Os aplicativos monolíticos tradicionais são criados como uma unidade única e unificada. Todos os componentes estão acoplados de forma rígida, compartilhando recursos e dados. Isso pode gerar desafios na escalabilidade, implantação e manutenção do aplicativo, especialmente à medida que ele se torna mais complexo. Em contraste, a arquitetura de microsserviços decompõe um aplicativo em um pacote de serviços pequenos e independentes. Cada microsserviço é independente, com código, dados e dependências próprios. Essa abordagem oferece várias vantagens em potencial:

• Escalabilidade melhorada: microsserviços individuais podem ser escalonados de forma independente com base em suas necessidades específicas.
• Resiliência aprimorada: se um microsserviço falhar, isso não vai necessariamente afetar todo o aplicativo.
• Otimização de custos da nuvem: os microsserviços tradicionais podem introduzir complexidade na infraestrutura e custos ocultos. As organizações costumam adotar uma abordagem de FinOps junto com microsserviços para ter visibilidade dos gastos com a nuvem e garantir que os serviços individuais sejam escalonados de forma eficiente sem exceder os orçamentos.

• e-commerce: as plataformas usam microsserviços para gerenciar catálogos de produtos, carrinhos de compras e processamento de pedidos de forma independente
• Serviços de streaming: os microsserviços lidam com a codificação de vídeo, a entrega de conteúdo e os mecanismos de recomendação para atender a milhões de usuários simultaneamente
• Serviços financeiros: as instituições financeiras usam microsserviços para detecção de fraudes e processamento de pagamentos, o que permite responder rapidamente a mudanças no mercado e requisitos de segurança

Para gerenciar a complexidade e otimizar o desempenho de sistemas distribuídos, os arquitetos hoje em dia contam com vários padrões básicos de design.

A observabilidade é essencial para microsserviços porque rastrear uma única solicitação em dezenas de serviços independentes é complexo. As equipes modernas usam uma combinação de métricas, registros e traces para entender a integridade do sistema. Ferramentas com tecnologia de IA, como o Gemini Cloud Assist, podem melhorar ainda mais a observabilidade ao identificar automaticamente anomalias e fornecer soluções de problemas contextuais para aplicativos distribuídos.

Em um ambiente distribuído de microsserviços, falhas de rede podem levar a solicitações repetidas. A idempotência é um princípio de design fundamental: ela garante que uma operação, mesmo que executada várias vezes, produza o mesmo resultado da primeira vez que foi executada. Isso é essencial para manter a consistência dos dados no processamento de pagamentos, no gerenciamento de pedidos e em sistemas orientados a eventos.

As arquiteturas modernas favorecem cada vez mais a comunicação assíncrona usando eventos. Na EDA, um serviço publica um evento (uma mudança de estado) em um agente de mensagens, e outros serviços se inscrevem nesses eventos. Isso promove um acoplamento mais flexível e um melhor isolamento de falhas.