Architektura aplikacji, która wspiera skalowanie biznesu: jak ją zaplanować?

Budując aplikację webową, jednym z pierwszych kroków jest określenie jej grupy docelowej. Inaczej planuje się system dla pracowników klienta, gdzie liczba użytkowników jest z góry znana, a inaczej dla odbiorców zewnętrznych, jak w e-commerce, serwisach VOD czy portalach internetowych dla dużych banków. W tych przypadkach prognozy ruchu to tylko punkt wyjścia. Liczba użytkowników potrafi wzrosnąć gwałtownie — z powodu kampanii marketingowych, sezonowych promocji czy nieprzewidzianych trendów, jak boom na platformy streamingowe w czasie lockdownu.

Jeżeli chcemy utrzymać się na rynku, nasz produkt musi być gotowy na nagły przyrost użytkowników zarówno pod względem wydajności, jak i elastyczności infrastruktury. Zobaczmy więc, jak podejść do tego wyzwania z perspektywy planowania architektury aplikacji internetowych.

Monolit czy mikroserwisy — pierwsza decyzja architektoniczna

Jedną z pierwszych decyzji, jakie trzeba podjąć przy planowaniu architektury aplikacji, jest wybór pomiędzy monolitem a mikroserwisami. Przez ostatnie lata architektura mikroserwisowa stała się niemal symbolem nowoczesności, ale za modą warto dostrzec konkretne konsekwencje techniczne i biznesowe.

Mikroserwisy opierają się na prostym, ale potężnym założeniu: aplikacja nie jest jedną całością, lecz zbiorem niewielkich, niezależnych serwisów. Każdy z nich odpowiada za określoną funkcjonalność i może być rozwijany, wdrażany oraz utrzymywany osobno. Dzięki temu zmiany w jednym komponencie nie wpływają na pozostałe, a cały system można elastycznie skalować i optymalizować. To właśnie ta niezależność poszczególnych elementów stanowi największą zaletę architektury mikroserwisowej.

Po drugiej stronie stoi architektura monolityczna, czyli tradycyjny model tworzenia oprogramowania jako jednej, zwartej całości. Każda nowa funkcja trafia do tej samej bazy kodu, a aplikacja z czasem staje się coraz większa i trudniejsza w utrzymaniu. Zmiana jednego modułu wymaga dostępu do całego kodu źródłowego, co sprawia, że praca nad rozwojem staje się coraz bardziej złożona.

Koszty i złożoność utrzymania

Pierwszym kryterium wyboru są koszty wytworzenia i utrzymania. Monolit zazwyczaj jest tańszy w budowie, bo tworzymy jeden rdzeń aplikacji, a kolejne funkcje dopisujemy jako moduły. Mikroserwisy wymagają większego nakładu pracy, bo każdy z nich jest osobną aplikacją. Trzeba też zaprojektować komunikację między nimi, aby mogły się ze sobą porozumiewać. z drugiej strony utrzymanie mikroserwisów często okazuje się prostsze i tańsze w dłuższej perspektywie. Zmiany w jednym komponencie nie zaburzają działania innych, co skraca czas testowania i wdrażania aktualizacji. Ta niezależność ma jednak swoją cenę w postaci większej złożoności projektu.

Skalowalność i dobór technologii

Kolejnym aspektem jest skalowalność. Niezależnie od wybranej architektury, system można skalować pionowo (dokładając zasoby w ramach jednej instancji) lub poziomo (uruchamiając kolejne instancje). Różnica ujawnia się dopiero przy replikacji. Monolit klonujemy w całości, nawet te części, które nie są obciążone. w mikroserwisach możemy skalować selektywnie tylko te elementy, które faktycznie tego potrzebują. Przykładowo: panel administratora może działać na jednej instancji, a wyszukiwarka produktów w e-commerce na pięciu, bo akurat trwa sezonowa promocja i ruch gwałtownie wzrósł.

Istotne jest też, że różne języki programowania mają różne mocne strony. W monolicie trzeba wybrać jeden, który będzie kompromisem między wydajnością a uniwersalnością. Niektóre funkcjonalności mogą przez to wymagać większych nakładów pracy. Mikroserwisy dają tu więcej swobody. Każdy serwis można napisać w języku najlepiej dopasowanym do jego roli. Dzięki temu kod jest bardziej optymalny, ale też rosną koszty, ponieważ potrzebny jest zespół specjalistów od wielu technologii.

