Od Monolitów do Mikrousług - Jak sztuczna inteligencja wpływa na architekturę nowoczesnych systemów

Описание: Automatyczna dekompozycja monolitu przy użyciu LLM

Analiza grafu zależności w legacy code przez agentów AI

Wzorzec Strangler Fig wspierany przez AI – tutorial 2026

Generowanie kontraktów API dla mikrousług przez sztuczną inteligencję

Optymalizacja Service Mesh przy użyciu modeli uczenia maszynowego

AI-driven database sharding w systemach rozproszonych

Automatyczna migracja bazy danych z monolitu do mikrousług z AI

Wykrywanie "distributed monolith" przez narzędzia statycznej analizy AI

Dynamiczne skalowanie mikrousług na podstawie predykcji ruchu AI

Architektura mikro-agentów vs tradycyjne mikrousługi

Samonaprawiające się interfejsy (self-healing APIs) w architekturze SOA

Automatyczne generowanie definicji gRPC i Protobuf przez AI

Observability w systemach rozproszonych wspierane przez LLM

Zarządzanie spójnością danych (Saga pattern) z asystą AI

Refaktoryzacja kodu do architektury Serverless przez agentów AI

Automatyczne generowanie testów integracyjnych cross-service

Optymalizacja latencji komunikacji między usługami przez AI

Wykorzystanie AI do projektowania Domain-Driven Design (DDD)

Identyfikacja Bounded Contexts w monolicie za pomocą analizy semantycznej

Automatyczne tworzenie dokumentacji OpenAPI z kodu monolitu przez AI

Bezpieczeństwo Zero Trust w mikrousługach sterowane przez AI

Zarządzanie sekretami i konfiguracją w rozproszonych systemach AI-native

AI-first API Gateway – inteligentne trasowanie i adaptacyjny throttling

Wykrywanie anomalii w ruchu East-West przy użyciu modeli AI

Automatyczna orkiestracja kontenerów K8s przez autonomicznych agentów

Redukcja długu technicznego w architekturze rozproszonej z pomocą AI

Architektura Event-Driven sterowana przez agenty AI (Agentic EDA)

Optymalizacja kosztów infrastruktury chmurowej w mikrousługach przez AI

Implementacja Event Sourcing z automatycznym mapowaniem zdarzeń AI

Automatyczne generowanie manifestów Kubernetes i Helm charts przez AI

Synchronizacja danych między mikro-bazami przy pomocy agentów AI

Przekształcanie architektury warstwowej w heksagonalną z asystą AI

AI as a Service (AIaaS) jako wewnętrzna mikrousługa w monorepo

Zarządzanie cyklem życia mikrousług przez autonomiczne boty DevOps

Symulacja obciążenia i chaos engineering w systemach rozproszonych z AI

Automatyczna analiza logów rozproszonych przez multimodalne modele

Projektowanie systemów "Resilience by AI" – automatyczne circuit breakery

Wdrażanie Sidecar Pattern dla modeli AI w klastrach Kubernetes

Optymalizacja zapytań Cross-Service Join przez inteligentne cache'owanie

Automatyczna migracja z komunikacji synchronicznej na asynchroniczną

Implementacja Backends for Frontends (BFF) generowana przez AI

Wykorzystanie RAG w architekturze wielousługowej (Shared Context)

Automatyczne generowanie polityk RBAC i IAM przez AI dla mikrousług

Optymalizacja strategii cache'owania rozproszonego przez ML

Automatyczne wykrywanie "n+1 query problem" w komunikacji między usługami

Projektowanie mikrousług AI-native – nowe wzorce projektowe 2026

Weryfikacja kontraktów (Consumer-Driven Contracts) z walidacją AI

Integracja agentów AI z systemami Service Discovery (Consul/Etcd)

Zarządzanie stanem (State Management) w rozproszonych agentach AI

Przyszłość architektury mikro-frontendów w dobie generatywnego UI