Legacy‑Systeme schrittweise in eine event‑getriebene Architektur mit Apache Kafka zu überführen ist kein Big‑Bang‑Projekt, sondern ein iteratives Vorhaben, das Technik, Prozesse und Menschen zusammenbringt. In meinen Projekten hat sich eine pragmatische, risikoarme Vorgehensweise bewährt: kleine, gut messbare Schritte, klare Integrationsschnitte und konsequentes Monitoring. Im folgenden Text teile ich konkrete Patterns, technische Optionen und Stolperfallen — so, wie ich Projekte tatsächlich angehe.

Warum event‑getrieben? Ein kurzer Praxischeck

Bevor wir in die Umsetzung gehen: Event‑getriebene Architekturen (EDA) bringen Entkopplung, bessere Skalierbarkeit und einfachere Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen. Für Legacy‑Umgebungen sind die wichtigsten Vorteile:

  • Entkopplung von Produzenten und Konsumenten — Änderungen an einem System müssen nicht sofort alle Abnehmer betreffen.
  • Replay‑Möglichkeit — Events können neu abgespielt werden, was Tests und Fehlerbehebung vereinfacht.
  • Asynchrone Skalierung — Lastspitzen lassen sich kontrolliert puffern.

    • All das gilt natürlich nur, wenn wir bewusst mit Schema‑Evolution, Governance und Observability umgehen.

    Strategischer Rahmen: Schritte statt Big Bang

    Ich empfehle ein Migrationsmuster in vier Phasen, das ich oft als Strangling + Events beschreibe:

  • 1) Analyse & Zielbild: Welche Domänen, welche Entitäten, welche Integrationspunkte eignen sich zuerst? Wähle eine Domäne mit hoher Wertschöpfung und überschaubarem Umfang.
  • 2) Source of Truth & Events definieren: Welche Events müssen existieren (z. B. CustomerCreated, OrderUpdated)? Definiere Schemas und Versionierungsregeln.
  • 3) Nichtinvasiv anbinden: Events aus dem Legacy lesen (CDC, Log‑Polling, API‑Adapter) und in Kafka veröffentlichen.
  • 4) Konsumenten migrieren: Neue Services oder bestehende Consumer lesen aus Kafka; schalte dann schrittweise direkte Integrationen ab.

    • Diese Iterationen wiederholen und erweitern — so wächst die event‑getriebene Schicht organisch.

    Technische Muster für die Anbindung des Legacy

    Die häufigsten Ansätze, um Daten aus bestehenden Systemen in Kafka zu bringen:

  • CDC (Change Data Capture) mit Debezium oder kommerziellen Tools: Sehr sauber, weil Änderungen direkt aus der Datenbank‑Transaktionslog gelesen werden. Gut geeignet für relationale DBs mit hohem Änderungsvolumen.
  • API‑Adapter: Legacy bietet oft REST/SOAP APIs. Ein Adapter liest Polling‑basiert oder nutzt Events, transformiert und publiziert nach Kafka. Einfach, aber potentiell mit Latenz und Doppelverarbeitung.
  • Log‑Parsing / File‑Drops: Bei Systemen ohne DB‑Zugriff oder APIs können Logs oder Export‑Files genutzt werden. Meist als temporäre Lösung sinnvoll.
  • Message Bridge: Bestehende MQs (IBM MQ, RabbitMQ) werden über Kafka Connect oder Bridge‑Komponenten angebunden.

    • Schema‑Management und Kompatibilität

    Ein häufiger Fehler ist, Schemas zu vernachlässigen. Ich setze immer eine Schema Registry (z. B. Confluent Schema Registry oder Apicurio) ein. Grundregeln:

  • Jedes Event hat ein klar definiertes Schema (Avro/JSON Schema/Protobuf).
  • Backward/Forward Compatibility definieren und prüfen — Consumer sollten alte Events verarbeiten können.
  • Tags/Metadaten verwenden (Source, version, eventTime), damit Replay und Debugging leichter funktionieren.

