Monolito versus microservicios
El valor en la arquitectura del software está vinculado principalmente al costo, tanto inicial como continuo. El lanzamiento de un proyecto de IA generativo monolítico a menudo es más económico, más rápido y más simple. Hay menos tecnologías que aprender, menos complejidad operativa y solo una aplicación para supervisar y mantener. En las primeras etapas o para casos de uso específicos, esta simplicidad puede ser una ventaja estratégica: las características se desarrollan rápidamente y los cambios pueden probarse a fondo.
A medida que los sistemas de IA crecen y mejoran, el enfoque monolítico comienza a producir rendimientos decrecientes. El costo de actualizar las piezas aumenta, los riesgos se multiplican a medida que se expanden las bases de código, y los redistribuencias de sistemas completos se convierten en rutina, desacelerando la innovación y aumentando las posibilidades de interrupciones. La depuración y las pruebas también se vuelven más desafiantes, especialmente con tuberías grandes y complejas.
El cambio a microservicios inicialmente aumenta muchos costos. Los equipos necesitan invertir en plataformas de orquestación, redes entre servicios seguras, una fuerte observabilidad y tuberías de integración continua. Las habilidades requeridas (contenedoresrastreo distribuido y tolerancia a fallas) son caros. La complejidad a menudo eclipsa la simplicidad de los sistemas monolíticos anteriores. Sin embargo, esta complejidad sirve como tarifa de entrada para beneficios futuros, como flexibilidad, aislamiento y escalamiento rápido. Para justificar estos costos y complejidades, debe haber una razón fácilmente aparente y duradera para evolucionar componentes de forma independiente y construir en la flexibilidad para escalar capacidades específicas.
