Les applications monolithiques traditionnelles sont conçues comme une seule unité unifiée. Tous les composants sont étroitement couplés et partagent des ressources et des données. Cela peut entraîner des difficultés au niveau de l'évolutivité, du déploiement et de la gestion de l'application, en particulier à mesure que sa complexité augmente. En revanche, l'architecture de microservices décompose une application en une suite de services indépendants de petite taille. Chaque microservice est autonome, avec son propre code, ses propres données et ses propres dépendances. Cette approche présente plusieurs avantages potentiels :

• Amélioration de l'évolutivité : les microservices individuels peuvent être évolutifs de manière indépendante en fonction de leurs besoins spécifiques.
• Résilience améliorée : si un microservice échoue, cela n'affecte pas nécessairement l'ensemble de l'application.
• Optimisation des coûts cloud : les microservices traditionnels peuvent entraîner une infrastructure complexe et des coûts cachés. Les entreprises adoptent souvent une approche FinOps en parallèle des microservices pour gagner en visibilité sur les dépenses cloud et s'assurer que les services individuels sont mis à l'échelle de manière efficace sans dépasser les budgets.

• E-commerce : les plates-formes utilisent des microservices pour gérer indépendamment les catalogues de produits, les paniers et le traitement des commandes.
• Services de streaming : les microservices gèrent l'encodage vidéo, la diffusion de contenu et les moteurs de recommandations pour servir des millions d'utilisateurs simultanément.
• Services financiers : les institutions financières utilisent des microservices pour la détection des fraudes et le traitement des paiements, ce qui leur permet de s'adapter rapidement aux évolutions du marché et aux exigences de sécurité.

Pour gérer la complexité et optimiser les performances des systèmes distribués, les architectes s'appuient aujourd'hui sur plusieurs modèles de conception fondamentaux.

L'observabilité est essentielle pour les microservices, car le suivi d'une seule requête à travers des dizaines de services indépendants est complexe. Les équipes modernes utilisent une combinaison de métriques, de journaux et de traces pour comprendre l'état du système. Les outils optimisés par l'IA, comme Gemini Cloud Assist, peuvent améliorer encore l'observabilité en identifiant automatiquement les anomalies et en fournissant un dépannage contextuel pour les applications distribuées.

Dans un environnement de microservices distribués, les défaillances du réseau peuvent entraîner de nouvelles tentatives de requêtes. L'idempotence est un principe de conception fondamental : elle garantit qu'une opération, même exécutée plusieurs fois, produira le même résultat que lors de sa première exécution. C'est essentiel pour maintenir la cohérence des données dans le traitement des paiements, la gestion des commandes et les systèmes événementiels.

Les architectures modernes privilégient de plus en plus la communication asynchrone à l'aide d'événements. Dans une EDA, un service publie un événement (un changement d'état) dans un agent de messagerie, et d'autres services s'abonnent à ces événements. Cela favorise un couplage plus lâche et une meilleure isolation des pannes.