Масштабируемость — не функция, которую «включают» по мере роста трафика. Это свойство архитектуры, заложенное с первого дня. Системы, способные выдерживать 10 000+ запросов в секунду (RPS) и сохранять стабильность при частичных сбоях, не появляются случайно. Они проектируются с чётким пониманием того, что производительность без отказоустойчивости — иллюзия, а гибкость без автоматизации — долговая яма.

В этой статье я делюсь проверенной моделью построения масштабируемых инфраструктур, основанной на реальных проектах в e-commerce, финтехе и платформах искусственного интеллекта. Подход охватывает как виртуализированные среды, так и bare metal, но всегда ориентирован на один принцип: масштабируемость должна быть предсказуемой, безопасной и автоматизированной.

1. Отказоустойчивость — не опция, а архитектурный императив

Любая компонента системы должна рассматриваться как потенциально ненадёжная. Это фундаментальный постулат, лежащий в основе всех решений по масштабированию.

Кластеризация на всех уровнях:
Базы данных (PostgreSQL с Patroni и etcd), кэши (Redis в Active-Active или Sentinel-режиме), очереди (RabbitMQ с mirrored queues или Kafka) — всё это развёрнуто в кластерах с автоматическим failover. Никаких single points of failure.

Избыточность сетевой инфраструктуры:
На bare metal-уровне используется LACP-агрегация каналов, BGP-маршрутизация между серверами и отказоустойчивые шлюзы. В облаке — multi-AZ размещение с health-check-базированным трафик-роутингом.

Тестирование отказов как рутина:
Chaos Engineering не роскошь. Регулярные эксперименты (например, принудительное отключение ноды БД или эмуляция задержки в сети) включены в CI/CD-процессы. Если система не выдержала — это баг, а не «неудачный день».

2. Масштабируемость начинается с автоматизации конфигурации

Даже самый производительный bare metal-кластер PostgreSQL превращается в источник хаоса, если его конфигурация управляется вручную. Поэтому:

Ansible — основа идемпотентности:
Все серверы, будь то bare metal или виртуальные машины, конфигурируются через Ansible-роли с проверками idempotency и drift-детекцией. Это гарантирует, что любая нода может быть заменена за минуты без потери состояния.

Git как единственная точка истины:
Конфигурации инфраструктуры хранятся в Git (GitOps-подход даже на уровне bare metal). Любое изменение проходит code review, автоматические тесты (Molecule для ролей) и записывается в аудит-лог.

Шаблоны, а не копипаст:
Конфигурации PostgreSQL, Nginx, Redis параметризованы. Один шаблон обслуживает и dev-среду на 3 нодах, и production-кластер на 15 серверах. Это сокращает ошибки и ускоряет развёртывание.

3. Выбор стека: от Docker Compose до Kubernetes — без самообмана

Я применяю разные уровни абстракции в зависимости от зрелости проекта и команды:

Docker / Docker Compose — для стартапов или малых команд без опыта в контейнерных оркестраторах. Но даже здесь:

  • Overlay-сети с ограничениями трафика.
  • Автоматический рестарт контейнеров при OOM.
  • Централизованный лог через Fluent Bit → Loki или ELK.

Bare metal с кластеризацией — для high-load сценариев с предсказуемой нагрузкой (например, платёжные шлюзы). Здесь важна прямая работа с железом: NUMA-настройки, huge pages, ядерные параметры (vm.swappiness=1, net.core.somaxconn=65535 и т.д.).

Kubernetes — единственный путь к эластичности и true fault tolerance:

Только на Kubernetes можно реализовать:

  • Горизонтальное масштабирование на основе custom metrics (например, RPS или latency через Prometheus Adapter).
  • Canary-релизы с автоматическим откатом (Flagger + Istio или Argo Rollouts).
  • Self-healing на уровне приложения и инфраструктуры.

Да, на последнем месте работы мне не дали внедрить K8s — бизнес выбрал «стабильность» над гибкостью. Но если вы готовы инвестировать в зрелую инфраструктуру, я гарантирую: только Kubernetes позволяет масштабировать систему до 10K+ RPS с адекватной стоимостью владения.

4. Производительность — результат проектирования, а не оптимизации

Достижение 10 000+ RPS — это не про «ускорение Nginx». Это про:

Архитектурное разделение нагрузки:
Чтение и запись идут по разным путям. Read-heavy сервисы обслуживают реплики БД. Write-heavy — идут через шардированный кэш и асинхронную обработку.

Оптимизация на уровне протокола:
HTTP/2 и QUIC для внешних API, gRPC между микросервисами, connection pooling через PgBouncer и Traefik.

Нагрузочное тестирование как требование к релизу:
Каждый релиз сопровождается нагрузочным тестом (k6 или Locust), который имитирует пиковый трафик. Если latency превышает SLO — релиз блокируется.

Мониторинг не как «графики в Grafana», а как система принятия решений:
Метрики RPS, error rate, latency (RED-методика) и saturation (USE-методика) автоматически триггерят масштабирование или откат.

Заключение: Масштабируемость — это культура

10K+ RPS — это не цифра. Это уровень доверия, который вы зарабатываете у бизнеса. Но он возможен только при:

  • Отказоустойчивой архитектуре на всех уровнях.
  • Полной автоматизации развертывания и конфигурации.
  • Отказе от «администрирования на коленке» в пользу GitOps и IaC.
  • И, наконец, готовности инвестировать в Kubernetes как платформу, а не как «модную технологию».

«Вы не масштабируетесь, пока не проектируете для масштаба с первого коммита».
— адаптировано из практик Google и Netflix SRE

Если ваша инфраструктура сегодня справляется с 1 000 RPS, но не построена по принципам, описанным выше — завтра она не выдержит 2 000. А если она спроектирована правильно — 10 000 RPS будут просто ещё одним графиком в дашборде.

Готов внедрить такую архитектуру в вашем проекте — от bare metal до облачного Kubernetes. Без компромиссов.

← Назад к портфолио