Microservices menjanjikan banyak hal menarik: service dapat dikembangkan secara independen, kapasitas bisa ditambah secara selektif, dan setiap tim mempunyai ownership yang lebih jelas.
Tidak heran jika arsitektur ini menjadi pilihan populer untuk sistem berskala besar. Namun, manfaat tersebut tidak datang secara gratis.
Memahami Kapan Microservices berubah dari solusi menjadi sumber kompleksitas sangat penting sebelum melakukan migrasi.
Sistem yang awalnya memiliki satu deployment dapat berubah menjadi puluhan komponen dengan database, API, pipeline, monitoring, dan failure mode berbeda. Tanpa alasan bisnis yang kuat, hasil akhirnya justru lebih sulit dikelola.
Banyak Service Berarti Banyak Hal yang Harus Dikelola
Microservices membuat aplikasi terfragmentasi menjadi sejumlah unit independen.
Konsekuensinya, setiap unit memiliki lifecycle.
Misalnya sebuah perusahaan mempunyai 30 microservices. Tidak hanya ada 30 repository kode, tetapi mungkin juga terdapat puluhan deployment configuration, secrets, dashboards, alerts, container images, API contracts, dan dependency.
Azure Architecture Center menjelaskan bahwa microservices mempunyai lebih banyak moving parts daripada monolith setara sehingga system secara keseluruhan menjadi lebih kompleks.
Inilah alasan jumlah service sebaiknya bukan metrik keberhasilan.
Memiliki 100 microservices tidak otomatis membuat arsitektur lebih matang daripada aplikasi dengan lima modul.
Yang perlu diukur adalah apakah pemisahan tersebut menghasilkan deployment independence, scaling efficiency, dan ownership yang lebih baik.
Kapan Microservices Membuat Latency Bertambah?
Service yang terdistribusi berkomunikasi melalui network.
Jaringan jauh lebih tidak pasti dibanding function call di dalam memory.
Misalnya Order Service memanggil Customer Service, lalu Inventory, Pricing, dan Payment. Jika salah satu service mengalami perlambatan, seluruh request dapat ikut tertunda.
AWS menjelaskan bahwa distributed systems membawa tantangan seperti latency, network disruption, data loss, scaling, dan replication lag yang dapat meningkatkan architectural complexity, operational burden, serta biaya.
Karena itu, desain synchronous call chain yang terlalu panjang patut dihindari.
Jangan Mengubah Semua Interaksi Menjadi API
Tidak setiap method call perlu menjadi HTTP request.
Service boundary sebaiknya mengikuti business capability yang cukup stabil, bukan class atau tabel database.
Service yang terlalu kecil dapat menghasilkan komunikasi antarlayanan yang berlebihan.
Microsoft juga memperingatkan bahwa service yang terlalu granular dapat meningkatkan interservice communication dan menciptakan latency tambahan.
Jika sebagian besar fitur selalu berubah dan di-deploy bersama, mungkin sebenarnya mereka belum membutuhkan batas jaringan.
Independent Database Membawa Konsekuensi Baru
Salah satu prinsip microservices adalah menghindari shared database.
Tujuannya bagus: setiap service mempunyai ownership atas data sehingga perubahan schema tidak langsung memengaruhi seluruh aplikasi.
Masalahnya muncul ketika satu proses bisnis melintasi beberapa service.
Bayangkan pelanggan membeli barang.
Order Service harus mencatat pesanan. Inventory Service mengurangi stok. Payment Service memproses pembayaran. Shipping Service menyiapkan pengiriman.
Bagaimana jika pembayaran berhasil tetapi update inventory gagal?
Distributed system harus mempunyai strategi untuk menangani situasi tersebut.
Tim mungkin menerapkan event sourcing, Saga Pattern, transactional outbox, idempotency, retry, dan compensation.
Solusi-solusi tersebut berguna, tetapi menambah konsekuensi teknis yang tidak ditemukan dalam transaksi database lokal.
Google Cloud menekankan idempotency sebagai konsep penting di lingkungan microservices karena network failure dapat menyebabkan operasi dijalankan ulang.
Untuk aplikasi sederhana, kebutuhan seperti ini bisa menjadi overengineering.
Observability Menjadi Infrastruktur Wajib
Pada aplikasi monolithic, satu stack trace sering cukup untuk menemukan sumber masalah.
Microservices membutuhkan level visibilitas berbeda.
Developer perlu mengetahui service mana yang menerima request, berapa lama waktu yang dihabiskan pada setiap dependency, dan di mana error mulai terjadi.
Karena itu, centralized logging saja sering tidak cukup.
Tim membutuhkan metrics, tracing, correlation ID, dashboard, service map, dan alerting.
AWS menjelaskan bahwa karena microservices terdiri dari banyak komponen terdistribusi, observability di seluruh komponen menjadi sangat penting.
Google Cloud juga menyebut bahwa melacak satu request di antara puluhan service independen bisa sangat kompleks.
Tanpa sistem observability yang sehat, debugging bisa terasa seperti mencari jarum di tumpukan log.
Ini adalah beban infrastrukur yang sering terlupakan ketika tim pertama kali mempertimbangkan microservices.
CI/CD Ikut Bertambah Kompleks
Independent deployment merupakan salah satu kelebihan besar microservices.
