Композитная архитектура: возвращение к монолиту на новом уровне. Часть 1
Привет! Меня зовут Максим Рогоза, я работаю корпоративным архитектором в крупнейших компаниях последние 7 лет. В настоящее время занимаюсь стратегическим IT консалтингом в компании Аксеникс, где мне приходится консультировать крупные компании по вопросам построения эффективной IT архитектуры. В рамках этой деятельности я часто сталкиваюсь с задачами трансформации архитектуры информационных систем, и все чаще приходится рассказывать про композитную архитектуру как оптимальное решение для крупных корпоративных систем.
Мой путь в IT начался 26 лет назад, и за это время я наблюдал всю эволюцию архитектурных подходов: от классических монолитов к микросервисам, и теперь — к новому витку развития в виде композитной архитектуры. Особенно интересно наблюдать, как теоретические концепции находят свое практическое применение в реальных проектах, и как компании адаптируют архитектурные решения под свои конкретные задачи.
Это — первая часть статьи. Ссылку на вторую и третью добавлю сюда, когда выложу их.
Введение: Почему мы возвращаемся к монолиту?
За последние годы микросервисная архитектура стала де-факто стандартом для enterprise-решений. Однако сегодня мы наблюдаем интересный тренд: крупные системы всё чаще возвращаются к монолитному ядру, сохраняя микросервисы лишь для определённых компонентов. Это явление требует детального анализа, поскольку оно отражает фундаментальные изменения в подходах к построению корпоративных систем.
Кризис микросервисной архитектуры
Проблема сложности
При внедрении микросервисной архитектуры одним из ключевых вызовов становится нелинейный рост сложности системы по мере увеличения количества сервисов. Этот феномен можно описать математически: для n сервисов потенциальное количество взаимодействий может достигать n (n-1)/2, что приводит к квадратичному росту сложности. Давайте рассмотрим основные факторы, которые приводят к увеличению затрат на разработку и поддержку микросервисной архитектуры.
График демонстрирует драматический рост количества потенциальных взаимодействий в системе при увеличении числа микросервисов. Для 3000 сервисов количество возможных взаимодействий превышает 4.5 миллиона, что делает систему практически неуправляемой. Даже при 1000 сервисах число взаимодействий достигает почти 500 тысяч.
Распределенные транзакции становятся первым серьезным вызовом при работе с микросервисами. В монолитной архитектуре транзакции обрабатываются в рамках единой базы данных, что обеспечивает надежную ACID-семантику. В микросервисной архитектуре каждая транзакция, затрагивающая несколько сервисов, требует реализации паттерна Saga или других механизмов распределенных транзакций. Это существенно усложняет разработку, так как команде необходимо продумывать и реализовывать компенсирующие транзакции для каждого возможного сценария отказа. Более того, тестирование таких сценариев требует значительно больше времени и ресурсов, чем тестирование обычных транзакций в монолите.
Согласованность данных представляет собой следующий уровень сложности. В микросервисной архитектуре данные распределены между различными сервисами, каждый из которых имеет собственное хранилище. Поддержание консистентности между этими хранилищами требует реализации сложных механизмов синхронизации. Разработчикам приходится иметь дело с временными несоответствиями данных, решать проблемы дублирования информации и обрабатывать конфликты при одновременном обновлении. Выявление и устранение аномалий в данных становится нетривиальной задачей, требующей специальных инструментов и процессов.
Версионирование API добавляет еще один слой сложности в микросервисную архитектуру. Каждый сервис может развиваться независимо, что приводит к необходимости поддерживать несколько версий API одновременно. Координация изменений между сервисами требует тщательного планирования и коммуникации между командами. Тестирование совместимости различных версий сервисов становится сложной задачей, а поддержка обратной совместимости требует дополнительных ресурсов на разработку и тестирование.
Инфраструктурная сложность также вносит существенный вклад в общие затраты. Для эффективной работы микросервисной архитектуры необходимо внедрять и поддерживать множество инфраструктурных компонентов: service discovery, системы конфигурации, средства мониторинга и трейсинга распределенных вызовов. Каждый из этих компонентов требует отдельного внимания при настройке, обновлении и поддержке. Отладка проблем производительности в распределенной системе становится существенно сложнее, так как необходимо анализировать взаимодействие множества компонентов.
Организационные вызовы часто недооцениваются при переходе к микросервисной архитектуре. Эффективная разработка и поддержка микросервисов требует высокого уровня координации между командами. Поддержание единых стандартов разработки, согласование изменений в API, координация релизов — все это требует дополнительного времени на коммуникацию и согласование. При этом растут затраты на документацию и обучение новых членов команды, так как каждый разработчик должен понимать не только свой сервис, но и принципы взаимодействия с другими компонентами системы.
С ростом системы комбинация этих факторов приводит к значительному увеличению времени разработки. Проектирование взаимодействий между сервисами, реализация распределенных механизмов, тестирование и отладка — все эти процессы занимают больше времени по сравнению с разработкой монолитной архитектуры. Требования к квалификации разработчиков также возрастают, что приводит к увеличению расходов на персонал. При этом растут затраты на инфраструктуру, инструменты мониторинга и поддержку системы в целом.
