הגירה ממונולית למיקרו-שירותים

פירוק מונולית למיקרו-שירותים הוא אחד השינויים הארכיטקטוניים בעלי הסיכון הגבוה ביותר והתגמול הגבוה ביותר שחברה יכולה לבצע. ליווינו עשרות צוותים במעבר זה — בזיהוי גבולות השירות הנכונים, בניהול אתגרי בעלות על נתונים, ובביצוע ההגירה מבלי לשבש עומסי עבודה בפרודקשן.

• ניתוח גבולות דומיין (Domain Boundary Analysis) — שימוש ב-Domain-Driven Design לזיהוי גבולות שירות טבעיים המותאמים למבנה הצוות וליכולות העסקיות.
• אסטרטגיית פירוק נתונים (Data Decomposition Strategy) — תכנון תבניות לפיצול מסדי נתונים משותפים, ניהול מצב מבוזר, וטיפול בעקביות נתונים בין שירותים.
• יישום Strangler Fig — יישום שכבות למניעת שחיתות (anti-corruption layers), ניתוב תעבורה בהדרגה לשירותים חדשים, ושמירה על שוויון תכונות (feature parity) לאורך כל הדרך.
• ניתוק מונחה אירועים (Event-Driven Decoupling) — החלפת תלויות סינכרוניות בתקשורת מבוססת אירועים עבור שירותים עמידים וניתנים לפריסה באופן עצמאי.
• הנדסת פלטפורמה (Platform Engineering) — בניית התשתית המשותפת (service mesh, API gateway, observability) ההופכת את המיקרו-שירותים למבצעיים.
• תכנון טופולוגיית צוות (Team Topology Design) — יישור גבולות השירות עם גבולות הצוות בהתאם לחוק קונוויי (Conway's Law) לבעלות צוותית עצמאית ובת קיימא.

אנו משתמשים ב-Kubernetes לתיאום (orchestration), ב-Apache Kafka להזרמת אירועים (event streaming), ב-Istio או Linkerd עבור service mesh, וב-ArgoCD עבור פריסות GitOps. כל שירות מקבל CI/CD עצמאי, מאגר נתונים משלו (datastore), וניטור מקיף של עקבות מבוזרות (distributed tracing) עם Jaeger ו-Prometheus.

ארגוני הנדסה שבהם המונולית מגביל את האוטונומיה של הצוות, תדירות הפריסה או מדרגיות המערכת. אם מהדורות (releases) דורשות תיאום בין צוותים, עומס של רכיב יחיד משפיע על כל המערכת, או שקליטת מפתחים חדשים אורכת חודשים — הגיע הזמן לפרק.