Το Πραγματικό Πρόβλημα
Όταν κοιτάξαμε για πρώτη φορά αυτή την πλατφόρμα χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, είχε αυτή τη γνωστή μυρωδιά. Ένας monolith που εξυπηρετούσε 50.000 καθημερινούς χρήστες, deployments που απαιτούσαν νυχτερινά παράθυρα συντήρησης, και ένα codebase όπου το άγγιγμα του module A κατά κάποιο τρόπο έσπαγε το module Z.
Η επιχείρηση ήθελε χαμηλότερο κόστος υποδομής, περισσότερη ευελιξία ανάπτυξης, ταχύτερο time-to-market, και τη δυνατότητα να κλιμακώνει μεμονωμένα features ανεξάρτητα. Κλασικό - αλλά ο διάβολος κρύβεται στις λεπτομέρειες.
Microservices: Hype vs Πραγματικότητα
Ας είμαστε ειλικρινείς - τα microservices λύνουν συγκεκριμένα προβλήματα, όχι όλα τα προβλήματα. Αυτό πραγματικά οδήγησε την απόφασή μας:
- Ανεξαρτησία deployment - αποστολή του payment module χωρίς να αγγίξεις το user auth
- Περιορισμός blast radius - όταν (όχι αν) τα πράγματα σπάνε, σπάνε μικρά
- Πολύγλωσση persistence - χρήση Postgres για transactions, Redis για sessions, MongoDB για documents
- Team ownership - σαφή όρια σημαίνουν σαφή ευθύνη
- Στοχευμένη κλιμάκωση - κλιμάκωση του search service κατά τη διάρκεια peak, όχι όλης της εφαρμογής
Βαθιά Ανάλυση Αρχιτεκτονικής
Χτίσαμε πάνω στο Domain-Driven Design, αλλά όχι την ακαδημαϊκή έκδοση. Τα bounded contexts προέκυψαν από πραγματικές συζητήσεις ομάδας, όχι από ασκήσεις whiteboard. Οι αρχές μας:
- Τα όρια aggregate ορίζουν τα όρια service - αν είναι μία transaction, είναι ένα service
- Events αντί για sync calls - η χορογραφία νικά την ενορχήστρωση στις περισσότερες περιπτώσεις
- API contracts ως first-class citizens - σπάσε το contract, σπάσε το build
- Αρχιτεκτονική shared-nothing - κάθε service κατέχει τα δεδομένα του, τελεία
- Η observability δεν είναι προαιρετική - αν δεν μπορείς να το trace, μην το κάνεις ship
Το Stack (Και Γιατί)
Κάθε επιλογή tool ήταν ένα tradeoff. Εδώ είναι που καταλήξαμε:
Infrastructure:
├── Kubernetes (EKS) → Declarative deployments, self-healing
├── Istio service mesh → mTLS, traffic shaping, circuit breaking
├── Kong API Gateway → Rate limiting, auth, request transformation
│
Messaging:
├── Kafka → Event backbone, 7-day retention
├── Redis Streams → Lightweight pub/sub, ephemeral data
│
Data Layer:
├── PostgreSQL → ACID transactions, JSONB για ευελιξία
├── MongoDB → Document store για audit logs, activity feeds
├── Redis Cluster → Session store, distributed caching
├── Elasticsearch → Full-text search, log aggregation
│
Observability:
├── OpenTelemetry → Vendor-agnostic instrumentation
├── Prometheus + Thanos → Metrics με long-term storage
├── Grafana → Dashboards, alerting
├── Jaeger → Distributed tracing
│
CI/CD:
├── GitLab CI → Build, test, security scanning
├── ArgoCD → GitOps deployments
├── Sealed Secrets → K8s-native secret managementPatterns Που Μας Έσωσαν
Η θεωρία είναι ωραία. Εδώ είναι τι πραγματικά μας κράτησε μακριά από προβλήματα:
**Transactional Outbox** - Αντί για dual-writes (database + message broker), γράφουμε events σε ένα outbox table στην ίδια transaction. Μια ξεχωριστή διεργασία τα δημοσιεύει. Atomic. Αξιόπιστο. Χωρίς εφιάλτες κατανεμημένων transactions.
