2 Pkt. Einfach

REST/gRPC-APIs und asynchrones Messaging (RabbitMQ/Kafka) implementieren

Ergebnisse
  • API-Gateway-Konfiguration
  • Service-Registry-Setup
  • Kommunikationsprotokoll-Dokumentation
3

Datenbankzerlegung & Migration

Monolithische Datenbank in servicespezifische Datenbanken mit Datenkonsistenzstrategien aufteilen

13 Pkt. 3-4 Wochen 3 Features

Datenbankschema-Zerlegung

5 Pkt. Komplex

Datenbanktabellen in serviceeigene Schemas separieren

Technische Details: Zero-Downtime-Migration mit Dual-Write-Pattern

Verteilte Datenkonsistenz

5 Pkt. Komplex

Saga-Pattern für verteilte Transaktionen implementieren

Datensynchronisation

3 Pkt. Mittel

Change Data Capture (CDC) für die initiale Datenmigration einrichten

Ergebnisse
  • Servicespezifische Datenbanken
  • Datenmigrations-Skripte
  • Saga-Orchestrierungs-Implementierung
Abhängigkeiten
  • Service-Grenzen müssen zuerst definiert werden
4

Containerisierung & Deployment

Services containerisieren und CI/CD-Pipelines für unabhängige Deployments einrichten

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

Docker-Containerisierung

3 Pkt. Einfach

Dockerfiles erstellen und Container-Images für jeden Service optimieren

Kubernetes-Deployment

3 Pkt. Mittel

K8s-Manifeste, Health Checks und Auto-Scaling einrichten

CI/CD-Pipeline-Setup

2 Pkt. Einfach

Unabhängige CI/CD-Pipelines pro Service konfigurieren

Ergebnisse
  • Docker-Images für alle Services
  • Kubernetes-Manifeste
  • CI/CD-Pipeline-Konfiguration
5

Monitoring & Observability

Verteiltes Tracing, Logging und Monitoring für Microservices implementieren

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

Distributed-Tracing-Setup

3 Pkt. Mittel

Jaeger/Zipkin für Request-Tracing über alle Services implementieren

Zentralisiertes Logging

3 Pkt. Mittel

ELK/Loki-Stack für aggregiertes Logging einrichten

Metriken & Alerting

2 Pkt. Einfach

Prometheus/Grafana-Dashboards und Alerts konfigurieren

Ergebnisse
  • Distributed-Tracing-Konfiguration
  • Zentralisiertes Logging-System
  • Monitoring-Dashboards und Alerts

Technologie-Stack

Docker Kubernetes Kong API Gateway PostgreSQL RabbitMQ/Kafka Consul Prometheus Grafana Jaeger

Wichtige Aspekte

Strategie zur Datenbankzerlegung und Umgang mit gemeinsamen Daten

Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz über verteilte Services hinweg

Service-Kommunikationsmuster (synchron vs. asynchron)

Schrittweise Migration zur Risikominimierung (Strangler-Fig-Pattern)

Teststrategien für verteilte Systeme

Erfolgskriterien

Services können unabhängig deployt werden

Zero-Downtime-Deployments erreicht

Antwortzeiten um 30%+ verbessert

Einzelne Services können unabhängig skaliert werden

Vollständige Observability über alle Services

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