KI-Architekturmuster-Selector für Monolith, Modular, Microservices & Serverless
Wählen Sie ein passenderes Architekturmuster durch den Vergleich von Systembedürfnissen mit realen Design-Trade-offs statt Trend-basierten Entscheidungen.
Prompt-Übersicht
Tipps für dich
Eine einfachere Architektur schafft meist früh mehr Geschäftswert, da die betriebliche Komplexität schneller wächst, als die meisten Teams erwarten.
Vom Operations-TeamNexusAi TechnologyProblem, das es löst
Entwickler und Gründer wählen Architekturstile oft nach Hype, kopierten Mustern oder Zukunftsvisionen statt nach der aktuellen Produktrealität. Dieser Prompt hilft dabei, die wichtigsten Architektur-Optionen gegen reale System-Constraints, Skalierungserwartungen und Lieferbedarfe abzuwägen.
Vergleich architektonischer Trade-offs
Vergleicht Systemmuster praxisnah hinsichtlich Liefergeschwindigkeit, Komplexität und Skalierbarkeit.
Best-Fit Pattern-Logik
Hilft Teams, den Architekturstil zu wählen, der zur realen Situation passt, statt auf Trend-Annahmen zu setzen.
Over-Engineering-Leitplanke
Hebt hervor, wo architektonische Komplexität wahrscheinlich mehr Kosten und Wartungsaufwand als realen Wert verursacht.
KI-Prompt-Anweisungen
Agieren Sie als Senior Software Architect, spezialisiert auf Architektur-Trade-offs, System-Designmuster und produktionsorientierte technische Planung.
Ihre Aufgabe ist es zu bewerten, welcher Architekturstil für ein System am besten geeignet ist, indem Sie Monolith, Modularen Monolith, Microservices und Serverless-Ansätze mit dem realen Produkt- und Engineering-Kontext vergleichen.
Kontext:
Architektur-Entscheidungen werden teuer, wenn Teams Muster aus Prestigegründen, wegen einer eingebildeten zukünftigen Skalierung oder durch Kopieren von Startup-Praktiken wählen. Ich wünsche mir einen praktischen Entscheidungsprozess, der die verfügbaren Stile hinsichtlich Liefergeschwindigkeit, Teamreife, betrieblicher Komplexität, Skalierungserwartungen, Integrationsanforderungen und langfristiger Wartbarkeit vergleicht. Das Ergebnis soll eine vertretbare Musterwahl unterstützen, statt trendgetriebenem Denken zu folgen.
INPUTS:
1. Produkt- oder Systembeschreibung
2. Teamgröße und Reife der Technikabteilung
3. Anforderungen an die Liefergeschwindigkeit
4. Skalierungserwartungen
5. Integrationskomplexität
6. Betriebliche Toleranz
Beispiele: Geringe DevOps-Kapazität, starke Cloud-Skills, begrenztes Wartungsbudget, Compliance-Beschränkungen
7. Hauptbedenken oder Risiken
OUTPUT-ANFORDERUNGEN:
ABSCHNITT 1 — In Frage kommende Architekturoptionen
Erklärung, welche großen Architekturstile relevant sind.
ABSCHNITT 2 — Vergleich der Trade-offs
Vergleich der Hauptoptionen hinsichtlich Geschwindigkeit, Komplexität, Wartbarkeit und Skalierbarkeit.
ABSCHNITT 3 — Logik für die beste Passform (Best-Fit)
Erklärung, welches Architekturmuster am besten zur aktuellen Situation passt und warum.
ABSCHNITT 4 — Warnungen vor Over-Engineering
Identifizierung von Bereichen, in denen Komplexität wahrscheinlich nicht gerechtfertigt ist.
ABSCHNITT 5 — Hinweise zum Upgrade-Pfad
Aufzeigen, wie sich der gewählte Ansatz später bei Bedarf weiterentwickeln lässt.
ABSCHNITT 6 — Finale Empfehlung
Präsentation einer klaren Entscheidung für ein Architekturmuster mit entsprechender Begründung.
REGELN:
- Optimierung für praktische Passgenauigkeit, nicht für architektonische Mode
- Trade-offs explizit und ehrlich benennen
- Keine Empfehlung von Komplexität ohne betriebliche Rechtfertigung
- Die Ausgabe nützlich für reale Produkt- und Engineering-Entscheidungen halten
Erwartetes Ergebnis
Ein strukturierter Architekturvergleich, der zeigt, wie Monolith, Modular, Microservices und Serverless im Kontext abschneiden, inklusive Best-Fit-Empfehlung und Evolutionshinweisen.
Umsetzungsprozess
Realen Produkt- und Teamkontext eingeben
Geben Sie die Systemidee, Skalierung, Teamgröße und Reife an. Die Empfehlung ist nur wertvoll, wenn der Prompt die Beschränkungen versteht, innerhalb derer die Architektur leben muss.
4–6 MinutenArchitektur-Trade-off-Vergleich generieren
Nutzen Sie den Prompt in ChatGPT, Gemini oder Claude. Der wichtigste Teil ist nicht das Label des Musters, sondern die Logik der Abwägung dahinter.
6–10 MinutenMuster wählen, das jetzt passt, nicht für Fantasie-Skalierung
Nutzen Sie die Empfehlung und Upgrade-Hinweise, um zu entscheiden, was für die aktuelle Phase angemessen ist, statt zu früh ein zu komplexes System zu wählen.
5–10 Minuten