**Event Sourcing (όπου μετράει)** - Για payment flows και audit-critical paths, αποθηκεύουμε events, όχι state. Κάθε mutation είναι ένα immutable event. Debug production issues αναπαράγοντας ακριβείς ακολουθίες. Τα compliance teams το λατρεύουν.
**CQRS με Projections** - Write models βελτιστοποιημένα για validation, read models βελτιστοποιημένα για queries. Το eventual consistency είναι εντάξει για read views. Η ομάδα reporting παίρνει τους denormalized πίνακές τους χωρίς να ρυπαίνει το write path.
**Saga Orchestration** - Μακροχρόνιες business διεργασίες (onboarding, payment settlement) ως explicit state machines. Compensating transactions σε περίπτωση αποτυχίας. Χωρίς ορφανά partial states.
**Circuit Breaker + Bulkhead** - Το Hystrix πέθανε, αλλά τα patterns όχι. Το Resilience4j χειρίζεται circuit breaking, rate limiting και retry με backoff. Ξεχωριστά thread pools για external integrations.
Η Ροή Πληρωμών: Πραγματική Αρχιτεκτονική
Έτσι κινείται το πραγματικό χρήμα μέσα στο σύστημα:
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ API Gateway │──────│ Payment │──────│ Fraud │
│ (Kong) │ gRPC │ Service │ Event│ Detection │
└─────────────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
PaymentInitiated FraudCheckCompleted
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Outbox │ │ Risk │
│ Table │ │ Scoring │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
Debezium CDC RiskAssessed
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────────────────┐
│ Kafka Topics │
│ payments.initiated │
│ fraud.checked │
│ risk.assessed │
│ payments.completed │
└─────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────┼───────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Ledger │ │ Order │ │Notification │
│ Service │ │ Service │ │ Service │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘Στρατηγική Testing Που Πραγματικά Λειτουργεί
Ξέχνα την πυραμίδα testing για μια στιγμή. Σε κατανεμημένα συστήματα χρειάζεσαι:
- Contract tests (Pact) - Τα services μιλούν με stubs, όχι πραγματικές dependencies. Τα contracts σπάνε σε CI, όχι production
- Consumer-driven contracts - Οι consumers ορίζουν τι χρειάζονται, οι providers αποδεικνύουν ότι παραδίδουν
- Chaos testing (Chaos Monkey, Litmus) - Σκότωσε pods τυχαία. Έγχυσε latency. Απόδειξε resilience
- Synthetic monitoring - Συνεχή production probes για κρίσιμα user journeys
- Load testing ως validation - Επικυρώσαμε ότι η αρχιτεκτονική μπορούσε να χειριστεί 80x την αρχική κίνηση μέσω αυστηρών load tests πριν την κυκλοφορία
- Canary deployments - 1% κίνησης σε νέες εκδόσεις, αυτόματο rollback σε error spike
Τι Πραγματικά Συνέβη
Στην αρχή, επικεντρωθήκαμε στην αποσύνθεση του monolith - εντοπίζοντας ραφές, στραγγαλίζοντας το παλιό σύστημα service προς service. Στην αρχή, ήταν τραχύ. Οι δεξιότητες distributed debugging έλειπαν, τα traces ήταν ελλιπή, και τα network partitions αποκάλυπταν consistency bugs.
Μετά από μερικούς μήνες, τα πράγματα έκαναν κλικ. Οι ομάδες κατείχαν τα services τους end-to-end. Τα deployments έγιναν μη-γεγονότα. Η ομάδα platform engineering είχε χτίσει αρκετά golden paths ώστε το στήσιμο ενός νέου service να παίρνει ώρες, όχι εβδομάδες.
