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Modernisierung eines veralteten Monolithen: Wie Sie Ihren Stack effektiv in eine Cloud-Native-Architektur überführen

Auteur n°2 – Jonathan

Von Jonathan massa
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Zusammenfassung – Veraltete Monolithen bremsen die Agilität, verteuern die Wartung und verzögern das Time-to-Market, wodurch zusätzliche technische Schulden entstehen und Wettbewerbsrisiken zunehmen. Ein technisches Audit und eine funktionale Kartierung identifizieren prioritäre Module für schnelle Erfolge, bevor jede Funktion schrittweise in containerisierte Microservices überführt wird, die von Kubernetes orchestriert und über CI/CD integriert werden.
Lösung: inkrementelle Refaktorisierung, automatisierte Tests und kontinuierliche Deployment-Pipelines zur Reduzierung von Störungen, Beschleunigung von Releases und Kontrolle der Kosten.

Angesichts der rasanten Marktentwicklung und steigender Anforderungen an Agilität, Leistung und Resilienz stehen heute viele Schweizer Unternehmen vor der Herausforderung veralteter monolithischer Systeme. Diese schwerfälligen und starren Codebasen verlangsamen Entwicklungszyklen und verhindern eine vollständige Ausschöpfung der Cloud-Potenziale. Die Neugestaltung eines Monolithen hin zu einer modularen Cloud-Native-Architektur ist daher ein strategisches Muss – nicht nur zur Modernisierung der IT-Infrastruktur, sondern auch zur Beschleunigung der Time-to-Market, zur Kostensenkung im Betrieb und zur Steigerung der Zuverlässigkeit digitaler Dienste.

Wann und warum sollte man einen Monolithen refaktorisieren?

Den optimalen Zeitpunkt für eine Refaktorisierung zu bestimmen, erfordert eine präzise Diagnose der aktuellen Limitierungen. Ein Verständnis der zugrunde liegenden Business-Herausforderungen ermöglicht es, die Transition zu einer modularen und skalierbaren Architektur zu priorisieren.

Technische Alarmsignale eines alternden Monolithen

Systematische Regressionen nach jedem Deployment und längere Ausfallzeiten sind klare Indikatoren dafür, dass ein Monolith seine Grenzen erreicht hat. Sobald schon die kleinste Änderung an einer Funktion unerwartete Nebeneffekte auslöst, leidet die Agilität der Teams.

Test- und Release-Prozesse ziehen sich in die Länge, da der dichte Code die Nachvollziehbarkeit interner Abhängigkeiten erschwert. Jede Version wird zu einem hochriskanten Unterfangen, das häufig Blockaden und Rollbacks erfordert.

In einem kürzlich bei einem Schweizer Handelsunternehmen beobachteten Fall sank die IT-Produktivität bei jedem Release-Zyklus um 30 %, bedingt durch fehlende Unit-Tests und die Komplexität des Monolithen. Eine komplette Refaktorisierung der Software löste das Problem, indem sie den Einsatz moderner und geeigneter Testprozesse ermöglichte.

Geschäftliche Auswirkungen und Kosten der technischen Schulden

Über die Einbußen bei der Produktivität hinaus führen technische Schulden zu exponentiell steigenden Wartungskosten. Häufige Fehlerbehebungen binden einen unverhältnismäßig großen Anteil des IT-Budgets, zulasten von Innovationsprojekten.

Ein Beispiel ist ein Schweizer Industrie-Mittelstandsunternehmen, das wiederholt Budgetüberschreitungen verzeichnete und daraufhin beschloss, die instabilsten Komponenten seines Monolithen zu isolieren, um Notfalleinsätze zu reduzieren und die Supportkosten zu begrenzen.

Ziel nach der Refaktorisierung

Die Neugestaltung einer monolithischen Softwarearchitektur zu einer Cloud-Native-Architektur zielt darauf ab, zentrale Funktionen in eigenständige Services zu entkoppeln, die jeweils unabhängig skalieren können. Diese Modularität gewährleistet größere Flexibilität bei der Erweiterung um neue Features.

Eine containerisierte Infrastruktur, orchestriert durch Kubernetes, ermöglicht zum Beispiel eine automatische Anpassung der Ressourcen an die Last und sichert so kontrollierte horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit.