Wybór między monolitem a mikroserwisami nie jest więc kwestią mody, lecz strategii. To decyzja, która określa sposób rozwoju, utrzymania i skalowania aplikacji, a w dłuższej perspektywie decyduje o jej potencjale do dalszego wzrostu i rozwoju.

Czy potrzebujemy konteneryzacji?

Decyzja o wprowadzeniu konteneryzacji to jeden z kluczowych momentów w planowaniu architektury aplikacji. Wpływa nie tylko na sposób jej wdrożenia, ale też na cały cykl życia projektu od developmentu po utrzymanie. Dlatego warto zastanowić się, czy kontenery faktycznie przyniosą korzyści w danym przypadku, czy raczej niepotrzebnie zwiększą złożoność i koszty.

Kiedy konteneryzacja nie ma sensu

Zacznijmy od sytuacji, w których konteneryzacja po prostu się nie opłaca. To rozwiązanie wymaga zasobów, wiedzy i infrastruktury. Przy niewielkich projektach, o prostym cyklu wdrożeniowym, budowanie środowiska kontenerowego to zwykle przerost formy nad treścią. Trzeba przecież zadbać o konfigurację, aktualizacje, monitoring czy kontrolę podatności, a to wszystko generuje koszty, których nie ma sensu ponosić przy małych aplikacjach.

Gdzie konteneryzacja przynosi korzyści

Kiedy więc kontenery mają sens? Wtedy, gdy projekt jest złożony, wymaga spójnego środowiska lub planowana jest automatyzacja procesów CI/CD. W takich przypadkach konteneryzacja pozwala zachować porządek, przewidywalność i kontrolę nad wdrożeniami.

Jeśli aplikacja oparta jest na mikroserwisach, konteneryzacja staje się wręcz naturalnym krokiem. Ułatwia wdrażanie i utrzymanie poszczególnych komponentów, a dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo. Mikroserwisy mogą działać w ramach wewnętrznej sieci kontenerowej, dzięki czemu część usług pozostaje całkowicie odizolowana od świata zewnętrznego. Komunikacja między nimi odbywa się lokalnie, co ogranicza ryzyko nieautoryzowanego dostępu.

Skalowalność i CI/CD w praktyce

Konteneryzacja to także sposób na bardziej elastyczne skalowanie. Orkiestratory takie jak Kubernetes pozwalają automatycznie replikować obciążone komponenty i równoważyć ruch, bez konieczności ingerencji w całość systemu. Widać to szczególnie przy architekturach mikroserwisowych, gdzie różne części aplikacji mogą wymagać różnych zasobów w różnych momentach.

Ważnym argumentem za konteneryzacją jest również uproszczenie procesu CI/CD. Kontenery zapewniają identyczne środowisko od etapu developmentu po produkcję, eliminując klasyczny problem „u mnie działa”. Obrazy Dockera są niezmienne — każda wersja aplikacji ma zapisane dokładnie te same zależności. Dzięki temu wdrożenia są szybsze, bardziej przewidywalne i łatwiejsze do cofnięcia w razie błędu. Kontenery świetnie integrują się też z popularnymi narzędziami CI/CD, jak GitLab CI, Jenkins czy GitHub Actions, automatyzując cały proces budowania i publikowania aplikacji.

Serwer lokalny czy chmura obliczeniowa

Myślenie o docelowym środowisku wdrożenia już na etapie projektu nie jest przedwczesne, to najlepszy moment, by uniknąć kosztownych zmian przy ewentualnej migracji. Architektura aplikacji projektowanej pod chmurę różni się od tej, którą planujemy pod klasyczny serwer, dlatego warto od razu przejść przez kilka kluczowych zagadnień technicznych.

Dane, logi i natywne rozwiązania chmurowe

Pierwsze to stan i dane. W środowiskach serwerowych trzymamy je zwykle lokalnie, natomiast w chmurze korzystamy z usług typu DBaaS (Database as a Service — baza danych dostarczana jako usługa, zarządzana przez dostawcę chmury) i ze zewnętrznego storage.

Drugie to logi, czyli podstawa utrzymania i diagnozowania problemów. w chmurze standardem staje się centralny system logowania i alertowania, a warunkiem skutecznej analizy jest ujednolicona struktura logów i metryk.

