Moja aplikacja stała się wirusowa, a backend płonie

Od 1 000 do 50 000 użytkowników bez przepisywania backendu.

Skalowanie cloud-native, dekompozycja oparta na kolejkach i architektura, którą chciałbyś mieć od pierwszego dnia.

Porozmawiajmy o tym Zobacz: Dedykowane rozwiązania

Sygnały, że to Twój problem

Rozpoznasz się w co najmniej jednym z poniższych

Nagłe skoki ruchu powodują timeouty, błędy 502 lub częściowe outage.
CPU bazy danych przyklejone do 100% w godzinach szczytu.
Powiadomienia push wywołują efekt thundering herd na twoim API.
Dokładanie kolejnych serwerów nie pomaga powyżej pewnego punktu.

Dlaczego tak się dzieje

Główna przyczyna, prostym językiem

Architektura była zaprojektowana pod launch, który miałeś — nie pod launch, który dostałeś. Synchroniczne wywołania, jedna baza danych i brak kolejek oznaczają, że każdy spike trafia w tę samą gorącą ścieżkę.

Nasze podejście

Jak realnie to rozwiązujemy

1
Profilujemy prawdziwy ruch produkcyjny, żeby znaleźć faktyczne wąskie gardło (rzadko jest tym, co myślisz).
2
Przenosimy ciężką lub gwałtowną pracę za kolejkę, żeby endpointy widoczne dla użytkownika pozostały responsywne.
3
Wprowadzamy read replicas, warstwy cache (Redis) lub dedykowany store odczytu tam, gdzie się to opłaca.
4
Konfigurujemy autoscaling na właściwy sygnał (latencja / głębokość kolejki, nie tylko CPU).
5
Robimy stress testy z realistycznymi profilami obciążenia przed następną kampanią.

Czego możesz się spodziewać

Efekty, które widzą nasi klienci

Przewidywalna latencja przy skokach ruchu, które wcześniej crashowały API.
Koszt serwerów rośnie subliniowo z użytkownikami, nie 1:1.
Jasny runbook na następny wirusowy moment.

Case study

PayFlow Tracker — skalowanie aplikacji fintech

Aplikacja do finansów osobistych synchronizująca się z 50+ bankami w Europie. Przeskalowaliśmy platformę z 1 tys. do ponad 50 tys. dziennych użytkowników, zachowując zero downtime przez kolejne duże aktualizacje OS.

Zobacz więcej naszych realizacji →

Powiązane rozwiązania