Capability-centric Architecture – einheitliche Struktur für Embedded und Cloud

Softwarearchitektur hat seit Längerem das Problem, dass sie innerhalb von Systemgrenzen stattfindet, in denen jeweils spezifische Anforderungen dominieren: Enterprise-Systeme verlangen beispielsweise Flexibilität, Skalierbarkeit und schnelle Evolution. Embedded-Systeme hingegen benötigen direkten Hardwarezugriff, Echtzeitperformance und effiziente Ressourcen. Traditionelle Architekturmuster zwingen Architektinnen und Architekten oft, zwischen diesen Welten zu wählen oder separate Ansätze für unterschiedliche Systemtypen zu pflegen.

Michael Stal

Prof. Dr. Michael Stal arbeitet seit 1991 bei Siemens Technology. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Softwarearchitekturen für große komplexe Systeme (Verteilte Systeme, Cloud Computing, IIoT), Eingebettte Systeme und Künstliche Intelligenz. Er berät Geschäftsbereiche in Softwarearchitekturfragen und ist für die Architekturausbildung der Senior-Software-Architekten bei Siemens verantwortlich.

Das neue Muster Capability-centric Architecture (CCA) löst diese Spannung auf. Es erweitert und synthetisiert Konzepte aus Domain-driven Design, Hexagonal Architecture und Clean Architecture. Dabei führt es neue Mechanismen ein, die es gleichermaßen auf einen Mikrocontroller anwendbar machen, der Sensordaten liest, wie auf eine Cloud-native Enterpriseplattform, die Milliarden von Transaktionen verarbeitet.

Diese Artikelserie stellt das neue Muster in vier Artikeln vor. Hier im ersten Teil geht es um die Grundlagen der Methode. Anschließend folgen drei Beispiele, für ein Embedded-System, für eine Enterprise-Anwendung und für eine Architektur mit KI-Komponente.

Fundamentale Probleme mit existierenden Ansätzen

Das Muster entstand aus unserer Analyse, warum existierende Architekturen versagen, wenn Systeme evolvieren müssen, neue Technologien wie KI und Containerisierung integrieren sollen oder das Embedded-bis-Enterprise-Spektrum überspannen. Anstatt diese Anforderungen als separate Probleme zu behandeln, bietet CCA ein vereinheitlichtes konzeptionelles Framework mit Mechanismen zur Verwaltung von Komplexität, Abhängigkeiten und Änderungen.

Ein Beispiel für einen unzureichenden Ansatz ist es, eine typische geschichtete Architektur auf ein industrielles Steuerungssystem anzuwenden. Die Präsentationsschicht zeigt Sensorwerte an, die Schicht der Businesslogik verarbeitet Steuerungsalgorithmen, die Datenzugriffsschicht verwaltet Persistenz, und irgendwo erfolgt Hardwarezugriff zum Lesen von Sensoren und zur Steuerung der Aktoren.

Das unmittelbare Problem liegt auf der Hand: Wo passt die Hardwareschicht hin? Unterhalb der Datenzugriffsschicht erzeugt sie eine ungeschickte Abhängigkeitsstruktur. Als separates Anliegen verletzt sie das Schichtenprinzip. Kritischer noch: Die starre Schichtung macht es nahezu unmöglich, kritische Pfade zu optimieren. Wenn ein Sensor-Interrupt auftritt, muss das Signal mehrere Schichten durchlaufen, bevor es den Steuerungsalgorithmus erreicht, was eine inakzeptable Latenz bedeutet.

Hexagonal Architecture versucht, dies durch Ports und Adapter zu lösen. Die Kern-Domänenlogik sitzt im Zentrum, und Adapter verbinden zu externen Systemen durch definierte Ports. Dies funktioniert gut für Enterprise-Systeme mit Datenbank- und API-Adaptern. Für Embedded-Systeme jedoch verschleiert die Behandlung eines Hardware-Timers als weiteren Adapter den fundamentalen Unterschied zwischen einem austauschbaren, externen Service und einer Hardwarekomponente, die die Echtzeitfähigkeit des Systems definiert.

