Top 10 Softwarearchitektur- und Entwurfsmuster für 2026
Bis 2026 werden Systeme von künstlicher Intelligenz, Datenverarbeitung, asynchronen Prozessen, Cloud-Diensten und Edge-Computing-Lösungen geprägt sein. Viele moderne Anwendungen müssen in Echtzeit arbeiten, auf Ereignisse reagieren, Technologien der künstlichen Intelligenz einsetzen und in verschiedenen Umgebungen funktionieren.
Heute ist Softwarearchitektur mehr als nur die Wahl zwischen Monolith und Microservices.
Softwarearchitektur wird daher nicht mehr durch die Wahl beliebter Muster bestimmt. Die Entscheidung für eines dieser Muster sollte auf dem System, der Geschäftsdomäne, den Daten, dem Team und der Art der Veränderungen beruhen, die die Anwendung bewältigen muss.
In diesem Artikel bezeichnet der Begriff „Muster“ praktische Architekturmuster, Architekturstile und Entwurfsmethoden, welche die Architektur moderner Softwaresysteme bestimmen. Einige davon sind klassische Softwarearchitekturmuster. Andere Muster, wie Data Mesh, Edge Architecture, Blockchain Architecture und AI-Integrated Architecture, gehören zur größeren Kategorie architektonischer Ansätze.
Was sich bis 2026 in der Softwarearchitektur verändert hat
Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten haben in diesem Bereich schon früher grundlegende Veränderungen erlebt. Dazu gehörten unter anderem der Wechsel zu Microservices, Cloud-native Architecture und Event-Driven Architecture.
Doch das Aufkommen von KI hat eine andere Form des Wandels ausgelöst.
Die Verantwortung der Architektin oder des Architekten bleibt gleich: Strukturierung, Robustheit, Beobachtbarkeit und Entscheidungen gehören weiterhin dazu. Verändert hat sich die Art der Systeme, für die Architektinnen und Architekten heute entwerfen müssen.
Genau diese Verantwortung, also Struktur, Qualitätsmerkmale und begründete Entscheidungen, ist auch der Kern des iSAQB Foundation Level (CPSA-F). Für KI-Systeme ergänzt der Advanced Level das Modul SWARC4AI (Softwarearchitektur für KI-Systeme).
Traditionelle Softwareanwendungen sind meist deterministisch. Bei derselben Eingabe ist die Ausgabe wahrscheinlich ebenfalls dieselbe.
KI-Systeme sind anders. Auch wenn das Modell eine gültige Ausgabe liefert, kann diese variieren. Beim maschinellen Lernen kann sogar ein Fehler aus etwas entstehen, das aus dem Datensatz gelernt wurde, und sehr lange unentdeckt bleiben.
Das bedeutet, dass Validierung, Überwachung und Rückfalllösungen viel früher berücksichtigt werden müssen.
2. Codegesteuertes → datengesteuertes Verhalten
Die erste Frage wird in moderner Software noch wichtiger: Handelt es sich um ML, GenAI oder beides?
Traditionell bestimmt der Code den größten Teil des Verhaltens einer Software. Bei KI entsteht Verhalten jedoch nicht nur durch Code, sondern auch durch Daten, Modelle, Prompts, Retrieval und Evaluierungsabläufe.
Maschinelles Lernen bedeutet in der Regel, ein Modell für Vorhersagen oder Klassifikationen zu erstellen. Generative künstliche Intelligenz (GenAI) bedeutet in der Regel, auf einem Foundation Model aufzubauen. In der Praxis werden beide oft gemeinsam eingesetzt.
3. Anfrage und Antwort → Pipeline und asynchron
Viele KI-Systeme basieren nicht auf dem Anfrage-Antwort-Prinzip. Pipelines sind hier entscheidend.
Eine ML-Pipeline kann Datenvalidierung, Datenbereinigung, Modelltraining, Modelltests, Modellevaluierung, Paketierung, Bereitstellung, Überwachung und Protokollierung umfassen. Eine GenAI-Pipeline arbeitet mit RAG, Function Calling, Fine-Tuning, Assistenten, Agenten und der Evaluierung von LLMs.
