Unter der Haube: Die Microservices-Architektur von ZenFlow
Ein technischer Deep-Dive in die Architekturentscheidungen, die ZenFlow zu einer skalierbaren und zuverlässigen Workflow-Engine machen.
Thomas Müller
Lead Architect
Bei der Entwicklung von ZenFlow standen wir vor einer zentralen Frage: Wie bauen wir eine Workflow-Engine, die sowohl für kleine Teams als auch für Enterprise-Kunden mit Millionen von Workflow-Ausführungen pro Tag funktioniert?
Die Herausforderung
Workflow-Automatisierung ist von Natur aus komplex. Ein einzelner Workflow kann:
- Dutzende externe APIs aufrufen
- Minuten bis Stunden dauern
- Parallele Ausführungspfade haben
- Bei Fehlern intelligent reagieren müssen
Jede Architekturentscheidung bei ZenFlow basiert auf drei Prinzipien: Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
Event-Driven Architecture
Das Herzstück von ZenFlow ist ein Event-Driven-System. Jede Aktion in einem Workflow – sei es ein API-Aufruf, eine Bedingungsprüfung oder eine Verzögerung – wird als Event behandelt.
Warum Events?
- Entkopplung: Services kommunizieren über Events, nicht direkt
- Skalierbarkeit: Event-Consumer können horizontal skaliert werden
- Auditierbarkeit: Jedes Event wird persistiert und ist nachvollziehbar
Die Kern-Services
ZenFlow besteht aus mehreren spezialisierten Microservices:
Workflow-Orchestrator
Koordiniert die Ausführung von Workflows, verwaltet den Zustand und triggert nachfolgende Schritte.
Integration-Gateway
Abstrahiert externe APIs und sorgt für einheitliches Error-Handling, Rate-Limiting und Caching.
Scheduler-Service
Verwaltet zeitbasierte Trigger und Verzögerungen mit Millisekunden-Genauigkeit.
Fehlertoleranz by Design
In verteilten Systemen sind Fehler keine Ausnahme, sondern die Regel. Unsere Strategie:
Retry-Mechanismen
Jeder API-Aufruf wird mit exponential Backoff wiederholt. Aber nicht blind – wir unterscheiden zwischen:
- Transiente Fehler (Netzwerk-Timeouts): Automatischer Retry
- Permanente Fehler (401 Unauthorized): Sofortiger Abbruch
- Rate-Limits: Intelligentes Warten
Circuit Breaker
Wenn ein externer Service ausfällt, stoppen wir nicht alle Workflows. Stattdessen:
- Erkennen wir das Muster (z.B. 5 Fehler in 10 Sekunden)
- Öffnen den Circuit Breaker
- Leiten betroffene Workflows in einen Wartezustand
- Prüfen periodisch, ob der Service wieder verfügbar ist
Lessons Learned
Nach zwei Jahren Entwicklung und über 500 Enterprise-Kunden haben wir einiges gelernt:
Investiert früh in Observability. Ohne gutes Logging, Tracing und Monitoring ist Debugging in verteilten Systemen nahezu unmöglich.
Was wir anders machen würden
- Früher auf Kubernetes setzen: Der initiale Docker-Swarm-Ansatz kostete uns später Migrationsaufwand
- Schema-Registry von Anfang an: Event-Schemas ohne zentrale Registry führen zu Chaos
- Feature-Flags: Ermöglichen sichere Deployments und A/B-Tests
Ausblick
Wir arbeiten aktuell an:
- Edge-Computing: Workflow-Ausführung näher am Kunden für niedrigere Latenzen
- Predictive Scaling: ML-basierte Vorhersage von Last-Spitzen
- Visual Debugging: Echtzeit-Visualisierung von Workflow-Ausführungen
Haben Sie Fragen zur Architektur oder möchten Sie mehr über einen bestimmten Aspekt erfahren? Schreiben Sie uns an engineering@zensation.ai – wir freuen uns über den Austausch mit anderen Entwicklern!