Trzecie to rozwiązania natywne dla chmury, np. funkcje serverless, które pozwalają uruchamiać fragmenty kodu bez zarządzania serwerami, skalując je automatycznie i płacąc wyłącznie za faktyczne wykonanie.

Koszty i optymalizacja

W modelu serwerowym dominują koszty stałe: sprzęt, licencje, wsparcie administracyjne. w chmurze płacimy za użycie zasobów, co przy małych projektach bywa droższe niż klasyczny serwer. Różnica ujawnia się przy skalowaniu. Gdy e-commerce rośnie z X do 4X w czasie sezonowej kampanii, serwer wymaga dołożenia zasobów lub nowej maszyny, podczas gdy chmura pozwala elastycznie zwiększyć moc, a po kampanii wrócić do poprzedniego poziomu i nie płacić za niewykorzystane moce.

Trzeba jednak pamiętać, że model pay as you go ma też swoje ograniczenia. Źle zaprojektowana aplikacja może generować niepotrzebne koszty, dlatego optymalizację trzeba uwzględnić już na etapie projektowania.

Wybór bazy danych

Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że wybór silnika bazy danych to decyzja czysto techniczna. w praktyce wpływa ona na wydajność, skalowalność i elastyczność całego systemu.

Struktura danych i wbudowane funkcje

Pierwszym kryterium jest wolumen danych, kolejnym możliwości, jakie oferuje sam DBMS. Warto zwrócić uwagę czy system ma wbudowane narzędzia do przetwarzania danych po stronie serwera, bo to znacząco skraca czas odpowiedzi aplikacji.

Relacyjne czy nierelacyjne?

Systemy relacyjne sprawdzają się w uporządkowanych modelach, takich jak finanse czy CRM. W systemach o dużej zmienności danych, np. e-commerce, lepiej działają bazy nierelacyjne, np. dokumentowe jak MongoDB. W praktyce coraz częściej stosuje się podejście hybrydowe, łączące oba światy.

Skalowalność i lokalizacja bazy

Baza danych, podobnie jak aplikacja, musi być gotowa na wzrost liczby użytkowników. Bazy nierelacyjne lepiej sprawdzają się w systemach rozproszonych, relacyjne można skalować, ale nie zawsze równie łatwo. Ostatnia decyzja dotyczy lokalizacji — czy baza ma działać lokalnie, w sieci, czy w chmurze. Każda opcja ma swoje plusy i minusy, a wybór zależy od priorytetów projektu.

Analiza biznesowa — fundament właściwych decyzji technologicznych

Technologie, choć kluczowe, są zawsze względne. To, co idealnie sprawdza się w jednym projekcie, w innym może okazać się kosztownym błędem. Dlatego zanim zapadnie decyzja o architekturze, wyborze bazy danych, chmurze czy serwerze lokalnym, potrzebna jest rzetelna analiza biznesowa. To właśnie ona pozwala zrozumieć kontekst projektu, jego cele, ograniczenia i realne potrzeby użytkowników, zanim zostanie napisana pierwsza linijka kodu.

Faza discovery, nazywana też analizą przedwdrożeniową, to etap, w którym pomysł zamienia się w konkretne wymagania i kryteria sukcesu. W jej trakcie powstają kluczowe artefakty, jak mapa procesów, backlog wymagań, prototypy i wstępna architektura, które stanowią fundament dalszych decyzji technologicznych. Dzięki nim wiemy, jakie komponenty systemu są krytyczne, które dane wymagają szybkiego dostępu, a które można przenieść do tańszych warstw lub usług chmurowych.

Bez tej wiedzy każda decyzja techniczna jest ryzykiem. Można wybrać zbyt skomplikowaną architekturę dla prostego projektu albo zbyt prostą dla systemu, który ma obsługiwać miliony użytkowników. Analiza biznesowa pozwala tego uniknąć. Daje nam nie tylko plan, ale i świadomość: co budujemy, po co i w jaki sposób.

W Fabrity Digital traktujemy analizę biznesową jako inwestycję, a nie koszt. To etap, który łączy technologię z celami biznesowymi i pozwala budować aplikacje stabilne, skalowalne i dopasowane do realnych potrzeb użytkowników. Bo dobrze zaprojektowany system zaczyna się nie od kodu, lecz od zrozumienia biznesu, który ma wspierać.