Namun agar keuntungan tersebut benar-benar muncul, setiap service membutuhkan pipeline yang andal.
Developer harus dapat melakukan build, automated test, security scanning, deployment, rollback, dan monitoring tanpa proses manual yang panjang.
Masalah muncul ketika organisasi belum memiliki DevOps maturity tersebut.
Alih-alih satu pipeline yang sulit dirawat, perusahaan sekarang mempunyai puluhan pipeline yang sulit dirawat.
Microsoft menekankan bahwa arsitektur microservices membutuhkan budaya DevOps yang matang karena pengoperasian banyak service menciptakan kebutuhan deployment dan monitoring yang lebih besar.
Sebelum migrasi, cek berapa lama waktu deployment saat ini.
Jika satu aplikasi saja masih membutuhkan deployment manual selama dua jam, microservices bukan obat ajaib.
Automasi prosesnya terlebih dahulu.
Testing Antarservice Bisa Menjadi Mahal
Microservices membuat unit testing lokal relatif nyaman karena satu service memiliki lingkup kecil.
Tetapi integration testing menjadi berbeda.
Developer perlu memastikan producer dan consumer tetap memahami kontrak API yang sama.
Misalnya Customer Service mengubah field name menjadi fullName. Perubahan kecil dapat merusak service lain apabila API compatibility tidak diperhatikan.
Tim kemudian membutuhkan contract testing, versioning strategy, backward compatibility, dan test environment yang mampu merepresentasikan dependency.
Microsoft mencatat bahwa testing dependency antarservice menjadi salah satu tantangan microservices dan tooling tradisional tidak selalu cocok dengan model tersebut.
Semakin sering perubahan lintas service terjadi, semakin mahal biaya koordinasi.
Jika hampir setiap fitur membutuhkan perubahan pada lima service sekaligus, batas domain mungkin belum didesain dengan baik.
Biaya Infrastruktur Bisa Naik tanpa Terasa
Microservices memungkinkan resource dialokasikan berdasarkan kebutuhan masing-masing service.
Namun efisiensi ini baru terasa ketika workload memang membutuhkan scaling berbeda.
Pada sistem kecil, efek sebaliknya dapat terjadi.
Setiap service membutuhkan compute resource, logging, network traffic, monitoring, storage, deployment, dan kemungkinan minimum replica untuk reliability.
Service mesh, message broker, API gateway, orchestration platform, dan observability tools juga dapat ikut menambah biaya.
AWS mengingatkan bahwa distributed system dapat meningkatkan operational burden dan cost selain menambahkan architectural complexity.
Jangan hanya menghitung biaya server.
Hitung pula engineering hours yang digunakan untuk mengoperasikan platform.
Jika dua engineer menghabiskan separuh waktunya menjaga infrastrktur yang sebenarnya belum dibutuhkan produk, opportunity cost tersebut cukup besar.
Cocokkan Arsitektur dengan Struktur Organisasi
Microservices paling bernilai ketika service ownership selaras dengan tim.
Misalnya tim checkout bertanggung jawab penuh terhadap domain checkout, mulai dari development hingga production operation.
Namun, perusahaan berisi enam developer mungkin tidak memperoleh manfaat yang sama.
Jika enam developer tersebut tetap harus memahami 25 service, kompleksitas kognitif tidak benar-benar berkurang.
Martin Fowler menyebut operational complexity sebagai salah satu trade-off microservices karena organisasi membutuhkan kemampuan operasi yang matang untuk menangani banyak service yang terus di-deploy.
Karena itu, architecture boundary dan team boundary sebaiknya saling mendukung.
Microservices bukan cara otomatis untuk menciptakan team autonomy.
Jika ownership masih kacau, memecah kode menjadi banyak repository hanya memindahkan masalah organisasi menjadi masalah teknis.
Jangan Gunakan Microservices tanpa Tekanan yang Jelas
Microservices sangat berguna ketika manfaatnya dapat diukur.
Contohnya, modul recommendation membutuhkan scaling sepuluh kali lebih tinggi daripada aplikasi utama. Atau beberapa tim tidak dapat melakukan deployment karena selalu menunggu release bersama.
Kasus seperti ini memberikan alasan konkret untuk service independence.
Sebaliknya, bila aplikasi mempunyai satu tim kecil, traffic stabil, domain masih berubah, dan deployment monolith membutuhkan beberapa menit saja, pemisahan belum tentu memberi keuntungan.
Fowler menyarankan mempertimbangkan microservice premium, yaitu tambahan biaya dan risiko yang muncul karena mengelola banyak layanan. Untuk aplikasi sederhana, premium tersebut dapat memperlambat tim tanpa memberikan manfaat sepadan.
Jadikan microservices sebagai alat untuk menyelesaikan masalah, bukan tujuan akhir desain sistem.
Memahami Kapan Microservices menjadi kompleks membantu tim menghindari overengineering. Distributed data, network latency, observability, testing, CI/CD, dan biaya operasional dapat menjadi beban besar ketika sistem belum membutuhkannya.
Sebelum melakukan migrasi, ukur bottleneck dan kebutuhan organisasi secara objektif. Pilih arsitektur paling sederhana yang masih memenuhi kebutuhan, lalu tingkatkan kompleksitas hanya ketika manfaatnya bisa dibuktikan.