• Büyüklük ve Karmaşıklık: On binlerce hatta milyonlarca satır kod içeren monolitik uygulamalar, anlaşılması, yeni geliştiricilerin sisteme adaptasyonu ve bakımı zor hale gelir. Kod değişiklikleri istenmeyen yan etkilere yol açabilir.
• Geliştirme Hızı: Büyük bir kod tabanında değişiklik yapmak, tüm sistemin yeniden derlenmesini ve kapsamlı testlerden geçirilmesini gerektirebilir. Bu durum, dağıtım süreçlerini yavaşlatır ve inovasyonu engeller.
• Ölçeklenebilirlik Sorunları: Uygulamanın sadece belirli bir bölümünün yüksek yüke maruz kalması durumunda bile, tüm uygulamanın ölçeklendirilmesi gerekebilir. Bu da sunucu kaynaklarının israfına ve maliyet artışına yol açar.
• Teknoloji Kilidi: Monolitler genellikle tek bir teknoloji yığınına (örneğin, Java Spring veya .NET Framework) sıkı sıkıya bağlıdır. Bu durum, ekibin farklı dillerde veya modern kütüphanelerde uzmanlaşmasını veya yeni teknolojileri denemesini zorlaştırır.
• Tek Hata Noktası: Uygulamanın küçük bir bölümündeki bir hata veya bellek sızıntısı, tüm uygulamanın çökmesine ve hizmet dışı kalmasına neden olabilir, bu da iş sürekliliği için büyük bir risk oluşturur.

• Bağımsız Dağıtım: Her microservis, diğerlerinden tamamen bağımsız olarak derlenebilir, test edilebilir ve dağıtılabilir. Bu, bir serviste yapılan bir değişikliğin, diğer servisleri etkilemeden veya tüm sistemin yeniden dağıtılmasını gerektirmeden canlıya alınabilmesi anlamına gelir. Böylece sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) süreçleri kolaylaşır.
• Küçük ve Odaklanmış Ekipler: Her servis, küçük, çapraz fonksiyonel ve otonom bir ekip tarafından geliştirilebilir ve yönetilebilir. Bu, iletişim yükünü azaltır, karar alma süreçlerini hızlandırır ve takım verimliliğini artırır. Bu ekipler genellikle bir servisin tüm yaşam döngüsünden sorumludur ('You build it, you run it' prensibi).
• Teknoloji Çeşitliliği (Polyglot Programming ve Persistence): Farklı servisler, ihtiyaçlarına en uygun programlama dilleri, veri tabanları ve teknolojiler kullanılarak geliştirilebilir. Örneğin, yüksek performans gerektiren bir servis Go ile yazılırken, veri analizi yapan başka bir servis Python kullanabilir. Aynı şekilde, bir servis ilişkisel veri tabanı kullanırken, diğeri NoSQL veri tabanı tercih edebilir.
• Ölçeklenebilirlik: Uygulamanın yalnızca ihtiyaç duyulan kısımları yatay olarak ölçeklendirilebilir. Yüksek talep gören bir servis, diğerlerini etkilemeden birden fazla instance'ta çalıştırılabilir. Bu, kaynak kullanımını optimize eder ve maliyetleri düşürür.
• Hata İzolasyonu: Bir servisteki hata veya arıza, diğer servislerin çalışmasını etkilemez. Bu, sistemin genel dayanıklılığını (resilience) artırır ve tek bir hata noktasının ortadan kalkmasını sağlar. Kalan servisler çalışmaya devam edebilir.
• Daha Hızlı Geliştirme ve Dağıtım: Küçük kod tabanları ve bağımsız dağıtım birimleri, geliştirme süreçlerini hızlandırır, hata ayıklamayı kolaylaştırır ve CI/CD boru hatlarının daha verimli çalışmasını sağlar. Bu da pazara sürüm süresini kısaltır.
• Kolay Bakım ve Anlaşılabilirlik: Her servis, belirli bir işlevselliğe odaklandığı için kod tabanı küçüktür, bakımı ve yeni geliştiriciler tarafından anlaşılması daha kolaydır. Bu da uzun vadede teknik borcun azaltılmasına yardımcı olur.

