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Il passaggio da monolite a microservizi rappresenta oggi la sfida architetturale più critica per le aziende del settore fintech e dell’intermediazione creditizia. Nel 2026, la modernizzazione delle piattaforme legacy non è più solo una questione di efficienza tecnica, ma un imperativo di sopravvivenza per competere in un mercato dominato da Open Finance e normative in rapida evoluzione. Questa guida strategica e tecnica esplora come decomporre un’applicazione monolitica gestendo la complessità dei dati transazionali, la resilienza delle integrazioni bancarie e l’automazione infrastrutturale.
Le piattaforme di gestione del credito nascono spesso come architetture monolitiche: un singolo blocco di codice in cui l’interfaccia utente, la logica di business (scoring, istruttoria, erogazione) e l’accesso ai dati sono strettamente accoppiati. Sebbene questo approccio garantisca inizialmente semplicità di sviluppo e transazioni ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) native grazie a un unico database relazionale, nel lungo periodo diventa un collo di bottiglia.
I problemi principali che affrontiamo nel credito sono:
La migrazione da monolite a microservizi non deve mai essere un “Big Bang” (riscrittura totale simultanea), ma un processo iterativo basato sul pattern Strangler Fig (Fico Strangolatore), come teorizzato da Martin Fowler. Il primo passo non è scrivere codice, ma definire i confini.
Utilizzando i principi del Domain-Driven Design (DDD), dobbiamo mappare i sottodomini funzionali. Nel credito, i confini naturali (Bounded Contexts) potrebbero essere:
Ogni microservizio deve possedere il proprio database (pattern Database-per-Service) per garantire il disaccoppiamento. Questo introduce la sfida tecnica più grande: la consistenza dei dati.
In un monolite bancario, trasferire fondi e aggiornare lo stato della pratica avviene in una singola transazione database. In un’architettura a microservizi, queste operazioni avvengono su servizi diversi. Non possiamo usare transazioni distribuite classiche (Two-Phase Commit) a causa della latenza e del blocco delle risorse.
Per mantenere la consistenza, adottiamo il Saga Pattern. Una Saga è una sequenza di transazioni locali. Se una transazione fallisce, la Saga esegue una serie di transazioni di compensazione per annullare le modifiche precedenti.
Esistono due approcci principali:
ScoringCompleted, che viene ascoltato dal servizio Origination.Una volta definiti i servizi, la tecnologia abilitante è la containerizzazione. Docker permette di impacchettare ogni microservizio con le sue dipendenze (librerie, runtime), garantendo che l’ambiente di sviluppo sia identico a quello di produzione.
Per gestire decine o centinaia di container, Kubernetes (K8s) è lo standard de facto. K8s offre:
Un intermediario creditizio deve dialogare con molteplici API esterne (Banche, PSD2 Gateway, Centrali Rischi). Queste API sono soggette a latenza, timeout o indisponibilità temporanea. Un’architettura a microservizi deve essere progettata per il fallimento.
È essenziale implementare il pattern Circuit Breaker (utilizzando librerie come Resilience4j o le funzionalità di Service Mesh come Istio). Funziona come un interruttore elettrico:
Per errori transitori, implementiamo politiche di Retry intelligenti. Non riprovare immediatamente, ma attendere tempi crescenti (es. 1s, 2s, 4s) per non sovraccaricare un sistema già in sofferenza (Exponential Backoff).
La complessità operativa dei microservizi richiede un approccio DevOps maturo. Non è pensabile gestire manualmente l’infrastruttura.
Utilizziamo Terraform per definire l’infrastruttura come codice (IaC). Questo permette di versionare l’architettura cloud (AWS/Azure/GCP) su Git, garantendo auditability e riproducibilità, requisiti fondamentali per le ispezioni di Banca d’Italia o BCE.
Le pipeline di Continuous Integration e Continuous Deployment devono includere:
Migrare da monolite a microservizi nel settore del credito non è un semplice aggiornamento tecnologico, ma una ristrutturazione profonda dei processi operativi. Richiede una gestione rigorosa della consistenza dei dati tramite pattern come Saga, una resilienza proattiva tramite Circuit Breaker e un’automazione totale tramite DevOps. Solo così l’innovazione tecnologica può tradursi in velocità di business, permettendo di lanciare nuovi prodotti finanziari in giorni invece che in mesi, mantenendo al contempo la robustezza e la sicurezza richieste dal regolatore.
La migrazione verso i microservizi è necessaria per superare i limiti di scalabilità e la lentezza dei rilasci tipici delle architetture monolitiche. Nel fintech, questo passaggio è cruciale per adattarsi rapidamente alle normative, come le modifiche sul calcolo del TAEG, e per competere nel mercato Open Finance, permettendo di aggiornare singoli moduli senza rischiare di bloccare l’intera piattaforma.
In un ambiente a microservizi, dove non è possibile utilizzare le transazioni ACID classiche su un unico database, si adotta il Saga Pattern. Questo metodo gestisce la consistenza attraverso una sequenza di transazioni locali coordinate via orchestrazione o coreografia. Se un passaggio fallisce, il sistema esegue automaticamente transazioni di compensazione per annullare le modifiche precedenti e mantenere l’integrità dei dati finanziari.
L’approccio più efficace evita la riscrittura totale simultanea, nota come Big Bang, favorendo invece un processo iterativo basato sul pattern Strangler Fig. Utilizzando il Domain-Driven Design, si identificano i confini funzionali o Bounded Contexts, come il Credit Scoring o l’Onboarding, per estrarre e modernizzare progressivamente singole parti del sistema riducendo i rischi operativi.
Sono meccanismi fondamentali per garantire la resilienza quando si comunica con API esterne instabili. Il Circuit Breaker interrompe le chiamate verso un servizio che restituisce errori ripetuti, prevenendo il blocco delle risorse interne. Le politiche di Retry con Exponential Backoff, invece, gestiscono i nuovi tentativi di connessione attendendo intervalli di tempo crescenti, evitando di sovraccaricare i sistemi esterni già in difficoltà.
Kubernetes è essenziale per gestire la complessità dei container in produzione, offrendo funzionalità critiche come il self-healing, che riavvia automaticamente i servizi in crash, e l’autoscaling. Quest’ultimo permette all’infrastruttura di adattarsi dinamicamente ai picchi di carico, garantendo continuità operativa durante momenti critici come campagne marketing o scadenze fiscali.