Apliko
Problem, który rozwiązujemy
Nasze API crashuje przy skokach ruchu — czy powinniśmy przepisać w Go?
Wysokoruchowe usługi API przepisane w Go — bez przepisywania całego produktu.
Zidentyfikuj najgorętsze mikroserwisy, przepisz tylko je w Go i dodaj cache pamięci, który wchłania spike'i.
Sygnały, że to Twój problem
Rozpoznasz się w co najmniej jednym z poniższych
- Serwer crashuje pod skokami ruchu, które powinny być do opanowania.
- CPU przykleja się, podczas gdy przepustowość staje w miejscu — dokładanie instancji prawie nie pomaga.
- Latencja na gorących endpointach jest dwa do dziesięciu razy wyższa, niż powinna być.
- Rachunki za serwery pną się w górę w miarę poziomego skalowania.
Dlaczego tak się dzieje
Główna przyczyna, prostym językiem
Niektóre obciążenia (wysoka współbieżność, niska latencja, ciężkie dane) trafiają na limity frameworków, które nigdy nie były pod nie zoptymalizowane. Go jest znacznie lepszym dopasowaniem do tego konkretnego kształtu pracy — ale tylko dla części, które tego naprawdę potrzebują.
Nasze podejście
Jak realnie to rozwiązujemy
- 1
Identyfikujemy najcięższe mikroserwisy przetwarzania danych przez realne profilowanie.
- 2
Przepisujemy tylko je w Go (Golang), zostawiając resztę stacku nienaruszoną.
- 3
Łączymy z solidnym cache pamięci (np. Redis) pod odczyty o dużym wolumenie.
- 4
Ciągle śledzimy czasy odpowiedzi API i co miesiąc aktualizujemy reguły autoscalingu.
Czego możesz się spodziewać
Efekty, które widzą nasi klienci
- Koszty zasobów serwerowych zredukowane o ~60% na przepisanych usługach.
- Współbieżny ruch obsłużony bez degradacji.
- Ciągły monitoring utrzymuje zyski, gdy wzorce ruchu się zmieniają.
Case study
Backend mobilny — przepisanie wysokoruchowego API na Go
Szybko rosnąca aplikacja mobilna doświadczała crashy serwera, bo jej stary framework nie radził sobie ze skokami współbieżnych użytkowników. Przepisaliśmy najcięższe mikroserwisy w Golangu z solidnym cache pamięci. Koszty serwerów spadły o 60%.
Powiązane rozwiązania
Klienci z tym problemem zwykle mają też te
Moja aplikacja stała się wirusowa, a backend płonie
Skalowanie cloud-native, dekompozycja oparta na kolejkach i architektura, którą chciałbyś mieć od pierwszego dnia.
Refaktoryzacja i wydajnośćAplikacja jest wolna — ale to CPU bazy płonie
Większość problemów „aplikacja jest wolna" to tak naprawdę problemy z bazą danych. Profilujemy zapytania, dodajemy indeksy i restrukturyzujemy tabele.
Aplikacje mobilneŚledzenie lokalizacji na żywo, które przeżyje telefony i skaluje się na tysiące
Stack do śledzenia lokalizacji, który radzi sobie zarówno z killowaniem przez Androida w tle, jak i z wysoką współbieżnością aktualizacji na żywo — zbudowany na Go i kanale realtime zaprojektowanym dokładnie pod ten problem.
Let's plan your growth
Initial consultation is completely free. We are looking for long-term partnerships.