Όταν πέρασε ο χρόνος και η αρχιτεκτονική ωρίμασε, τα αποτελέσματα μίλησαν από μόνα τους:
- Οι χρόνοι απόκρισης έπεσαν από 850ms p99 σε κάτω από 120ms p99
- Zero-downtime deployments - τα παράθυρα συντήρησης έγιναν ανάμνηση
- Κόστος υποδομής μειωμένο 35% παρά την υψηλότερη κίνηση
- Συχνότητα deployment: από μηνιαία σε 50+ καθημερινά deploys
- Μέσος χρόνος ανάκαμψης: κάτω από 5 λεπτά για τα περισσότερα incidents
Τα Δύσκολα Μαθήματα
Δεν πήγαν όλα ομαλά. Εδώ είναι τι πόνεσε:
**Το eventual consistency είναι feature, όχι bug** - Αλλά εξήγησέ το στον PM που αναρωτιέται γιατί το dashboard δείχνει παλιά δεδομένα. Σχεδίασε γι' αυτό. Επικοινώνησέ το.
**Distributed tracing ή θάνατος** - Χωρίς correlation IDs και σωστή trace context propagation, το debugging είναι αρχαιολογία. Η auto-instrumentation του OpenTelemetry είναι φίλος σου.
**Η εξέλιξη schema είναι δύσκολη** - Avro με schema registry. Μόνο backwards-compatible αλλαγές. Τα breaking changes απαιτούν νέο topic.
**Το Kubernetes είναι λειτουργικό σύστημα** - Μην το πολεμάς. Μάθε το. Resource limits, liveness probes, pod disruption budgets - υπάρχουν για λόγους.
**Η ομάδα platform δεν είναι διαπραγματεύσιμη** - Κάποιος πρέπει να κατέχει τις abstractions υποδομής. Διαφορετικά, κάθε ομάδα ξαναεφευρίσκει τον τροχό.
Πότε ΟΧΙ Microservices
Ας μιλήσουμε ειλικρινά - τα microservices είναι ακριβά. Σκέψου εναλλακτικές αν:
- Η ομάδα σου είναι μικρή - το coordination overhead θα σκοτώσει την ταχύτητα
- Τα όρια domain δεν είναι σαφή - θα τα σχεδιάσεις λάθος και θα υποφέρεις από πόνους migration
- Δεν έχεις platform engineering capacity - η πολυπλοκότητα υποδομής εκρήγνυται
- Οι απαιτήσεις latency είναι ακραίες - τα network hops αθροίζονται
- Ο monolith σου χρειάζεται απλά καλύτερο modularization - δοκίμασε πρώτα έναν modular monolith
Συμπεράσματα
Στο τέλος αυτού του ταξιδιού, είχαμε μια πλατφόρμα που έκανε deploy συνεχώς, κλιμακωνόταν on-demand, και έδινε στις ομάδες πραγματική ownership. Η επιχείρηση πήρε αυτό που ζήτησε: χαμηλότερο κόστος, ταχύτερη παράδοση, και την ευελιξία να εξελιχθεί.
Άξιζε τον κόπο; Για αυτή την κλίμακα και αυτές τις απαιτήσεις, απολύτως. Αλλά ξεκινήσαμε με έναν modular monolith και εξάγαμε services μόνο όταν ο πόνος ήταν πραγματικός.
Σκέφτεσαι αυτού του είδους τον μετασχηματισμό; Ξεκίνα με το πρόβλημα, όχι τη λύση.
Key Takeaways
Η αρχιτεκτονική microservices δεν αφορά το να ακολουθείς trends - αφορά την επίλυση συγκεκριμένων προκλήσεων κλιμάκωσης και οργάνωσης. Τα patterns που καλύψαμε (transactional outbox, event sourcing, CQRS, saga orchestration) δεν είναι θεωρητικές ασκήσεις· είναι λύσεις δοκιμασμένες στη μάχη για πραγματικά προβλήματα κατανεμημένων συστημάτων.
Επικυρώσαμε ότι η αρχιτεκτονική μπορούσε να αντέξει 80x την αρχική κίνηση μέσω ολοκληρωμένου load testing. Τα deployments πέρασαν από μηνιαία γεγονότα σε μη-γεγονότα που συμβαίνουν δεκάδες φορές την ημέρα. Αυτή είναι η απόδοση όταν κάνεις σωστά τα βασικά.
Έχεις προκλήσεις αρχιτεκτονικής με τις οποίες παλεύεις; Ας μιλήσουμε για patterns.
Engineering Team
Senior Solutions Architects
Χτίζουμε κατανεμημένα συστήματα από πριν το 'microservices' γίνει όρος. Οι ουλές μας λένε ιστορίες.