Ein typischer hexagonaler Ansatz für Embedded-Systeme sieht folgendermaßen aus:

// Port-Definition
public interface SensorPort {
    SensorReading read();
}

// Domain-Logik
public class TemperatureController {
    private final SensorPort sensor;
    
    public TemperatureController(SensorPort sensor) {
        this.sensor = sensor;
    }
    
    public void regulate() {
        SensorReading reading = sensor.read();
        // Steuerungslogik hier
    }
}

// Hardware-Adapter
public class HardwareSensorAdapter implements SensorPort {
    private static final int SENSOR_REGISTER = 0x40001000;
    
    public SensorReading read() {
        // Direkter Speicherzugriff
        int rawValue = readRegister(SENSOR_REGISTER);
        return new SensorReading(convertToTemperature(rawValue));
    }
    
    private native int readRegister(int address);
}

Der Code sieht sauber aus, verbirgt aber kritische Probleme. Die Abstraktion verhindert, dass der Controller auf Sensor-Metadaten zugreift, die in benachbarten Hardwareregistern verfügbar sind. Sie erzwingt alle Sensorzugriffe durch einen Methodenaufruf und verhindert den direkten Speicherzugriff per DMA oder Interrupt-gesteuertes Lesen. Sie macht Tests schwieriger, weil Entwickler Timing-Verhalten nicht einfach injizieren können. Am kritischsten: Sie behandelt Hardware als nur eine weitere austauschbare Komponente, obwohl die Hardwarefähigkeiten fundamental die Leistung des Systems prägen.

Clean Architecture steht vor ähnlichen Problemen. Ihre konzentrischen Kreise mit nach innen zeigenden Abhängigkeiten funktionieren wunderbar für Geschäftsanwendungen. Die Entities-Schicht enthält Geschäftsregeln, die Use-Cases-Schicht anwendungsspezifische Regeln, und äußere Schichten behandeln UI und Infrastruktur. Aber Embedded-Systeme passen nicht in dieses Modell. Hardware ist keine Infrastruktur, die sich abstrahieren lässt. Sie ist das Fundament, auf dem Fähigkeiten aufgebaut sind.

Enterprise-Systeme stehen vor unterschiedlichen, aber gleichermaßen herausfordernden Problemen. Während die Systeme wachsen, vermehren sich Bounded Contexts, und die Abhängigkeiten zwischen ihnen verheddern sich. Teams versuchen Schichtung oder hexagonale Grenzen durchzusetzen, was aber in praktischen Zwängen resultiert und Hintertüren sowie Abkürzungen schafft. Ein Kundenservice benötigt Daten vom Inventarservice, der Preise vom Katalogservice braucht, der wiederum Kundensegmente vom Kundenservice benötigt. Die zirkuläre Abhängigkeit ist offensichtlich, das Geschäftsbedürfnis aber real.

Moderne Technologien verschärfen diese Probleme. KI-Modelle sind keine einfachen Komponenten, die in eine Schicht oder einen Adapter passen. Sie haben eigene Infrastrukturbedürfnisse, Training-Pipelines, Anforderungen an die Versionierung und Inferenz-Charakteristiken. Big-Data-Verarbeitung passt nicht zu traditionellen Request-Response-Mustern. Infrastructure-as-Code verwischt die Grenze zwischen Anwendungs- und Deployment-Architektur. Kubernetes und Containerisierung ändern, wie Architekten über Deployment-Einheiten und Skalierungsgrenzen denken.

Heise-Konferenz zu modernen Softwarearchitektur-Konzepten am 25. Mai 2026

Die Online-Konferenz betterCode() Modern Architecture von iX und dpunkt.verlag am 25. März 2026 stellt aktuelle Konzepte der Softwarearchitektur vor wie Clean Architecture, Hexagonale Architektur oder Microservices. Design mit LLMs ist ebenso ein Thema wie Architektur für eine digitale Souveränität.