• Artan Operasyonel Karmaşıklık: Monolitik bir uygulamayı tek bir süreç olarak çalıştırmak yerine, microservisler birçok küçük, bağımsız sürecin bir araya gelerek oluşturduğu dağıtık bir sistemdir. Bu, devreye alma, izleme, hata ayıklama ve sürdürme gibi operasyonel görevlerin karmaşıklığını önemli ölçüde artırır.
• Dağıtık İşlemler ve Veri Tutarlılığı: İşlemlerin birden fazla servisi kapsadığı durumlarda (örneğin, bir kullanıcının ürün sipariş etmesi ve stoktan düşülmesi işlemi), tüm servisler arasında veri tutarlılığını sağlamak zorlayıcıdır. Saga örüntüsü veya olay tabanlı mimariler gibi yaklaşımlar bu sorunu hafifletmek için kullanılır, ancak bunlar da kendi karmaşıklıklarını beraberinde getirir.
• Ağ Gecikmeleri ve Hata Yönetimi: Servisler arası iletişim, ağ üzerinden gerçekleştiği için gecikmelere maruz kalabilir. Ayrıca, ağ hataları, servis kesintileri veya yavaş yanıtlar durumunda uygun hata yönetimi mekanizmalarının (retry mekanizmaları, circuit breaker desenleri, geri dönüş mekanizmaları) uygulanması kritik öneme sahiptir.
• İzleme, Loglama ve İzlenebilirlik (Observability): Birçok bağımsız servisin loglarını ve metriklerini merkezi bir şekilde toplamak, analiz etmek ve sistem genelinde uçtan uca izlenebilirlik sağlamak zordur. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Prometheus, Grafana ve distributed tracing (Jaeger, Zipkin) gibi araçlar burada kritik rol oynar.
• Servis Keşfi: Servislerin, ağdaki diğer servislere nasıl ulaşacağını dinamik olarak yönetmek için bir servis keşif mekanizması (örneğin, Eureka, Consul, ZooKeeper) gereklidir. Bu, servis örneklerinin IP adresleri veya portları değiştiğinde otomatik olarak güncellenmesini sağlar.
• Operasyonel Yük: Daha fazla servisi yönetmek, geliştirme ekiplerinin DevOps yeteneklerini geliştirmesini ve otomasyonu benimsemesini gerektirir. Konteynerleştirme (Docker) ve orkestrasyon (Kubernetes) araçları bu yükü hafifletse de, bunların kurulumu ve yönetimi de öğrenme eğrisi gerektirir.
• Veri Yönetimi Zorlukları: Her servisin kendi veri tabanına sahip olması, veri geçişi, veri konsolidasyonu ve genel veri bütünlüğü açısından yeni zorluklar yaratır.