Langfristig kann sich die Organisation darauf konzentrieren, den geschäftlichen Mehrwert zu optimieren, anstatt technische Konflikte oder strukturelle Engpässe zu beheben.

Schlüsselphasen einer erfolgreichen Migration zu Cloud-Native

Ein schrittweises und strukturiertes Vorgehen minimiert Risiken und erleichtert die Einführung neuer Paradigmen. Jede Phase sollte auf einem klaren Plan basieren, der mit den fachlichen und technischen Stakeholdern abgestimmt ist.

Technisches Audit und funktionale Kartierung des monolithischen Systems

Im ersten Schritt wird ein umfassender Bestandsaufnahme des Monolithen erstellt: Identifikation der funktionalen Module, kritischer Abhängigkeiten und Schwachstellen. Diese Kartierung ist die Grundlage für einen konsistenten Aufteilungsplan.

In einem Projekt für ein Schweizer Finanzinstitut zeigte diese Audit-Phase, dass fast 40 % des Codebestands nicht mehr genutzt wurden, was den Weg für eine drastische Vereinfachung ebnete. Dies verdeutlicht, wie entscheidend diese Analysephase ist, um das Refactoring passgenau an den IT-Kontext des Unternehmens anzupassen.

Identifikation der zu entkoppelnden Module als Services

Auf Basis der Kartierung identifizieren die Teams zentrale Funktionen, die isoliert werden können: Authentifizierung, Katalogverwaltung, Transaktionsverarbeitung etc. Jedes Modul wird als potenzieller Microservice betrachtet.

Beispielsweise begann ein Schweizer Versicherungsanbieter mit der Extraktion seiner Prämienberechnungs-Engine, wodurch die Testdurchläufe um 60 % verkürzt und Kapazitäten für weitere Projekte freigegeben wurden.

Plan für eine inkrementelle Migration

Die Migration erfolgt in mehreren Schritten, um den Servicebetrieb aufrechtzuerhalten und Risiken zu begrenzen. Jeder neu entwickelte Microservice wird schrittweise integriert, begleitet von End-to-End-Tests zur Validierung der Interaktionen.

Ein Parallelbereitstellungsmodell sieht einen transparenten Switch vor, bei dem der alte Monolith als Fallback erhalten bleibt, bis das notwendige Vertrauen in das neue System aufgebaut ist.

Diese iterative Vorgehensweise wurde von einem Schweizer Logistikdienstleister übernommen, der sein Sendungsverfolgungsmodul schrittweise entkoppelte, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen.

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Konkretes Praxisbeispiel

Ein Praxisbeispiel zeigt, wie eine schrittweise Aufteilung ein veraltetes System in ein agiles Ökosystem transformieren kann. Messbare Vorteile beflügeln die weitere Cloud-Native-Strategie.

Ausgangslage

Ein Industrie-Dienstleister setzte eine dreischichtige monolithische Anwendung ein, die Lastspitzen kaum bewältigen konnte und bei Releases häufig Ausfälle verursachte. Die Freigabezyklen dauerten oft über eine Woche.

Transformation und schrittweise Aufteilung

In der ersten Iteration wurde die Benutzermanagement-Engine als eigenständiger Service extrahiert, containerisiert und orchestriert. In einer zweiten Phase folgte die Isolation des Reporting-Moduls mit einer separaten Datenbank.

Jeder Service erhielt eigene CI/CD-Pipelines und automatisierte Tests, was die funktionale Konsistenz bei jedem Update sicherstellte. Die Deployment-Zeiten verkürzten sich von mehreren Stunden auf wenige Minuten.

Der Traffic-Switch zu den neuen Microservices erfolgte schrittweise, wodurch die Servicekontinuität gewährleistet und im Fehlerfall ein sofortiges Rollback möglich war.

Erzielte Ergebnisse

Nach drei Monaten reduzierten sich die Release-Zyklen um den Faktor drei, während Produktionsvorfälle um 70 % zurückgingen. Die Teams konnten sich auf die funktionale Optimierung konzentrieren, statt technische Probleme zu beheben.

