マイクロサービス化の従来からの課題とAI時代の新課題に対する解決策の提案

AI時代のソフトウェア開発モデルでは、実装はAI、設計は人間という分担が進行すると言われています。AIによる実装は、ソフトウェア開発の高速化をもたらしますが、マイクロサービスの最大の難所である「データ整合性」のリスクが高まることが懸念されます。

本記事では、マイクロサービス化で多くのプロジェクトが直面する「分散モノリス」という従来課題と、AIによる開発高速化がもたらす「データ整合性リスクの増幅」という新たな課題に着目しました。

これらの課題に対し、コンウェイの法則による組織とアーキテクチャの関連性から組織を分割するアプローチから始まり、ドメイン駆動設計による適切なサービス境界の発見、そしてBFF/3層APIアーキテクチャによる構造化まで、体系的な設計プロセスを具体的に解説します。

特に、分散システムにおける最も困難なデータ整合性の問題については、複数の異なるデータベースにまたがるトランザクションをシンプルに実現する核心技術「ScalarDB」を用い用いることで解決できます。ScalarDBが従来のSagaパターン等と比較して、開発・運用コストを含むTCO（総所有コスト）の観点でいかに優位であるかを明らかにします。

単なる設計論に留まらず、性能や時間的カップリングといったアーキテクトが直面する実践的なトレードオフにも正面から向き合い、ストラングラーフィグパターン等の具体的な応用例も提示します。企業の技術リーダー、アーキテクトが組織の変革を成功に導くために必要な、明日から使える設計思想を提供します。

本記事では以下をご紹介しています。

• 第1部：問題提起 - なぜマイクロサービス化は失敗するのか
• 第2部：SIOS APIエコシステムとScalarDBによる包括的解決策
• 第3部：実践的トレードオフと典型的な設計パターン
• 第4部：結論