• API Gateway: Tüm dışarıdan gelen isteklerin tek bir noktadan alındığı ve ilgili servislere yönlendirildiği bir geçittir. Güvenlik (kimlik doğrulama/yetkilendirme), trafik yönetimi, yük dengeleme, önbellekleme ve istek dönüşümü gibi işlevleri yerine getirir. Örneğin, Zuul veya Spring Cloud Gateway.
• Servis Keşfi (Service Discovery): Servislerin, ağdaki diğer servislere nasıl ulaşacağını dinamik olarak bulmasını sağlayan mekanizmadır. Servisler başlangıçta kendilerini bir keşif sunucusuna kaydeder, istemciler de bu kayıt üzerinden servislerin güncel konumlarını bulur. Örnekler: Eureka, Consul, etcd.
• Konfigürasyon Yönetimi (Configuration Management): Ortama özgü ayarları (veri tabanı bağlantı bilgileri, API anahtarları, performans eşikleri vb.) merkezi bir yerden yönetmeye yarar. Bu, servislerin farklı ortamlarda (geliştirme, test, üretim) kolayca yapılandırılmasını sağlar. Örnekler: Spring Cloud Config, Consul, Vault.
• Mesaj Kuyrukları (Message Queues) ve Olay Veriyolları (Event Buses): Servisler arası asenkron iletişimi sağlamak için kullanılır. Özellikle uzun süren işlemler veya olay tabanlı mimarilerde servislere mesaj göndermek için idealdir. Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ gibi teknolojiler yaygın olarak tercih edilir.
• İzleme, Loglama ve Metrikler: Sistem sağlığını ve performansını takip etmek, hataları tespit etmek ve sorunları teşhis etmek için olmazsa olmazdır. Uygulama logları merkezi bir yerde toplanır, performans metrikleri izlenir ve distributed tracing ile isteklerin servisler arası yolculuğu takip edilir. Örnekler: Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger, Zipkin.
• Konteynerleştirme ve Orkestrasyon: Docker ile servisler bağımsız ve izole bir şekilde paketlenir, tüm bağımlılıklarıyla birlikte taşınabilir hale gelir. Kubernetes gibi orkestrasyon araçları ile bu konteynerlerin otomatik dağıtımı, ölçeklenmesi, yönetimi ve hata toleransı sağlanır. Bu araçlar microservislerin yaşam döngüsünü basitleştirir.

• Uygulamanızın çok büyük ve karmaşık bir domain modeline sahip olması.
• Büyük ve farklı uzmanlık alanlarına sahip birden fazla geliştirme ekibinizin olması.
• Uygulamanızın farklı bölümlerinin farklı ölçeklendirme veya performans gereksinimlerine sahip olması.
• Hızlı ve sürekli dağıtım yapma, sık sık yeni özellikler ekleme ihtiyacınız olması.
• Farklı teknolojileri (programlama dilleri, veri tabanları) kullanma esnekliğine ihtiyaç duymanız.
• Uzun vadede uygulamanın evrimleşmesi ve büyümesi beklentisi olması.

// Kullanıcı Arayüzünden (Frontend) veya başka bir servisten API Gateway'e istek
GET /api/v1/users/{userId}/orders
Host: api-gateway.example.com
Authorization: Bearer <token>
Accept: application/json

// API Gateway'in isteği ilgili Sipariş Servisi'ne yönlendirmesi (içsel bir süreç)
// Sipariş Servisi'nin iç işleyişi (pseudocode)
function getUserOrders(userId):
  // Veri tabanından veya cache'ten kullanıcının siparişlerini sorgula
  orders = database.query("SELECT * FROM orders WHERE user_id = ? ORDER BY order_date DESC", userId)
  
  // Sipariş verilerini işle, belki başka servislerden (ürün, kargo) ek bilgi al
  processedOrders = processOrderDetails(orders)
  
  return processedOrders

// Sipariş Servisi'nin yanıtı (örneğin)
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json

[
  { "orderId": "123", "productId": "P001", "quantity": 1, "status": "Delivered" },
  { "orderId": "124", "productId": "P002", "quantity": 2, "status": "Processing" }
]

"Microservis mimarisi, yazılım geliştirmede esnekliği, çevikliği ve ölçeklenebilirliği artırırken, operasyonel karmaşıklığı da beraberinde getirir. Bu mimarinin faydalarını en üst düzeye çıkarmak için doğru araçlar, otomasyon, güçlü bir DevOps kültürü ve kapsamlı bir izlenebilirlik stratejisi şarttır. Başarı, sadece teknolojiyi değil, aynı zamanda organizasyonel yapıyı ve süreçleri de dönüştürmeyi gerektirir." - Bir Endüstri Uzmanı

Genişletmek için tıkla ...