Die Skalierbarkeit verbesserte sich dank der Elastizität der Container: In Spitzenzeiten passt sich der Benutzer-Service automatisch an und verhindert damit Überlastungen.

Dieses Projekt ebnete zudem den Weg für die künftige Integration fortgeschrittener KI- und Data-Analytics-Module, ohne die bestehende Infrastruktur infrage stellen zu müssen.

Vorteile einer Cloud-Native-Architektur nach Refaktorisierung

Mit einer Cloud-Native-Architektur erschließen sich vormals unerreichbare Anpassungs- und Wachstumsoptionen. Modularität und Automatisierung werden zu echten Wettbewerbsvorteilen.

Bedarfsgesteuerte Skalierung

Container und Kubernetes-Orchestrierung ermöglichen eine sofortige Hochskalierung kritischer Services. Die automatische Ressourcenallokation senkt Betriebskosten und sichert gleichzeitig hohe Performance.

Bei Traffic-Spitzen werden nur die betroffenen Module repliziert, wodurch eine Übernutzung von Systemressourcen vermieden wird.

Ein Schweizer Einzelhändler verzeichnete eine 40 %-ige Senkung seiner Cloud-Infrastrukturkosten, indem er seine Cluster während Werbeaktionen dynamisch anpasste.

Kontinuierliche Bereitstellung und Zuverlässigkeit

CI/CD-Pipelines in Verbindung mit automatisierten Tests bieten beispiellose Nachvollziehbarkeit und schnelle Deployments. Teams können mehrmals täglich ausliefern und behalten dennoch das Regression-Risiko im Griff.

Vorab werden Zwischenfälle durch Non-Regressionstests und proaktives Monitoring erkannt, was eine verlässliche User Experience sicherstellt.

Im Schweizer Finanzdienstleistungssektor halbierte diese Vorgehensweise die durchschnittliche Lösungszeit für kritische Vorfälle.

Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen

Die Unabhängigkeit der Services erleichtert die Einführung von Multi-Cloud-Strategien oder Edge-Computing-Lösungen, abgestimmt auf Business-Anforderungen und lokale Vorgaben.

Diese Flexibilität ebnet den Weg für eingebettete KI, Data Lakes oder Managed Services, ohne dass eine technologische Abhängigkeit entsteht.

Ein Schweizer Telekommunikationsanbieter bereitet sich aktuell darauf vor, 5G- und IoT-Funktionen auf seiner fragmentierten Architektur zu deployen und nutzt dabei die Cloud-Native-Methodik für das Management von Millionen von Verbindungen.

Machen Sie Ihren Monolithen zum strategischen Hebel

Die Neugestaltung eines Monolithen hin zu einer Cloud-Native-Architektur ist kein reines Technikprojekt noch eine hochriskante Operation, wenn sie schrittweise und methodisch angegangen wird. Sie basiert auf einer präzisen Diagnose, einer geschäftlichen Priorisierung und einem inkrementellen Migrationsplan mit automatisierten Tests und Deployment-Automatisierung.

Die Vorteile sind greifbar: beschleunigte Deployments, weniger Vorfälle, kontrollierte Skalierung und die Erschließung neuer Services. So kann jedes Unternehmen seine IT in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandeln.

Unabhängig von Ihrem Modernisierungsstand begleiten Sie unsere Experten gern bei der Erstellung einer maßgeschneiderten Roadmap, um eine sichere Transition im Einklang mit Ihren Geschäftsanforderungen zu gewährleisten.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Von Jonathan

Technologie-Experte

VERÖFFENTLICHT VON

Jonathan Massa

Als Spezialist für digitale Beratung, Strategie und Ausführung berät Jonathan Organisationen auf strategischer und operativer Ebene im Rahmen von Wertschöpfungs- und Digitalisierungsprogrammen, die auf Innovation und organisches Wachstum ausgerichtet sind. Darüber hinaus berät er unsere Kunden in Fragen der Softwareentwicklung und der digitalen Entwicklung, damit sie die richtigen Lösungen für ihre Ziele mobilisieren können.

FAQ

Häufig gestellte Fragen zur cloud-nativen Neugestaltung

Welche Kennzahlen sind entscheidend, um die technische Schuld eines Monolithen zu bewerten?