Deshalb müssen bei Softwarearchitektur im Jahr 2026 Pipelines, asynchrone Abläufe, Beobachtbarkeit und Systemgrenzen stärker berücksichtigt werden.
Laut Matthias Bohlen in seinem Webinar „Same Job, New Rules“ für tecnovy beseitigt KI nicht den Bedarf an Architektinnen und Architekten, sondern verändert ihre Regeln.
Die Architektin oder der Architekt bleibt für die Systemstruktur, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und für Entscheidungen verantwortlich, die sonst niemand treffen wird.
KI erhöht lediglich die Tragweite, da ein Teil des Systemverhaltens nun von Daten, Modellen, Prompts und Pipelines statt von Code bestimmt wird.
Diese fünf Muster zeigen, in welche Richtung sich die Softwarearchitektur im Jahr 2026 entwickeln wird. Nicht alle davon lassen sich als klassische Entwurfsmuster bezeichnen. Es handelt sich um Architekturstile und Methoden, mit denen Fachleute Anforderungen rund um künstliche Intelligenz, Daten, Clouds, Edge Computing und weitere Themen bewältigen können.
Die falsche Frage lautet „Welches Muster liegt im Trend?“
Die richtige Frage lautet „Welches passt zu unserem System?“
1- AI-Integrated Architecture
Bei AI-Integrated Architecture wird KI in den Hauptablauf des Systems eingebunden und nicht nur als kleine Ergänzung hinzugefügt.
Die erste Frage, die jede Architektin und jeder Architekt beantworten muss, lautet:
Handelt es sich um ML, GenAI oder beides?
Je nach Antwort fällt die Architektur unterschiedlich aus.
Bei einer ML-basierten Architektur trainiert das Team in der Regel ein Modell, das Vorhersagen oder Klassifikationen erstellt. Deshalb muss die Architektur eine Datenpipeline, Modelltraining, Tests, Bereitstellung, Überwachung und eine Feedbackschleife enthalten.
Bei einer GenAI-Architektur nutzt das Team in der Regel ein bestehendes Foundation Model. Deshalb werden weitere Bausteine wie Prompts, RAG, Function Calling, Agenten, Leitplanken und die Evaluierung von LLMs benötigt.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eines der wirksamsten Muster für GenAI-Systeme. Zunächst ruft das System Informationen aus einer als zuverlässig geltenden Quelle ab. Anschließend erzeugt das Sprachmodell die Antwort auf Grundlage des abgerufenen Kontexts. Vereinfacht gesagt verbindet RAG Suche und Generierung.
Die meisten praktischen Projekte kombinieren Lösungen aus maschinellem Lernen und GenAI. In diesen Fällen müssen Architektinnen und Architekten die Interaktionspunkte entwerfen: Eingabedatenpunkte, Punkte für den Modellbetrieb, Punkte für die Auswertung der Ausgabe und Rückfallpunkte.
Geeignet, wenn:
KI Empfehlungen, Suche, Support, Automatisierung, Analyse oder Inhaltserstellung beeinflusst.
Achte auf:
Datenqualität, Retrieval-Qualität, Latenz, Tokenkosten, Modellverhalten, Überwachung und Fehlermodi.
Eine Data-Mesh-Architektur wird notwendig, wenn Daten über mehrere Teams, Produkte und Domänen verteilt sind.
Es gibt kein zentrales Team, das für alle Daten verantwortlich ist. Stattdessen ist jedes Domänenteam für seinen eigenen Datensatz zuständig und behandelt ihn als Produkt, das andere Teams über Schnittstellen finden, verstehen und verwenden können.
Dies ist im Jahr 2026 besonders wichtig, da ein KI-System hochwertige Daten benötigt. Ohne klare Zuständigkeit für diese Daten werden die Ergebnisse nicht gut sein.
