Le applicazioni monolitiche tradizionali sono create come una singola unità unificata. Tutti i componenti sono ad alto accoppiamento e condividono risorse e dati. Questo può comportare problemi di scalabilità, deployment e manutenzione dell'applicazione, soprattutto man mano che la sua complessità aumenta. Al contrario, l'architettura dei microservizi scompone un'applicazione in una suite di servizi più piccoli e indipendenti. Ogni microservizio è autonomo, con il proprio codice, i propri dati e le proprie dipendenze. Questo approccio offre diversi potenziali vantaggi:

• Scalabilità migliorata: i singoli microservizi possono essere scalati in modo indipendente in base alle loro esigenze specifiche.
• Resilienza migliorata: se un microservizio non funziona, non è detto che ciò abbia un impatto sull'intera applicazione.
• Ottimizzazione dei costi del cloud: i microservizi tradizionali possono introdurre complessità dell'infrastruttura e costi nascosti. Le organizzazioni spesso adottano un approccio FinOps insieme ai microservizi per ottenere visibilità sulla spesa cloud e garantire che i singoli servizi vengano scalati in modo efficiente senza superare i budget.

• e-commerce: le piattaforme utilizzano i microservizi per gestire in modo indipendente i cataloghi dei prodotti, i carrelli e l'elaborazione degli ordini
• Servizi di streaming: i microservizi gestiscono la codifica video, la distribuzione dei contenuti e i motori di suggerimenti per servire milioni di utenti contemporaneamente
• Servizi finanziari: gli istituti finanziari utilizzano i microservizi per il rilevamento delle frodi e l'elaborazione dei pagamenti, il che consente loro di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e ai requisiti di sicurezza

Per gestire la complessità e ottimizzare le prestazioni dei sistemi distribuiti, gli architetti di oggi si affidano a diversi pattern di progettazione di base.

L'osservabilità è fondamentale per i microservizi perché il monitoraggio di una singola richiesta su decine di servizi indipendenti è complesso. I team moderni utilizzano una combinazione di metriche, log e tracce per comprendere l'integrità del sistema. Strumenti basati sull'AI, come Gemini Cloud Assist, possono migliorare ulteriormente l'osservabilità identificando automaticamente le anomalie e fornendo la risoluzione dei problemi contestuale per le applicazioni distribuite.

In un ambiente di microservizi distribuiti, gli errori di rete possono portare a richieste ripetute. L'idempotenza è un principio di progettazione fondamentale: garantisce che un'operazione, anche se eseguita più volte, produrrà lo stesso risultato della prima volta che è stata eseguita. Questo è essenziale per mantenere la coerenza dei dati nell'elaborazione dei pagamenti, nella gestione degli ordini e nei sistemi basati su eventi.

Le architetture moderne favoriscono sempre più la comunicazione asincrona tramite eventi. Nell'EDA, un servizio pubblica un evento (una modifica dello stato) in un message broker e altri servizi si iscrivono a questi eventi. Ciò favorisce un accoppiamento più libero e un migliore isolamento dei guasti.