Zu den wichtigsten Kennzahlen zählen die Testabdeckung auf Unit- und Integrationsebene, die Anzahl der Regressionen pro Release-Zyklus, die durchschnittliche Behebungsdauer von Produktionsvorfällen und die zyklomatische Komplexität des Codes. Diese Kennzahlen ermöglichen eine objektive Beurteilung der technischen Schuld, eine bessere Abschätzung der Wartungskosten und die Priorisierung der Module, die als erstes refaktoriert werden sollten.

Wie legt man die Prioritäten für die Zerlegung im Rahmen einer cloud-nativen Neugestaltung fest?

Die Priorisierung basiert auf der gemeinsamen Analyse der geschäftlichen Kritikalität und der technischen Anfälligkeit. Identifizieren Sie die Module, die bei Releases die meisten Blockaden verursachen, und diejenigen, deren Überarbeitung Quick Wins (z. B. in Bezug auf Performance oder Skalierbarkeit) liefert. Binden Sie technische und fachliche Stakeholder ein, um die Reihenfolge der Extraktionen zu validieren und die Ausrichtung an den strategischen Zielen sicherzustellen.

Welche wesentlichen Risiken können bei einer inkrementellen Migration auftreten?

Die inkrementelle Migration kann zu Inkompatibilitäten zwischen dem alten Monolithen und den neuen Microservices führen, die Datenkonsistenz gefährden oder die Deployments verkomplizieren, wenn die CI/CD-Pipelines nicht ausgereift sind. Ohne End-to-End-Testabdeckung kann jede Iteration stille Regressionen einführen. Ein klarer Rollback-Plan und eine schrittweise Begleitung der technischen Teams mindern diese Risiken.

Wie gewährleistet man die Datenintegrität während der Transition?

Um die Datenintegrität zu sichern, implementieren Sie eine Anti-Corruption-Schicht zwischen Monolith und Microservices und nutzen Sie Replikations- oder Event-Pattern (CDC). Definieren Sie idempotente Transaktionen und Konsistenzpunkte (z. B. Sagas oder Orchestratoren). Ein Audit der bestehenden Datenflüsse und Non-Regression-Tests für jeden Datenbereich sind vor jedem Cutover unabdingbar.

Welche Open-Source-Tools sollte man für die Orchestrierung von Microservices bevorzugen?

Setzen Sie auf etablierte Open-Source-Lösungen: Docker für die Containerisierung, Kubernetes für die Orchestrierung, Helm für das Chart-Management, Istio für Service-Mesh, Prometheus und Grafana für das Monitoring sowie Jaeger oder OpenTelemetry für verteiltes Tracing. Diese Tools gewährleisten Modularität, Skalierbarkeit und verhindern Vendor-Lock-in.

Wie misst man den Erfolg einer Neugestaltung hin zu einer cloud-nativen Architektur?

Verfolgen Sie Metriken wie Deployment-Frequenz, mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR), Fehlerquote in der Produktion und Service-Latenz. Ergänzen Sie diese um Business-KPIs, etwa die Time-to-Market neuer Features. Mit diesen Kennzahlen lässt sich der Return on Investment quantifizieren und die Roadmap bei Bedarf anpassen.

Welche Vorgehensweise sichert die Dienstkontinuität während des Refactorings?

Um die Kontinuität des Services während des Refactorings sicherzustellen, nutzen Sie parallele Deployments oder Blue/Green-Strategien, Feature Flags zum schrittweisen Aktivieren neuer Funktionen und Echtzeit-Monitoring. Die CI/CD-Pipelines sollten Non-Regression-Tests und Validierungsdatensätze umfassen. Automatisierte Fallback-Pfade und operative Runbooks stabilisieren den Umschaltprozess.

Wie kann man den Kompetenzaufbau der Teams in Kubernetes frühzeitig begleiten?

Fördern Sie den Kompetenzaufbau durch gezielte Schulungen zu Kubernetes und Docker, ergänzt durch Pair Programming und Praxis-Workshops. Beginnen Sie mit Prototypen oder Proof-of-Concepts an weniger kritischen Modulen, um die Teams vertraut zu machen. Dokumentieren Sie Best Practices in einem internen Repository und fördern Sie den Wissensaustausch durch Retrospektiven.

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