Monorepos, also monolithische Repositories, gewinnen in der Softwareentwicklung immer mehr an Bedeutung. Neben der klassischen Anwendung in großen Softwareprojekten, in denen unterschiedliche Programmiersprachen und Technologien zusammengeführt werden, stellen sich zunehmend auch Data-Engineering-Teams die Frage, ob eine Monorepo-Struktur für ihre vielfältigen Projekte sinnvoll ist. Besonders für Teams, die primär in Python arbeiten, ergeben sich spezifische Herausforderungen und Chancen, die wir hier eingehend beleuchten wollen. Der Begriff Monorepo beschreibt die Praxis, alle Projekte eines Teams oder Unternehmens in einem einzigen, zentralen Repository abzulegen. Dies steht im Gegensatz zu Polyrepos, bei denen jedes Projekt oder Modul in einem eigenen Repository verwaltet wird.
Die Vorteile eines Monorepos liegen vor allem in der besseren Versionskontrolle, einfacheren Abhängigkeitshandhabung und konsistenten CI/CD-Prozessen. Aber wie wirkt sich das auf die typische Arbeit eines Data Engineers aus, der häufig mit vielfältigen Datenpipelines, ETL-Prozessen und Machine-Learning-Modellen jongliert? Im Data Engineering entstehen diverse Projekte, die voneinander verschieden sind, aber oft auch stark aufeinander aufbauen. Diese Projekte reichen von simplen Datenextraktionsskripten über komplexe Batch-Prozesse bis hin zu datengetriebenen Microservices beziehungsweise Webapplikationen. Eine Monorepo-Struktur kann hierbei helfen, Code-Duplikationen zu vermeiden und das Teilen von Modulen und Bibliotheken zu vereinfachen. Viele Data Engineering Teams sind allerdings skeptisch, wenn es darum geht, alle Projekte zusammenzuführen.
Gerade in Python-Umgebungen stellt sich die Frage, wie man Abhängigkeiten konsistent hält und gleichzeitig die Flexibilität bewahrt, einzelne Projekte unabhängig voneinander zu handhaben. Eine wesentliche Rolle spielt dabei die Versionsverwaltung von Python-Paketen und die Einrichtung eines gemeinsamen CI-Systems. Ein zentraler Vorteil von Monorepos ist die Möglichkeit, eine einheitliche Python-Version für alle in diesem Repo enthaltenen Projekte festzulegen. Das vermeidet Kompatibilitätsprobleme und erleichtert Entwicklern die Pflege der Codebasis. Insbesondere beim Einsatz von virtuellen Umgebungen oder Containerisierung (z.
B. Docker) kann eine abgestimmte Toolchain konsistente Entwicklungs- und Produktivumgebungen sicherstellen. Nicht zu unterschätzen ist auch der Effekt auf die Continuous Integration (CI). In einem Monorepo lassen sich Build-Prozesse standardisieren, Tests zentral ausführen und Deployment-Pipelines automatisieren. Für Data Engineering, wo sowohl Batch-Jobs als auch Echtzeit-Streaming-Pipelines durchlaufen müssen, kann ein gut konfiguriertes CI-System wertvolle entlastende Funktionalitäten bieten.
Die große Herausforderung im Monorepo-Kontext ist jedoch die Skalierung und Modularisierung. Wenn etwa ein Team an einem komplexen Pipeline-Framework arbeitet und gleichzeitig kleine, projektbezogene Tools gehostet werden, muss das Repository so strukturiert sein, dass Entwickler schnell relevante Projekte ansteuern können, ohne von der Gesamtgröße erschlagen zu werden. Hier kann eine klare Ordnerstruktur und ein durchdachtes Dependency-Management helfen. Eine bewährte Möglichkeit besteht darin, Projekte als eigenständige Python-Pakete innerhalb des Repos zu organisieren. Das bedeutet, jede Komponente ist per Setup-Script installierbar und kann in verschiedenen Umgebungen wiederverwendet werden.
Mit Tools wie Poetry oder Pipenv lassen sich Abhängigkeiten projektübergreifend definieren und übersichtlich verwalten. Weiterhin spielt das Thema Codequalität eine wichtige Rolle. In Monorepos sollten standardisierte Linter- und Formatierungs-Regeln gelten, um einen einheitlichen Stil zu garantieren. Python-spezifische Tools wie Black, Flake8 oder isort unterstützen Teams darin, stilistische Divergenzen zu minimieren und Lesbarkeit zu maximieren. Gemeinsame Coding-Conventions reduzieren außerdem den Aufwand beim Code Review und erleichtern neuen Teammitgliedern den Einstieg.
Wer in der Datenwelt arbeitet, weiß, dass der Quellcode oft eng mit den Daten selbst verbunden ist. Eine Monorepo-Struktur muss daher auch das Thema Datenversionierung berücksichtigen. Es ist empfehlenswert, Mechanismen wie Data Version Control (DVC) einzusetzen, um neben Code auch Datensätze reproduzierbar zu verwalten. Dies schafft Transparenz und sorgt für höhere Nachvollziehbarkeit der Datenpipelines. Bezüglich der Continuous Deployment-Pipelines bietet die Monorepo-Strategie die Möglichkeit, Deployments granular umzusetzen.
So können kleine Microservices unabhängig voneinander aktualisiert werden, obwohl sie alle im gleichen Repository liegen. Cloud-native Werkzeuge und Kubernetes helfen dabei, den Übergang von monolithischen Deployments zu einer resilienten, skalierbaren Infrastruktur zu schaffen. Nicht zuletzt darf die Entwicklererfahrung nicht leiden. Ein Monorepo sollte nicht zu einer unübersichtlichen Codebasis verkommen. Dafür sind sorgfältige Dokumentation, klare README-Dateien pro Projekt und automatisierte Workflows essenziell.
Entwickler brauchen gute Werkzeuge, um nur die Teile des Repos zu bearbeiten, die für ihre aktuelle Aufgabe relevant sind. Tools wie Git Sparse Checkout oder spezialisierte IDE-Plugins unterstützen dabei. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Monorepos viele Potenziale im Data Engineering bieten, vor allem wenn sie sorgfältig strukturiert und konsequent gepflegt werden. Für Python-basierte Teams ist es wichtig, eine einheitliche Python-Version zu definieren, modulares Packaging zu betreiben und verzahnte CI/CD-Systeme zu implementieren. Auch wenn es keine „one size fits all“-Lösung gibt, sind die Vorteile in Bezug auf Wartbarkeit, Kollaboration und Code-Konsistenz überzeugend.
Wer sich mit dem Gedanken trägt, den Schritt zu einem Monorepo für Data Engineering Projekte zu gehen, sollte zunächst die bestehenden Workflows analysieren und Tools auswählen, die bestmöglich die individuellen Bedürfnisse unterstützen. Der Übergang braucht Zeit und Disziplin, doch mit einem klaren Konzept und gemeinsamen Entwicklungsstandards kann ein Monorepo die Zusammenarbeit im Team grundlegend verbessern und so langfristig zu höherer Produktivität sowie verbesserter Codequalität führen.
