Orchestration

In herkömmlichen monolithischen Anwendungen ist die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz über mehrere Einheiten hinweg unkompliziert. Relationale Datenbank-Engines bieten ACID-Garantien (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit), die in lokale SQL-Transaktionen eingebettet sind. Wenn eine Auftragserteilung, ein Zahlungsabzug oder eine Lagerbestandsreserve auf halbem Weg fehlschlägt, wird durch den Aufruf von ROLLBACK jede Datenbankänderung sofort rückgängig gemacht. Bei der Migration auf eine moderne Microservices-Architektur verändert sich das Datenmanagement jedoch grundlegend. Um Domänenautonomie und unabhängige Skalierbarkeit sicherzustellen, besitzt jeder Microservice seine private Datenbank. Ein einzelner Geschäftsvorgang – wie die Verarbeitung einer E-Commerce-Kaufabwicklung – erstreckt sich jetzt über mehrere Servicegrenzen und Datenbank-Engines (z. B. PostgreSQL für Bestellungen, DynamoDB für Zahlungen, Redis für Inventar).

Large Language Models (LLMs) haben die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, verändert und sich schnell von einfachen Konversations-Chatbots zu Reasoning Engines entwickelt, die komplexe, mehrstufige Aktionen steuern können. Während eine einzelne Prompt-Response-Interaktion leistungsstark sein kann, liegt der wahre Wert generativer KI in Unternehmensumgebungen in autonomen KI-Workflows. Anstatt sich auf menschliche Bediener zu verlassen, die jeden Schritt orchestrieren, nutzen autonome Arbeitsabläufe LLMs als zentrale Entscheidungsträger, die Aufgaben über lange Zeiträume planen, ausführen, bewerten und selbst korrigieren.