TechForge’s new guide warns that many fledgling microservices projects end up as “distributed monoliths,” delivering the latency of network calls without any scaling benefits. The piece urges engineering teams to start with a solid monolith and only break it apart when clear scaling or ownership needs arise.
Why teams rush into microservices
The appeal of microservices is obvious: independent services, separate deployments, and the promise of scaling each part of an application on its own terms. Start-up culture and recent success stories have turned the pattern into a badge of modern engineering. Yet splitting a monolith too early often creates a new kind of monolith—dozens of networked components. The cost? Higher latency, harder debugging, and more operational overhead, while the original benefits stay out of reach.
The first mistake: starting with a monolith in name only
Teams often label a system “micro-service-based” while keeping a single codebase and a shared database. The result is a series of tightly coupled modules that still talk to each other over HTTP or RPC. The guide calls this a “distributed monolith.” The pain points match those of a traditional monolith—tight coupling and difficulty changing one part without affecting the rest—plus added latency from network hops.
What to do instead: Build a clean monolith first. Define clear module boundaries, keep the data layer unified, and ensure the application can be tested and deployed as a single unit. Extract a module into its own service only when it needs independent scaling or separate team ownership.
Splitting by technical layer versus business capability
Another frequent error is carving services along technical concerns—UI, business logic, or data access. This forces a request to travel through a chain of services for a single operation, inflating response times and creating a fragile dependency graph.
Better approach: Organize services around business capabilities such as “orders,” “payments,” or “inventory.” Let each capability own its data and its own API, eliminating the need for a request to hop across layers.
Data ownership matters
When two services write to the same database table, they are no longer independent. The guide stresses that a service must never query another service’s tables directly; it should always go through that service’s public API. Sharing a database ties the services together, defeats isolation, and makes schema changes a coordination nightmare.
Synchronous HTTP is not a universal solution
Relying on synchronous HTTP for every interaction makes the whole system vulnerable to a single slow service. If Service A waits for Service B to respond before returning to the client, any slowdown in B propagates to A and ultimately to the user.
Alternative patterns: Use asynchronous messaging for tasks that do not need an immediate answer. Message queues or background jobs let services hand off work and continue processing, keeping the overall system more resilient.
Accepting eventual consistency
Traditional relational databases give you ACID transactions—Atomicity, Consistency, Isolation, Durability. Across service boundaries, those guarantees disappear. Trying to force two-phase commits (a protocol that tries to make distributed transactions behave like local ones) leads to complexity and instability.
The guide recommends sagas (a series of compensating actions) or the outbox pattern (where a service writes events to a local table that are later published). These approaches acknowledge that data may be temporarily out of sync and design the business logic to handle those gaps.
Build for failure from day one
A bug in one service should not bring down the entire system. Implement timeouts to avoid waiting forever, retries with back-off to handle transient failures, and circuit breakers that stop calls to a failing service until it recovers. Adding these safeguards after a production outage is too late; they belong in the initial design.
Observability is non-negotiable
Debugging a distributed system with logs scattered across many containers is near impossible. Centralized logging, aggregated metrics, and request-level correlation IDs let engineers trace a single user request as it moves through multiple services. Tracing tools visualize the call graph, making performance bottlenecks and failures easier to locate.
Keep the infrastructure lightweight at the start
Kubernetes ist zwar leistungsstark, bringt jedoch eine steile Lernkurve und einen hohen betrieblichen Aufwand mit sich. Für eine Handvoll Dienste bietet Docker Compose genügend Orchestrierung, um den gesamten Stack lokal zu starten. Erst wenn Traffic-Muster, die Häufigkeit der Deployments oder die Teamgröße es erfordern, sollte eine komplexere Plattform eingeführt werden.
Dienste mit der Teamverantwortung abstimmen
Microservices wurden teilweise erfunden, um kleinen, autonomen Teams die volle Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus eines Dienstes zu übertragen. Wenn ein einzelnes Team für zehn Dienste verantwortlich ist, steigen die Koordinationskosten drastisch an, was die beabsichtigten Vorteile zunichtemacht. Der Leitfaden legt nahe, dass Teams mit weniger als zehn Personen mit einem Monolithen möglicherweise besser aufgehoben sind, da dieser die Einfachheit bewahrt und dennoch eine modulare Entwicklung ermöglicht.
Das Gegenargument: Wann Microservices glänzen
Der Leitfaden behauptet nicht, dass Microservices von Natur aus schlecht sind. In Umgebungen, in denen verschiedene Teile einer Anwendung völlig unterschiedliche Skalierungsanforderungen haben oder in denen regulatorische Auflagen eine strikte Datentrennung erfordern, kann dieses Muster echten Mehrwert bieten. Große Organisationen mit mehreren Produktlinien stellen oft fest, dass unabhängige Dienste Reibungsverluste zwischen den Teams reduzieren und schnellere Release-Zyklen ermöglichen.
Der Schlüssel liegt in der Intentionalität. Wenn ein Team Microservices einführt, weil es Millionen von Anfragen pro Sekunde für eine bestimmte Funktion verarbeiten muss oder weil eine neue Produktlinie von einer separaten Geschäftseinheit verwaltet werden muss, ist die zusätzliche Komplexität gerechtfertigt. Die Warnungen des Leitfadens richten sich gegen Fälle, in denen die Entscheidung eher durch Hype als durch konkrete Anforderungen getrieben wird.
Worauf man als Nächstes achten sollte
Da immer mehr Unternehmen Cloud-Native-Stacks einsetzen, reifen die Tools rund um Service Mesh, Distributed Tracing und automatisierte Canary-Deployments stetig weiter. Diese Fortschritte senken die betriebliche Hürde, beseitigen jedoch nicht die grundlegenden Designentscheidungen, die im Leitfaden hervorgehoben werden. Teams sollten die Entwicklung von Observability-Plattformen und asynchronen Messaging-Frameworks beobachten, sollten aber dennoch mit einer klaren Begründung für jeden Dienst starten, den sie bereitstellen.
Fazit
Microservices sind ein Mittel zum Zweck, nicht der Zweck an sich. Beginnen Sie mit einem gut strukturierten Monolithen, geben Sie jedem Dienst die echte Verantwortung für seine Daten, nutzen Sie nach Möglichkeit asynchrone Kommunikation und verankern Sie Resilienz und Observability von der ersten Zeile Code an. Wenn der Business Case klar ist, lagern Sie Dienste bewusst aus; andernfalls halten Sie die Architektur so einfach, wie es das Problem erfordert.