    • Topic‑Design und Partitionierung

    Topic‑Strategien beeinflussen Performance und Konsistenz. Meine Empfehlungen:

  • Granularität: Pro Entität oder Ereignisfamilie eigene Topics (z. B. orders.events, customers.events).
  • Partition Key bewusst wählen: Für affinäre Verarbeitungen (z. B. alle Events zu einer Bestellung) denselben Key verwenden.
  • Retention und Compaction: Für Command‑Type Events (Zustand) Kompaktierung (log.compaction), für Audit/Events längere Retention oder externalisiertes Archiv.

    • At‑least‑once vs. Exactly‑once und Idempotenz

    Kafka bietet mechanische Unterstützung, aber viele Legacy‑Integrationen machen exactly‑once schwierig. Praktisch setze ich auf idempotente Consumer‑Logik:

  • Consumer versieht verarbeitete Events mit einer deduplizierenden Logik (z. B. idempotente Writes durch event‑id).
  • Wo möglich, verwende Kafka Transactions (Producer Transactions) — interessant bei mehreren Topics/Partitionen innerhalb eines Producers.

    • Monitoring, Observability und Testing

    Ohne gutes Monitoring wird eine EDA schnell unübersichtlich. Wichtige Maßnahmen:

  • End‑to‑end Tracing (z. B. OpenTelemetry) für Eventpfade.
  • Lag‑Monitoring für Consumer Groups — kritischer Indikator.
  • Schema‑Checks und Validierungs‑Pipelines vor Produktion.
  • Chaos‑Tests und Replay‑Tests: Events absichtlich neu senden, um Idempotenz und Recovery zu prüfen.

    • Sicherheit, Governance und Datenschutz

    Events enthalten oft sensible Daten. Praktische Regeln:

  • Topic‑Level ACLs (Kafka ACLs / RBAC in Managed‑Services).
  • Masking/Tokenization vor dem Publishen sensibler Felder.
  • Data Retention Policies sauber dokumentieren und auditierbar umsetzen.
  • Governance Board für Event‑Definitionen: Domänen‑Owner entscheiden über semantische Änderungen.

    • Organisatorische Aspekte und Change Management

    Technik ist nur ein Teil. Ich achte sehr auf:

  • Stakeholder‑Workshops, um gemeinsame Event‑Taxonomie zu etablieren.
  • Frühzeitige Einbindung der Fachbereiche — Events sind Geschäftsereignisse, keine reinen technischen Artefakte.
  • Training: Entwickler, Operations und Business müssen die Vorteile und Risiken verstehen.

    • Typische Stolperfallen und wie ich sie vermeide

    Aus Erfahrung sind das die häufigsten Probleme:

  • Zu große erste Use Cases: Starte klein (ein Domänen‑Bounded Context).
  • Keine klare Ownership: Ohne Event‑Owner entstehen Wildwuchs und Breaking Changes.
  • Unflexible Schemas: Plane Versionierung und Erweiterungen von Anfang an.
  • Observability fehlt: Ohne Monitoring wird Debugging teuer.

    • Ich arbeite mit Checklisten für jede Iteration — von Schema Review über Backfill‑Strategien bis zu Rollback‑Plänen.

    Praxisbeispiel: Migration einer Bestell‑Domäne

    Ein konkretes Vorgehen, das ich oft verwende:

  • Identifikation der Kernereignisse: OrderCreated, OrderUpdated, OrderShipped.
  • CDC‑Pipeline via Debezium einrichten, Events in Kafka topics schreiben.
  • Schema Registry einsetzen, vorhandene Felder versionieren.
  • Neuen Order‑Service als Consumer bauen, der Orders aus Kafka verarbeitet und in neues Microservice‑DB‑Schema schreibt.
  • Paralleler Betrieb: Legacy erzeugt weiterhin Orders, gleichzeitig werden Events in Kafka publiziert. Nach Stabilität schrittweise Konsumenten umstellen und Legacy‑Endpunkte stilllegen.

    • Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen eine Checkliste und ein technisches Blueprint als Download bereitstellen oder ein Review Ihrer aktuellen Architektur anbieten — aus meinen Projekten entstehen oft praxistaugliche Templates, die ich gern teile.