Geeignet, wenn:
deine Organisation viele Datenquellen hat
deine Organisation viele Teams hat
Daten in deiner Organisation nur schwer zugänglich sind
Achte auf:
Datenverantwortung
Governance
Qualitätsstandards
Zugriffsrechte
Unterstützung durch eine gemeinsame Plattform
3- Edge Architecture
Bei Edge Architecture werden Komponenten des Systems näher an die Datenquelle gebracht.
Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn das System eine geringe Latenz benötigt und auch bei einer schlechten Netzwerkverbindung weiterarbeiten soll. Nicht alle Anfragen werden an die Cloud gesendet. Sie werden stattdessen in der Nähe des Geräts, der Maschine, des Sensors oder der Nutzerin beziehungsweise des Nutzers verarbeitet. Der Ansatz wird in folgenden Fällen eingesetzt: IoT, Fertigung, Überwachung, intelligente Geräte und einige Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz
Geeignet, wenn:
Latenz, lokale Verarbeitung, Offline-Betrieb oder Bandbreite wichtig sind.
Achte auf:
Sicherheit, Updates, Einschränkungen der Geräte, lokale Überwachung und Cloud-Synchronisierung.
4- Blockchain Architecture
Blockchain Architecture eignet sich nur für bestimmte Situationen. Sie ist keine automatische Wahl für moderne Software.
Sie ist hilfreich, wenn mehrere Parteien Datensätze gemeinsam nutzen möchten und zugleich keine von ihnen die vollständige Kontrolle über das System haben soll. Eine Blockchain-Architektur nutzt ein Peer-to-Peer-Netzwerk mit einem gemeinsamen Ledger.
Sie kann sich gut für Finanzen, Lieferketten, digitale Vermögenswerte und Rückverfolgbarkeit eignen.
Geeignet, wenn:
Mehrere Parteien eine gemeinsame Vertrauensbasis brauchen und keine von ihnen die vollständige Kontrolle über die Datensätze haben soll.
Achte auf:
Komplexität, Leistung, Kosten, Datenschutz, Governance und regulatorische Einschränkungen.
5- Hexagonal Architecture
Hexagonal Architecture, auch Ports and Adapters genannt, trennt die zentrale Geschäftslogik von externen Technologien.
Externe Werkzeuge wie Datenbanken, Benutzeroberflächen, APIs und andere Technologien sollten nicht von der Kernanwendung verwendet werden. Externe Werkzeuge kommunizieren über Adapter.
Dadurch wird das System besser testbar und flexibler. Der Kerncode bleibt unverändert, auch wenn externe Werkzeuge ausgetauscht oder verändert werden, etwa beim Wechsel einer Datenbank, bei der Aktualisierung einer API oder beim Hinzufügen einer anderen Technologie wie KI.
Geeignet, wenn:
Du klare Grenzen, einfache Tests und Flexibilität beim Austausch externer Werkzeuge benötigst
Achte auf:
Over-Engineering. Stelle sicher, dass die Architektur nützlich und praxisnah bleibt.
5 grundlegende Muster, die weiterhin wichtig sind
Nicht jedes wichtige Architekturmuster muss neu sein. Mehrere Architekturmuster bleiben relevant, weil sie Probleme lösen, die nie verschwunden sind, etwa Skalierung, Veränderung, Kommunikation, Zuständigkeit und Datenfluss.
Die folgenden fünf Architekturmuster sind im Jahr 2026 weiterhin relevant, da sie in modernen Softwarearchitekturen eingesetzt werden.
1- Microservices
Bei einer Microservices-Architektur wird jeder Teil eines größeren Systems in kleinere Services aufgeteilt. Jeder Service hat eine eigene Verantwortung und kann unabhängig entwickelt, bereitgestellt und geändert werden.
Unter bestimmten Bedingungen kann dies die Entwicklung beschleunigen. Es führt jedoch wahrscheinlich auch zu zusätzlicher betrieblicher Komplexität.
Geeignet, wenn:
Das System groß ist, die Geschäftsdomäne klar definiert ist und unabhängige Zuständigkeiten erforderlich sind.