Отдельно стоит отметить проблему технического долга, который в микросервисной архитектуре имеет тенденцию накапливаться быстрее. Сложность в API и контрактах между сервисами, устаревшие версии протоколов, неоптимальные паттерны взаимодействия — все это постепенно усложняет процессы деплоя и откатов. С течением времени стоимость внесения изменений в систему растет, а эффективность команды разработки снижается.
В результате после определенного порога сложности затраты на разработку и поддержку микросервисной архитектуры начинают существенно превышать аналогичные затраты для монолитной архитектуры. Это особенно заметно в системах, где нет критической необходимости в экстремальном масштабировании отдельных компонентов. В таких случаях переход к композитной архитектуре может стать оптимальным решением, позволяющим сохранить преимущества обоих подходов при разумном уровне сложности системы.
График показывает затраты на разработку для монолитной и микросервисной архитектур в зависимости от размера системы. Обратите внимание на нелинейный рост затрат в микросервисной архитектуре.
Влияние AI на архитектурные решения
Появление и стремительное развитие искусственного интеллекта создает новые вызовы для микросервисной архитектуры и становится одним из ключевых факторов, влияющих на выбор архитектурных решений. Внедрение AI-функциональности в существующие системы требует пересмотра многих архитектурных принципов, которые ещё недавно считались неоспоримыми преимуществами микросервисного подхода.
Фрагментация данных, являющаяся естественным следствием микросервисной архитектуры, становится серьезным препятствием при работе с искусственным интеллектом. AI-модели требуют целостного представления о данных для эффективного обучения и формирования качественных предсказаний. Когда данные распределены между множеством независимых сервисов, каждый из которых хранит только свою часть информации, создание единой картины становится сложной технической задачей. Процесс сбора и консолидации данных из разных источников не только увеличивает латентность, но и создает риски несогласованности данных, что может приводить к некорректным результатам работы AI-моделей.
Особую проблему представляет обеспечение актуальности данных для AI-моделей в реальном времени. В микросервисной архитектуре, где каждый сервис может обновлять свои данные независимо, синхронизация изменений для поддержания актуального состояния становится критически важной. Традиционные подходы к обеспечению eventual consistency, хорошо работающие для обычных бизнес-процессов, могут оказаться недостаточными для AI-сценариев, требующих моментального доступа к актуальным данным.
Производительность также становится критическим фактором при интеграции AI в микросервисную архитектуру. Современные AI-модели часто требуют обработки больших объемов данных с минимальной задержкой. В распределенной системе каждый дополнительный сетевой вызов увеличивает общую латентность, что может сделать работу AI-функциональности неприемлемо медленной для конечных пользователей. При этом оптимизация производительности путем кэширования данных в микросервисной архитектуре сопряжена с дополнительными сложностями в обеспечении консистентности кэшей.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных приобретают новое измерение в контексте AI. Микросервисная архитектура, предполагающая множественные точки доступа к данным, усложняет контроль над тем, какие данные и каким образом используются AI-моделями. Необходимость обеспечения комплексной защиты персональных данных и соблюдения регуляторных требований становится дополнительным аргументом в пользу централизации критически важных данных.
Возрастающие требования к ресурсам для работы AI-моделей также влияют на архитектурные решения. Если раньше одним из ключевых преимуществ микросервисной архитектуры считалась возможность независимого масштабирования отдельных компонентов, то теперь этот подход может приводить к неэффективному использованию ресурсов. AI-модели часто требуют доступа к значительным вычислительным мощностям и большим объемам памяти, и распределение этих ресурсов между множеством сервисов может оказаться менее эффективным, чем их консолидация.
Тенденция к использованию предобученных моделей и инференсу в реальном времени также оказывает влияние на архитектурные решения. Предобученные модели часто требуют доступа к широкому контексту данных для точного инференса, что плохо согласуется с принципом изоляции данных в микросервисах. В результате возникает необходимость в создании централизованных хранилищ данных или сервисов-агрегаторов, что фактически возвращает нас к более монолитной архитектуре, по крайней мере в части управления данными.
Эксплуатация и мониторинг AI-компонентов в микросервисной архитектуре также представляют определенные сложности. Отслеживание качества предсказаний, выявление дрейфа данных и своевременное переобучение моделей требуют целостного взгляда на систему, который сложно обеспечить в сильно распределенной архитектуре. Это создает дополнительную нагрузку на команды разработки и поддержки, увеличивая операционные затраты.
В результате мы наблюдаем тенденцию к частичному возврату к монолитной архитектуре, особенно в части управления данными и AI-функциональности. Композитная архитектура, сочетающая преимущества обоих подходов, становится все более привлекательным выбором. Она позволяет централизовать критически важные данные и AI-функциональность в монолитном ядре, сохраняя при этом гибкость микросервисов для компонентов, где это действительно необходимо. Такой подход обеспечивает более эффективную работу AI-моделей при сохранении разумного баланса между сложностью системы и её производительностью.
Фундаментальный курс по проектированию систем с опорой на архитектурные принципы — «Архитектура приложений».
