Aplikasi monolitik tradisional dibangun sebagai unit tunggal yang terpadu. Semua komponen terhubung erat sehingga dapat berbagi resource dan data. Hal ini dapat menyebabkan tantangan dalam menskalakan, men-deploy, dan memelihara aplikasi, terutama seiring dengan meningkatnya tingkat kompleksitas aplikasi. Sebaliknya, arsitektur microservice mengurai aplikasi menjadi serangkaian layanan kecil yang independen. Setiap microservice bersifat mandiri, dengan kode, data, dan dependensi tersendiri. Pendekatan ini menawarkan beberapa potensi keunggulan:

• Skalabilitas yang lebih optimal: Setiap microservice dapat diskalakan secara independen berdasarkan kebutuhan spesifiknya.
• Ketahanan yang lebih andal: Jika satu microservice gagal, hal tersebut tidak akan berdampak pada seluruh aplikasi.
• Pengoptimalan biaya cloud: Microservice tradisional dapat menimbulkan kompleksitas infrastruktur dan biaya tersembunyi. Organisasi sering kali mengadopsi pendekatan FinOps bersama microservice untuk mendapatkan visibilitas terkait pengeluaran cloud dan memastikan bahwa setiap layanan diskalakan secara efisien tanpa melebihi anggaran.

• e-commerce: Platform menggunakan microservice untuk mengelola katalog produk, keranjang belanja, dan pemrosesan pesanan secara independen
• Layanan streaming: Microservice menangani encoding video, penayangan konten, dan mesin pemberi saran untuk melayani jutaan pengguna secara bersamaan
• Jasa keuangan: Lembaga keuangan menggunakan microservice untuk deteksi penipuan dan pemrosesan pembayaran, sehingga mereka dapat merespons perubahan pasar dan persyaratan keamanan dengan cepat

Untuk mengelola kompleksitas dan mengoptimalkan performa sistem terdistribusi, arsitek saat ini mengandalkan berbagai pola desain inti.

Kemampuan observasi sangat penting untuk microservice karena melacak satu permintaan di puluhan layanan independen sangatlah kompleks. Tim modern menggunakan kombinasi metrik, log, dan trace untuk memahami kondisi sistem. Alat yang didukung AI, seperti Gemini Cloud Assist, dapat lebih meningkatkan kemampuan observasi dengan mengidentifikasi anomali secara otomatis dan memberikan pemecahan masalah kontekstual untuk aplikasi terdistribusi.

Dalam lingkungan microservice terdistribusi, kegagalan jaringan dapat menyebabkan permintaan dicoba lagi. Idempotensi adalah prinsip desain inti: prinsip ini menjamin bahwa suatu operasi, meskipun dijalankan beberapa kali, akan menghasilkan hasil yang sama seperti saat pertama kali dijalankan. Hal ini penting untuk menjaga konsistensi data dalam pemrosesan pembayaran, pengelolaan pesanan, dan sistem berbasis peristiwa.

Arsitektur modern semakin mengutamakan komunikasi asinkron menggunakan peristiwa. Dalam EDA, sebuah layanan memublikasikan peristiwa (perubahan status) ke broker pesan, dan layanan lain berlangganan peristiwa ini. Hal ini mendorong pengaitan yang lebih longgar dan isolasi kesalahan yang lebih baik.