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Microservices – Definition: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 06.05.2017 — zuletzt verändert: 19.12.2020 14:59 — Einsortiert unter: Software-Architektur, Agile Work
Der Begriff »Microservice-Architektur« ist in den letzten Jahren entstanden um Softwareanwendungen, die in eigenständig einsetzbare Dienste unterteilt sind, zu beschreiben. Obwohl es keine exakte Definition des Begriffs gibt, so sind doch einige Organisationsmerkmale, wie automatisierte Bereitstellung und dezentrale Datenhaltung allen gemeinsam.
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Microservices – Architektureigenschaften: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 06.05.2017 — zuletzt verändert: 28.08.2020 10:04 — Einsortiert unter: Software-Architektur
Auch wenn Microservices nicht klar definiert sind, so weist ihre Architektur doch meist gemeinsame Merkmale auf.
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Microservices – Nutzen und Kosten: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 06.05.2017 — zuletzt verändert: 28.08.2020 10:04 — Einsortiert unter: Software-Architektur
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Microservices – Hype oder Zukunft?: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 06.05.2017 — zuletzt verändert: 28.08.2020 10:04 — Einsortiert unter: Software-Architektur
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Auswahl der richtigen NoSQL-Datenbank: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 28.08.2020 — zuletzt verändert: 20.12.2020 18:45 — Einsortiert unter: Software-Architektur, Featured, Open Source, Data Science & Data Engineering
Relationale Datenbanken dominierten lange die Softwareindustrie und sind mit Mechanismen wie Redundanz, Transaktionskontrolle und Standardschnittstellen sehr ausgereift. Sie konnten jedoch zunächst nur mäßig auf höhere Anforderungen an Skalierbarkeit und Performance reagieren. So kam ab Anfang 2010 verstärkt der Begriff NoSQL auf um neuartige Datenbanken zu beschreiben, die diesen Anforderungen besser genügten.
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Domain-Driven Datenarchitektur: erstellt von Veit Schiele — Veröffentlicht 19.05.2019 — zuletzt verändert: 25.08.2020 16:23 — Einsortiert unter: Software-Architektur, Data Science & Data Engineering
Viele Unternehmen investieren weiterhin in Data-Lake, in der Hoffnung, Daten in großem Maßstab demokratisieren zu können. Es ist jedoch bereits jetzt absehbar, dass darauf basierende Plattformen die Versprechungen nicht erfüllen werden können. Um die Probleme anzugehen, müssen wir die bisherigen Paradigmen des Data-Lake und seines Vorgängers Data-Warehouse überwinden und die Vorteile beider nutzen. Diese Lösung geht von einer verteilten Architektur aus, die den verschiedene Fachdomänen eine Self-Service-Dateninfrastruktur bereitstellt und die Daten als Produkte behandelt.
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