Microservices-Architektur für KI

Stellen Sie sich Ihr AI-SaaS als einen riesigen, einzelnen Codeblock vor. Das nennt man eine monolithische Architektur. Alle Funktionen – von der Benutzeranmeldung bis zur Inferenz des AI-Modells – sind eng miteinander verbunden.

Monolithen sind zwar zu Beginn einfach, können aber mit wachsendem AI-SaaS schwer zu verwalten, zu aktualisieren und zu skalieren sein. Schon eine kleine Änderung kann eine erneute Bereitstellung der gesamten Anwendung erfordern.

Eine Microservices-Architektur unterteilt Ihr AI-SaaS in viele kleine, unabhängige Services. Jeder Service konzentriert sich auf eine einzelne Geschäftsfunktion, etwa die Benutzerverwaltung, Vorhersagen des AI-Modells oder die Datenverarbeitung.

• Jeder Service läuft in einem eigenen Prozess.
• Die Services kommunizieren über Netzwerke miteinander, typischerweise über APIs.
• Sie können unabhängig voneinander entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden.

Microservices bieten erhebliche Vorteile, insbesondere für AI-gestützte Anwendungen:

• Skalierbarkeit: Sie können bestimmte Services, etwa Ihre AI-Inferenz-Engine, unabhängig skalieren, ohne die gesamte Anwendung zu skalieren.
• Flexibilität: Verschiedene Services können unterschiedliche Programmiersprachen oder Datenbanken verwenden. So können Sie für jede Aufgabe das passende Werkzeug wählen.
• Ausfallsicherheit: Wenn ein Service ausfällt, muss dadurch nicht zwangsläufig die gesamte Anwendung ausfallen.
• Schnellere Entwicklung: Teams können parallel an verschiedenen Services arbeiten und dadurch die Bereitstellung beschleunigen.

Zwei zentrale Ideen bestimmen den Entwurf von Microservices:

• Single Responsibility Principle (SRP): Jeder Service sollte genau eine Aufgabe übernehmen und diese gut erledigen. Ein „User Service“ kümmert sich beispielsweise ausschließlich um benutzerbezogene Aufgaben.
• Bounded Context: Jeder Service definiert sein eigenes Domänenmodell und seine eigenen Daten. Er bildet eine klare Grenze um eine bestimmte Geschäftsfunktion.

Diese Prinzipien sorgen dafür, dass die Services fokussiert und unabhängig bleiben.

Wie lässt sich ein AI-SaaS aufteilen?

Betrachten Sie eine Anwendung zur AI-gestützten Bilderkennung:

• User Service: Verwaltet Benutzerkonten und die Authentifizierung.
• Image Upload Service: Kümmert sich um die Speicherung und Vorverarbeitung von Bildern.
• Inference Service: Führt das AI-Modell zur Bildanalyse aus.
• Reporting Service: Erstellt auf Grundlage der AI-Ergebnisse Berichte für Benutzer.

Jeder dieser Bestandteile ist ein eigenständiger Service.

Da die Services unabhängig voneinander sind, benötigen sie Möglichkeiten zur Kommunikation:

• RESTful APIs: Die häufigste Methode. Services senden HTTP-Anfragen wie GET oder POST, um Daten auszutauschen.
• Message Queues: Für asynchrone Kommunikation. Ein Service sendet eine Nachricht an eine Warteschlange, und ein anderer Service ruft sie später ab. Das eignet sich hervorragend für Hintergrundaufgaben.

Welche Kommunikationsmethode die richtige ist, hängt von Ihren Anforderungen ab.

Wenn Sie viele Services haben, wie findet dann ein Service einen anderen? Genau hier kommt Service Discovery ins Spiel.

Statt Adressen fest im Code zu hinterlegen, registrieren sich die Services bei einer zentralen Registry. Andere Services fragen diese Registry ab, um den Netzwerkstandort des benötigten Services zu ermitteln.

Dadurch können Services dynamisch hoch- oder herunterskaliert werden, ohne dass manuelle Konfigurationsänderungen erforderlich sind.

Dieser ausführbare Java-Code veranschaulicht das grundlegende Konzept eines „Service“. Er stellt eine eigenständige Einheit dar, die eine bestimmte Aufgabe – die Verarbeitung von Mock-Daten – ausführt, ohne an eine größere Anwendung gebunden zu sein.

Führen Sie den Code aus, um zu sehen, wie ein einfacher Service reagieren kann!

Microservices sind zwar leistungsfähig, bringen aber auch Herausforderungen mit sich:

• Höhere Komplexität: Mehr Services bedeuten mehr Komponenten, die verwaltet, bereitgestellt und überwacht werden müssen.
• Verteilte Datenverwaltung: Die Datenkonsistenz über mehrere unabhängige Datenbanken hinweg sicherzustellen, kann schwierig sein.
• Kommunikation zwischen Services: Die Fehlersuche über viele Services hinweg erfordert spezielle Werkzeuge, etwa Distributed Tracing.
• Betrieblicher Aufwand: Erfordert robuste DevOps-Praktiken.

Wir haben untersucht, wie Microservices ein AI-SaaS in kleine, unabhängige Services aufteilen. Dieser Ansatz verbessert Skalierbarkeit, Flexibilität und Ausfallsicherheit und eignet sich daher ideal für sich weiterentwickelnde AI-Anwendungen.

Auch wenn dadurch zusätzliche Komplexität entsteht, helfen Prinzipien wie das Single Responsibility Principle sowie effektive Kommunikations- und Discovery-Mechanismen dabei, eine robuste und wartbare AI-SaaS-Infrastruktur aufzubauen.