Achte auf:
Eine zu starke Zunahme von Services, fehlende Klarheit, Debugging und zusätzlichen Betriebsaufwand.
Mit Event-Driven Architecture kann Software auf Ereignisse reagieren, statt direkt aufgerufen zu werden.
Ein Service veröffentlicht ein Ereignis, sobald eine Aktivität stattfindet. Andere Services werden darüber informiert und reagieren darauf.
Event-Driven Architecture eignet sich gut für KI-Pipelines, Echtzeitanwendungen, Streaming-Plattformen, Bestellabläufe und Cloud-native Anwendungen.
Geeignet, wenn:
das System asynchrone Arbeitsabläufe benötigt
lose Kopplung erforderlich ist
eine Reaktion in Echtzeit erforderlich ist
Achte auf:
Ereignisverfolgung
Reihenfolge der Ereignisse
doppelte Ereignisse
fehlgeschlagene Ereignisse
Beobachtbarkeit
3- Serverless
Serverless Architecture ermöglicht es Teams, ihren Code auszuführen, ohne Server verwalten zu müssen. Die gesamte Serververwaltung übernimmt die Cloud-Umgebung.
Sie ist eine gute Wahl für ereignisgesteuerte Aufgaben, Automatisierung, APIs, Datenverarbeitung und kurz laufende Aufgaben. Sie kann auch in bestimmten Teilen von KI-Systemen eingesetzt werden, etwa für Vorverarbeitung, Dateiverwaltung oder Hintergrundprüfungen.
Geeignet, wenn:
Die Aufgabe ereignisgesteuert oder unvorhersehbar ist oder als Funktion ausgeführt werden kann.
Achte auf:
Kaltstarts, Anbieterbindung, ausufernde Kosten, lokale Entwicklung und Einschränkungen bei lang laufenden Aufgaben.
Domain-Driven Design unterstützt Entwicklerinnen und Entwickler dabei, Software anhand der Geschäftsdomäne zu entwerfen.
Es schafft eine gemeinsame Sprache für Mitglieder des Fachbereichs und des technischen Teams. Zudem hilft es Entwicklerinnen und Entwicklern dabei, Grenzen zu definieren, besonders in komplexen Domänen. Deshalb ist Domain-Driven Design mit einer Microservices-Architektur vereinbar.
Domain-Driven Design bleibt im Jahr 2026 relevant, weil Softwarearchitektur nicht nur von der Technologie abhängt, sondern auch vom Verständnis des Problemraums.
Geeignet, wenn:
Die Geschäftsdomäne komplex ist und Grenzen definiert werden müssen.
Achte auf:
Eine zu starke Modellierung einfacher Domänen, eine schlechte Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und das Missverständnis, taktische Muster seien der gesamte DDD-Ansatz.
5- Pipes and Filters (Pipes and Filters als KI-Rückgrat stärken)
Pipes and Filters ist ein klassisches Muster, das sich gut für moderne KI-Systeme eignet.
Der Kern des Musters besteht darin, Daten mit einer Reihe von Verarbeitungsfiltern zu bearbeiten. Jeder Filter führt eine eigene, klar bestimmte Aktion an den Eingabedaten aus. Die Daten fließen innerhalb der Pipeline von einem Filter zum nächsten.
Im KI-Kontext können Datenbereinigung, Datenabruf, Modelleingabe, Ausgabevalidierung, Protokollierung und Überwachung Beispiele für solche Filter sein. Beim maschinellen Lernen können Training, Tests, Evaluierung, Bereitstellung und Feedback hinzukommen.
Pipes and Filters kann daher als Rückgrat einer KI-Lösung dienen. Einzelne Filter der Pipeline lassen sich damit entwerfen, testen und verbessern, ohne die gesamte Architektur zu ändern.
Geeignet, wenn:
Die Datenverarbeitung im System in klar getrennten Phasen stattfindet.
Achte auf:
Schlechte Fehlerbehandlung, unklare Zuständigkeiten, unzureichende Überwachung und zu große Filter.
