CASE STUDY // 2024

Масштабирование
SaaS-платформы

Как мы помогли финтех-старту перейти от монолита к микросервисам, снизив затраты на инфраструктуру на 45% и выдержав пиковую нагрузку в Black Friday.

Архитектура распределенной системы на сервере
50k+ RPS (запросов в сек)
12ms P99 Latency
-45% Снижение OPEX
0 Дowntime при миграции

От монолита к микросервисам

Проблема: единое приложение не могло масштабировать отдельные модули независимо друг от друга.

Клиент — платформа B2B-аналитики, столкнувшаяся с тем, что рост команды разработки замедлял релизы, а пиковые нагрузки на отчетность "уроняли" весь сервис. Мы применили стратегию "Strangler Fig".

Вместо рискованного переписывания с нуля, мы постепенно выцепляли функциональные модули (биллинг, уведомления, расчет метрик) в отдельные микросервисы на Go и Rust, оставляя легаси-ядро только для базового CRUD.

Результатом стала модульная система, где каждый сервис масштабируется независимо в Kubernetes-кластере, а время деплоя сократилось с 45 минут до 3-х.

Стратегия миграции Баз Данных

01.

Разделение контекстов

Мы перенесли транзакционные данные пользователей в PostgreSQL (Sharding по tenant_id), а аналитическую историю вынесли в ClickHouse для сверхбыстрых агрегаций.

02.

Миграция без простоя

Использование CDC-решений (Debezium) позволило реплицировать данные "на лету". Переключение traffic-а заняло менее 200 миллисекунд.

03.

Оптимизация индексов

Пересмотр структуры таблиц и внедрение кэширования горячих данных через Redis Cluster снизило нагрузку на диски на 60%.

Снижение затрат и метрики

Инженерная точность в мире данных: мы платим только за то, что реально используется.

Многие компании считают, что переход на микросервисы удваивает затраты на инфраструктуру. В нашем кейсе мы сделали обратное.

За счет внедрения Kubernetes Autoscaling (HPA и KEDA) мы научили кластер "усыплять" неиспользуемые сервисы ночью и агрессивно масштабироваться днем. Переход с Reserved Instances на Spot-инстансы для некриитичных задач позволил сэкономить бюджет.

ИТОГО: При росте пользователей в 3 раза, ежемесячный счет за облако вырос всего на 15%.

Частые вопросы по проекту

Сколько времени заняла миграция?

Полный цикл занял 6 месяцев. Первые 2 месяца ушли на аудит и проектирование, 3 месяца — на постепенный перенос модулей, 1 месяц — на стабилизацию и оптимизацию.

Какие риски были при отказе от монолита?

Главный риск — распределенные транзакции. Мы внедрили паттерн Saga для обеспечения консистентности данных между сервисами, исключив потерю финансовых операций.

Как вы мониторили систему?

Мы настроили стек ELK + Prometheus + Grafana. Особое внимание уделили распределенной трассировке через Jaeger, что позволило видеть "пусть" запроса через 15 микросервисов.

Нужна такая же эффективность?

Проведите аудит вашей архитектуры и получите план оптимизации.

Заказать консультацию