Wie moderne Systeme diese Muster kombinieren
In der praktischen Entwicklung setzen Teams kaum nur ein einziges Muster ein. Moderne Systeme kombinieren in der Regel mehrere Muster, um verschiedene Probleme gleichzeitig zu lösen.
Kombination aus Microservices, DDD und Event-Driven Architecture
Beispiel: Onlineshop.
Bestellung, Zahlung, Versand und Kundenkonten können verschiedene Domänen sein, die durch DDD definiert werden. Jede Domäne wird zu einem Microservice, während Event-Driven Architecture die Microservices verbindet.
Wenn eine Kundin oder ein Kunde eine Bestellung aufgibt, kann ein Bestellservice ein Ereignis erzeugen. Ein Zahlungsservice, ein Bestandssystem und ein Versandservice können unabhängig voneinander auf dieses Ereignis reagieren, ohne mit allen Teilen kommunizieren zu müssen.
Dadurch bietet eine solche Architektur bei der weiteren Geschäftsentwicklung mehr Flexibilität.
Pipes and Filters für KI-Pipelines
Beispiel: Support-Assistent für eine Bildungsplattform.
Eine Nutzerin oder ein Nutzer stellt eine Frage zu einem Kurs. Das System ruft die Kursinformationen ab, erstellt den Kontext, sendet die Daten an das Sprachmodell, überprüft die Antwort und protokolliert die Ergebnisse.
Jeder Schritt des Prozesses ist ein Filter. Die Daten fließen nacheinander durch die Filter der Pipeline.
So wählst du das richtige Muster aus
Das beste Muster ist nicht immer das neueste. Es hängt vom Kontext ab.
Ein möglicher Ansatz lautet: Vor dem Entwurf einen Prototyp erstellen.
Erstelle vor der Entscheidung für eine Architektur einen Prototyp. Untersuche riskante Komponenten und bewerte ihre Latenz, Datenqualität, Budgetgrenzen, Fehlermodi und sogar die Bereitschaft des Teams.
Wähle anschließend anhand der folgenden Faktoren ein Muster aus:
Skalierung
Ein skalierbares System hängt von der Skalierung ab. Gemeint ist das mögliche Wachstum einer Lösung in verschiedenen Bereichen, etwa bei Nutzern, Teams oder Services. Wenn Wachstum zu erwarten ist, solltest du Microservices, Event-Driven Architecture und Data Mesh in Betracht ziehen.
Domäne
Bei einer komplexen Domäne und dem Einsatz von KI müssen besondere Architekturstile und Muster wie Domain-Driven Design, Pipelines, RAG, Überwachung und Rückfalllogik berücksichtigt werden.
Team
Architekturentscheidungen hängen auch vom Team ab, das ein System entwickelt und wartet. Manchmal braucht ein kleines Team eine einfache Architektur, während ein größeres Team klare Zuständigkeiten und Beobachtbarkeit benötigt.
Der Schlüssel liegt nicht darin, alle möglichen Muster einzusetzen.
Der Schlüssel liegt darin, bessere Architekturentscheidungen zu treffen.
Fazit
Softwarearchitektur wird im Jahr 2026 von KI, Daten, asynchronen Abläufen, Cloud Computing und Edge-Lösungen beeinflusst.
Einige Architekturen sind neu. Andere sind seit Jahrzehnten nützlich. Entscheidend ist jedoch nicht, etwas Trendiges zu übernehmen, sondern eine Architektur auszuwählen, die am besten zum System passt.
AI-Integrated Architecture, Data Mesh, Edge Architecture, Blockchain Architecture und Hexagonal Architecture zeigen, wie sich Systeme derzeit verändern. Microservices, Event-Driven Architecture, Serverless, Domain-Driven Design und Pipes and Filters bleiben wichtig, weil sie reale Entwurfsprobleme lösen.
Die richtige Architektur beginnt mit der Definition des Problems, einem funktionsfähigen Prototyp und einer ehrlichen Bewertung von Skalierbarkeit, Domäne und Teamgröße.
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